Técnicas de previsão aplicadas ao mercado de informática no Brasil

Sistematizar o estudo das técnicas de previsão relevantes para a análise do mercado de informática no Brasil agrupando-as em um modelo prático, e apresentar os resultados de sua aplicação ou seja o trabalho baseia-se na tendência atual de integração das técnicas disponíveis, em um sistema dinâmico de previsões na empresa

Metodologia para a estimação por cenários alternativos com base na interação entre modelos subjetivos causais e técnicas analíticas para o dimensionamento de mercado

A metodologia para a estimação por cenários alternativos com base na interação entre modelos subjetivos causais e técnicas analíticas para o dimensionamento de mercado representa uma proposta de tratamento sistemático dos problemas de análise e previsão, utilizado nas áreas de estratégia mercadológica e planejamento empresarial. A tese trata inicialmente de dois critérios para a classificação das técnicas de previsão e geração de cenários. No primeiro deles, são considerados os atributos que usualmente orientam a seleção dos métodos de previsão mais apropriados para cada caso. No segundo, é definido um referencial com base nas regras empregadas para identificar o modo de geração dos futuros alternativos. Em ambas situações, foram consultados trabalhos que incorporaram extensivamente os conceitos de interesse desta tese, com o propósito de apoiar a sua fundamentação teórica. Uma análise adicional mais detalhada se ateve às técnicas que propiciaram a base conceitual da metodologia, a exemplo da modelagem estrutural e das probabilidades subjetivas. Com o objetivo de testar a adequação da proposta ao estudo de caso, foi escolhido o mercado atendido pela indústria de energia elétrica. Este procedimento passou inicialmente por uma investigação a nível nacional com a intenção de: (i) observar aquelas técnicas e indicadores utilizados regularmente III pelas concessionárias; (ii) constatar e comparar situações que afetam a qualidade das previsões, a exemplo do tamanho da equipe e do grau de comunicação com as instituições externas. Em seguida, foi efetuada uma aplicação prática sobre o mercado regional de eletricidade do segmento residencial, na tentativa de validar empiricamente a metodologia proposta. Como particularidades, foram introduzidas as equações simultâneas do lado analítico, e a consulta aos especialistas, os quais foram aplicados na construção do modelo exploratório do lado subjetivo. A interação entre as técnicas resultou em alguns cenários para o mercado analisado.

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.

Desenvolvimento de modelo auto-regressivo para previsão em pronto-atendimento

The 1988 constitution makes an life is a supreme good when increased health as the fundamental condition requiring that all ill patient has the right to be treated in a public hospital (CF, art. 196). In this sense, the goal of this work is to generate a weekly forecast of hospital care by means of an advanced prediction model. It is expected that the model of self-regressivas seasonal moving averages SARIMA generate reliable and adherent to issue forecasts analyzed, thus enabling better resource allocation and more efficient hospital management

Desenvolvimento de modelo auto-regressivo para previsão em pronto-atendimento

The 1988 constitution makes an life is a supreme good when increased health as the fundamental condition requiring that all ill patient has the right to be treated in a public hospital (CF, art. 196). In this sense, the goal of this work is to generate a weekly forecast of hospital care by means of an advanced prediction model. It is expected that the model of self-regressivas seasonal moving averages SARIMA generate reliable and adherent to issue forecasts analyzed, thus enabling better resource allocation and more efficient hospital management

O segmento de software no Brasil: passado, presente e cenários futuros

A Tecnologia da Informação é um dos pilares da sociedade moderna. Através do uso desta em diversas dimensões sócio-econômicas, várias antigas estruturas foram modificadas: globalização, automatização, comunicação etc. Além disto, a constante inovação permite que esta tecnologia atinja novas fronteiras, possibilitando novas oportunidades e benefícios aos seus usuários. Portanto, . dominar e conhecer esta tecnologia tornou-se fundamental para o desenvolvimento econômico-social de um país. Tendo em mente a importância da Tecnologia da Informação, este trabalho buscá compreender a estrutura atual e prospectar como pode ser o futuro do segmento de software no Brasil. Para atingir este objetivo, o trabalho foi conduzido em três partes. A primeira parte faz uma retrospectiva do desenvolvimento do segmento, primeiramente, no mundo e, posteriormente, no Brasil. A visita à História brasileira aborda o período da reserva de mercado e os primeiros anos pósintervenção estatal. A parte seguinte analisa o momento atual do segmento através da metodologia de Análise de Indústria proposta por Michael Porter. E, enfim, a última parte propõe quatro cenários prospectivos para o futuro das empresas brasileiras de software

