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.

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.

Proposta de um método para a análise de demanda : aplicação numa indústria de brinquedos

Esta dissertação introduz uma abordagem para a previsão de vendas de empresas no contexto do desenvolvimento de novos produtos. Supõe-se que o método proposto dê sustentação ao processo decisório relativo às primeiras fases do desenvolvimento desses produtos. Também visa alcançar algum nível de compreensão relativamente à influência de fatores externos e internos nos níveis de vendas. Basicamente este método compreende três etapas próprias: análise do ambiente externo e interno à companhia, modelagem do comportamento de demanda (potencial de mercado, vendas da empresa, faturamento do segmento de mercado da empresa) e suas respectivas projeções no tempo. Esta abordagem foi aplicada a uma situação específica de desenvolvimento de um novo produto em uma empresa de médio porte que opera como fabricante de brinquedos. É esperado que empresas de pequeno e médio portes que enfrentem restrições de orçamento possam achar esta abordagem praticável - desde que as informações requeridas possam ser coletadas e mantidas adequadamente.

Dimensionamento de equipes baseado em modelos de previsão, simulação e alocação : caso de uma empresa do setor elétrico

O bom dimensionamento de equipes contribui para o aumento do nível dos serviços prestados pelas empresas, com o menor custo possível. Uma alternativa para abordar a questão foi dimensionar as equipes de eletricistas, de uma empresa do setor elétrico, (utilizando técnicas de previsão de demanda, de simulação e de alocação) para atender de forma otimizada, a demanda variável das atividades prestadas - fornecimento de energia. Um equilíbrio entre a demanda por serviços e a capacidade de execução da empresa evitaria longas filas de espera dos clientes e servidores (eletricistas) ociosos. Cinco etapas forma cumpridas: fase exploratória, coleta de dados, previsão de demanda e simulação do processo e alocação do recurso. Na primeira houve um entendimento de como chegava o pedido do serviço na empresa até a finalização da ordem de serviço. Na coleta de dados foram levantados aproximadamente 80 tipos diferentes de atividades desenvolvidas pelos eletricistas e classificadas de acordo com a prioridade de urgência, prazos de atendimento dos serviços e afinidade de execução das tarefas. Nesta etapa ainda foram coletados os volumes de serviços gerados e tempos médios de deslocamento e execução das atividades. Na terceira etapa foi utilizado um software de previsão de demanda chamado Forecast Pro, possibilitando a escolha automática do modelo de previsão mais apropriado para a série histórica em estudo. Na quarta etapa, foi utilizado um software de simulação de processos chamado Arena. Desenvolveu-se um modelo do processo real com os respectivos dados de entrada dos serviços, tempos de deslocamento e execução e número de equipes. Na última etapa, utilizando a ferramenta Solver do Excel otimizou-se o número de equipes. Um dos resultados da ação foi obter vários cenários com a variação do número de equipes e seus respectivos tempos médios de atendimento, sem causar nenhum dano para a empresa, podendo assim ser analisado qual o melhor cenário para ser implementado na companhia, minimizando o problema.

APT versus modelo de fator de retorno esperado : a aplicação de duas ferramentas de previsão de retornos das ações na BOVESPA

Apesar da grande evolução, a questão da precificação de ativos encontra-se ainda cercada de incertezas e indefinições quanto à forma como esta deve ser feita. A incerteza por parte dos investidores em relação aos resultados a serem obtidos em suas aplicações no mercado financeiro gera forte demanda por modelos mais precisos quanto à capacidade de quantificação do retorno esperado. Este trabalho procura, em uma análise preliminar, estudar, utilizando o tratamento estatístico de regressão múltipla, os fatores explicativos dos retornos diferenciais das ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) no período de janeiro de 1995 a dezembro de 1999. Em seguida, visa-se analisar, através de um teste comparativo de desempenho envolvendo simulação de investimentos em portfolios de ações, a capacidade do Modelo de Fator de Retorno Esperado de Haugen e Baker (1996) e da APT (Arbitrage Pricing Theory) de Ross (1976) em prognosticar os retornos das 70 ações incluídas na amostra. Por fim, levanta-se o perfil de risco e liquidez dos portfolios selecionados pelos modelos a fim de verificar a relação risco-retorno. Os resultados apontaram sete fatores capazes de explicar o retorno diferencial mensal das ações. Contrapondo-se aos pressupostos teóricos, nenhum fator de risco inseriu-se no grupo de fatores selecionados. Já os fatores que apresentaram significância estatística em suas médias, dois inserem-se no grupo liquidez, três referem-se aos parâmetros de valor das ações e dois estão relacionados ao histórico de preços das ações. Comparando os resultados obtidos pelos modelos inseridos neste estudo, conclui-se que o Modelo de Fator de Retorno Esperado é mais eficiente na tarefa de predizer os retornos futuros das ações componentes da amostra. Este, além de ter alcançado uma média de retornos mensais superior, foi capaz de sustentar retorno acumulado superior ao da APT durante todo o período de teste (jan/2000 a dez/2002). Adicionalmente, o uso deste modelo permitiu selecionar portfolios com um perfil de menor risco.

