Modelo de previsão de demanda de médicos para internação pelo SUS: estudo de caso para o Estado do Rio de Janeiro

Trata da apresentação e discussão de um modelo de previsão de demanda de médicos para atendimentos de pacientes internados pelo SUS, com estudo de caso para o Estado do Rio de Janeiro. O modelo é baseado nos dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) e nas alterações esperadas de tamanho e composição da população, segundo o IBGE. Descreve a trajetória e a motivação que levaram à construção do modelo, a partir da ideia de maior utilização do enorme potencial das bases de dados brasileiras para o planeamento e gestão dos RHS. Faz também comentários sobre conceitos da Tecnologia da Informação, que são de interesse para uma melhor compreensão das bases de dados, incluindo a utilização de padrões. Apresenta e comenta os resultados da aplicação do modelo, para o período de 2002 a 2022, para o Estado do Rio de Janeiro. Propõe sugestões de pesquisas com objetivo de melhorar a integração entre as bases de dados estudadas, a discussão da construção e utilização de indicadores, assim como uma proposta de evolução para o apoio à decisão na área de RHS.

Análise e previsão de demanda : estudo de caso em uma empresa distribuidora de rolamentos

Empresas mantêm estoques como forma de antecipar a necessidade do cliente, usufruindo, assim, de vantagem competitiva. No entanto, há custos associados a esses estoques, devendo haver um balanceamento em relação ao diferencial que a sua existência pode trazer. O aumento dos níveis de competitividade no mercado obriga as companhias a diminuírem seus custos, reduzindo, pois, parte de seu estoque, podendo provocar perdas de vendas por falta de mercadoria. O desafio é prever com a maior precisão possível qual a quantidade requerida de cada produto e o momento certo em que o mesmo será necessário. É nesse sentido que a Análise e Previsão de Demanda vem sendo utilizada como ferramenta para diminuir a distância entre a necessidade e a disponibilidade de estoque. Esta dissertação descreve as vantagens competitivas da manutenção do estoque e os custos a ele associados, bem como os tipos de demanda, além dos métodos de Análise e Previsão de Demanda como forma de minimizar custos, melhorando o nível e a disponibilidade de estoque. Para tanto, foi desenvolvido um estudo de caso em uma empresa do ramo comercial com o propósito de validar as técnicas descritas para futura utilização em todas as linhas e marcas de produtos comercializados pela companhia estudada.

Alternativas para a previsão de demanda de gás natural : um estudo orientado ao estado do Rio Grande do Sul

O tema da presente tese é a demanda do gás natural em um novo mercado, que se encontra em expansão.O objetivo geral é o desenvolvimento de uma metodologia para a previsão de demanda do gás natural, estabelecendo um método que integre as diversas alternativas de previsão de demanda desenvolvidas. Primeiramente, é feita uma revisão da literatura abordando os seguintes temas: (i) demanda de energia no Brasil e no mundo; (ii) demanda de gás natural no Brasil e no mundo; (iii) oferta de gás natural no Rio Grande do Sul; (iv) modelos de previsão de demanda energética; (v) pesquisa qualitativa e grupos focados. São, então, desenvolvidas as alternativas para a previsão de demanda de gás natural: (i) baseado em dados históricos do Rio Grande do Sul: com base no comportamento pregresso da demanda energética estadual faz-se uma extrapolação dos dados de demanda futuros, estimando-se um percentual de participação do gás natural neste mercado; (ii) baseado em equações de previsão que se apóiam em dados sócio-econômicos: tomando-se como embasamento o tamanho da população, PIB, número de veículos da frota do estado, e as respectivas taxas de crescimento de cada uma destas variáveis, estima-se o potencial consumo de gás natural (iii) baseado em dados históricos de outros países: tomando-se por base os dados de países onde já se encontra consolidado o mercado de gás natural, faz-se uma analogia ao caso brasileiro, particularmente o estado do Rio Grande do Sul, visualizando o posicionamento deste mercado frente à curva de crescimento e amadurecimento do mercado consolidado; (iv) baseado na opinião dos clientes potenciais: através de grupos focados, busca-se a compreensão das variáveis que influenciam as decisões dos consumidores de energia, bem como a compreensão das soluções de compromisso (trade off) realizadas quando da escolha dos diferentes energéticos, utilizando-se técnicas do tipo “preferência declarada”; (v) baseado na opinião de especialistas: através de grupos focados com profissionais do setor energético, economistas, engenheiros e administradores públicos busca-se o perfil de demanda esperado para o gás natural. São aplicadas as alternativas individuais à previsão da demanda do gás natural no estado do Rio Grande do Sul, verificando a necessidade de adaptações ou desenvolvimentos adicionais das abordagens individuais. Neste momento, começa-se a construção do método integrador, partindo-se da visualização de benefícios e carências apresentados por cada alternativa individual. É, então, elaborada uma proposta para integrar os resultados das diversas abordagens. Trata-se da construção de um método para a previsão de demanda energética de gás natural que compatibiliza resultados qualitativos e quantitativos gerados nas abordagens individuais. O método parte de diferentes inputs, ou seja, os dados de saída gerados por cada abordagem individual, chegando a um output único otimizado em relação à condição inicial. A fase final é a aplicação do método proposto à previsão de demanda de gás natural no estado do Rio Grande do Sul, utilizando a base de dados gerada para o estudo particular do estado.

