The purpose of this research project was to evaluate the techniques outlined in the National Cooperative Highway Research Program Technical Report 255 Highway Traffic Data for Urbanized Area Project Planning and Design (NCHRP-255), published in 1982 by the Transportation Research Board. This evaluation was accomplished by using a regional travel demand forecast model calibrated and validated for the year 1990 and developing a highway forecast for the year 2000. The forecasted volumes along the Capital Beltway (I-495/I-95) portion located in the State of Maryland were compared to observed count data for that same year. A series of statistical measures were used to quantitatively evaluate the benefits of the techniques documented in NCHRP-255. The primary research objectives were: • To critically evaluate the ability of a regional travel demand forecast model to accurately forecast freeway corridor volumes by comparing link forecast volumes to the actual count data. • To evaluate and determine the significance of post-processing techniques as outlined in NCHRP-255. The most important lesson learned from this research is that although it was originally written in 1982, NCHRP-255 is still a very valuable resources for supplementing travel demand forecast model output. The "raw" model output is not reliable enough to be used directly for highway design, operational analysis, nor alternative or economic evaluations. The travel demand forecast model is a tool that is just part of the forecasting process. It is not a turn-key operation, and travel demand forecasts cannot be done without the application of engineering judgment. / Master of Science

[pt] A utilização de um modelo eficiente para o abastecimento de clientes VMI (Vendor Management Inventory) é um dos fatores mais importantes para que as empresas promovam uma relação equilibrada entre o nível de serviço oferecido ao cliente e o custo logístico associado a operação. Dado a importância do assunto, e a possibilidade por parte da autora de participar da implementação de um novo sistema para o abastecimento de clientes VMI em uma empresa de gases industriais e medicinais, o objetivo desta dissertação foi analisar a adoção deste novo sistema e os principais resultados obtidos após sua implementação. Foram ressaltados os pontos relacionados com a previsão de vendas, a programação de entregas e os indicadores de desempenho. A metodologia utilizada para a elaboração desse trabalho incluiu: pesquisa bibliográfica, dados de fontes primárias extraídos de sistemas de informação da empresa e de entrevistas não estruturadas com funcionários envolvidos na operação, além de visitas in loco para observação direta. Os resultados desta dissertação foram uma análise da operação antes e depois da implementação do novo sistema na Empresa de Gases Alfa e uma comparação com a operação da matriz americana da Empresa. Os motivos pelos quais a operação no Brasil não atingiu os mesmos patamares da operação americana, mesmo após a adoção do novo sistema, assim como ações de melhoria, também foram expostos na dissertação. / [en] The use of an efficient model for costumer VMI (Vendor Management Inventory) supply is one of the most important factors for companies to promote a balanced trade-off between the service level offered to the costumer and the logistic cost associated to the operation. Given the importance of the subject, and the possibility of the author to take part of the implementation of a new system to supply VMI costumers of an industrial and medicine gases company, the aim of this dissertation was to analyze the adoption of this system and the main results obtained after its implementation. It shall be highlighted spots related to sales prevision, delivery programming and performance indexes. The methodology used for elaborate this dissertation has included: bibliographic research, data of primary sources of the information system of the company and non-structured interviews with employees involved in the operation, besides in situ visits for direct observation. The results of this dissertation were an analysis of the operation before and after the implementation of the new system and a comparison with the operation of the company`s American office. The reasons through which the operation in Brazil has not reached the levels of the American operation, even after the adoption of the new system, as well as improvement actions, were also herein exposed.