Demanda de moeda no Brasil : uma análise por meio do Filtro de Kalman

Busca-se como objetivo geral, através da estimação de uma equação de demanda por moeda de longo prazo para o Brasil, período 1980-2001, testar a sua estabilidade, o que implica analisar a evolução dos coeficientes ao longo do tempo, bem como mensurar o desempenho acerca do grau de previsibilidade de demanda futura por encaixes reais, comparando sua eficiência no prognóstico com aquelas que se obteriam utilizando técnicas de estimação Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e Mínimos Quadrados Ordinários Recursivos (MQOR), ambas de caráter não adaptativo. Além disso, como resultado da análise percuciente das trajetórias dos parâmetros, a política monetária exercida no período é recuperada. Os resultados rejeitam a hipótese nula de estabilidade da demanda de moeda, encontrando-se que os parâmetros apresentam flutuações importantes não ilustradas pelo procedimento MQO, tendo se destacado o período 1986-1992 como o mais instável. Como era de se esperar, nos testes de capacidade de previsão, a estimação por meio do Filtro de Kalman supera as demais técnicas, evidenciando a ocorrência de mudanças nos regimes de política.

Preditores visando a obtenção de um modelo de previsão climática de temperaturas máxima e mínima para regiões homogêneas do Rio Grande do Sul

Geralmente, as populações, incluindo aí os setores produtivos, planejam suas atividades pelo conhecimento antecipado das variações tanto da temperatura quanto da precipitação pluvial baseados nos ciclos anuais e sazonais conhecidos. Os benefícios, confiabilidade e utilização das previsões climáticas têm sido objeto de análise e discussão na comunidade científica mundial. O desenvolvimento e aplicação dessas previsões para determinadas partes de áreas extensas, atende, de forma mais satisfatória, aos anseios dos setores produtivos e a sociedade como um todo. O objetivo principal desse trabalho foi identificar regiões dos oceanos Atlântico e Pacífico, cuja Temperatura da Superfície do Mar (TSM) possa ser utilizada como preditor potencial em modelos estatísticos de previsão climática de temperaturas máxima e mínima em regiões homogêneas do Estado do Rio Grande do Sul. Este estudo foi desenvolvido com dados de temperaturas máxima e mínima de 40 estações meteorológicas, do Instituto Nacional de Meteorologia e, da Fundação Estadual de Pesquisas Agropecuárias para o período de 1913 a 1998 e dados de TSM em pontos de grade para o período de 1950 a 1998 do National Center for Environmental Prediction. Num tratamento preliminar dos dados, as séries tiveram suas falhas preenchidas utilizando um método de preenchimento, aqui chamado, de “método das correlações”. Com as séries completas, aplicou-se métodos de agrupamento, determinando 4 regiões homogêneas de temperaturas máxima e mínima para o Estado. Foi feito um estudo climatológico dessas regiões e determinadas as relações das temperaturas médias máxima e mínima, de cada uma com TSM dos Oceanos na grade definida. As regiões determinadas representaram bem a fisiografia do Estado e as regiões preditoras apresentaram correlações significativas tanto com a temperatura máxima, quanto com a mínima. Os meses com maior número de preditores, tanto para as temperatura máxima quanto para mínima, foi agosto e o de menor, julho. Correlações diferentes para regiões homogêneas distintas, justificou a utilização da regionalização neste trabalho.

A previsão de insolvência pelo modelo de Cox : uma contribuição para a análise de companhias abertas brasileiras

Os primeiros estudos sobre previsão de falência foram elaborados por volta da década de 30. Entretanto, o assunto só ganhou impulso a partir da utilização de técnicas estatísticas, ao longo dos anos 60. No Brasil, os primeiros trabalhos sobre o assunto datam dos anos 70. A esse respeito, vale destacar que a técnica estatística empregada em grande parte destes estudos foi a análise discriminante linear multivariada. Na tentativa de contribuir para o tema, este trabalho se propõs a testar um modelo de previsão de concordatas de empresas de capital aberto, a partir da modelagem desenvolvida por Cox (1972). Esse modelo se diferencia daqueles estimados a partir de técnicas logit, probit e análise discriminante na medida em que fornece não apenas a probabilidade de que um determinado evento ocorra no futuro, mas também uma estimativa do tempo até sua ocorrência. A análise dos resultados demonstrou que é possível identificar, antecipadamente, o risco de concordata de uma empresa de capital aberto. Nesse sentido, acredita -se que o modelo de Cox possa ser utilizado como auxiliar na previsão de concordatas de companhias abertas operando na Bolsa de Valores de São Paulo – Bovespa.