Um modelo composto para realizar previsão de demanda através da integração da combinação de previsões e do ajuste baseado na opinião

Resumo não disponível.

Metodologia para implementação de um sistema de gestão de estoques baseado em previsão de demanda

Resumo não disponível.

Previsão de demanda de energia elétrica por meio de redes neurais artificiais

Este estudo propõe um método alternativo para a previsão de demanda de energia elétrica, através do desenvolvimento de um modelo de estimação baseado em redes neurais artificiais. Tal método ainda é pouco usado na estimativa de demanda de energia elétrica, mas tem se mostrado promissor na resolução de problemas que envolvem sistemas de potência. Aqui são destacados os principais fatores que devem pautar a modelagem de um sistema baseada em redes neurais artificiais, que são: seleção das variáveis de entrada; quantidade de variáveis; arquitetura da rede; treinamento; previsão da saída. O modelo ora apresentado foi desenvolvido a partir de uma amostra de 125 municípios do Estado do Rio Grande do Sul (Brasil), nos anos de 1999 a 2002. Como variáveis de entrada, foram selecionados a temperatura ambiente (média e desvio-padrão anual), a umidade relativa do ar (média e desvio-padrão anual), o PIB anual e a população anual de cada município incluído na amostra. Para validar a proposta apresentada, são mostrados resultados baseados nas simulações com o modelo proposto.

Métodos para previsão de demanda de veículos novos : estudo de caso em uma concessionária de automóveis

A identificação antecipada do comportamento da demanda de veículos novos na extremidade da rede de distribuição é imprescindível para implementação de um sistema de produção puxada pela demanda. Previsões confiáveis, obtidas nas concessionárias, conferem aos fabricantes maior sensibilidade diante das peculariedades locais da demanda e reduzem as incertezas da produção em larga escala. A obtenção de previsões consistentes requer, porém, o emprego de métodos formais. Os profissionais responsáveis pela elaboração de previsões nas concessionárias desconhecem, em grande parte, os métodos de forecasting abordados na literatura. Essa dissertação visa o desenvolvimento de um sistema formal para elaboração de previsões de demanda de veículos novos em concessionárias. Em estudo de caso, conduzido em uma concessionária da marca Volkswagen, modelos estatísticos de Box-Jenkins e de suavização exponencial são aplicados para gerar previsões quantitativas das vendas de veículos novos. Previsões qualitativas, correspondentes ao julgamento de especialistas no segmento, são formalizadas através do método Delphi. Finalmente, as previsões quantitativas e qualitativas são combinadas matematicamente e comparadas. Tal comparação demonstra que as vantagens inerentes a cada método podem ser absorvidas para proporcionar previsões mais acuradas.

Crédito imobiliário residencial no Brasil : análise e modelo de previsão de demanda

O presente documento procura analisar e desenvolver um modelo de previsão de demanda de crédito imobiliário residencial para o mercado brasileiro. Serão examinados: a relação do crédito e os fatores macroeconômicos, a evolução do crédito no Brasil, o crédito imobiliário no contexto do crédito brasileiro e o déficit habitacional no mercado. Em seguida identificaremos os indicadores macroeconômicos que melhor explicam a demanda de crédito imobiliário através de modelos estatísticos de regressão. Finalmente testaremos modelos e definiremos o que melhor se aplica à estimativa de previsão de demanda de crédito imobiliário para o mercado brasileiro.

