MÉTODO HOLT- WINTERS

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MÉTODOMÉTODO 
HOLT- WINTERSHOLT- WINTERS
PlanejamentoPlanejamento e Controle da Produçãoe Controle da Produção
Ana Beatriz Ribeiro, Andressa Loyola e Jobson Calmon.
Introdução
Planejamento e Controle de Produção (PCP) é um processo para
auxiliar o gerenciamento da produção de uma indústria. 
O PCP é extremamente importante, uma vez que ajuda a garantir
que o chão de fábrica possui os componentes necessários para
produzir itens com qualidade e de acordo com o planejado. 
Diferentes tipos de negócios necessitam de diferentes métodos. A
seleção de métodos pode se dar em função de diferentes critérios.
Quando vários critérios são relevantes no processo de previsão e
vários métodos estão disponíveis para uso, uma metodologia de
escolha estruturada pode ajudar na seleção do melhor método.
Método Holt-Winters
O modelo de Holt-Winter é uma extensão do modelo de Holt, usado para
ajustamento sazonal de séries. 
Possui quatro comportamentos tipicos: a tendência, a sazonalidade, o ciclo de
negócios e variações irregulares.
Com dois tipos de procedimentos:
Os multiplicativos são usados quando a amplitude do ciclo sazonal varia
proporcionalmente ao nível da série com o passar do tempo
 Aditivos usado quando a amplitude do ciclo sazonal não depende do nível local da
série, permanecendo constante ao longo do tempo.
Fórmulas
Metodologia
Este trabalho tem como objetivo apresentar e explicar a utilidade
do método Holt-Winters na realização de previsões em diferentes
áreas, como custos, vendas e demanda. 
Aplicando uma metodologia quanti-qualitativa, visto que além de
tratar do campo subjetivo do método e suas aplicações, traremos
estudos de caso os quais o modelo Holt-Winters é aplicado nestas
diversas esferas.
A coleta de artigos foi baseada no tipo de aplicação relatada nos
estudos, buscando uma maior variedade nas utilizações deste
método, a fim de demonstrar a abrangência e necessidade de
conhecermos esta técnica de previsão, como usá-la e outros
aspectos relativos à mesma.
Aplicação
Aplicação da previsão de demanda
no setor de produção de sandália
feitas a partir de pneus, definindo
12 modelos diferentes.
Demanda
 Série temporal com sazonalidade
em que é observada
principalmente nos meses de
dezembro e julho.
Tempo de previsão
 Na coleta de dados foram obtidos
60 meses de registros de venda, a
partir de janeiro de 2004 a
dezembro de 2008.
Artigo 1: Utilização do método de Holt Winters para a previsão
agregada de sandálias fabricadas a partir de pneus inservíveis.
Demanda anual
Modelo de previsão
Foram utilizados os métodos Holt-Winter multiplicativo e aditivo
comparados para encontrar o que melhor se aplica.
Escolha do modelo
Escolhido pois há presença de sazonalidade no comportamento da
série temporal, assim o método de Holt-Winters. Utilizou-se o software
Crystal Ball, deixando os dados do último ano coletados para a
comparação dos modelos. 
Artigo 1: Utilização do método de Holt Winters para a previsão
agregada de sandálias fabricadas a partir de pneus inservíveis.
Resultados
Neste caso o Holt-Winters
multiplicativo apresentou
o MAD e EPAM inferiores
ao modelo aditivo. Sendo
o multiplicativo o que
possui menor erro
pencentual, desta forma
possiveis variações pode
ser absorvidas pelo
estoque de segurança de
cada produto.
Artigo 1: Utilização do método de Holt Winters para a previsão
agregada de sandálias fabricadas a partir de pneus inservíveis.
 Previsão Holt-Winters aditivo e multiplicativo e demanda real.
Demanda:
Séries Temporais que apresentam sazonalidade por
ter um crescimento de vendas considerável no final
do primeiro semestre e tendência de crescimento
ao passar dos meses. 
Tempo de previsão
Foi extraído um relatório de venda,
separado em meses a partir de
Janeiro de 2017 até novembro de
2019.
Aplicação
Previsão de demanda no setor
metalúrgico, especificamente no
setor metal mecânico, tendo como o
produto escolhido Arara Central de
Luxo Desmontável, identificada a
partir do método da curva ABC.
Artigo 2: Aplicação do método de Holt-Winters para a previsão
de estoque intermediário de uma metalúrgica.
Demanda mensal.
Modelo de previsão
Holt-Winters, que possibilita corrigir a previsão de
demanda com suavização exponencial levando em
consideração a sazonalidade e a tendência
descrita, utilizando uma análise de dados a partir
do software Excel e plotagem de gráfico.