O turismo entrou em um período de forte expansão após a Segunda Guerra Mundial que perdura até os dias atuais. O aumento da circulação de turistas repercute na geração de renda e empregos para os países visitados, além do enriquecimento adquirido através das trocas culturais. Este crescimento tem despertado o interesse da comunidade científica, bem como profissional, com o intuito de explorar as metodologias para a modelagem e previsão da demanda turística. Estimativas acuradas da demanda servem de apoio para corretas tomadas de decisão por parte dos gestores quanto ao dimensionamento adequado de recursos financeiros, especialmente frente à realização de um evento de grandes proporções. Neste sentido, este trabalho tem por objetivos verificar quais são as técnicas atualmente mais utilizadas para previsão de demandas turísticas através de revisão da literatura, desde 2005 até 2015; utilizar dois métodos de modelagem (ARIMA e RNA) para modelar e prever a demanda turística de duas sedes olímpicas recentes; comparar essas previsões com as previsões obtidas por cinco métodos de combinação de previsões (médias aritmética, harmônica e geométrica, variância mínima e regressão linear) e; aplicar o método mais acurado para prever a demanda turística do Brasil. Os resultados foram avaliados através de três medidas de acurácia. Em virtude da realização dos Jogos Olímpicos em 2016, a demanda brasileira para este período foi modelada e prevista e a previsão foi ajustada segundo um ajuste matemático sazonal, objetivando ganho de acurácia. Foi observado ganho de acurácia quando as previsões foram combinadas e, na série brasileira, o ajuste adotado indicou um acréscimo de 175% na demanda original para agosto de 2016. / Tourism has experienced a strong increase since the end of World War II. The increase in tourist circulation results in income and employment expansion, besides the cultural enrichment involved in such experiences. This growth has attracted attention from the scientific community as well as professional, with the objective of exploring the methodologies for tourism demand modelling and forecasts. Accurate demand estimates serve as support for correct decision making by managers especially considering financial resource scaling for major events. In this sense, this study aims to verify which techniques are more currently used for forecasting tourism demand through review of the literature from 2005 to 2015; using two modeling methods (ARIMA and ANN) to make models and forecasting the tourism demand of two recent Olympic hosts; comparing these forecasts with the forecasts obtained for five methods of combining forecasts (arithmetic, harmonic and geometric means, minimum variance and linear regression) and; applying the most accurated method to forecast the tourism demand in Brazil. The results were evaluated using three different accuracy measurements. By virtue of the 2016 Olympic Games, the Brazilian tourism demand was modeled and the forecast was adjusted by a seasonal mathematical adjustment, designed for better precision. A gain in preciseness was observed when forecasts were combined and, for the Brazilian series, the adopted adjustment indicated an increase of 175% when compared with the original demand for August 2016.

O turismo entrou em um período de forte expansão após a Segunda Guerra Mundial que perdura até os dias atuais. O aumento da circulação de turistas repercute na geração de renda e empregos para os países visitados, além do enriquecimento adquirido através das trocas culturais. Este crescimento tem despertado o interesse da comunidade científica, bem como profissional, com o intuito de explorar as metodologias para a modelagem e previsão da demanda turística. Estimativas acuradas da demanda servem de apoio para corretas tomadas de decisão por parte dos gestores quanto ao dimensionamento adequado de recursos financeiros, especialmente frente à realização de um evento de grandes proporções. Neste sentido, este trabalho tem por objetivos verificar quais são as técnicas atualmente mais utilizadas para previsão de demandas turísticas através de revisão da literatura, desde 2005 até 2015; utilizar dois métodos de modelagem (ARIMA e RNA) para modelar e prever a demanda turística de duas sedes olímpicas recentes; comparar essas previsões com as previsões obtidas por cinco métodos de combinação de previsões (médias aritmética, harmônica e geométrica, variância mínima e regressão linear) e; aplicar o método mais acurado para prever a demanda turística do Brasil. Os resultados foram avaliados através de três medidas de acurácia. Em virtude da realização dos Jogos Olímpicos em 2016, a demanda brasileira para este período foi modelada e prevista e a previsão foi ajustada segundo um ajuste matemático sazonal, objetivando ganho de acurácia. Foi observado ganho de acurácia quando as previsões foram combinadas e, na série brasileira, o ajuste adotado indicou um acréscimo de 175% na demanda original para agosto de 2016. / Tourism has experienced a strong increase since the end of World War II. The increase in tourist circulation results in income and employment expansion, besides the cultural enrichment involved in such experiences. This growth has attracted attention from the scientific community as well as professional, with the objective of exploring the methodologies for tourism demand modelling and forecasts. Accurate demand estimates serve as support for correct decision making by managers especially considering financial resource scaling for major events. In this sense, this study aims to verify which techniques are more currently used for forecasting tourism demand through review of the literature from 2005 to 2015; using two modeling methods (ARIMA and ANN) to make models and forecasting the tourism demand of two recent Olympic hosts; comparing these forecasts with the forecasts obtained for five methods of combining forecasts (arithmetic, harmonic and geometric means, minimum variance and linear regression) and; applying the most accurated method to forecast the tourism demand in Brazil. The results were evaluated using three different accuracy measurements. By virtue of the 2016 Olympic Games, the Brazilian tourism demand was modeled and the forecast was adjusted by a seasonal mathematical adjustment, designed for better precision. A gain in preciseness was observed when forecasts were combined and, for the Brazilian series, the adopted adjustment indicated an increase of 175% when compared with the original demand for August 2016.

