Seleção de um método de previsão de demanda oriundo da aquicultura na Bacia do Rio doce em Minas Gerais (MG) e Espírito Santo (ES)

Weslley Souza Silva; Mayra Jankowsky; Vanielle Aparecida do Patrocinio Gomes; Rodrigo Randow de Freitas

doi:10.14488/1676-1901.v25i3.5336

Authors

Weslley Souza Silva Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus, ES, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-5082-9090
Mayra Jankowsky Instituto de Pesca, Núcleo de Pesquisa e Desenvolvimento do Litoral Sul, Cananéia, SP, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-4977-2955
Vanielle Aparecida do Patrocinio Gomes Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus, ES, Brasil.
Rodrigo Randow de Freitas Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) / Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil. https://orcid.org/0000-0003-0170-6892

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v25i3.5336

Keywords:

Rio Doce, Aquaculture, Fishing, Demand Forecast, Production

Abstract

Aquaculture is an activity on the rise in Brazil. In 2019, the state of Minas Gerais emerged as the fourth-largest fish producer, while in the state of Espírito Santo, a significant growth in its production was observed. It is necessary to use processes and methods to help contain future damage. With appropriate methods, it is possible to plan production, reduce losses, and optimize production processes, including demand forecasts and production sizing. The general objective of the study was to select a method for forecasting fish demand from aquaculture in the Rio Doce basin in Minas Gerais and Espírito Santo, both states in the southeast region of Brazil. A bibliographical review and analysis of public IBGE data related to aquaculture production were conducted. The processing of these data, the application of three demand forecasting methods (Simple Moving Average, Weighted Moving Average and Simple Exponential Smoothing), and the assessment of accuracy occurred using electronic spreadsheets. After the analysis, it was found that the best method for forecasting demand is Simple Exponential Smoothing, as it presents the best performance among the others.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Weslley Souza Silva, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus, ES, Brasil.

Técnico em Edificações e Técnico em Mineração pelo Instituto Federal do Espírito Santo - Campus Nova Venécia. Atualmente, está graduando-se em Engenharia de Produção pelo Centro Universitário do Norte do Espírito Santo (Universidade Federal do Espirito Santo - Campus São Mateus). Bolsista de Iniciação Científica no Laboratório de Engenharia do Trabalho - Núcleo de Pesquisa do curso de Engenharia de Produção (NPGP).

Mayra Jankowsky, Instituto de Pesca, Núcleo de Pesquisa e Desenvolvimento do Litoral Sul, Cananéia, SP, Brasil.

Formada em Ciências Biológicas (CRBio 89016/01), com mestrado e doutorado em Ecologia e Recursos Naturais na Universidade Federal de São Carlos. Responsável pelos programas de Pesquisa, Fiscalização, Uso Público e Educação Ambiental, Interação Socioambiental destas Unidades de Conservação. Responsável pela implantação e monitoramento do Plano de Manejo da Caverna do Diabo. Foi consultora PNUD pelo projeto Manguezais o Brasil na APACIP, articulando a Câmara Técnica de Pesca e compondo a equipe de elaboração do Plano de Manejo da APACIP. Participou do Projeto Subsídios para a recuperação ambiental e ordenamento dos usos da Ilha do Bom Abrigo/ Cananeia ? SP. Participou da elaboração do Diagnóstico e Prognóstico do Plano da Bacia Hidrográfica do Ribeira de Iguape e Litoral Sul. Atualmente é pós-doutoranda pelo Instituto de Pesca colaborando com o Projeto de Caracterização Socioeconômica da Atividade Pesqueira e Aquícola na Bacia Hidrográfica do Rio Doce (MG/ES). Tem experiência na área de Ecologia, com ênfase em Ecologia Humana, atuando principalmente nos seguintes temas: manejo participativo, recursos pesqueiros, pesca de pequena escala, resiliência e sistema-alimentar.

Vanielle Aparecida do Patrocinio Gomes, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus, ES, Brasil.

