Metodos de previsão quantitativo qualitativo

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Planejamento e Controle da Produção
Métodos de Previsão e Modelos Quantitativos
Sumário
I – INTRODUÇÃO.........................................................................................................
1 Considerações iniciais.................................................................................
1.2 Objetivos......................................................................................................
1.3 Justificativas.................................................................................................
1.4 Metodologia..................................................................................................
ll - Introdução ao Método de Previsão..................................................... 
2.1 Métodos Qualitativos...................................................................................
2.2 Métodos Quantitativos.................................................................................
2.2.1 Média .............................................................................................
2.2.2 Sazonalidade..........................................................................
2.2.3 Ciclo.......................................................
2.2.4 Tendência......................................................................................
3. Caracteristicas dos métodos de previsão .............................................. 
lll - CONCLUSÃO.............................................................................................................
lV – BIBLIOGRAFIA.........................................................................................................
I – INTRODUÇÃO
 
1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS
Nos dias de hoje, para uma empresa se manter no mercado, ela deve ser precisa,
enxuta, certeira nas suas decisões. Um diferencial que está sendo cada vez mais utilizado atualmente por empresas de todos os portes é a pesquisa por modelos que nos permitam prever quantitativamente uma variável e medir a qualidade dessa previsão. A ação mais importante a tomar quando se analisam dados é a sua visualização através de gráficos. As características básicas dos dados, tais como comportamento e valores estranhos são mais facilmente detectáveis em gráficos. Por vezes, os gráficos também sugerem explicações possíveis para algumas variações nos dados. Por exemplo, disputas laborais geralmente afectam as séries temporais da produção; mudanças governamentais afectam séries temporais económicas. Os gráficos são a maneira mais eficaz de identificar o efeito de tais eventos nos dados. O tipo de dados determina o tipo de gráfico mais apropriado (Makridakis, 1998, p. 23-27 Assim, com a finalidade de se tentar antecipar cenários futuros, diversos métodos de previsão têm sido desenvolvidos já que, geralmente, não é possível se ter controle sobre as variáveis que desejamos prever.
 
1.2. OBJETIVOS
O desenvolvimento desse modelo de previsão foi demandado pela necessidade de
se reduzir os estoques externos diminuindo a evasão de ativos e evitando a produção
incompatível com a demanda dos produtos. Ou seja, busca-se a escolha de um método de previsão quantitativo que possibilite, de maneira satisfatória, a redução dos estoques nos credenciados Belgo Pronto através da produção e transferência apenas do que será demandado dentro de cada mês.
 
1.3. JUSTIFICATIVAS
Através da seleção de um sistema de previsão consistente e eficaz, seria possível a
otimização dos estoques externos e a redução dos custos logísticos na empresa. Ou seja, um modelo que nos forneça um panorama do volume total que será demandado pelos clientes é uma ferramenta de extrema importância para toda a organização, mas em especial para o PCP e para a Logística, que passariam a ter em mãos dados para uma melhor quantificação e alocação de recursos para produção, transporte, movimentação e armazenagem de materiais. Com isso, seria possível a elaboração antecipada de um plano de trabalho que teria como objetivo a redução desses custos logísticos relacionados ao produto. 
 
