A previsão de demanda desempenha um papel importante nas organizações, pois auxilia o gestor no processo de tomada de decisão. Em geral, as empresas não dispõem de recursos suficientes para alterar de forma substancial a oferta no curto prazo e atender a oscilação da demanda. Diante disso, este estudo teve como objetivo desenvolver um modelo de previsão de vendas para uso em um jogo de empresas. A pesquisa abordou a técnico jogo de empresas como instrumento de pesquisa. Foi utilizada uma abordagem quantitativa com uso da análise de regressão linear múltipla. O modelo foi testado em um ambiente laboratorial no perÃodo de um ano simulado. Foram analisados e discutidos os erros na previsão de vendas com e sem o uso do modelo. Os principais resultados apontaram que o modelo contribuiu para melhorias no desempenho da empresa analisada sob a perspectiva operacional e financeira, sendo o erro considerado aceitável. O modelo foi capaz de prever a demanda obtendo-se um erro inferior à s empresas que não usaram o modelo. Pôde-se verificar benefÃcio decorrente do uso de um método estatÃstico para antecipar e prever demanda, uma vez que o modelo de previsão agregou valor à empresa, destacando-se a possibilidade de usar tais técnicas ou outras para antecipar a demanda futura. Entre as principais contribuições do estudo, foi destacado o uso de ambientes de simulação para teste de modelos e teorias na área de produção e operações para a produção de novos conhecimentos.
Demand forecasting has an important role in organizations and assists the manager in the decision making process. This study aims to develop a demand forecast model and preliminary test on a business games. Thus, this study aimed to develop a sales forecast model for use in a business game. The study addressed the game companies as a research tool. A quantitative approach using multiple linear regression analysis was used. The model was tested in an environment within one simulated year. Errors were discussed in the sales forecast with and without the use of the model. The main results showed that the model has contributed to improvements in company performance analyzed under the operational and financial perspective, and the error considered acceptable. The model was able to predict the demand resulting in an error lower than companies that didn’t use the model. It was verified benefit from the use of a statistical method to anticipate and predict demand, since the forecast model added value to the company, highlighting the possibility of using such techniques or other to anticipate future demand. The main contribution of the study was the use of simulated environments to test concepts and theories in the area of production and operations for the production of new knowledge.