Doutoranda em Energia pela Universidade Federal do Espírito Santo campus São Mateus, ES e Gerente de Projeto do Módulo de Caracterização Socioeconômica do PMAP. Graduada em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Espírito Santo no campus São Mateus, E.S. / UFES-CEUNES. Pós-Graduada em Direito Público com Ênfase em Gestão Pública com capacitação para Magistério Superior pela Faculdade Damásio na Unidade de Colatina-ES. Mestra em Energia pela Universidade Federal do Espírito Santo no campus São Mateus, E.S. / UFES-CEUNES. Pós-Graduada em Geração e Uso de Energia pela Faculdade Educamais. Destaque em produções textuais e atividades de pesquisa sobre Identificação e Caracterização de Potencialidade Social Econômica e Ambiental; Método de tomada de decisão com multicritérios - AHP; Atividade Pesqueira; Eficiência Energética e Energia Eólica.

Rodrigo Randow de Freitas, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) / Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.

Atualmente Professor Adjunto do curso de Engenharia de Produção em regime de dedicação exclusiva da Universidade Federal do Espírito Santo no campus São Mateus, E.S. / UFES-CEUNES (2015). Doutor pelo programa de Pós-Graduação em Aquacultura pela Fundação Universidade Federal de Rio Grande (FURG) em 2011; Mestrado em Aquacultura pela Universidade Federal de Santa Catarina (2006); Especialização em Educação e Gestão Ambiental (Faculdade Saberes - 2003); e Graduação em Administração de Empresas: ênfase em análise de sistemas (Faculdade de Ciências Humanas de Vitória - 2001). Experiência na área de Gestão Ambiental e Gerenciamento Costeiro, Gestão de processos e produtos, análise de cadeias produtivas e Planejamento Estratégico. Em especial para a área de Engenharia, destacam-se diversos artigos, resumos e projetos executados e em andamento, citemos por exemplo, os projetos: Produção de biomassa microalgal e extração de bio-óleo; Chamada CNPq/VALE 05/2012 -Forma-Engenharia; Chamada Pública MCTI/CNPq/SPMPR/Petrobrás 18/2013 - Meninas e Jovens/FAPES; Estudo de viabilidade econômica da pirólise de casca de macadamia, dentre outros.

References

ACKERMANN, A. E. F.; SELLITTO, M. A. Métodos de previsão de demanda: uma revisão da literatura. Innovar, v. 32, n. 85, 2022. DOI: 10.15446/innovar.v32n85.100979.

BRASIL. Perfil da pobreza no Espírito Santo: famílias inscritas no CadÚnico. IJSN - Instituto Jones dos Santos Neves, 2010. Disponível em: https://ijsn.es.gov.br/publicacoes/cadernos/perfil-da-pobreza-no-espirito-santo. Acesso em: 17 nov. 2023.

BRASIL. Relatório Completo - Aquicultura e Pesca: Camarões. Estudos de Mercado. ESPM, Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas – SEBRAE, 2008. Disponível em: https://pt.scribd.com/document/349963637/Relatorio-SEBRAE-camaro-es-MERCADO-pdf. Acesso em: 17 nov. 2023.

BONOMO, T. P.; BELLUMAT, M. S.; FREITAS, R. R. de. Caracterização da frota pesqueira e estrutura de desembarque em comunidades de pescadores artesanais: um estudo de caso no Espírito Santo, Brasil. Brazilian Journal of Production Engineering, v. 5, n. 1, p. 162-171, 2019. Disponível em: https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/V05N01_09. Acesso em: 17 nov. 2023.

CANDEIAS, T. M.; OLIVO, A. D. M.; LEMOS, F. K. Previsão de demanda: simulação em uma empresa do segmento de artigos para dança, fitness, natação e sportswear. Revista Produção Online, v. 20, n. 1, p. 119-148, 2020. DOI: 10.14488/1676-1901.v20i1.3343.

CHOPRA, S.; MEINDL, P. Gestão da cadeia de suprimentos: estratégia, planejamento e operações. 4. ed. Pearson Education do Brasil, 2011.

FERNANDES, J. L.; SOUSA, da C. F. A.; MEIRELES, L. D.; JESUS, R. da N. M. de. Aspectos gerais da gestão de materiais em modelos de previsão de demandas. TEC-USU, v. 6, n. 2, p. 78-87, 2023. Disponível em: https://revistas.icesp.br/index.php/TEC-USU/article/view/4023. Acesso em: 01 jul. 2025.

FERRO, W. A.; DONIZETTI, de L. J.; GONÇALVES, T. M. Combinações de métodos quantitativos na previsão de demanda de vendas de eletrodomésticos. Revista Gestão da Produção Operações e Sistemas, v. 14, n. 5, p. 67, 2019. DOI: 10.15675/gepros.v14i5.2371.

