EVALUATION OF DEMAND FORECASTING MODELS FOR PERISHABLE CHEMICAL INPUTS IN THE AUTOMOTIVE SUPPLY CHAIN
DOI:
https://doi.org/10.69609/1516-2893.2026.v32.n1.a4080Keywords:
Demand forecasting, Perishable product., ], Automotive logisticsAbstract
The competitiveness of the automotive sector imposes critical logistical challenges, particularly in managing perishable inputs with long supply lead times. This study presents a diagnostic analysis of the performance of demand forecasting methods applied to a chemical product (Primer) with limited shelf life, used by a glass manufacturing company that produces windshields. The case study, applied in nature and exploratory in approach, evaluated the simple average method currently used by the company and proposed the adoption of more accurate statistical models. The results indicate that the low accuracy of the current forecasting method compromises inventory management, exposing the company to risks of obsolescence and stockouts. The proposed methodology aims to identify patterns of seasonal and demand behavior, providing support for more efficient and sustainable logistical planning, minimizing the impacts of market uncertainties and optimizing supply chain efficiency.
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