Visão prospectiva da demanda de aços planos no Brasil

Ao longo da história da humanidade, vários esforços foram feitos na tentativa de prever o futuro. Isto ocorreu como uma forma de antever possíveis situações e também de estabelecer mudanças de objetivos devido às alternativas apresentadas. Inúmeros questionamentos surgiram diante deste processo e inegavelmente estavam centrados no quesito “incerteza” dos eventos. E é exatamente neste contexto que surge a técnica prospectiva, que tem o propósito de analisar as incertezas e refletir sobre as suas alternativas de ação no presente e trata de aprimorar o entendimento de como o futuro pode acontecer. As opções de futuro se materializam através da sua descrição ordenada e consistente, ou seja, através de um cenário que é a delimitação de uma situação futura e da seqüência dos acontecimentos que permitem passar da situação de origem a essa situação futura. Assim, o objetivo desse trabalho é realizar um estudo prospectivo e longo prazo sobre a demanda de aços planos no Brasil, tendo em vista a importância da indústria siderúrgica brasileira e às incertezas a ela relacionadas e utiliza a análise prospectiva na elaboração de cenários passíveis de ocorrência. Portanto, trata, inicialmente, de aspectos conceituais da visão prospectiva e sua evolução histórica, abordando e focalizando a técnica proposta por Michel Godet, porém utilizando o método PROSPEX de Eduardo Marques para a elaboração de cenários da demanda de aços planos no Brasil. Diante disso, foram identificados dois cenários qualitativos contrastantes e posteriormente submetidos a um modelo macroeconômico de projeção, o Projetar_e, que, devidamente calibrado, indicou quantitativamente o nível de diversas variáveis econômicas e o desempenho futuro do Produto Interno Bruto (PIB). Como resultado, concluímos que há uma forte relação de causalidade entre o PIB e o consumo de aços planos e identificamos uma equação de regressão linear que permite a projeção da referida demanda. As conclusões ainda demonstram que os resultados dos cenários quantitativos identificados neste trabalho apresentam diferenças significativas em relação às estimativas efetuadas pelo Instituto Brasileiro de Siderurgia (IBS), cabendo, portanto uma reflexão sobre a plausibilidade da utilização de cenários de caráter projetivos para estudos de longo vii prazo, baseados em dados históricos que simplesmente extrapolam para o futuro a imagem do passado. Finalmente, recomendamos pesquisas adicionais para a formalização da integração de métodos qualitativos com métodos quantitativos de elaboração de cenários e a utilização de estudos prospectivos nas empresas participantes da cadeia de valor que utilizam o aço plano como matéria-prima essencial nos seus processos produtivos.

Priorização de projetos, através da identificação e análise de critérios de seleção, relacionados aos objetivos estratégicos de negócio

O problema a ser tratado por essa dissertação de mestrado é a seleção de projetos, de qualquer natureza, a serem executados por uma empresa ou uma área/departamento de uma empresa, considerando o portfólio de projetos existente e o orçamento disponível para tal. O objetivo é ordenar os projetos ou grupos de projetos de forma a identificar os projetos mais relevantes e/ou prioritários para a empresa. Essa relevância é identificada através de critérios que são avaliados por especialistas da empresa ou departamento em questão. Esses critérios são definidos pelos especialistas da empresa e oriundos tanto do plano estratégico e dos objetivos estratégicos da empresa ou departamento, quanto da experiência desses especialistas. São identificados e discutidos previamente às atividades de ordenação dos projetos. Uma vez que esses projetos ou grupos de projetos estejam ordenados, basta seguir essa seqüência para definir quais projetos são comportados pelo orçamento da empresa ou do departamento. Após essa decisão os projetos selecionados deverão ser executados de forma a produzir o resultado esperado.

