[pt] Este trabalho analisou o problema do reparte do jornal - A
Gazeta - aos seus pontos de venda. Para isto, foi feito um
levantamento de publicações na área de Sistemas de
Distribuição e Métodos de Previsão de Demanda. Além disso,
foi feito também um levantamento, em termos logísticos, do
atual sistema de distribuição e de previsão de demanda por
jornais da S/A A Gazeta, empresa que produz o jornal
estudado. Através da análise da série de dados históricos
de venda líquida do jornal em um determinado ponto de
venda, determinou-se um modelo que possibilita a previsão de
demanda por jornais neste ponto de venda para cada dia da
semana. Para a determinação do modelo desejado, foi
utilizado o método de Séries Temporais de Box & Jenkins
aplicado ao software SPSS, versão 8.0.
Foram encontrados alguns modelos que se adequam à solução
do problema. Em seguida, foi feita a análise dos
resultados dos dois melhores modelos. Com o modelo
considerado ótimo, um ARIMA (1,0, 1) (1, 1, 1)7, será
possível melhorar o processo de reparte de jornal aos
pontos de venda,minimizando a quantidade de jornais
encalhados por ponto de venda e mantendo, ao mesmo tempo,
o atendimento da demanda. Isto trará benefícios no sistema
de distribuição de jornais aos pontos de venda,devido
à maior precisão nas quantidades de jornal repartidas. / [en] This report has analyzed the issue of distributing the
newspaper A Gazeta to sales stands. As a first step, a
research was done on circulation within the areas of
Distribution Systems and Demanding Forecast Methods.
Besides, a study on logistic grounds was carried out about
the current system of distribution and demanding forecast
by S/A A Gazeta, which produces the newspaper subject of
this study. Through the analysis of a series on historical
data of the newspaper net sales at a specific sale stand, a
pattern was developed, which enables a more precise
forecast of the newspaper daily demands at these stand.
Series Temporais by Box & Jenkins applied to the software
SPSS, version 8.0, was used to determine the desired
pattern.
Some patterns were found which match to the solution of the
problem. Then, an analysis on the result of the two best
patterns was made. Since the pattern was agreed to be the
ideal one, an ARIMA (1,0,1) (1,1,1)7, it will be possible
to improve the newspaper distribution process to the sales
stands,lessening the amount of stuck newspapers at each
stand, as well as, to meet the demands due to a more
precise distribution to the sales stands in terms of
quantity. / [es] Este trabajo analisó el problema de la entrega de
periódicos - La Gazeta - a los puntos de venta. Para esto,
se realizó un levantamiento de publicaciones en el área de
Sistemas de Distribución y Métodos de Previsión de Demanda.
Además se realizó un levantamiento, en términos logísticos,
del actual sistema de distribución y de previsión de
demanda por diarios de la S/LA LA Gazeta, empresa que
produce el periódico estudiado. A través del análisis de la
serie de datos históricos de venta líquida del periódico en
un determinado punto de venta, se determinó un modelo que
posibilita la previsión de demanda por periódicos en este
punto de venta para cada dia de la semana. Para la
determinación del modelo deseado, se utilizó el método de
Series de Tiempo de Box & Jenkins aplicado al software
SPSS, versión 8.0. Se encontraron algunos modelos adecuados
a las solución del problema. Seguidamente, se efectuó el
análisis de los resultados de los dos mejores modelos. Con
el modelo considerado óptimo, un ARIMA (1,0, 1) (1, 1, 1)7,
será posible mejorar el proceso de entrega de periódicos a
los puntos de venta, minimizando la cantidad de periódicos
sobrantes por punto de venta y manteniendo, al mismo
tiempo, el atendimiento de la demanda.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:1751 |
| Date | 25 July 2001 |
| Creators | NILTON FERNANDES DE SOUZA JUNIOR |
| Contributors | NELIO DOMINGUES PIZZOLATO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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