O turismo entrou em um período de forte expansão após a Segunda Guerra Mundial que perdura até os dias atuais. O aumento da circulação de turistas repercute na geração de renda e empregos para os países visitados, além do enriquecimento adquirido através das trocas culturais. Este crescimento tem despertado o interesse da comunidade científica, bem como profissional, com o intuito de explorar as metodologias para a modelagem e previsão da demanda turística. Estimativas acuradas da demanda servem de apoio para corretas tomadas de decisão por parte dos gestores quanto ao dimensionamento adequado de recursos financeiros, especialmente frente à realização de um evento de grandes proporções. Neste sentido, este trabalho tem por objetivos verificar quais são as técnicas atualmente mais utilizadas para previsão de demandas turísticas através de revisão da literatura, desde 2005 até 2015; utilizar dois métodos de modelagem (ARIMA e RNA) para modelar e prever a demanda turística de duas sedes olímpicas recentes; comparar essas previsões com as previsões obtidas por cinco métodos de combinação de previsões (médias aritmética, harmônica e geométrica, variância mínima e regressão linear) e; aplicar o método mais acurado para prever a demanda turística do Brasil. Os resultados foram avaliados através de três medidas de acurácia. Em virtude da realização dos Jogos Olímpicos em 2016, a demanda brasileira para este período foi modelada e prevista e a previsão foi ajustada segundo um ajuste matemático sazonal, objetivando ganho de acurácia. Foi observado ganho de acurácia quando as previsões foram combinadas e, na série brasileira, o ajuste adotado indicou um acréscimo de 175% na demanda original para agosto de 2016. / Tourism has experienced a strong increase since the end of World War II. The increase in tourist circulation results in income and employment expansion, besides the cultural enrichment involved in such experiences. This growth has attracted attention from the scientific community as well as professional, with the objective of exploring the methodologies for tourism demand modelling and forecasts. Accurate demand estimates serve as support for correct decision making by managers especially considering financial resource scaling for major events. In this sense, this study aims to verify which techniques are more currently used for forecasting tourism demand through review of the literature from 2005 to 2015; using two modeling methods (ARIMA and ANN) to make models and forecasting the tourism demand of two recent Olympic hosts; comparing these forecasts with the forecasts obtained for five methods of combining forecasts (arithmetic, harmonic and geometric means, minimum variance and linear regression) and; applying the most accurated method to forecast the tourism demand in Brazil. The results were evaluated using three different accuracy measurements. By virtue of the 2016 Olympic Games, the Brazilian tourism demand was modeled and the forecast was adjusted by a seasonal mathematical adjustment, designed for better precision. A gain in preciseness was observed when forecasts were combined and, for the Brazilian series, the adopted adjustment indicated an increase of 175% when compared with the original demand for August 2016.

Long-range demand planning and capacity management play an important role for policy makers and airline managers alike. Each makes decisions regarding allocating appropriate levels of funds to align capacity with forecasted demand. Decisions today can have long lasting effects. Reducing forecast errors for long-range range demand forecasting will improve resource allocation decision making. This research paper will focus on improving long-range demand planning and forecasting errors of passenger traffic in the U.S. domestic airline industry. This paper will look to build upon current forecasting models being used for U.S. domestic airline passenger traffic with the aim of improving forecast errors published by Federal Aviation Administration (FAA). Using historical data, this study will retroactively forecast U.S. domestic passenger traffic and then compare it to actual passenger traffic, then comparing forecast errors. Forecasting methods will be tested extensively in order to identify new trends and causal factors that will enhance forecast accuracy thus increasing the likelihood of better capacity management and funding decisions.