Desenvolvendo o conceito de redes bayesianas na construção de cenários prospectivos

A incerteza é o principal elemento do futuro. Desde os primórdios, o homem busca métodos para estruturar essas incertezas futuras e assim poder guiar suas ações. Apenas a partir da segunda metade do século XX, porém, quando os métodos projetivos e preditivos já não eram mais capazes de explicar o futuro em um ambiente mundial cada vez mais interligado e turbulento, é que nasceram os primeiros métodos estruturados de construção de cenários. Esses métodos prospectivos visam lançar a luz sobre o futuro não para projetar um futuro único e certo, mas para visualizar uma gama de futuros possíveis e coerentes. Esse trabalho tem como objetivo propor uma nova abordagem à construção de cenários, integrando o Método de Impactos Cruzados à Análise Morfológica, utilizando o conceito de Rede Bayesianas, de fonna a reduzir a complexidade da análise sem perda de robustez. Este trabalho fará uma breve introdução histórica dos estudos do futuro, abordará os conceitos e definições de cenários e apresentará os métodos mais utilizados. Como a abordagem proposta pretende-se racionalista, será dado foco no Método de Cenários de Michel Godet e suas ferramentas mais utilizadas. Em seguida, serão apresentados os conceitos de Teoria dos Grafos, Causalidade e Redes Bayesianas. A proposta é apresentada em três etapas: 1) construção da estrutura do modelo através da Análise Estrutural, propondo a redução de um modelo inicialmente cíclico para um modelo acíclico direto; 2) utilização da Matriz de Impactos Cruzados como ferramenta de alimentação, preparação e organização dos dados de probabilidades; 3) utilização da Rede Bayesiana resultante da primeira etapa como subespaço de análise de uma Matriz Morfológica. Por último, um teste empírico é realizado para comprovar a proposta de redução do modelo cíclico em um modelo acíclico.

Prospecção de novos negócios numa indústria de autopeças: diagnóstico de falhas e sugestões de ferramentas para melhoria

The growth and expansion in auto parts market are directly related to the ability of a company to innovate and gain new customers, increasing its portfolio of customers and products. For this purpose the process of prospecting for new business has become a key process in companies seeking this goal, which requires teams and structures dedicated to it. Besides counting on available resources to carry out prospecting, it is necessary to properly manage the process as a whole, whose main result is a business proposal, which may lead to closer relations with the potential client and the activation of a new business. Process failures and difficulties to formulate a commercial proposal lead to documents produced without the quality needed that makes it harder to obtain new business. The objective of this study is to evaluate the process of new businesses quotation in the auto parts industry and indicate opportunities for improving this process. This goal is achieved by mapping the current process, from the diagnosis of problems and the indication of tools that can prevent or minimize the problems diagnosed. The information supporting this study were obtained by the bibliographical research, participant observation of the process, unstructured interviews with some of the involved people in the process and prospecting tools that can improve it. It results the mapping of new business quotation process, the points indicated as failures and difficulties in the process and the appointment of project management tools that can bring improvements to the new business proposals and pointing the moment for your application in the process

Avaliação e controlo da qualidade da água de albufeiras com base em modelos dinâmicos

A problemática relacionada com a modelação da qualidade da água de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Cientifica da Inteligência Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproximação de Vizinhanças. Actualmente os métodos de avaliação da qualidade da água são muito restritivos já que não permitem aferir a qualidade da água em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previsão baseados em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pró-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem não-supervisionada tendo em vista estudar a dinâmica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a época do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.

Previsão de vendas para uma indústria de equipamentos pesados: seleção de técnicas e análise

The continuous advance of the Brazilian economy and increased competition in the heavy equipment market, increasingly point to the need for accurate sales forecasting processes, which allow an optimized strategic planning and therefore better overall results. In this manner, we found that the sales forecasting process deserves to be studied and understood, since it has a key role in corporate strategic planning. Accurate forecasting methods enable direction of companies to circumvent the management difficulties and the variations of finished goods inventory, which make companies more competitive. By analyzing the stages of the sales forecasting it was possible to observe that this process is methodical, bureaucratic and demands a lot of training for their managers and professionals. In this paper we applied the modeling method and the selecting process which has been done for Armstrong to select the most appropriate technique for two products of a heavy equipment industry and it has been through this method that the triple exponential smoothing technique has been chosen for both products. The results obtained by prediction with the triple exponential smoothing technique were better than forecasts prepared by the industry experts