OBS.: Os 4 erros mais comuns na hora de prever a demanda.
1 - Confundir previsões com metas, e ainda, considerar as metas como se fossem previsões;
2 - Gastar tempo discutindo se estamos errando ou acertando nas previsões, quando o ideal é o quanto estamos errando ou acertando e o que pode ser feito para melhorar.
3 - Considerar apenas a previsão sem uma estimativa do erro. Por exemplo: Vamos vender 150 sanduíches por final de semana com uma estimativa de erro de mais ou menos 10%.
4 - Desistir ou não se esforçar o suficiente para melhorar o processo de previsão.
1.4. METODOLOGIA
Realizar um estudo dos a respeito dos métodos de previsão e modelos quantitativos com a finalidade de se investigar quais são os mais utilizados na atualidade e as limitações e aplicações de cada um deles, e os requisitos necessários para a aplicação de cada Modelo. 
ll - Introdução ao Método de Previsão
Os métodos de previsão são divididos, basicamente, em duas categorias: métodos
qualitativos e métodos quantitativos. Os métodos qualitativos ou subjetivos são aqueles que necessitam da utilização do conhecimento acumulado de um especialista ou de um grupo de pessoas para tentar se prever um provável panorama futuro. Esses métodos podem ser sustentados ou não por uma análise mais formal (ARMSTRONG, 1983) e são mais indicados, principalmente, quando os dados são insuficientes ou inadequados para processar uma análise quantitativa (ARCHER, 1980). Embora a utilização desses métodos seja vasta nas organizações hoje em dia, ele contempla um número considerável de desvantagens quando comparados com métodos quantitativos já que são mais tendenciosos devido à incorporação de opiniões de entrevistados ou especialistas no processo. (SPEDDING; CHANN, 2000).
Os métodos quantitativos ou objetivos são aqueles métodos com maior robustez
matemática e estatística e com uma estruturação mais rígida. Através da utilização da
mesma massa de dados e do mesmo método, dois especialistas chegam em resultados
idênticos já que não existe grau algum de subjetividade (ARMSTRONG, 1983).
Esses métodos podem ser classificados, basicamente, em métodos de série temporais e métodos causais. Os métodos de séries temporais são os que envolvem a análise
estatística de dados passados da variável a ser prevista. Já os métodos causais trabalham não só com a análise passada da variável a ser prevista, mas trabalha também com a análise de outras variáveis que possam ter influência sobre ela (ARCHER, 1980).
As previsões de demanda que utilizam o método quantitativo são realizadas através
da análise matemática/estatística de séries históricas, visando analisar e identificar padrões passados com o intuito de projetá-los no futuro.
Mas para que uma boa previsão seja feita, é imprescindível a utilização de outras informações além da mencionada acima. Os principais tipos de informações que devem ser avaliadas no processo de previsão de demanda são (GOODWIN; WRIGHT, 1993): O que se observa, de maneira geral, são sistemas de previsão que trabalham com uma integração de ambos os métodos: quantitativos e qualitativos. Assim, consegue-se aliar a consistência do método quantitativo à flexibilidade do método qualitativo. Enquanto o método qualitativo consegue identificar novas variáveis e são flexíveis para se adaptar e antecipar a mudanças, o método quantitativo pode trabalhar com uma grande quantidade de dados e não são tendenciosos (BLATTBERG; HOCH, 1990; GOODWIN, 2002.
2.1 Métodos Qualitativos
Geralmente, essa análise não é calcada em métodos estruturados, os chamados métodos qualitativos, dentre os principais métodos qualitativos estão o método Delphi, o Role Playing e a Pesquisa de Intenção. Estes não serão objeto de estudo desse trabalho uma vez que o foco da pesquisa está relacionado à seleção de um modelo quantitativo, porem vamos dar uma visão do que se trata de maneiramais superficial. 
Método Delphi - Especialistas (isolados) enviam suas opiniões sobre algum produto que se queria prever a demanda, o coordenador desse processo trata essas informações estatisticamente e retorna esse tratamento aos participantes. Esse processo vai se repetindo até que haja uma convergência de opiniões.
Júri de Executivos - Esse método procura capturar a opinião de pequenos grupos, em geral, de executivos de nível alto sobre alguma variável que se pretenda prever.
Força de Vendas - Nessa abordagem, cada vendedor ou representante de força de vendas emite sua estimativa localizada e desagregada. O composto agregado de todas as estimativas desagregadas é tomado como a estimativa global.
Pesquisa de Mercado - Solicita diretamente dos clientes a intenção de compra futura.
Analogia histórica - Analisa produtos similares dos quais se têm dados, então por analogia um produto novo pode ser estimado. Exemplo: estimar vendas de DVD em função das vendas históricas de VHS ou CD.
Assim, o uso desse tipo de modelo é muito observado quando da necessidade do desenvolvimento de estratégias de longo e médio prazo e de novos produtos onde a taxa de aceitação do mesmo no mercado é ainda incerta (MAKRIDAKIS; WHEELWRIGHT;HYNDMAN, 1998). Além disso, utilizado em conjunto com métodos quantitativos, pode reduzir erros de previsão através da flexibilização do modelo e da adição de informações ao mesmo, ou em situações onde não se tem uma série histórica robusta o suficiente para a aplicação dos métodos quantitativos (CHAMBERS; MULLICK; SMITH, 1971; GEORGOFF; MURDICK,1986).
Por seu caráter subjetivo, os métodos qualitativos, quando aplicados de maneira equivocada, geram tendências que podem influenciar os resultados, comprometendo a eficácia de sua previsão
 