Air transportation demand forecasting is a core element in aviation planning and policy decision making. NASA Langley Research Center addressed the need of a global forecast model to be integrated into the Transportation Systems Analysis Model (TSAM) to fulfil the vision of the Aeronautics Research Mission Directorate (ARMD) at NASA Headquarters to develop a picture of future demand worldwide. Future forecasts can be performed using a range of techniques depending on the data available and the scope of the forecast. Causal models are widely used as a forecasting tool by looking for relationships between historical demand and variables such as economic and population growth. The Global Demand Model is an econometric regression model that predicts the number of air passenger seats worldwide using the Gross Domestic Product (GDP), population, and airlines market share as the explanatory variables. GDP and Population are converted to 2.5 arc minute individual cell resolution and calculated at the airport level in the geographic area 60 nautical miles around the airport. The global demand model consists of a family of models, each airport is assigned the model that best fits the historical data. The assignment of the model is conducted through an algorithm that uses the R2 as the measure of Goodness-of-Fit in addition to a sanity check for the generated forecasts. The output of the model is the projection of the number of seats offered at each airport for every year up to the year 2040. / Master of Science

[pt] O varejo brasileiro, tem passado pelo mesmo processo de concentração de empresas, assim como, também acontece com vários outros setores a nível mundial. A estabilidade econômica e concorrentes cada vez mais profissionais forçam as empresas a buscarem a excelência em suas operações. O investimento em estoques para este segmento é elevado, pois as empresas trabalham com uma grande quantidade de produtos, espalhados entre várias filiais e centros de distribuição, preços médios altos e uma grande quantidade de produtos com giro baixo. Fatores sazonais e lançamento de novos produtos alteram a demanda ao longo do tempo, forçando uma resposta rápida para evitar perdas de vendas. A diferença entre o lucro e o prejuízo dos varejistas, pode estar no ciclo de gerenciamento dos estoques. Nesta dissertação, são apresentados os pensamentos de alguns pesquisadores sobre o tema. Após é descrito as informações sobre o mercado e a empresa, em seguida é analisado o sistema de ressuprimento da rede de drogarias e com base no referencial teórico e nos problemas identificados, foi elaborado uma proposta de gerenciamento e otimização dos principais indicadores do sistema de ressuprimento. Os dados foram modelados e os resultados deste modelo são demonstrados no final da dissertação. / [en] The Brazilian retail market has been facing the same players concentration process, as can be seen in many others sectors around the world. The Brazilian economy stabilization and players with more professionalism, require companies to have the excellence in their operations. The investment in stock is too high for this sector, because there are lot of products, located in many stores, distribution centers, products with a high average costs price and many of them have with a low trn over around the time. Seasonal factors and new products launch, changes the demand across the time and requests a quick response to avoid loses. The difference between loss and profit of the retailers can be found in the supply management cycle. This dissertation shows the thoughts from some researches related to the subject been studied. After, the information about the market and the company are described, follows by the supply chain of the drugstore chain analysis. Based on the theory and the problems identified, an alternative way to manage and optimize the supply system is suggested. The model was tested and the results will be show in the end of the dissertation.

[pt] A necessidade de previsões de demanda é comum no processo de planejamento e controle. As previsões representam fator chave na gestão das diversas áreas das organizações e são fundamentais no gerenciamento da cadeia logística, especialmente, na gestão de estoques, níveis de serviço ao cliente e planejamento de compras. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo propor melhorias na cadeia de suprimentos de material de saúde da Marinha do Brasil (MB), através da implementação de um método de previsão de demanda que melhor se adapte com as características das séries temporais. Na MB, as séries temporais dos itens de saúde apresentam demandas intermitentes, tornando a modelagem e previsão uma tarefa difícil. Os métodos testados e avaliados são simples, práticos e de baixo custo de implantação. São eles: Amortecimento Exponencial, Croston e Poisson, além do próprio método utilizado pela MB. O produto gerado por esta dissertação possibilitou uma melhoria de 40 por cento nas previsões de demanda dos principais itens de saúde. Sua implementação proporcionará significativa economia de recursos financeiros e aumento do nível de serviço dos itens de saúde. Este trabalho serve de base para utilização em outras cadeias de suprimentos da MB (sobressalentes, combustíveis, munições, gêneros alimentícios e fardamentos), podendo ser implementado tanto na MB, quanto em outras Forças Armadas. / [en] The need for demand forecasts is common in the planning and control processes. Such predictions represent a key factor for managing the various organizational departments, especially those related to logistics and supply chain such as stock management, service level and purchasing. In this context, this study s objective was to propose improvements in Brazilian Navy s health material through the implementation of more effective demand forecasting methods. In the Brazilian Navy, the demand data series for essential health items have an erratic pattern, making the mathematical modeling for demand forecasting a complex task. The methods tested and evaluated are simple, practical, and low-cost deployment. Are they: Exponential Smoothing, Croston method and Poisson Distribution, besides the current demand forecasting currently applied by the Brazilian Navy itself. The results found in this dissertation showed a 40 percent improvement in the main items demand forecast when compared to the current method, It s implementation will provide significant savings of financial resources and increase the level of service of health items This work serves as a basis for use in other supply chains in Brazilian Navy (spare parts, fuels, ammunition, foodstuffs and uniforms), and can be implemented in both MB and other Armed Forces.