FOGAÇA, M.; OLIVEIRA, L. M. C. de; ZANQUETTO FILHO, H. Modelos de previsão de demanda de curto prazo no varejo supermercadista: uma análise entre média móvel e Holt-Winters. In: SEMINÁRIO DE GESTÃO ORGANIZACIONAL CONTEMPORÂNEA - SEGOC, 22–23 de novembro de 2021, Proceedings Seminário de Gestão Organizacional Contemporânea - SEGOC. Vitória, Brasil: Universidade Federal do Espírito Santo, 2021. p. 18. Disponível em: https://periodicos.ufes.br/segoc/article/view/36783. Acesso em: 01 jul. 2025.

FOOD & AGRICULTURE ORGANIZATION. State of Food and Agriculture 2021. Food & Agriculture Organization of the United Nations, 2022. Disponível em: https://www.fao.org/3/cb4476en/cb4476en.pdf. Acesso em: 17 nov. 2023.

FRIZZO, M.; CANDIDO, da S. C. C.; RAMASWAMI, R. Previsão de vendas como suporte na programação e controle da produção em uma empresa de alimentos - um estudo de caso. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DA PRODUÇÃO, 1 de novembro de 2000, Proceedings Encontro Nacional de Engenharia da Produção. São Paulo, Brasil: ABEPRO, 2000. p. 9.

GIL, A. C. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 4. ed. Atlas, 2002.

GONÇALVES, F. Análise e previsão de demanda para consultoria, cadeia de suprimentos, marketing, vendas, produção e tomadores de decisão. 1. ed. Ciência Moderna, 2007.

GUERRINI, F. M. Planejamento e Controle da Produção - Modelagem e Implementação. Grupo GEN, 2018.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. IBGE - Cidades. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/. Acesso em: 17 nov. 2023.

INSTITUTO CAPIXABA DE PESQUISA, ASSISTÊNCIA TÉCNICA E EXTENSÃO RURAL. Boletim Agroclimático do Espírito Santo, 2022. Disponível em: https://meteorologia.incaper.es.gov.br/boletim-agroclimatico-do-Espirito-Santo. Acesso em: 17 nov. 2023.

IJSN – INSTITUTO JONES DOS SANTOS NEVES. Panorama Econômico Espírito Santo – IV trimestre de 2017. Disponível em: https://ijsn.es.gov.br/. Acesso em: 17 nov. 2023.

JANKOWSKY, M.; CARVALHO, R. M. de; GOMES, V. A. do P.; FREITAS, R. R. de. Peixes e pesca na bacia do Rio Doce: uma análise bibliométrica. Brazilian Journal of Production Engineering, p. 14-40, 2021. DOI: 10.47456/bjpe.v6i8.33769.

LACERDA, D. P.; PEREIRA, da S. E. R.; LIMA, N. L. L.; NUNES, P. O. N.; MANSUR, C. H. Algumas caracterizações dos métodos científicos em Engenharia de Produção: uma análise de periódicos nacionais e internacionais. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 9–11 de outubro de 2007, Proceedings of Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Anais [...], Foz do Iguaçu, Brasil: ABEPRO, 2007. p. 10. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/303566199_Algumas_caracterizacoes_dos_metodos_cientificos_em_Engenharia_de_Producao_Uma_analise_de_periodicos_nacionais_e_internacionais. Acesso em: 01 jul. 2025.

LEITE, B. C. C.; VIRGINIA, B. A. Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma empresa de sucata localizada em Maracanaú/CE. Repositório Universidade Federal Rural do Semi-Árido, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/4863. Acesso em: 01 jul. 2025.

LEMOS, F. de O. Metodologia para seleção de métodos de previsão de demanda. 2006. Dissertation (Master in Production Engineering). Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Disponível em: http://hdl.handle.net/10183/5949. Acesso em: 17 nov. 2023.

LUSTOSA, L.; MESQUITA, M. A. de; QUELHAS, O. L. G.; OLIVEIRA, R. J. de. Planejamento e Controle da Produção. 1. ed. Elsevier Ltda., 2008. Coleção ABEPRO. ISBN 8535220267. 376 p.

