O presente trabalho busca conhecer as práticas de previsão de demanda que vêm sendo utilizadas pelas indústrias de alimentos pesquisadas. Um questionário foi desenvolvido e enviado a uma amostra de 450 empresas do setor encontradas na ABIA (Associação Brasileira das Indústrias da Alimentação), que representa 70% do universo, e um índice de resposta de 14,4% foi alcançado. O objetivo da pesquisa é detectar quais e como os métodos de previsão vêm sendo utilizados por essas empresas, quais os principais fatores que influenciam na escolha do modelo e quais as principais dificuldades encontradas no uso de métodos de previsão de demanda. Os dados foram analisados por meio de técnicas estatísticas multivariadas, como análise de correspondência e análise discriminante, utilizando o software estatístico SPSS. Os resultados mostram que o modelo de análise histórica é o mais utilizado, que os principais fatores que influenciam a escolha do modelo são tipo de produto e tempo despendido, e que as maiores dificuldades são disponibilidade de softwares e dificuldade no entendimento.

This study aims to better understand the demand forecasting methods used by the Brazilian food industry. A questionnaire was developed and sent to a sample of 450 companies from ABIA (Brazilian Association of Food Industries) which represents 70% of the industry.Tthe response rate was 14.4%. The goal of this research is to detect which and how the demand forecasting methods have been used by these companies, the main factors influencing the choice of method and what are the main obstacles that they face. The data was analyzed by multivariate statistical techniques such as correspondence analysis and discriminant analysis using the statistical software SPSS. The results show that the historical analysis model is the most used; that the main factors influencing the choice of models are the type of product and the time spent, and the main obstacles are the software availability and difficulty in understanding.

Este trabalho utiliza-se da técnica de modelos de preços hedônicos em uma amostra de 1860 apartamentos residenciais com lançamentos no ano de 2004, localizados em distritos de renda baixa, média e alta da Região Metropolitana de São Paulo. Por meio da utilização da especificação logarítmica em equações de dois estágios de Rosen, o modelo verifica quais atributos mais interferem nas condições de oferta e demanda dos imóveis e compara a importância relativa de cada um quando se varia o perfil sócio-demográfico. Para tanto, atributos intrínsecos e extrínsecos são analisados, possibilitando o estudo de estratégias de projetos designadas para cada tipo de imóvel, consistentes com as preferências dos consumidores.

This paper applies the technique of hedonic pricing models in a sample of 1860 residences being launched in the year of 2004, situated in districts of low, middle and high income in the Metropolitan Region of Sao Paulo. Under the application of the logarithmic specification to the two stage Rosen's equations, the model verifies which attributes influence the most at supply and demand conditions of real estates and compares the relative importance of each one of these attributes whenever there are changes in social classes. For such a task, both intrinsic and extrinsic attributes are analyzed. Thus, it allows the study of strategies of projects designated to each kind of real estate, according to the consumers' preferences.

Este trabalho estuda a implementação da metaheurística scatter search (SS) em um problema real de roteirização de veículos com frota heterogênea, janelas de tempo e entregas fracionadas. No problema de roteirização de veículos com entregas fracionadas, cada cliente pode ser abastecido por mais de um veículo. O problema é baseado em um único centro de distribuição, a demanda de cada cliente pode ser maior que a capacidade dos veículos e, além das restrições de janelas de tempo, há também as restrições de capacidade dos veículos e acessibilidade (alguns clientes não podem ser atendidos por alguns veículos). Os modelos foram aplicados em um dos maiores grupos varejistas brasileiros, que abastece 519 clientes distribuídos em 12 estados brasileiros. Os resultados mostraram melhorias no caso real da empresa, reduzindo em até 8% o custo total da operação.

This work studies the implementation of heuristics and scatter search (SS) metaheuristic in a real heterogeneous fleet vehicle routing problem with time windows and split deliveries (HFVRPTWSD) in Brazil. In the vehicle routing problem with time windows and split deliveries (VRPSD) each client can be supplied by more than one vehicle. The problem is based in a single depot, the demand of each client can be greater than the vehicle’s capacity and beyond the time windows constraints, and there are also vehicle capacity and accessibility constraints (some customers cannot be served by some vehicles). The models were applied in one of the biggest retail market in Brazil that has 519 stores distributed in 12 Brazilian states. Results showed improvements over current solutions in a real case, reducing up to 8% the total cost of the operation.

Este trabalho apresenta os principais modelos encontrados na literatura do problema de estoque e roteirização, tanto com demanda determinística quanto estocástica. O problema consiste em determinar quando e quanto entregar de mercadoria para cada cliente e quais roteiros de entregas utilizar, com o objetivo de minimizar os custos de estoque e distribuição, de modo que as demandas de todos os clientes sejam atendidas.

This paper presents the main models found in the literature of inventory routing problem, with both deterministic and stochastic demand. The problem consists of determining when and how much merchandise to deliver, aiming to minimize inventory and distribution costs, guaranteeing that all the clients’ demands are met.

O presente trabalho propõe a utilização de metaheurísticas e computação paralela para a resolução de um problema real de roteirização de veículos com frota heterogênea, janelas de tempo e entregas fracionadas, no qual a demanda dos clientes pode ser maior que a capacidade dos veículos. O problema consiste na determinação de um conjunto de rotas econômicas que devem atender à necessidade de cada cliente respeitando todas as restrições. A estratégia adotada para a resolução do problema consiste na utilização de uma adaptação da heurística construtiva proposta por Clarke e Wright (1964) como solução inicial. Posteriormente, implementa-se um algoritmo genético paralelo que é resolvido com o auxílio de um cluster de computadores, com o objetivo de explorar novos espaços de soluções. Os resultados obtidos demonstram que a heurística construtiva básica apresenta resultados satisfatórios para o problema, mas pode ser melhorada substancialmente com o uso de técnicas mais sofisticadas. A aplicação do algoritmo genético paralelo de múltiplas populações com solução inicial, que apresentou os melhores resultados, proporciona redução no custo total da operação da ordem de 10%, em relação à heurística construtiva, e 13%, quando comparada às soluções utilizadas originalmente pela empresa.

The present work considers the use of metaheuristics and parallel computing to solve a real problem of vehicle routing involving a heterogeneous fleet, time windows and split deliveries, in which customer demand can exceed vehicle capacity. The problem consists of determining a set of economical routes that meet each customer's needs while still being subject to all the constraints. The strategy adopted to solve the problem consists of an adaptation of the constructive heuristics proposed by Clarke & Wright (1964) as the initial solution. More sophisticated algorithms are then applied to achieve improvements, such as parallel genetic algorithms supported by a cluster of computers. The results indicate that the basic constructive heuristic provides satisfactory results for the problem, but that it can be improved through the use of more sophisticated techniques. The use of the parallel genetic algorithm with multiple populations and an initial solution, which presented the best results, reduced the total operational costs by about 10% compared with the constructive heuristic, and by 13% when compared with the company's original solutions.