Os serviços de apoio ofertados pelas universidades federais desempenham papel importante na vida acadêmica do estudante, já que possuem como objetivo auxiliar a permanência e formação do aluno. Entre os serviços de apoio existentes está a oferta de refeições pelos restaurantes universitários, que devem se apoiar em uma gestão eficiente a fim de que o serviço possa ser ofertado de forma adequada. Esta dissertação aplica conceitos e ferramentas de engenharia de produção a fim de aprimorar o funcionamento dos restaurantes universitários de uma universidade federal brasileira. Inicialmente é abordada a temática de ajuste da política de solicitação de pedidos ao fornecedor pelo almoxarifado central dos restaurantes. Para isso, são realizadas as seguintes etapas: (i) coleta de dados históricos de demanda; (ii) modelagem das séries históricas com base nos modelos de previsão de demanda; (iii) geração da matriz bill of materials de uma refeição padrão; e (iv) geração do relatório MRP (Material Requirements Planning). Com a aplicação do método proposto, foi possível identificar que a forma atual de solicitação de pedidos não é adequada e que o relatório MRP pode ser utilizado no ambiente estudado, desde que seja abastecido com informações adicionais. Na sequência, estuda-se, através da simulação computacional, o arranjo físico e capacidade de um restaurante universitário, buscando aprimorar o fluxo de usuários durante o almoço através da redução do tamanhos de filas e tempos de espera. Para tanto, as etapas realizadas incluem (i) análise do sistema para identificação das atividades a serem inseridas no modelo de simulação; (ii) coleta de dados para abastecimento do modelo; (iii) construção e validação do modelo; e (iv) simulação e análise de cenários alternativos. A aplicação no restaurante estudado indica que a inclusão de um quarto aparelho de buffet, com a consequente redução da capacidade do salão em 20 lugares, gera benefícios significativos ao fluxo de usuários, reduzindo em 83% o tamanho médio da fila externa e em 73% o tempo médio de espera total. / The support services offered by federal universities play an important role in students’ academic life, since they aim to assist their stay and education at university. The supply of meals by university cafeterias is among the existing services, and it must rely on efficient management so that the service can be properly offered. This dissertation applies concepts and tools from Industrial Engineering in order to improve the operation of the university cafeterias of a Brazilian federal university. Initially, the issue of adjusting the ordering policy to the supplier by the cafeterias' central warehouse is addressed. To that end, the following steps are carried out: (i) collection of historical demand data; (ii) modeling of historical series based on demand forecasting models; (iii) generation of a matrix bill of materials of a standard meal; and (iv) generation of a MRP (Material Requirements Planning) report. The application of this method allowed the identification that the current form of ordering is not adequate, and that the MRP report can be used in the environment studied as long as it is provided with additional information. Next, the physical arrangement and the capacity of a university cafeteria are studied through computer simulation, in order to improve the flow of users by reducing queue size and waiting time. Therefore, the steps carried out include: (i) analysis of the system to identify the activities to be included in the simulation model; (ii) data collection to supply the model; (iii) development and validation of the model; and (iv) simulation and analysis of alternative scenarios. The application of this model in the cafeteria studied indicates that the inclusion of a fourth buffet equipment, in addition to reducing the capacity of the hall in 20 places, generates significant benefits to the flow of users, reducing the average queue size by 83% and the average waiting time by 73%.