Nos últimos anos, a economia brasileira tem passado por um período de crise. Alta inflação e instabilidade estão presentes por todo o mercado. Esse cenário, relativamente caótico, afeta drasticamente a saúde das organizações e a maneira como realizam as suas operações. Dentre algumas das alterações notáveis e mais comuns, temos: instabilidade da demanda do produto, diminuição do ritmo de produção (e consequentemente no quadro de funcionários) e instabilidade nos prazos de entrega de matéria prima. Esse cenário de instabilidade demanda uma maior flexibilidade e pro atividade das organizações. Sendo assim, as empresas devem se planejar para atuar em curto prazo, prevendo essas alterações na demanda e fazendo melhor uso dos seus recursos. Uma maneira de alcançar esses objetivos é através de previsões de curto prazo. Nesse contexto, este trabalho foi realizado em uma fábrica de produtos de limpeza e objetivou a análise da demanda da sua linha de produtos, carro chefe da empresa, de forma desagregada. Para isso, foi feita a aplicação de métodos de previsão, julgados mais adequados para previsão (curto prazo) e para cada tipo de cada demanda. Foi então escolhido os métodos de séries temporais, mais especificamente os modelos de média móvel. Posteriormente, foi realizado um estudo comparativo entre os três métodos escolhidos, com base nos erros produzidos por cada um dos métodos. Conclui-se que o Método da Média Móvel Ponderada é o método que mais se adequa à demanda dos produtos da empresa analisada, uma vez que obteve os melhores resultados com relação aos três erros avaliados. ; Over the past few years, the Brazilian economy has been going through a period of crisis; high inflation and instability are present throughout the market. This relatively chaotic scenario drastically affects the health of organizations and the way they conduct their operations. Some of the most common consequences are product demand instability, slowdown in manufacturing (therefore cuts in staff), and instability in raw material supply. ...