Toda organização precisa saber dimensionar suas capacidades produtivas de modo que estas se encaixem perfeitamente com as demandas. O papel da previsão de demanda é fornecer subsÃdios para o planejamento estratégico da organização. Este processo permite que os administradores antecipem o futuro e planejem de forma mais conveniente as suas ações. Não basta, entretanto, ter um sistema de previsão de demanda. É a qualidade da informação obtida por este sistema que capacita a organização a obter melhor planejamento das operações. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta um estudo de caso com os objetivos de: (a) definir o modelo quantitativo de previsão de demanda de maior grau de acurácia e (b) verificar a influência da acuracidade da previsão de demanda no desempenho financeiro da organização. Trata-se de uma pesquisa descritiva ex-post fact em que foram utilizados dados históricos de demanda de cinco grupos de produto, no perÃodo de 2004 a 2008. Os resultados demonstram que se a empresa empregasse o modelo ARIMA para os grupos A, B e E, o modelo de Holt para o grupo D e o modelo de Winter para o grupo C, o faturamento poderia ser aumentado em, aproximadamente, dois milhões e oitocentos mil reais anuais.
Every organization needs to balance their production capacities with their demands. The role of demand forecasting is to provide subsidies for the organization's strategic planning. This process allows administrators to anticipate the future and plan their actions more conveniently. However, it is not enough has a system of demand forecasting. It is the quality information obtained by this system which enables the organization to achieve better planning of operations. In this context, this paper presents case study research to: (a) define the quantitative model to forecast demand for greater accuracy and (b) to verify the influence of the accuracy in demand forecasting on the financial performance. This is an ex-post facto descriptive inquiry with a time series in which we made use of historical data from five groups of products from 2004 to 2008. The results suggest that if the company employing the ARIMA model for groups A, B and E, the Holt model for group D and Winter model for the C group, revenues could be increased by approximately one million six hundred thousand dollars annually.