Observou que existe sazonalidade e tendência,
sendo o método Holt-Winters o mais adequado para
essa situação por ter sazonalidade e tendência. 
Escolha do modelo
Artigo 2: Aplicação do método de Holt-Winters para a
previsão de estoque intermediário de uma metalúrgica.
Variáveis do Modelo de Holt - Winters
Resultados
 Foi possível fazer uma previsão para os próximos dois meses, que seria
dezembro de 2019 e janeiro de 2020, meses onde encerraria a temporada de
altas demandas e iniciaria o mês de baixa demanda.
Artigo 2: Aplicação do método de Holt-Winters para a
previsão de estoque intermediário de uma metalúrgica.
 Demanda prevista para Dez 2019 e Jan 2020.
Aplicação
Aplicação da previsão de demanda 
de uma empresa do setor metal
mecânico para duas categorias de
produtos A e B.
Demanda:
 Características de tendência
quanto à sazonalidade. 
 Determinar as previsões de
demanda em um horizonte de
quatro trimestres de 2012,
baseando-se nas vendas dos 5 anos
anteriores
Tempo de previsão
Artigo 3: Métodos estatísticos de suavização exponencial Holt-Winters
para previsão de demanda em uma empresa do setor metal mecânico.
Dados históricos de vendas (em milhares) para a previsão de demanda dos produtos A e B
Modelo de previsão
Métodos Holt-Winters Sazonal
Multiplicativo e o Aditivo da
estatística MSE para as séries
temporais dos produtos A e B,
respectivamente.
Escolha do modelo
Escolhido pois ambas as séries
temporais mostram uma tendência
crescente nas vendas e exibem a
presença de efeitos sazonais ao
longo desse período. Esta análise
indica uma possível aplicação de
métodos de suavização exponencial
que apresentem tais características.
Artigo 3: Métodos estatísticos de suavização exponencial Holt-Winters
para previsão de demanda em uma empresa do setor metal mecânico.
Comparativo entre a estatística de desempenho MSE para os métodos de suavização exponencial
Resultados
 O estudo mostrou a eficácia da aplicação de ambos os métodos, produzindo resultados eficientes na previsão de demanda dos
produtos analisados. Também mostrou que a implementação de métodos estatísticos de suavização exponencial Holt-Winters,
pode ser realizada eficientemente utilizando modelagem em planilhas eletrônicas em ambiente MS-Excel®, para selecionar o
método mais apropriado e, sobretudo otimizar a previsão de demanda.
Artigo 3: Métodos estatísticos de suavização exponencial Holt-Winters
para previsão de demanda em uma empresa do setor metal mecânico.
Solução da previsão de demanda do produto A para o Método Holt-
Winters Sazonal Multiplicativo
Solução da previsão de demanda do produto B para o Método Holt-
Winters Sazonal Aditivo
Tempo de previsão
Previsões de curto prazo,
especificamente num único
horizonte de três meses (agosto a
outubro de 2017). Dados recolhidos
de 2007 até julho 2017.
Aplicação
Aplicação da previsão de custos da
produção suína no estado de Goiás
Demanda:
Série temporal com sazonalidade.
Artigo 4: Previsão dos Custos de Produção de Suínos por meio de
Modelos de Holt-Winters.
Adaptada pelos autores a partir dos dados da Embrapa (2017).
 Elaborada pelos autores, com base em dados da Embrapa (2017).
Custo de produção de suínos, ciclo completo, R$/Kg vivo, no estado de Goiás
Modelo de previsão
Para escolher qual versão,
multiplicativa ou aditiva,
comparou-se as previsões, por
meio dos critérios MAD, MAPE e
MSE, em série temporal de custos
de produção do quilograma vivo
de suínos. Versão aditiva foi a
escolhida.
Escolha do modelo
Escolhido pois na comparação
com os dados reais do período de
previsão, constatou-se que a
versão aditiva do modelosuperou
a versão multiplicativa em todas
as medidas de erro.
Artigo 4: Previsão dos Custos de Produção de Suínos por meio de
Modelos de Holt-Winters.
Eaborada pelos autores, com base em Embrapa (2017).
Variação percentual mensal dos custos de produção de suínos de 02/2007 a
07/2017
Resultados
A versão aditiva ajustou-se
melhor aos dados e, por isso,
apresentou melhor precisão.
Então é perceptível a
capacidade que o método de
previsão de Holt-Winters
proporciona para fazer
previsões de custo de
produção de suínos de curto
prazo.
Artigo 4: Previsão dos Custos de Produção de Suínos por meio de
Modelos de Holt-Winters.
