A previsão da demanda e seu papel para o setor de serviços
A pesquisa sobre previsão de demanda no setor de serviços avaliou a eficácia de diferentes
métodos, comparando a regressão múltipla com abordagens tradicionais, como média móvel
e suavização exponencial. A previsão de demanda é essencial para otimizar operações,
reduzir custos e aumentar a competitividade, especialmente em um setor caracterizado pela
imprevisibilidade e pela impossibilidade de estocar produtos. A análise empírica comparou os
resultados obtidos por cada método, destacando a regressão múltipla como a alternativa mais
eficaz. Ao considerar múltiplas variáveis explicativas, esse modelo apresentou previsões mais
precisas e ajustadas à realidade da empresa, permitindo uma melhor alocação de recursos e
uma maior capacidade de resposta às flutuações do mercado. Enquanto a média móvel e a
suavização exponencial demonstraram limitações, especialmente em contextos mais
complexos, a regressão múltipla se mostrou superior, oferecendo uma vantagem estratégica
para a gestão da demanda no setor de serviços. A principal contribuição desta dissertação é a
proposição de uma estrutura prática para a implementação de métodos de previsão de
demanda em empresas de serviços, servindo como base para futuras pesquisas e aplicações.
Os resultados sugerem que a adoção de modelos mais sofisticados pode aprimorar
significativamente a eficiência operacional e a competitividade, especialmente em mercados
dinâmicos.