MEIRA, E.; CYRINO, O. F. L.; JEON, J. Treating and Pruning: New approaches to forecasting model selection and combination using prediction intervals. International Journal of Forecasting, 2020. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2020.07.005.

MINOZZO, M. G. Processamento e Conservação do Pescado. E-Tec/Mec, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia - Paraná - Educação a Distância, 2011. Disponível em: https://proedu.rnp.br/bitstream/handle/123456789/411/Processamento_e_Conservacao_do_Pescado.pdf?sequence=1&isAllowed=y. Acesso em: 17 nov. 2023.

MOREIRA, D. Administração da Produção e Operações. 2. ed. Séries Temas Essenciais de Administração. São Paulo: Editora Saraiva, 2012. Disponível em: https://books.google.com.br/books?id=h4RnDwAAQBAJ&printsec=copyright#v=onepage&q&f=false. Acesso em: 17 nov. 2023.

OLIVEIRA, E. S. de; DOURADO, J. D. de A.; MELLO, J. A. V. B. Aplicação de modelos de previsão de demanda em uma fábrica de embalagens plásticas. Revista da Universidade Vale do Rio Verde, v. 15, n. 2, p. 354-373, 2017. DOI: 10.5892/ruvrd.v15i2.2911.

OLIVEIRA, R. V. D.; MARQUES, N. D.; FERNANDES, N. J.; GONÇALVES, do S. A. Previsão de demanda em um pequeno bar no interior de Goiás/BR. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 16 de agosto a 18 de novembro de 2023, Proceedings of Simpósio de Engenharia de Produção. Catalão, Brasil: Universidade Federal de Catalão, 2023. p. 10.

PEDROZA FILHO, M. X.; FERREIRA FILHO, B. de S. J.; PENA JÚNIOR, A. G. M. Impactos socioeconômicos da aquicultura no Brasil: análise a partir da matriz de contabilidade social. Revista Econômica do Nordeste, v. 51, n. 4, p. 159-176, 2021. DOI: 10.61673/ren.2020.1176.

PELLEGRINI, F. R. Metodologia para implementação de sistemas de previsão de demanda. 2000. Dissertation (Master in Production Engineering). Escola de Engenharia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Disponível em: http://www.producao.ufrgs.br/arquivos/publicacoes/Fernando%20R%20Pellegrini.pdf. Acesso em: 17 nov. 2023.

PETROPOULOS, F.; KOURENTZES, N.; NIKOLOPOULOS, K.; SIEMSEN, E. Judgmental selection of forecasting models. Journal of Operations Management, v. 60, n. 1, p. 34-46, 2018. DOI: 10.1016/j.jom.2018.05.005.

PORTELLA, A. C.; ARSENTALES, A. D.; CAVALLARI, D. E.; SMITH, W. S. Efeito da sazonalidade na reprodução de peixes Characiformes em um rio Neotropical. Iheringia. Série Zoologia, v. 111, 2021. DOI: 10.1590/1678-4766e2021012.

RANGEL, Y. L.; BRAGA, G. de M. P.; SENNA, P.; SANTOS, D. V. C. Análise do impacto das tecnologias disruptivas da quarta revolução industrial utilizando métodos de previsão de demanda: um estudo de caso em empresa do varejo alimentício. Refas - Revista Fatec Zona Sul, v. 8, n. 4, p. 52-78, 2022. Disponível em: https://www.revistarefas.com.br/RevFATECZS/article/view/578. Acesso em: 17 nov. 2023.

ROCHA, K. S.; SILVA, R. V. da; GOMES, V. A. do P.; FREITAS, R. R. de. Uma análise da percepção ambiental e transformação socioeconômica de uma comunidade de pescadores artesanais em região estuarina no sudeste do Brasil. Brazilian Journal of Production Engineering, v. 1, n. 1, p. 1-4, 2015. Disponível em: https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/ES11. Acesso em: 17 nov. 2023.

SAMPRON, D. A. Seleção de técnicas de previsão de mercado segundo as diferentes categorias de novos produtos. RAE Eletrônica, v. 4, n. 2, 2005. DOI: 10.1590/s1676-56482005000200007.

SANTOS, H. F. R. dos; SILVA, L. W. C.; SOBRAL, A. P. B. Forecast of multivariate time series sampled from industrial machinery sensors. Brazilian Journal of Operations & Production Management, v. 17, n. 1, p. 1-12, 2020. DOI: 10.14488/BJOPM.2020.010.