Série temporal da versão multiplicativa e a decomposição da série
multiplicativa em observação, nível, tendência e sazonalidade
Série temporal da versão aditiva e a eecomposição da série aditiva em
observação, nível, tendência e sazonalidade
Aplicação
Previsão de demanda de leite a ser
entregue à indústria catarinense
aplicando Holt-Winters através do
software Statistica
(STATSOFT,1998).
Demanda:
Demanda com tendências
(aumento da demanda ao passar
dos anos) e sazonalidade mensal,
demonstrada através dos valores
de janeiro a maio, onde ocorre
uma queda na quantidade de leite
entregue à indústria catarinense,
tendo abril, maio e junho como os
meses em que essa quantidade é
mínima.
Tempo de previsão
 O horizonte de tempo de previsão é
de um ano, onde a análise dos dados
vai de Janeiro de 1989 a Dezembro
de 1999 (10 anos). 
Artigo 5: Utilização do método Holt-Winters para previsão do leite
entregue às indústrias catarinenses.
Modelo de previsão
Foram utilizados os métodos
Holt-Winter multiplicativo e
aditivo comparados para
encontrar o que melhor se aplica.
Escolha do modelo
Escolhido pois há presença de
sazonalidade e tendências no
comportamento da série
temporal, assim o método de
Holt-Winters foi escolhido.
Resultados
Artigo 5: Utilização do método Holt-Winters para previsão do leite
entregue às indústrias catarinenses.
 Encontraram que o último
ano da série histórica não
segue as mesmas
sazonalidades e tendências
que os demais anos,
demonstrando que existem
outros padrões na série
temporal que os modelos
não conseguiram captar.
Tempo de previsão
 Os dados relativos à série histórica
são avaliados no período de janeiro
2006 à setembro 2013, possibilitando
a análise de mercado destes
produtos no período de 12 meses
(outubro de 2013 à setembro de
2014).
Aplicação
Aplicação no setor de vendas de
produtos de origem animal (carne
suína e leite), com o objetivo de
realizar uma pesquisa de mercado.
Demanda:
 Demanda com tendência de
aumento ao longo dos anos e
sazpnalidades mensais.
Modelo de previsão
Foram utilizados os métodos
Holt-Winter multiplicativo e
aditivo comparados para
encontrar o que melhor se aplica.
através do uso dos softwares
Minitab e do Excel.
Escolha do modelo
 neste estudo tanto o método Holt-
Winters aditivo quanto o multiplicativo
foram utilizados, através do uso dos
softwares Minitab e do Excel.
Resultados
Sazonalidades na venda de leite,
demonstrando mínimo em fevereiro e
máximo em agosto.
No caso da carne suína, sazonalidades
no mês de setembro, registrando os
menores índices de vendas e o máximo
em agosto.
Artigo 6: Utilização do modelo Holt-Winters para previsão de vendas
de produtos de origem animal no oeste paranaense.
Resultados
Artigo 6: Utilização do modelo Holt-Winters para previsão de vendas
de produtos de origem animal no oeste paranaense.
Resultados
Artigo 6: Utilização do modelo Holt-Winters para previsão de vendas
de produtos de origem animal no oeste paranaense.
Pode-se observar que há sazonalidade, devido à variação dos valores, atingindo o mínimo de
5.583.933 litros de leite no mês de fevereiro de 2014 e o máximo de 6.742.046 litros de leite
no mês de agosto de 2014.
Resultados
Artigo 6: Utilização do modelo Holt-Winters para previsão de vendas
de produtos de origem animal no oeste paranaense.
Resultados
Artigo 6: Utilização do modelo Holt-Winters para previsão de vendas
de produtos de origem animal no oeste paranaense.
Pode-se observar que há sazonalidade, devido à variação dos valores, atingindo o mínimo de
26.468,9 suínos no mês de setembro de 2014 e o máximo de 27.863,8 suínos no mês de
agosto de 2014.
Conclusão
Em suma, o método de Holt-Winters é a escolha ideal
para previsão de séries temporais com tendência e
sazonalidade, proporcionando resultados superiores
em comparação a técnicas mais simples, como a
média móvel.
O objetivo deste trabalho é demonstrar a aplicação
desse método em vários ambientes industriais e
elucidar seu funcionamento e benefícios. 
As vantagens desse método são similares às da
utilização do método Holt, sendo que os métodos de
Holt-Winters são adequados para análise de séries
com padrões de comportamento mais gerais.
Já as desvantagens incluem a dificuldade em
determinar os valores ideais das constantes de
alisamento e a impossibilidade ou dificuldade em
estudar as propriedades estatísticas, como média e
variância de previsão. 
OBRIGADO!OBRIGADO!