A ANALISE DE DEMANDA FUTURA

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Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

ANÁLISE DE DEMANDA FUTURA

Porto Alegre

2018

INTRODUÇÃO

Este trabalho tem como objetivo apresentar informações sobre o processo de previsão da demanda de uma empresa. A empresa escolhida foi a Thyssenkrupp, conglomerado de origem Alemã, com fábrica localizada em Guaíba. Para a análise histórica, utilizamos dois anos de demanda mensal de dois itens, Saco Plástico Pequeno e Plástico VCI Azul. Os métodos escolhidos para previsão de demanda foram Suavização Exponencial Simples, Média Móvel e Suavização Exponencial Dupla e para medida de acurácia, utilizamos o MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Além disso, calculamos o erro padrão e, com ele, foi possível calcular o intervalo de previsão.

ERRO PADRÃO E INTERVALO DE PREVISÃO

O erro padrão calcula o erro médio que se tem entre a previsão obtida e a demanda real. Ele avalia a precisão do método matemático escolhido. Podemos calcular o erro padrão da seguinte forma:

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Sabendo o erro padrão, é possível calcular o intervalo de previsão, que representa o valor mínimo e máximo que a previsão pode atingir, baseando-se na demanda. Além de utilizar a previsão e o erro padrão, ele emprega a variável que reflete o nível de confiança, chamada de z. Ele é calculado da seguinte forma:

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MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

Mean Absolute Percentage Error ou Erro Percentual Absoluto Médio é uma medida de acurácia para compararmos os modelos de suavização e decidirmos se estes representam um bom ajuste aos nossos dados.

Nos cálculos utilizamos a seguinte fórmula:

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Sendo:

 = ao número de períodos[pic 5]

SUAVIZAÇÃO EXPONENCIAL SIMPLES

O modelo de suavização exponencial simples é adequado para séries temporais que não apresentam tendência e/ou sazonalidade. Por este motivo, a primeira estimativa é baseada na média de todos os dados históricos de uma série temporal. Para cada nova previsão, é feito um ajuste entre a previsão e a demanda real anterior através de um coeficiente de suavização. Nos cálculos, utilizamos a fórmula abaixo e definimos como o  sendo a média dos cinco primeiros meses e  como 0,2.[pic 6][pic 7]

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Sendo:

= a previsão para o período t+1[pic 9]

= previsão para o período t[pic 10]

= a demanda realizada no período t[pic 11]

α é a constante de suavização com valor entre 0 e 1

Nas tabelas abaixo, temos a demanda mensal do Plástico VCI Azul e Saco Plástico Pequeno junto com a previsão de demanda utilizando o método de suavização exponencial simples e a medida de acurácia MAPE. Além disso, mostramos os erros padrões e os intervalos de previsão de cada caso.

Plástico VCI Azul                                                   Saco Plástico Pequeno       [pic 12][pic 13]

Plástico VCI Azul:

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Saco Plástico Pequeno:

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Para a demonstração dos cálculos de suavização exponencial simples, escolhemos pegar a previsão de demanda do Plástico VCI Azul de Março de 2016.

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E, em seguida, o cálculo do MAPE da previsão de demanda do Plástico VCI Azul.

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Abaixo, temos os gráficos comparando as previsões com a demanda real de cada período.

Plástico VCI Azul                                                 Saco Plástico Pequeno[pic 22][pic 23]

MÉDIA MÓVEL

A média móvel simples parte do princípio de que a demanda é estável  e de que a melhor estimativa do futuro é dada pela média dos últimos períodos (n). Para iniciar os cálculos, usamos a primeira previsão como sendo a média dos meses de Janeiro a Março de 2016.

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        Nas tabelas abaixo, temos a demanda mensal do Plástico VCI Azul e Saco Plástico Pequeno junto com a previsão de demanda utilizando o método da média móvel e a medida de acurácia MAPE. Além disso, mostramos os erros padrões e os intervalos de previsão de cada caso.

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