SARMENTO, K. N. A.; CAMPOS, M. C.; CARVALHO, da S. B. Avaliação do desempenho e adequação de métodos de previsão de séries temporais: um estudo de caso em uma panificadora. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, Anais [...], 10-13 de outubro de 2017. Proceedings of Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Joinville, Brasil: Abepro, 2017. p. 18.

SILVA, G. F. V. da; SILVA, A. M. da; BUENO, R. C. Comparação entre métodos de previsão: estudo de caso em uma empresa de logística. Revista Conecta, v. 5, n. 2, p. 2-13, 2022. Disponível em: https://fatecrl.edu.br/revistaconecta/index.php/rc/article/view/138. Acesso em: 17 nov. 2023.

SEVERINO, A. J. Metodologia do Trabalho Científico. 23. ed. São Paulo: Cortez, 2007.

SOUZA, G. C. Supply chain analytics. Business Horizons, v. 57, n. 5, p. 595-605, 2014. DOI: 10.1016/j.bushor.2014.06.004.

SOUZA, G. P.; SAMOHYL, R. W.; MIRANDA, R. G. Métodos simplificados de previsão empresarial. São Paulo: Ciência Moderna, 2008.

SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administração da Produção. São Paulo: Atlas, 2009.

SMITH, C. L.; HANNA, S. S. Measuring Fleet Capacity and Capacity Utilization. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, v. 47, n. 11, p. 2085-2091, 1990. DOI: 10.1139/f90-233.

TUBINO, D. F. Planejamento e Controle da Produção – Teoria e Prática. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2009.

TUBINO, D. F. Planejamento e Controle da Produção – Teoria e Prática. 3. ed. São Paulo: GEN, 2017.

VIANA, J. P. Teria a produção da aquicultura na Bacia do Rio Doce sido impactada pelo rompimento da Barragem de Fundão em Mariana (Minas Gerais). Boletim Regional, Urbano e Ambiental - IPEA, n. 22, 2020. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/10393/1/brua_22_ensaio_ambiental_artigo_10.pdf. Acesso em: 17 nov. 2023.

VILETTI, R.; JUNKES, V. H.; PETERSON, R.; PEDROSO, M. A. M.; BRANDÃO, J. Previsão de Demanda: uma análise quantitativa baseada em média móvel simples e média móvel centrada em uma empresa fabricante de salgados. In: ENCONTRO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO AGROINDUSTRIAL, Anais [...], 28-30 de setembro de 2016. Proceedings of Encontro de Engenharia de Produção Agroindustrial. Campo Mourão: EEPA, 2016. p. 12.

WAGNER, Y. G.; COELHO, A. B.; TRAVASSOS, G. F. Análise do consumo domiciliar de pescados no Brasil utilizando dados da POF 2017-2018. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 61, n. 3, 2023. DOI: 10.1590/1806-9479.2022.250494.

XIE, W.; JIANG, Z.; ZHAO, Y.; HONG, J. Capacity planning and allocation with multi-channel distribution. International Journal of Production Economics, v. 147, p. 108-116, 2014. DOI: 10.1016/j.ijpe.2013.08.005.

ZHUANG, X.; YU, Y.; CHEN, A. A combined forecasting method for intermittent demand using the automotive aftermarket data. Data Science and Management, v. 5, n. 2, p. 43-56, 2022. DOI: 10.1016/j.dsm.2022.04.001

Selection of a method for forecasting fish demand from aquaculture in the Rio Doce Basin in Minas Gerais (MG) and Espírito Santo (ES), southeastern Brazil

Authors

DOI:

Keywords:

Abstract

Downloads

Author Biographies

Weslley Souza Silva, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus, ES, Brasil.

Mayra Jankowsky, Instituto de Pesca, Núcleo de Pesquisa e Desenvolvimento do Litoral Sul, Cananéia, SP, Brasil.

Vanielle Aparecida do Patrocinio Gomes, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus, ES, Brasil.

Rodrigo Randow de Freitas, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) / Centro Universitário Norte do Espírito Santo (Ceunes), São Mateus, ES, Brasil.

References

Downloads

Published

How to Cite

Issue

Section

License

Information

Make a Submission

Developed By

Keywords

Current Issue