Metodologia para seleção de métodos de previsão de demanda

A formulação de planejamentos e o direcionamento estratégico das empresas dependem da identificação e a previsão correta das mudanças emergentes no ambiente de negócios, o que torna a previsão de demanda um elemento chave na tomada de decisão gerencial. Um dos maiores problemas associados com o uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisões é a escolha do método de previsão a ser implementado. Organizações com necessidades e características distintas em relação aos seus produtos e serviços atuam em diferentes cenários de mercado. Diferentes cenários necessitam de diferentes métodos de previsão, de forma a refletir mudanças na estrutura do mercado (como entrada de novos produtos, novos competidores e/ou mudanças no comportamento dos consumidores). Assim, uma metodologia que direcione diferentes métodos de previsão de demanda para as situações em que são mais eficientes pode auxiliar o processo preditivo e de tomada de decisões das organizações, minimizando erros de planejamentos estratégico, tático e operacional. Esta dissertação apresenta uma metodologia de seleção de métodos de previsão de demanda mais apropriados para diferentes situações. Métodos de integração de métodos qualitativos e quantitativos de previsão melhoram a acurácia nos processo preditivos e também são abordados na metodologia de seleção de métodos de previsão. A metodologia proposta é ilustrada através de dois estudos de caso. No primeiro estudo investigou-se o caso de um produto com demanda regular. No segundo estudo, detalhou-se o processo de previsão para um cenário de lançamento de um novo produto.

Análise da perenidade do modelo de Wibe para previsão de demanda para papel para imprimir e escrever

A indústria de papel e celulose no mundo e no Brasil é de notável importância pela geração de empregos, faturamento e peso estratégico. Sendo uma indústria de base florestal tem sua cadeia produtiva verticalizada dependente de um longo ciclo de plantio, crescimento e colheita florestal que pode, nas melhores das condições, tomar de cinco a sete anos e, para casos mais extremos, demandar de 20 a 40 anos. O intenso capital empregado aliado à baixa mobilidade de curso faz da previsão de demanda para a indústria papeleira um ponto de extrema atenção. Esta pesquisa se propõe a estudar se um modelo proposto na década de 80, aplicado a dados da década de 70, se mantém válido até os dias atuais. Para tal, este trabalho levanta breve bibliografia relacionada aos conceitos de previsão de demanda e como a previsão de demanda foi aplicada para produtos de base florestal – dentre os quais, papel e celulose. O estudo segue com a escolha do modelo de Wibe (1984), sua reprodução e extrapolação para dados da década de 60, 70, 80 e 90. A função de demanda originalmente proposta por Wibe (1984) associa o cunsumo de papel à renda, preço e a um índice de substituição. Para teste de sua perenidade este trabalho mede a acurácia do modelo original para cada década e testa variações e simplificações de tal modelo.

A previsão da demanda automotiva brasileira de longo prazo baseada em modelos econométricos univariados

A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).

Uma técnica para modelagem de cenários consistentes na previsão da demanda por energia elétrica

As técnicas qualitativas disponiveis para a modelagem de cenários têm sido reconhecidas pela extrema limitação, evidenciada no principio das atividades do processo, como a fase inicial de concepção. As principais restrições têm sido: • inexistência de uma ferramenta que teste a consistência estrutural interna do modelo, ou pela utilização de relações econômicas com fundamentação teórica mas sem interface perfeita com o ambiente, ou pela adoção de variações binárias para testes de validação; • fixação "a priori" dos possíveis cenários, geralmente classificados sob três adjetivos - otimista, mais provável e pessimista - enviesados exatamente pelos atributos das pessoas que fornecem esta informação. o trabalho trata da utilização de uma ferramenta para a interação entre uma técnica que auxilia a geração de modelos, suportada pela lógica relacional com variações a quatro valores e expectativas fundamentadas no conhecimento do decisor acerca do mundo real. Tem em vista a construção de um sistema qualitativo de previsão exploratória, no qual os cenários são obtidos por procedimento essencialmente intuitivo e descritivos, para a demanda regional por eletricidade. Este tipo de abordagem - apresentada por J. Gershuny - visa principalmente ao fornecimento de suporte metodológico para a consistência dos cenários gerados qualitativamente. Desenvolvimento e estruturação do modelo são realizados em etapas, partindo-se de uma relação simples e prosseguindo com a inclusão de variáveis e efeitos que melhoram a explicação do modelo. o trabalho apresenta um conjunto de relações para a demanda regional de eletricidade nos principais setores de consumo residencial, comercial e industrial bem como os cenários resultantes das variações mais prováveis das suas componentes exógenas. Ao final conclui-se que esta técnica é útil em modelos que: • incluem variáveis sociais relevantes e de dificil mensuração; • acreditam na importância da consistência externa entre os resultados gerados pelo modelo e aqueles esperados para a tomada de decisões; • atribuem ao decisor a responsabilidade de compreender a fundamentação da estrutura conceitual do modelo. Adotado este procedimento, o autor aqui recomenda que o modelo seja validado através de um procedimento iterativo de ajustes com a participação do decisor. As técnicas quantitativas poderão ser adotadas em seguida, tendo o modelo como elemento de consistência.

Previsão de demanda de cargas elétricas por seleção de variáveis stepwise e redes neurais artificiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS