UNIVERSIDADE DE CAXIAS DO SUL PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO PPGA CURSO DE MESTRADO

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1 UNIVERSIDADE DE CAXIAS DO SUL PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO PPGA CURSO DE MESTRADO MODELO INTEGRADO PARA PREVISÃO DE VENDAS COMO UMA FERRAMENTA DE COMPETITIVIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR TÊXTIL GERALDO GIRARDI Orienadora: Profª Maria Emília Camargo, Ph.D. Caxias do Sul, janeiro de 2008.

2 GERALDO GIRARDI MODELO INTEGRADO PARA PREVISÃO DE VENDAS COMO UMA FERRAMENTA DE COMPETITIVIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR TÊXTIL Disseração de Mesrado apresenada ao Programa de Pós-Graduação em Adminisração da Universidade de Caxias do Sul como requisio parcial à obenção do grau de Mesre em Adminisração. Orienadora: Profª Maria Emília Camargo, Ph.D. Caxias do Sul, janeiro de 2008.

3 Dados Inernacionais de Caalogação na Publicação (CIP) Universidade de Caxias do Sul UCS - BICE - Processameno Técnico G52m Girardi, Geraldo Modelo inegrado para previsão de vendas como uma ferramena de compeiividade : um esudo de caso em uma empresa do seor êxil / Geraldo Girardi f. : il. ; 30 cm. Orienação: Profª. Drª. Maria Emília Camargo. Disseração (Mesrado) Universidade de Caxias do Sul, Programa de Pós-Graduação em Adminisração, Empresas Planejameno esraégico. 2. Vendas Previsão. 3. Compeiividade. 4. Produção Oimização. 5. Indúsria êxil Esudo de caso. I. Tíulo. CDU: Índice para o caálogo sisemáico:. Empresas Planejameno esraégico Vendas Previsão Compeiividade Produção Oimização Indúsria êxil Esudo de caso 677: Caalogação na fone elaborada pela biblioecária Márcia Carvalho Rodrigues CRB 0/.4

4 GERALDO GIRARDI MODELO INTEGRADO PARA PREVISÃO DE VENDAS COMO UMA FERRAMENTA DE COMPETITIVIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR TÊXTIL Disseração de Mesrado apresenada ao Programa de Pós-Graduação em Adminisração da Universidade de Caxias do Sul como requisio parcial à obenção do grau de Mesre em Adminisração. Conceio Final: 4. Aprovada em 04 de janeiro de BANCA EXAMINADORA: Prof a. Dr a. Suzana Leião Russo - UFS Prof. Dr. Ademar Galelli UCS Prof. Dr. Reynaldo Chile Palomino - UCS

5 Ao amor e à compreensão da minha esposa Inaiara e ao Pedro, nosso amado filho, que ilumina nossas vidas com sua alegria.

6 AGRADECIMENTOS Agradeço à Universidade de Caxias do Sul e a odos os professores e funcionários ligados ao Programa de Pós-Graduação em Adminisração, pela realização do curso que possibiliou meu crescimeno pessoal e profissional. À minha orienadora, professora Maria Emília Camargo, pela grande conribuição, pelo apoio e pelos ensinamenos recebidos. A odos os meus colegas do curso, em especial ao amigo Esequiel Berra de Mello. Agradeço, ambém, à empresa que me possibiliou a realização do esudo conido nese rabalho. Aos meus pais, Anônio e Bogdana, pelo amor, pela dedicação, orienação, fé e pelo exemplo de vida: valores fundamenais na consrução de minha personalidade. Agradeço aos meus avós (in memoriam), especialmene ao meu avô Anônio Papèe, pelo carinho, pela paciência, amizade e pelo esímulo à leiura. À minha cunhada Caia: obrigado pela ajuda na formaação dese rabalho.

7 Ao meu querido filho Pedro: muio obrigado pelas lições de informáica que aprendi conigo.

8 A necessidade é a mãe da invenção. RESUMO Taiichi Ohno No ambiene de negócios, o planejameno das aividades organizacionais aliado à previsão de vendas, possibilia a oimização dos recursos envolvidos na empresa. Assim, esa disseração eve como objeivo adequar modelos de previsão de vendas de forma a auxiliar o gesor na omada de decisões, proporcionando maior compeiividade para a empresa no mercado de auação. Para ano, uilizou-se a meodologia esaísica para séries emporais, mais especificamene os modelos Box & Jenins para a previsão quaniaiva. Para a previsão qualiaiva, uilizou-se o méodo de julgameno de valor, ou seja, a opinião dos responsáveis pela previsão de vendas da empresa. Com base nas previsões obidas pelos dois méodos, enconraram-se modelos combinados, uilizando-se o volume de vendas dos principais produos produzidos nos úlimos cinco anos pelo seor de fabricação de ecidos de malha feios em máquinas circulares de uma empresa êxil. Aravés da análise dos faores que influenciam as vendas, realizada pelos responsáveis pelo planejameno da empresa, foram calculados os modelos inegrados. Vários modelos de previsão foram avaliados, resulando que os modelos inegrados para a previsão de vendas a curo prazo, baseados em modelos quaniaivos e informações qualiaivas foram aqueles que apresenaram maior acurácia no processo de previsão. Palavras-chave: Previsão; Compeiividade; Modelos Box & Jenins; Modelo Inegrado.

9 ABSTRACT In he business seing, he planning of he organizaional aciviies along wih he sales forecas enables he opimizaion of he resources involved in he company. The goal of his disseraion was o fi models of sales forecas o help he manager on he decision aing process seeing for he bigges compeiiveness in he company and is compeiors. For ha purpose, his disseraion proposed he saisic mehodology for emporal series, more specifically he Box & Jenins mehods o quaniaive mehod of forecas and planning as specialis opinion of hose responsible for he sales forecas of he company o qualiaive mehod. Through he forecas of he boh mehods, we chose combined models, using as variables he volume of sales of main producs produced by he deparmen of niing cloh manufacuring on he circular machines of he company in he las five years. The inegraed models were calculaed analyzing he sales influencing facors realized by he responsible for he planning of he company. Many models of sales forecas were evaluaed, resuling ha he inegraed models o sales forecas on a shor erm, based on quaniaive and qualiaive mehods, had a beer accuracy in he forecasing process. Key words: Forecas; Compeiiveness; Box & Jenins Models; Inegraed Model

10 SUMÁRIO RESUMO... 6 ABSTRACT... 7 LISTA DE TABELAS... 0 LISTA DE FIGURAS... LISTA DE QUADROS... 4 LISTA DE ABREVIATURA E SIGLAS... 5 INTRODUÇÃO IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA OBJETIVOS DA PESQUISA JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA DO TEMA ESTRUTURA DO TRABALHO REFERENCIAL TEÓRICO COMPETITIVIDADE GESTÃO DA DEMANDA PREVISÃO DE VENDAS MÉTODOS DE PREVISÃO Méodos Qualiaivos Méodo Delphi Pesquisa de Mercado Analogia Hisórica Opinião de Execuivos Méodos Quaniaivos Séries Temporais Modelos de Box & Jenins Modelos Univariados de Box & Jenins sem 39 inervenção Modelos Univariados de Box & Jenins com inervenção Eapas para a consrução de um modelo de previsão Box & Jenins Combinação de Méodos de Previsão Modelo Combinado Modelo Inegrado Seleção do Modelo de Previsão Conrole do Modelo de Previsão Selecionado Cuso da Previsão Sínese do Capíulo METODOLOGIA ESTUDO DE CASO...78

11 4. ANÁLISE QUANTITATIVA Série represenaiva das vendas do produo A Modelo sem inervenção para as vendas do produo A Modelo com inervenção para as vendas do produo A Previsão para as vendas do produo A Série represenaiva das vendas do produo B Modelo sem inervenção para as vendas do produo B Modelo com inervenção para as vendas do produo B Previsão para as vendas do produo B Série represenaiva das vendas do produo C Modelo sem inervenção para as vendas do produo C Modelo com inervenção para as vendas do produo C Previsão para as vendas do produo C Série represenaiva das vendas do produo D Modelo sem inervenção para as vendas do produo D Modelo com inervenção para as vendas do produo D Previsão para as vendas do produo D Série represenaiva das vendas do produo E Modelo sem inervenção para as vendas do produo E Modelo com inervenção para as vendas do produo E Previsão para as vendas do produo E Série represenaiva das vendas do produo H Modelo sem inervenção para as vendas do produo H Modelo com inervenção para as vendas do produo H Previsão para as vendas do produo H Série represenaiva das vendas do produo M Modelo sem inervenção para as vendas do produo M Modelo com inervenção para as vendas do produo M Previsão para as vendas do produo M ANÁLISE QUALITATIVA MODELOS COMBINADOS MODELOS INTEGRADOS RESULTADOS FINAIS CONSIDERAÇÕES FINAIS TRABALHOS FUTUROS REFERÊNCIAS... 34

12 LISTA DE TABELAS Tabela : Medidas descriivas do produo A Tabela 2: Medidas descriivas do produo B Tabela 3: Medidas descriivas do produo C Tabela 4: Medidas descriivas do produo D Tabela 5: Medidas descriivas do produo E... 0 Tabela 6: Medidas descriivas do produo H Tabela 7: Medidas descriivas do produo M... 5

13 LISTA DE FIGURAS Figura : Sisema genérico de previsão de vendas Figura 2: Relação do sisema de previsão com as áreas da empresa e o mercado Figura 3: Efeio da endência em séries emporais Figura 4: Efeio da sazonalidade em séries emporais Figura 5: Efeio da componene cíclica em séries emporais Figura 6: Processo esocásico e série emporal Figura 7: Represenação eórica de um modelo ARIMA (p,d,q)... 4 Figura 8: Gráficos do modelo AR () Figura 9: Gráficos do modelo AR (2) Figura 0: Gráficos do modelo MA () Figura : Gráficos do modelo MA (2)... 5 Figura 2: Gráficos do modelo ARMA (,) Figura 3: Fluxograma do ciclo ieraivo de Box & Jenins Figura 4: Relação enre a acurácia do méodo e o cuso da previsão Figura 5: Comporameno da série original do volume de vendas (Kg) do produo A Figura 6: Coeficienes da função de auocorrelação da série de vendas do produo A modelo sem inervenção... 8 Figura 7: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série de vendas do produo A modelo sem inervenção... 8 Figura 8: Coeficienes da função de auocorrelação dos resíduos do produo A modelo sem inervenção Figura 9: Coeficienes da função de auocorrelação dos resíduos do produo A modelo com inervenção Figura 20: Comporameno da série original do volume de vendas (Kg) do produo B Figura 2: Coeficienes da função de auocorrelação da série de vendas do produo B modelo sem inervenção Figura 22: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série de vendas do produo B modelo sem inervenção Figura 23: Coeficienes da função de auocorrelação dos resíduos do produo B modelo sem inervenção Figura 24: Coeficienes da função de auocorrelação dos resíduos do produo B modelo com inervenção Figura 25: Comporameno da série original do volume mensal de vendas (Kg) do produo C... 90

14 Figura 26: Comporameno da série ransformada (raiz quadrada) do volume mensal de vendas (Kg) do produo C... 9 Figura 27: Coeficienes da função de auocorrelação da série de vendas do produo C... 9 Figura 28: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série de vendas do produo C Figura 29: Coeficienes da função de auocorrelação da série de resíduos do produo C modelo sem inervenção Figura 30: Coeficienes da função de auocorrelação dos resíduos do modelo SARIMA (,0,0)x(2,0,0) com inervenção das vendas do produo C Figura 3: Comporameno da série original do volume mensal de vendas do produo D Figura 32: Coeficienes da função de auocorrelação da série de vendas do produo D Figura 33: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série de vendas do produo D Figura 34: Coeficienes da função de auocorrelação da série de resíduos do produo D modelo sem inervenção Figura 35: Coeficienes da função de auocorrelação da série de resíduos do produo D modelo com inervenção Figura 36: Comporameno da série original do volume mensal de vendas do produo E... 0 Figura 37: Coeficienes da função de auocorrelação da série de vendas do produo E Figura 38: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série de vendas do produo E Figura 39: Comporameno da série ransformada do volume de vendas do produo E Figura 40: Coeficienes da função de auocorrelação da série ransformada do produo E.. 04 Figura 4: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série ransformada do produo E modelo sem inervenção Figura 42: Coeficienes da função de auocorrelação da série de resíduos do produo E modelo sem inervenção Figura 43: Coeficienes da função de auocorrelação da série de resíduos do produo E modelo com inervenção Figura 44: Comporameno da série original do volume de vendas do produo H Figura 45: Coeficienes da função de auocorrelação da série de vendas do produo H Figura 46: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série de vendas do produo H Figura 47: Comporameno da série ransformada (logarimo) do volume mensal de vendas (Kg) do produo H... 0 Figura 48: Coeficienes da função de auocorrelação da série ransformada (logarimo) do produo H... 0 Figura 49: Coeficienes da série ransformada (logarimo e diferença) do volume mensal de vendas (Kg) do produo H...

15 Figura 50: Coeficienes da função de auocorrelação da série ransformada (logarimo e diferença) para o produo H... Figura 5: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série ransformada (logarimo e diferença) do produo H... 2 Figura 52: Coeficienes da função de auocorrelação da série dos resíduos do produo H... 3 Figura 53: Coeficienes da função de auocorrelação da série de resíduos do produo H- modelo sem inervenção... 4 Figura 54: Comporameno da série original do volume de vendas do produo M... 6 Figura 55: Coeficienes da função de auocorrelação da série de vendas do produo M... 6 Figura 56: Coeficienes da função de auocorrelação parcial da série de vendas do produo M... 7 Figura 57: Coeficienes de auocorrelação dos resíduos do produo M modelo sem inervenção... 8 Figura 58: Coeficienes de auocorrelação da série de resíduos do produo M modelo com inervenção... 9

16 LISTA DE QUADROS Quadro : Caracerísicas das FAC s e FACP s dos modelos AR, MA e ARMA Quadro 2: Caracerísicas dos processos MA () e MA(2) Quadro 3: Comparação do Méodo de Box & Jenins com e sem Inervenção com os Valores Previsos pela Empresa e as vendas reais do produo A aravés do MAPE Quadro 4: Comparação do Méodo de Box & Jenins com e sem Inervenção com os Valores Previsos pela Empresa para as vendas do produo B Quadro 5: Comparação do Méodo de Box & Jenins com e sem Inervenção com os Valores Previsos pela Empresa e as vendas reais do produo C aravés do MAPE Quadro 6: Comparação do Méodo de Box & Jenins com e sem Inervenção com os Valores Previsos pela Empresa e as vendas reais do produo D aravés do MAPE Quadro 7: Comparação do Méodo de Box & Jenins com e sem Inervenção com os Valores Previsos pela Empresa e as vendas reais do produo E aravés do MAPE Quadro 8: Comparação do Méodo de Box & Jenins com e sem Inervenção com os Valores Previsos pela Empresa e as vendas reais do produo H aravés do MAPE... 4 Quadro 9: Comparação do Méodo de Box & Jenins com e sem Inervenção com os Valores Previsos pela Empresa e as vendas reais do produo M aravés do MAPE... 9 Quadro 0: Previsão da empresa quano às vendas dos principais produos Quadro : Análise Qualiaiva da previsão de vendas da empresa... 2 Quadro 2: Cálculo do Modelo Inegrado Quadro 3: Comparação dos Méodos de Previsão de Vendas do produo A aravés do MAPE Quadro 4: Comparação dos Méodos de Previsão de Vendas do produo C aravés do MAPE Quadro 5: Comparação dos Méodos de Previsão de Vendas do produo D aravés do MAPE Quadro 6: Comparação dos Méodos de Previsão de Vendas do produo E aravés do MAPE Quadro 7: Comparação dos Méodos de Previsão de Vendas do produo H aravés do MAPE Quadro 8: Comparação dos Méodos de Previsão de Vendas do produo M aravés do MAPE Quadro 9: Comparação da Acurácia enre os Modelos de Previsão de Vendas para os produos analisados... 28

17 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS AIC AR ARMA ARIMA BIC C DAM DP EQM FAC FACP I MA MAPE PPCP R 2 S SA SAE T TR Criério de Informação de Aaie Parcela auo-regressiva do modelo ARIMA Modelo auo-regressivo e de média móvel Modelo auo-regressivo, inegrado e de média móvel Criério de Informação Bayesiano ou de Schwarz Componene Cíclica de uma série emporal Desvio Absoluo Médio Desvio-Padrão Erro Quadráico Médio Função de Auocorrelação do modelo Box & Jenins Função de Auocorrelação Parcial do modelo Box & Jenins Parcela de inegração do modelo ARIMA Parcela de média móvel do modelo ARIMA Erro Médio Percenual Absoluo Sisema de Planejameno, Programação e Conrole da Produção Coeficiene de Deerminação Componene da Sazonalidade de uma série emporal Sinal de Acompanhameno Soma Acumulada dos Erros de Previsão Componene da endência de uma série emporal Sinal Trigg

18 6 INTRODUÇÃO Com o crescene nível de compeiividade no mercado globalizado, pode-se afirmar que o planejameno das aividades, na busca da oimização dos recursos aplicados em uma empresa, é um dos principais objeivos dos gesores. A previsão, principalmene com os avanços da ecnologia em sofwares, apresena-se como uma ferramena capaz de prever as necessidades fuuras do mercado, ornando as decisões mais eficazes. Esa orienação perpassa oda a organização, influenciando as áreas de manufaura, de finanças, de mareing e de recursos humanos (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200; SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002). Em um ambiene de negócios, com mudanças consanes e cada vez mais rápidas, os méodos de previsão êm ajudado na orienação quano ao direcionameno fuuro de variáveis que influenciam os planejamenos de curo, médio e longo prazo. Uma correa orienação aumenará as chances de ober bons resulados que conribuirão para o crescimeno da organização (GEORGOFF; MURDICK, 986). Previsões de fuuro são indispensáveis para o planejameno e formulação de esraégias das empresas. Nese senido, Forecasing ou previsão de vendas permie verificar endências fuuras que poderão impacar na organização. A inegração enre forecasing e o processo de planejameno aumena a possibilidade da empresa adapar-se às oporunidades e aos riscos do mercado, aumenando a probabilidade de sucesso da organização (MAKRIDAKIS, 996). A previsão de vendas é imporane para que odas as aividades necessárias ao processo indusrial sejam adequadamene programadas. Apesar de as previsões serem imporanes e úeis para o planejameno das aividades, elas apresenam erros em suas esimaivas. Dessa forma, deve-se er muio cuidado na escolha do modelo de previsão com o objeivo de minimizar os erros (MARTINS; LAUGENI, 2006). As incerezas das previsões e os erros correspondenes provêm de duas fones: a primeira refere-se ao mercado, que geralmene apresena insabilidade e, porano, baixa previsibilidade, e a segunda corresponde à eficácia do sisema de previsão de vendas, que se baseia nas informações coleadas no mercado e em dados hisóricos da empresa, buscando anecipar as necessidades dos clienes (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200).

19 7 A previsão de vendas fornece informações aos gerenes, permiindo melhorar a eficácia na omada de decisões. Mesmo com os erros associados a esse processo, orna-se imporane para o gerene esabelecer uma práica de revisão freqüene dessas previsões, buscando escolher a meodologia que melhore a acurácia dos resulados, denro de um cuso aceiável (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200). Há diversas formas de classificar os modelos e écnicas de previsão. Uma das classificações divide a écnica em: a) subjeivas e objeivas; b) não causais e causais. As écnicas subjeivas de previsão esão baseadas na experiência e na inuição dos indivíduos. As écnicas objeivas são aquelas que êm procedimenos especificados e sisemáicos. As écnicas não causais são aquelas que uilizam valores hisóricos para predizer seus valores fuuros, como as séries emporais. As écnicas causais procuram fazer previsões com base em uma relação de causa e efeio (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002). Nesa disseração, foi consruído um modelo de previsão de vendas, aravés do qual deerminam-se os níveis de produção, de forma a oimizar os recursos disponíveis na empresa para aumenar a sua compeiividade no mercado. Segundo Samohyl (2006), a decisão do gesor de fixar os níveis de produção é o resulado de uma previsão de vendas, a qual deverá ser a mais perfeia possível, pois muios problemas organizacionais resulam de projeções imperfeias. Errar uma previsão de vendas, para mais ou para menos, demonsra que o profissional de vendas não em o suficiene conrole do negócio, além de gerar prejuízos para a empresa, como o excesso de esoque ou, por ouro lado, a fala de produos e a conseqüene perda de faurameno, além da queda no nível de aendimeno ao cliene. Os dados a serem analisados referem-se ao volume de vendas mensais dos principais produos do seor analisado, no período de janeiro de 2002 a dezembro de Opou-se por analisar o oal das vendas devido à esraégia compeiiva da empresa em aender, de forma rápida, os pedidos dos clienes. Assim, a empresa maném esoque de produos semielaborados para susenar esse diferencial compeiivo implicando a adequação da área de produção em maner o nível de esoque desses produos semi-elaborados, com o objeivo de aingir um bom nível de aendimeno ao cliene.

20 8. IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA Aualmene, os responsáveis pelo planejameno da empresa, o gesor do planejameno e do conrole da produção e o responsável pela área comercial uilizam apenas a experiência e alguns dados dos vendedores quano a pedidos confirmados ou perspecivas de vendas. O que pode ser feio, a fim de melhorar as previsões da empresa? Assim, ese rabalho buscou enconrar, aravés da combinação de previsões baseada em méodos quaniaivos e qualiaivos, um modelo que represenasse o comporameno dos dados referenes às vendas dos principais produos do seor de fabricação de ecidos de malha, feios em máquinas circulares da empresa êxil analisada, apresenando, assim, uma ferramena para projear o fuuro a curo prazo. A modelagem quaniaiva e qualiaiva do comporameno da demanda permie, de forma geral, previsões mais ajusadas quando comparadas com as previsões baseadas unicamene na experiência do gesor. Aravés dessa ferramena, o gesor poderá oimizar os esoques de maéria-prima e maeriais de consumo, uilizar de forma eficiene a capacidade das máquinas com a redução das rocas (se-up), prever alerações na demanda e sua influência nas necessidades de pessoal, ornando a gesão da organização mais eficaz..2 OBJETIVOS DA PESQUISA Objeivo Geral: Adequar um modelo de previsão de vendas a fim de auxiliar o gesor na omada de decisões, na busca da oimização dos recursos disponíveis na empresa, como forma de aumenar a compeiividade da organização, aproveiando as oporunidades e minimizando os riscos inerenes ao mercado de auação. Objeivos Específicos: A parir do objeivo geral, a presene disseração foi esruurada em objeivos específicos a seguir: a) Selecionar os principais produos a serem analisados; b) Ober previsões quaniaivas, aplicando a meodologia de Box & Jenins aos principais produos, em ermos de vendas, do seor de fabricação de ecidos de malha feios em máquinas circulares da empresa;

21 9 c) Selecionar o modelo de previsão quaniaivo mais adequado; d) Ober previsões qualiaivas; e) Enconrar o modelo combinado, baseado na combinação das previsões quaniaivas e qualiaivas; f) Consruir o modelo inegrado aravés das informações qualiaivas referenes aos faores que influenciam as vendas na óica dos responsáveis pelo planejameno da empresa; g) Comparar as previsões obidas pelos méodos aplicados com o méodo qualiaivo aualmene uilizado na empresa..3 JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA DO TEMA O processo de globalização em pressionado as empresas a buscarem maior compeiividade, como forma de sobrevivência no mercado, exigindo decisões eficazes por pare dos gesores. Dessa forma, a previsão de vendas possibilia o planejameno das diversas áreas da empresa, pois, mediane análise de dados passados ou hisóricos, combinados com a opinião dos responsáveis pela previsão de vendas da empresa, podem ser realizadas previsões a curo prazo, as quais fornecem as informações necessárias aos gerenes nas omadas de decisão. Embora os erros esejam presenes nas esimaivas, a meodologia uilizada na previsão de demanda permie planejar de forma mais precisa, se comparada ao planejameno baseado unicamene na experiência e na inuição do responsável pela aividade na empresa. A previsão de vendas é imporane para a organização, pois afea direamene odas as áreas da empresa. No mareing, ela conribui para um maior nível de aendimeno ao cliene. A parir da previsão de vendas, é realizada a compra de maérias-primas e maeriais pela área de logísica. A busca pela oimização dos esoques afea a área financeira, com o objeivo de reduzir o aivo imobilizado. Na área de produção, com uma esimaiva de vendas fuuras, é possível reduzir o número de se-ups, ganhando produividade e compeiividade. Ese esudo, desenvolvido por meio de um modelo apropriado de previsão de vendas, permiirá ao gesor da empresa aualizar as informações decorrenes de alerações do mercado, susenar as omadas de decisão pelo uso da ferramena de previsões e planejar ações nas diversas áreas afeadas, com o objeivo de oimizar recursos e aender aos clienes,

22 20 melhorando a compeiividade da empresa no mercado. Aualmene, a empresa não uiliza nenhum méodo quaniaivo de previsão de vendas..4 ESTRUTURA DO TRABALHO Ese rabalho esá dividido em quaro capíulos. O capíulo apresena a inrodução, a idenificação do problema de pesquisa, o objeivo geral, os objeivos específicos, a jusificaiva e a relevância do ema. Na seqüência, o capíulo 2 aborda o referencial eórico que susena a pesquisa, aravés de uma revisão da lieraura relaiva aos assunos raados. Ressalam-se a conceiuação e a imporância da Compeiividade, da Gesão da Demanda, da Previsão de Vendas e, finalmene, dos Méodos de Previsão. Ese úlimo ópico foi o mais aprofundado no rabalho, devido à imporância do ema na pesquisa. O Capíulo 3 apresena a meodologia uilizada nese esudo de caso, sendo um rabalho caracerizado como uma pesquisa aplicada, pois dá ênfase à solução de problemas concreos mediane o emprego de procedimenos cieníficos. O Capíulo 4 descreve a análise dos dados de vendas dos principais produos do seor de fabricação de malhas por meio de máquinas circulares dos úlimos cinco anos, analisando e aplicando diversos méodos de previsão de forma a ober um modelo de previsão saisfaório. A parir desses modelos, podem-se comparar os resulados obidos pela modelagem escolhida com o méodo aual de previsão da empresa baseado apenas na análise qualiaiva, além de propor o moniorameno dos erros de previsão, de forma a reesimar o modelo quando necessário. Finalmene, na conclusão do rabalho são resgaados os principais resulados obidos na pesquisa, raificando a imporância dos resulados alcançados, além de abordar as limiações do esudo e as oporunidades de aplicação desa pesquisa em rabalhos fuuros.

23 2 REFERENCIAL TEÓRICO Nesse capiulo é apresenada a esruura eórica escolhida para dar supore ao desenvolvimeno desa disseração. 2. COMPETITIVIDADE As mudanças econômicas ocorridas nos úlimos empos, como o processo de globalização e o grande desenvolvimeno ecnológico, êm forçado as organizações empresarias a adaparem-se coninuamene ao novo cenário, onde a compeiividade da empresa no mercado é uma forma de sobrevivência das organizações. Esa siuação requer especial aenção das empresas ao planejameno adequado das aividades envolvidas no processo de produção, a fim de melhorar o fluxo e alocação de informações, maeriais e pessoas, e aender saisfaoriamene à demanda pelos seus produos e ornar-se compeiiva. Assim, com esas freqüenes mudanças que esão ocorrendo no mundo dos negócios, a capacidade de compeição das empresas se consiui em elemeno fundamenal na deerminação de seu desempenho fuuro, fazendo com que as mesmas realizem freqüenes reavaliações das endências do mercado e necessiem de um conhecimeno aprofundado à respeio de seu posicionameno nesse mercado (EUCLIDES FILHO, 2004). Para Wacer e Cromaic (979) a função da previsão de vendas é um faor de equilíbrio enre oporunidades mercadológicas e a uilização de recursos, os quais proporcionam lucraividade do negócio e, como conseqüência, maior compeiividade no mercado de auação. Previsões de vendas muio alas farão com que a empresa uilize muios recursos e, caso não forem concreizadas as previsões, ocorrerá queda na renabilidade da empresa devido ao excesso de recursos uilizados e não aproveiados, como é o caso dos esoques. No caso das previsões serem baixas, mas ocorrer um aumeno de demanda no mercado, a empresa irá perder faurameno devido à incapacidade de aender os pedidos dos clienes, causando queda na compeiividade.

24 22 Segundo Farina (999) e Ferraz e al. (996), a compeiividade pode ser visa como uma medida de desempenho de uma empresa ou de um produo. No enano, ese desempenho depende de relações sisêmicas, já que as esraégias empresariais podem ser obsadas por gargalos de coordenação verical ou de logísica. Para Kennedy e al. (998) o principal indicador de compeiividade, nessa conexualização, esaria ligado à paricipação de um produo ou firma individual em um deerminado mercado. A uilização da paricipação do mercado (Mare Share) como medida de compeiividade é a conribuição mais difundida da economia neoclássica para os esudos de compeiividade. Ferraz e al. (996) enfocam a compeiividade como eficiência das ações esraégicas adoadas pelos agenes econômicos face às resrições do ambiene organizacional. Segundo essa óica, exisiria uma relação causal enre as esraégias adoadas pela firma e o seu desempenho eficiene, o que leva direamene ao modelo eórico da organização indusrial, qual seja, esruura condua desempenho. Nese conexo, pode-se dizer que a compeiividade é um conceio dinâmico. Para acompanhar o complexo processo concorrencial, as empresas devem er um olho no passado, para foralecer os aceros e não repeir erros; os pés firmes no presene, para posicionar-se com segurança diane da insabilidade do mercado; e um olhar aeno para o fuuro, para fazer os ajuses que forem necessários. No que se refere às empresas, os faores que deerminam a compeiividade podem ser classificados em faores sisêmicos, faores esruurais e inernos (SILVA, 200). É no conexo dos faores esruurais, os quais se referem ao mercado, que a previsão de demanda aua como um elemeno deerminane para o conhecimeno do poencial da empresa no fuuro, idenificando os seus gargalos e possibiliando um planejameno mais oimizado em relação às necessidades de produção. A uilização de um sisema de previsão preciso represena um faor de compeiividade, pois iso proporciona à empresa uma melhor visão do mercado fuuro, podendo, assim, aricular-se de forma mais eficiene com seus clienes e maner uma posição compeiiva. Toda a empresa, para ser compeiiva, deve, além de conhecer o seu mercado, possuir um bom planejameno. Para iso deve er uma boa previsão. A previsão da demanda fornece informações fundamenais para o planejameno, sendo a base para se desenvolver o

25 23 planejameno mesre da produção, o planejameno da capacidade e o planejameno de esoques. A endência aual é que a área produiva eseja cada vez mais próxima dos clienes e fornecedores, recebendo informações fundamenais do mercado no senido de agregar valor ao produo e, desa forma, maner a vanagem compeiiva da empresa no mercado, como, por exemplo, a enrega rápida dos produos aos clienes. No passado, a área de produção concenrava-se apenas na minimização dos cusos, assumindo um papel reaivo, bem diferene do aual, quando a auação da área produiva é pró-aiva, a qual busca a maximização do valor agregado de bens e serviços oferecidos pela organização aos clienes (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200; CHRISTOPHER, 2002). A chave para criar uma esraégia de produção eficaz esá em como agregar valor para os clienes. As prioridades compeiivas deerminam a agregação de valor ao produo ou serviço, susenando uma esraégia. As prioridades compeiivas básicas são: cuso (fornecer produos de baixo cuso), qualidade (produos de qualidade de forma a saisfazer o cliene), enrega (fornecer os produos de forma rápida e com confiabilidade da enrega), flexibilidade (oferecer ampla variedade de produos a seus consumidores) e serviço (como os produos são acompanhados juno aos clienes). Assim, as empresas devem esabelecer a vanagem compeiiva a ser aingida como forma de concorrer no mercado (STALK, 988; SKINNER, 969). 2.2 GESTÃO DA DEMANDA A gesão de demanda engloba um conjuno de processos que fazem a inerface da empresa com o mercado consumidor. Dependendo do negócio, esses processos podem incluir o cadasrameno de pedidos, a previsão de vendas, a promessa de enrega, o serviço ao cliene e a disribuição física. É fundamenal para a adminisração da produção que a informação de demanda eseja disponível e seja comunicada eficazmene, de modo que o planejameno possa ser feio com a oimização dos recursos (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002; BALLOU, 200).

26 24 A função gesão de demanda abrange cinco áreas principais, desacando-se a previsão de demanda, a comunicação com o mercado, a influência sobre a demanda, a promessa de prazos de enrega, além da priorização e alocação dos pedidos (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200): a) Habilidade para prever a demanda: é imporane que a empresa consiga anecipar a demanda com alguma precisão. Isso pode envolver a manuenção de uma base de dados hisóricos de vendas, assim como informações das variações ocorridas ao longo do empo. A empresa pode usar modelos maemáicos adequados que ajudem a explicar o comporameno da demanda; b) Canal de comunicação com o mercado: os vendedores ou represenanes êm um papel muio imporane de razer informações dos clienes e do mercado para a empresa, de forma conínua e permanene, conribuindo para a gesão da demanda; c) Poder de influência sobre a demanda: além de prever o comporameno da demanda, é fundamenal que a empresa procure influenciá-lo, por meio de propaganda ou por meio de promoção; d) Habilidade de promeer prazos: a garania do desempenho na confiabilidade de enregas é responsabilidade de quem faz a gesão de demanda; e) Habilidade de priorização e alocação: o aendimeno dos pedidos realizados pelos clienes é o principal objeivo da gesão de demanda. A gesão de demanda alimena, com informações do mercado, a área de planejameno, programação e conrole da produção. Assim, a aividade do PPCP necessia de informações correas para incorporá-las ao processo de planejameno da produção. É fundamenal que a área comercial, geralmene o responsável pela previsão de vendas, e a área de planejameno rabalhem inegradas e coordenadas pelo gesor da organização, que pode uilizar os dados hisóricos de vendas, os quais alimenam um modelo maemáico de previsão, além das valiosas informações do mercado (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200; VOLLMANN; BERRY; WHYBARK, 997). 2.3 PREVISÃO DE VENDAS A previsão de vendas é uma forma de esimar a demanda fuura aravés da anecipação do que os compradores provavelmene farão em deerminado conjuno de condições. A previsão de vendas fornece uma esimaiva da demanda dos produos individuais, a qual,

27 25 quando inegrada ao plano agregado de produção, corresponde à produção necessária para o programa mesre de produção, e ese gera para a empresa a quanidade e os dados dos produos finais individuais. O processo de moniorar e de inegrar esas informações é denominado gesão da demanda (CAVALHEIRO, 2003). O sisema de previsão de vendas é o conjuno de procedimenos de colea, raameno e análise de informações que objeiva gerar uma esimaiva de vendas fuuras. As principais informações que devem ser analisadas pelo sisema de previsão de vendas são (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200): a) Dados hisóricos de vendas; b) Informações de clienes que possam indicar comporamenos de compra fuuros; c) Informações do mercado; d) Informações sobre a siuação econômica aual e previsão fuura da conjunura econômica; e) Esraégia da empresa e seus desdobramenos na área comercial. A Figura ilusra um sisema de previsão de vendas: Dados de Hisóricos de Vendas Informações da conjunura econômica Modelagem maemáica dos dados de vendas Informações do mercado Informações dos clienes Decisões da área comercial em função da esraégia da empresa Previsão Final de Vendas Figura : Sisema genérico de previsão de vendas. Fone: Adapado de Corrêa, Gianesi e Caon (200), p. 247.

28 26 Esse modelo de previsão de vendas inicia com um raameno esaísico, por meio de séries emporais ou modelos causais dos dados hisóricos de vendas. Podem-se analisar ouras variáveis que ajudem a explicar o comporameno das vendas no passado. As demais informações sobre o mercado, os clienes e a própria siuação econômica afeam a previsão de vendas. Dessa forma, uiliza-se o raameno esaísico, pacoes de ferramenas compuacionais que auxiliam a empresa no raameno dos dados hisóricos, aliado à percepção de mercado, para ober maior acurácia da previsão (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200; FLEURY; WANKE; FIGUEIREDO, 2003). A aividade de realizar a previsão de vendas pode revelar endências de mercado e conribuir com o planejameno esraégico da empresa, além de auxiliar na solução de problemas de curo prazo (WERNER; RIBEIRO, 2003). Os modelos esaísicos, por mais sofisicados que sejam, não conseguem considerar oda a gama de faores que influenciam o comporameno das vendas. As demais informações são consideradas num processo poserior de análise, inclusive a influência da esraégia da empresa na área comercial. Essas variáveis devem ser analisadas de forma sisemáica (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200). Muias empresas reconhecem a imporância da previsão de vendas em odos os níveis e áreas da organização. No nível esraégico, ela é uma informação que auxilia no planejameno a longo prazo. Nas áreas de finanças e conabilidade, a previsão de vendas fornece a base para o planejameno orçamenário e o conrole dos cusos na empresa. A área da adminisração da produção a uiliza para a omada de decisão, envolvendo planejameno de capacidade, nível de esoque de insumos, paradas para manuenção e melhorias de layou (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200). Embora as previsões de demanda possam fornecer informações aos gesores, permiindo que eles sejam eficazes na execução de suas aividades, é imporane reconhecer que as previsões não são perfeias, pois muios faores não podem ser previsos e conrolados com segurança. Torna-se fundamenal uma revisão periódica das previsões e a busca pelo melhor méodo de previsão denro de um cuso razoável, ou seja, a relação cuso-benefício enre o gaso com o modelo de previsão e a acurácia dos resulados deve ser avaliada (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200). A previsão de vendas, quano ao horizone, pode ser dividida em (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200):

29 27 a) curo prazo: para previsões de aé quaro meses aproximadamene, uilizando a hipóese de que o fuuro seja uma coninuação do passado; b) médio prazo: baseia-se na hipóese de que as relações exisenes no passado enre as vendas e ouras variáveis, coninuam a valer no fuuro; c) longo prazo: ocorre quando o horizone aumena vários anos, cuja hipóese é que o fuuro não guarda uma relação direa com o passado, pelo menos não uma relação de modelagem maemáica, devido, principalmene, aos avanços ecnológicos. A previsão pode ocorrer pela opinião de especialisas ou por modelos economéricos, que descrevem, mediane um conjuno de equações de regressão, as relações de causa-efeio enre as variáveis. Além de seguir os passos do sisema de previsão de vendas e adoar o modelo de previsão adequado ao horizone de previsão desejado, exisem ouros requisios para alcançar uma boa previsão, denre os quais desacam-se (CORRÊA; GIANESI; CAON, 200): a) Conhecer os mercados, suas necessidades e comporamenos: é imporane segmenar o mercado e agrupar os clienes, segundo suas necessidades e comporamenos, mapeando os clienes de acordo com o segmeno de mercado e o ipo de produo consumido; b) Conhecer os produos e seus usos: essas informações ajudam a enender os dados numéricos de vendas, auxiliando na busca das causas dessas variações; c) Saber analisar os dados hisóricos: um dos ponos principais a serem analisados é verificar se os dados de vendas são referenes às quanidades e ao momeno em que o cliene gosaria de receber o produo e não às quanidades e daas efeivas de enrega, ou seja, os dados de venda devem refleir a vonade do cliene e não a disponibilidade da empresa em aender ao pedido; d) Conhecer a concorrência e seu comporameno: moniorar a concorrência com relação à políica de preços, às promoções, aos lançamenos de novos produos, à presação de serviço e às demais variáveis que afeam o comporameno dos clienes; e) Conhecer as ações da empresa que afeam a demanda: verificar as ações da área comercial da empresa que afeam o comporameno das vendas;

30 28 f) Documenar odas as hipóeses feias na elaboração da previsão: uma boa previsão deve incluir a revisão, o enendimeno e a documenação de hipóeses sobre os diversos aspecos que afeam o comporameno de vendas; g) Trabalhar com faos e não apenas com opiniões: as opiniões, os senimenos e as inuições são imporanes, mas um rabalho mais consisene, baseado ambém, em faos, faz pare da elaboração de uma boa previsão; h) Aricular os diversos seores para elaboração da previsão: o responsável pela previsão de vendas deve coordenar o processo de inegração dos diversos seores da empresa, de forma a compromeer cada área ou seor da organização em orno da previsão de vendas. A Figura 2 demonsra a imporância da previsão de vendas para a organização, pois a sua influência ocorre direamene em odas as áreas da empresa. No mareing, ela conribui para um maior nível de aendimeno ao cliene. Na logísica, a parir da previsão, é realizada a compra de maérias-primas e maeriais. A oimização dos esoques de maérias-primas afea a área financeira, reduzindo o aivo imobilizado e reduzindo o risco de obsolescência. Na área de produção, com uma esimaiva de vendas fuuras, é possível reduzir o número de se-ups de máquinas, ganhando produividade e compeiividade. A parir de um sisema de previsão, orna-se possível preparar-se para os riscos inerenes à auação da empresa no mercado, assim como aproveiar as oporunidades que surgem. Figura 2: Relação do sisema de previsão com as áreas da empresa e o mercado. Fone: Elaborado pelo auor. F

31 MÉTODOS DE PREVISÃO O méodo de previsão de vendas que uma organização pode adoar depende de vários faores, enre eles: horizone de previsão (curo, médio ou longo prazo), disponibilidade de dados hisóricos, precisão desejada, orçameno disponível e disponibilidade de pessoal qualificado para operacionalizar o modelo (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200). Há diversas formas de classificar os méodos e écnicas de previsão, como por exemplo, écnicas subjeivas e objeivas, além de écnicas não causais e causais (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002). Os diversos méodos de previsão de demanda podem ser classificados em duas caegorias principais: os méodos qualiaivos e os méodos quaniaivos (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200) Méodos Qualiaivos Os méodos qualiaivos rabalham com opiniões e senimenos, sendo subjeivos em sua essência. São méodos que se baseiam no julgameno das pessoas que, de forma direa ou indirea, enham condições de opinar sobre as vendas fuuras. São úeis quando da ausência de dados ou no lançameno de novos produos. As pessoas com conhecimeno e experiência no assuno raado emiem opiniões e julgamenos sobre evenos fuuros de ineresse da empresa (movimenos do comércio inernacional, rumos da ecnologia, endências de novos produos, ec.), que afeam a previsão de vendas (MOREIRA, 2004). Os méodos qualiaivos são normalmene uilizados quando os dados hisóricos são escassos ou inexisenes e o horizone de previsão é de médio a longo prazo (GEORGOFF; MURDICK, 986). A uilização de méodos esruurados no processo de previsão subjeiva melhora significaivamene a acurácia dos resulados alcançados pelo méodo uilizado na previsão (ARMSTRONG, 988). Esses méodos se baseiam em informações, esimaivas, opiniões e na inuição. Podem-se ciar, como exemplo, os seguines méodos qualiaivos: Méodo Delphi, Pesquisa de Mercado, Analogia Hisórica e Opiniões de Execuivos (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200).

