В статье представлены результаты сравнительного анализа методов прогнозирования временных рядов для ключевых производственных показателей металлургического предприятия. Исследованы два показателя: объем выпуска продукции и расходный коэффициент металла (РКМ). На первом этапе проведен векторный авторегрессионный анализ (VAR), который выявил высокую инерционность РКМ: собственные лаги показателя объясняют 85–95% его вариации, тогда как влияние внешних факторов статистически незначимо. На основании этого результата для прогнозирования применены одномерные модели ARIMA и экспоненциального сглаживания (ETS). Выявлено, что точность прогнозирования существенно зависит от характера производственного процесса: для проектно-ориентированного производства MAPE составляет 19–34%, тогда как для операционных показателей — менее 2%. Предложена альтернативная метрика оценки точности, учитывающая экономическую значимость прогнозной ошибки. Сформулированы практические рекомендации по применению методов прогнозирования в управлении металлургическим производством.