Intermittent demand forecasting for aircraft inventories: a study of Brazilian’s Boeing 737NG aircraft´s spare parts management

Abstract

Este estudo tem como objetivo avaliar cinco métodos de previsão para demanda intermitente usando uma série histórica de consumo de peças sobressalentes da aeronave 737 Next Generation, fabricado pela Boeing, da maior frota aérea brasileira gerenciada pela VRG Airline Company S/A. Os métodos de Winter, Croston, Single Exponential Smoothing, Weight Moving Average e Método de Distribuição de Poisson foram testados em um histórico de 53 peças sobressalentes e cada uma delas possui um histórico de demanda de trinta e seis meses (janeiro de 2013 a dezembro de 2015). Os resultados mostraram que os métodos Weight Moving Average, Distribuição de Poisson e Croston apresentaram os melhores ajustes. Além disso, observou-se que a maior parte das demandas por peças sobressalentes apresentaram um padrão smooth ao contrário do resultado obtido pelo estudo de Ghobbar and Friend (2003) que apresentou um padrão lumpy. Por outro lado, tem-se que o Método de Winter apresentou-se como o de pior ajuste em ambos os estudos. Conclui-se que os métodos de Weight Moving Average e Distribuição de Poisson são os mais adequados para avaliar a demanda intermitente para o caso da VRG Airline Company S/A.