2.2 Métodos Quantitativos
Existem diversos modelos para se realizar a previsão de demanda através de
métodos quantitativos. A escolha por um determinado modelo se dá em função do
comportamento da série temporal estudada. Segundo Makridakis (1998), uma série
temporal pode possuir até quatro características conhecidas: média, tendência,
sazonalidade e ciclo. Quaisquer variações não explicadas por essas características são
consideradas aleatórias e, geralmente, provenientes do ambiente externo (políticas,
promoções, economia, etc.). É nessa hora que o uso de métodos qualitativos é aplicado em conjunto com os métodos objetivos. Assim, consegue-se retirar da série temporal em análise os fatores aleatórios de origem conhecida. Explicando cada característica, tem-se:
 2.2.1 Média: ocorre quando os valores de uma série oscilam entre um valor médio
constante. O que torna a média móvel uma ferramenta tão útil e versátil? Vamos aos principais motivos: 1. Suaviza os movimentos do preço, ou seja, retira os ruídos, representados pelas oscilações mais fortes. Com isso torna-se mais simples entender o comportamento do preço de um ativo.
2. Ajuda a identificar a tendência vigente do preço. De que forma? Simples, média móvel inclinada para cima, conforme mostra o ponto A no gráfico, sinaliza uma tendência de alta. Média móvel inclinada para baixo, conforme mostra o ponto B, sinaliza uma tendência de baixa do preço. Vale ressaltar que quanto maior for o período de cálculo da média, maior será o prazo da tendência monitorada. Por exemplo uma média móvel de 200 períodos no gráfico diário sinaliza a tendência de longo prazo de uma ação, já uma de 21 períodos monitora a tendência de curto prazo. 3. Funciona como suporte e resistência para o preço. Veja como é prático, se o preço está acima da média, conforme destacado pelo ponto C no gráfico, a média tende a funcionar como suporte. No ponto D no gráfico é o inverso, a média funciona como resistência, pois o preço está abaixo dela.
 2.2.2 Sazonalidade: ocorre quando existem padrões cíclicos de variação que se repetem em intervalos relativamente constantes de tempo. O termo se refere ao período em que a demanda tem uma grande variação e que representa desafios e oportunidades para o varejo. Mas a exemplo do que ocorre na fábula, só aproveita ao máximo essa oportunidade quem está preparado. Senão, o “comerciante cigarra” vai ver o consumidor gastar na loja do “concorrente formiga”. Ao pensarmos em sazonalidade fazemos ligação com datas como Páscoa, Natal, Dia das Mães, Dia dos Namorados, entre outras. Porém, nos aproximamos de eventos que podemos colocar na categoria 
supersazonalidade: a Copa das Confederações em 2013, a Copa do Mundo em 2014 e a Olimpíada em 2016.
 Seja para uma data ou evento, temos de insistir na recomendação: planejamento, sem o qual o varejista não dará conta do aumento de público nessas ocasiões. Um dos pontos a serem pensados é a equipe. O empresário precisa analisar se terá de contratar funcionários temporários para suprir a demanda e treinar o pessoal para lidar com clientes de culturas diferentes. Revise a oferta de produtos. O estoque deve ser reforçado para não perder vendas por falta de mercadoria e precisa ser adaptado, com itens temáticos, souvenires e convenientes aos consumidores da ocasião. Mas faça o cálculo com cuidado para não superdimensionar a demanda e sobrar produto. Encalhe é prejuízo. Lembre-se das vuvuzelas na Copa de 2010. O Brasil foi desclassificado e o interesse nas cornetas desabou.
Gráfico de Sazonalidade:
 2.2.3 Ciclo: ocorre quando a série apresenta variações ascendentes e descentes
não regulares no tempo. Assim como a sazonalidade, a ciclicidade representa
movimentos oscilatórios. A diferença entre as duas características é que uma s
érie com ciclicidade não precisa necessariamente ter periodicidade fixa e acontece dentro de um intervalo longo de tempo. Segundo MAKRIDAKIS et al.(1998), a componente cíclica é freqüentemente misturada á tendência. 
Exemplo de Gráfico de ciclicidade:
 2.2.4. Tendência: A tendência exprime um padrão de movimento.de uma maneira geral, apresenta uma tendência ascendente ou descendente quando analisado um longo período de tempo com uma direção clara.
Em projetos de melhoria sabemos que precisamos realizar alguma mudança para que a melhoria aconteça, porém sabemos também que nem toda mudança que realizamos resulta em melhoria. Portanto, uma pergunta fundamental a ser respondida é: Como saber se a mudança que fizemos resultou em melhoria? Uma ferramenta básica e fundamental para responder essa pergunta é o Gráfico de Tendência
3. Características dos métodos de previsão
lll - CONCLUSÃO
 
O grande desafio e motivo de interesse por detrás da previsão, prende-se com a grande variedade de comportamentos. Como tal, devem ser empregados modelos de previsão capazes de distinguir cada comportamento, afim de ser atingir o objetivo que se deve alcançar. O processo de previsão é contínuo e por isso a cada momento melhorias podem ser identificadas e aplicadas. Um bom processo de previsão de demanda permite o planejamento de capacidade e de produção em uma organização e melhora a sua capacidade de atender a requisitos de clientes.
 
 
 
lV - BIBLIOGRAFIA
ARCHER, B. Forecasting Demand: Quantitative and Intuitive Techniques. International Journal of Tourism Management. v.1, n.1, p. 5-12, 1980.
ARMSTRONG, J. Principles of Forecasting: a Handbook for Researchers and Practitioners. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2001.
ARMSTRONG, J. Strategic Planning and Forecasting Fundamentals. In: ALBERT, K. The Startegic Management Handbook. New York: MacGraw Hill, 1983.
 DAVIS, M.; AQUILANO, N.; CHASE, R. Fundamentos da Administração da Produção. Porto Alegre: Bookman, 2001.
Certificação digital da Puc Rio.
 
Henrique e Carlos Corrêa, ADMINISTRAÇÃO DE PRODUÇÃO E DE OPERAÇÕES, Editora Atlas, 2005.
https://arquivos.cruzeirodosulvirtual.com.br/materiais/disc_POS/2011/geespredeII/un_I/metodos_previsao.pdfAdministração da Produção (Operações Industriais e de Serviços) Jurandir Peinado Alexandre Reis Graeml
 
 
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