32 Méodo Delphi O Méodo Delphi consise na reunião de um grupo de pessoas que deém o conhecimeno sobre um deerminado assuno e que deve opinar a respeio dele, seguindo regras deerminadas para a colea e a avaliação das opiniões. Envolve siuações de longo prazo, cujos dados são escassos ou inexisenes, cabendo às pessoas do grupo, geralmene especialisas no assuno a ser raado, dar opiniões. Geralmene, é organizado um sumário conendo as opiniões e busca-se abular as opiniões dando enfoque especial àquelas significaivamene divergenes. Após, cada pessoa é quesionada quano à manuenção de sua posição inicial. O objeivo é aingir o consenso (MOREIRA, 2004). O méodo Delphi em sido uilizado para prever cenários no fuuro, apresenando bons resulados na idenificação de ponos de mudança (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200). Essa écnica é uma das diversas uilizadas para reunir opiniões e previsões de um grupo de especialisas. Em geral, o méodo uiliza quesionários a serem respondidos pelos especialisas, em que as informações do grupo são reunidas, resumidas e apresenadas anonimamene, como feedbac ao grupo. Cada membro do grupo pode comparar sua previsão com as demais emiidas. Dessa forma, a pessoa pode modificar, ou não, sua primeira previsão. Esse processo é repeido aé aingir o consenso (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002). O méodo Delphi pare do pressuposo de que o julgameno coleivo dos especialisas, organizado adequadamene, é mais preciso que a opinião de uma única pessoa, sendo muio imporane o criério de seleção das pessoas (WRIGHT; GIOVINAZO, 2000). As caracerísicas dessa écnica são procedimenos sisemáicos e esruurados, para eviar conflios no grupo e a comunicação do coordenador do processo com os especialisas, aravés de feedbac para o grupo, aé alcançar um consenso (PREBLE, 983). A acurácia do méodo aumena à medida que as sucessivas rodadas são realizadas mediane feedbac aos especialisas, endo boa precisão em horizones de médio e longo prazos (DIETZ, 987; GEORGOFF; MURDICK, 986) Pesquisa de Mercado A lógica de buscar a opinião dos consumidores deve-se ao fao de eles deerminarem a demanda. O procedimeno é, quase sempre, realizado por amosragem para a deerminação do

33 3 número de consumidores poenciais, sendo esse processo denominado pesquisa de mercado. As pesquisas de mercado requerem conhecimenos especializados e um planejameno bem esruurado para serem confiáveis (MOREIRA, 2004). Em geral, quesionários são uilizados para ober os dados e informações sobre o comporameno anecipado do consumidor (MONKS, 987). Esse méodo em como objeivo avaliar o comporameno dos consumidores de forma a esimar a demanda fuura, susenando o processo de omada de decisão do gesor (HUTH; EPPRIGHT; TAUBE, 994). Nessa abordagem, oma-se como base que o consumidor possui a melhor informação sobre a qual se pode basear uma previsão, pois é o seu próprio comporameno que esá sendo previso. É preciso er cuidado com a forma como são realizadas as pergunas sobre a inenção de compra, para que não exisa discrepância enre o que o consumidor gosaria de adquirir e o que ele, de fao, em condições de adquirir (KOTLER, 998) Analogia Hisórica Esse méodo relaciona a previsão de demanda de um produo com a demanda de ouro produo similar. É basane uilizado no planejameno de novos produos, cuja previsão de demanda do novo produo baseia-se na rajeória de um produo similar exisene (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 200). O méodo de previsão por analogia hisórica ocorre pela comparação com um produo idênico ou similar, inroduzido previamene. Apóia-se em dados, mas o caráer de subjeividade permanece, pois a hipóese inicial é que exisa comparação do novo produo com um similar lançado aneriormene (MONKS, 987) Opiniões de Execuivos Em geral, um grupo de alos execuivos de diversas áreas da organização se reúne para desenvolver, em conjuno, uma previsão de longo prazo, envolvendo aspecos do planejameno esraégico da empresa. A vanagem dessa écnica é reunir os diversos ponos de

34 32 visas sobre o assuno, podendo gerar uma melhor qualidade e acurácia da omada de decisão. A desvanagem é que, pela personalidade ou relação de poder esabelecida, possa ocorrer uma influência desproporcional sobre o grupo, disorcendo o resulado (MOREIRA, 2004). Em geral, os gerenes ou direores das áreas de produção, mareing, logísica e finanças preparam uma previsão de demanda conjuna. Nessa écnica, pode ocorrer uma visão pessoal sobre a previsão, causando, em geral, uma baixa objeividade (MONKS, 987) Méodos Quaniaivos Os méodos quaniaivos são aqueles que uilizam modelos maemáicos, com base na esaísica, para análise dos dados, como forma de realizar a previsão, permiindo que diferenes especialisas obenham previsões idênicas (MOREIRA, 2004). Esses méodos são objeivos e fundamenados, podendo rabalhar com grande volume de dados, mas possuem a desvanagem de não prever mudanças esruurais e dinâmicas dos dados hisóricos que compõem as séries emporais, o que dificula suas aplicações (CHAMBERS; MULLICK; SMITH, 97). Os méodos quaniaivos podem ser divididos em dois grandes grupos: séries emporais e méodos causais. Nesa disseração, em função dos seus objeivos, são abordados os modelos de séries emporais Séries Temporais O modelo de séries emporais examina o padrão do comporameno passado de um fenômeno no empo e uiliza a análise para prever o comporameno fuuro desse fenômeno, ou seja, analisa-se o hisórico de vendas de um produo, com o objeivo de prever a demanda fuura, parindo do pressuposo de que o padrão de comporameno observado no passado forneça informações adequadas para a previsão de valores fuuros da demanda. A expressão série emporal indica apenas uma coleção de valores da demanda, omados em insanes específicos de empo, normalmene com igual inervalo (MOREIRA, 2004; SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2002).

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