Comparação de técnicas analíticas e numéricas para previsão de resistência de juntas adesivas de sobreposição simples

As juntas adesivas têm vindo a ser usadas em diversas áreas e contam com inúmeras aplicações práticas. Devido ao fácil e rápido fabrico, as juntas de sobreposição simples (JSS) são um tipo de configuração bastante comum. O aumento da resistência, a redução de peso e a resistência à corrosão são algumas das vantagens que este tipo de junta oferece relativamente aos processos de ligação tradicionais. Contudo, a concentração de tensões nas extremidades do comprimento da ligação é uma das principais desvantagens. Existem poucas técnicas de dimensionamento precisas para a diversidade de ligações que podem ser encontradas em situações reais, o que constitui um obstáculo à utilização de juntas adesivas em aplicações estruturais. O presente trabalho visa comparar diferentes métodos analíticos e numéricos na previsão da resistência de JSS com diferentes comprimentos de sobreposição (LO). O objectivo fundamental é avaliar qual o melhor método para prever a resistência das JSS. Foram produzidas juntas adesivas entre substratos de alumínio utilizando um adesivo époxido frágil (Araldite® AV138), um adesivo epóxido moderadamente dúctil (Araldite® 2015), e um adesivo poliuretano dúctil (SikaForce® 7888). Consideraram-se diferentes métodos analíticos e dois métodos numéricos: os Modelos de Dano Coesivo (MDC) e o Método de Elementos Finitos Extendido (MEFE), permitindo a análise comparativa. O estudo possibilitou uma percepção crítica das capacidades de cada método consoante as características do adesivo utilizado. Os métodos analíticos funcionam apenas relativamente bem em condições muito específicas. A análise por MDC com lei triangular revelou ser um método bastante preciso, com excepção de adesivos que sejam bastante dúcteis. Por outro lado, a análise por MEFE demonstrou ser uma técnica pouco adequada, especialmente para o crescimento de dano em modo misto.

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.

Subsídios à previsão de safra da soja no Rio Grande do Sul usando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto

Informações sobre as condições de crescimento e expectativa de produção de culturas são importantes para a economia brasileira, visto que permitem um planejamento adequado da economia agrícola, contornando problemas de escassez e administrando com vantagens o excesso de produtos. Neste contexto, as tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento permitem a obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo. O presente trabalho teve como principal objetivo gerar subsídios para o aprimoramento do sistema atual de acompanhamento e previsão da safra de soja no Brasil, incorporando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Como objetivos específicos, buscou-se avaliar a acurácia da classificação digital de imagens LANDSAT para estimativa da área cultivada com soja e verificar a influência de aspectos regionais, tais como condições climáticas, de ocupação e de manejo, sobre a evolução temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtidos de imagens NOAA, visando o monitoramento da cultura da soja em projetos de previsão de safras. A estimativa de área cultivada com soja foi realizada através da classificação digital não supervisionada. Como verdade terrestre foram selecionadas 24 lavouras de soja, individualizadas na imagem com diferentes tamanhos e de diferentes regiões de uso e cobertura do solo, as quais foram quantificadas usando GPS de precisão topográfica. A verificação da acurácia da estimativa foi feita através de análise de regressão linear, sendo testada a significância do coeficiente de determinação. O monitoramento da cultura da soja foi realizada usando imagens decendiais de máximo NDVI. Nestas imagens, foram selecionadas 18 janelas amostrais, sendo extraídos os valores de NDVI e expressos na forma de perfis espectrais. Os resultados mostraram que a estimativa de área das lavouras cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada em imagens LANDSAT, foi acurada e precisa para pequenas, médias e grandes lavouras, mostrando-se ser uma técnica eficiente para ser utilizada em projetos de previsão de safras de soja na região estudada. A evolução temporal do NDVI, obtida de imagens NOAA, apresentou sensibilidade quanto às diferenças de uso e cobertura do solo, demonstrando que as escalas espacial e temporal das imagens NOAA são adequadas para o acompanhamento em nível regional da evolução temporal da biomassa. Existe, ainda, potencial de uso de imagens NDVI para inferir sobre a área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em escalas regionais, desde que a cultura seja predominante no pixel.