Métodos Simplificados em Previsão Empresarial
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- Gonçalo Araújo Godoi
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1 Métodos Simplificados em Previsão Empresarial Robert Wayne Samohyl, PhD Gueibi Souza Rodrigo Miranda
2 Eu não disse isso! Isso? Nunca! Computadores no futuro podem pesar apenas 1,5 toneladas. Revista Popular Mechanics, Acho que o mercado mundial para computadores deve estar em 5 máquinas no máximo. Thomas Watson, diretor-chefe da IBM, 1943 Já viajei muito nesse país e conversei com os melhores especialistas da área e sei agora que o processamento de dados é apenas moda superficial e não vai demorar nem um ano para sumir completamente. Chefe Editora Prentice Hall, 1957 Não existe a mínima justificativa para alguém querer um computador em casa. Ken Olson, Presidente, Digital Equipment Corp., 1977
3 Eu não disse isso! Isso? Nunca! A A caixa de música sem fio (rádio) não tem nenhum valor comercial. Não há mercado para mensagens enviadas para ninguém especificamente. Sócios do David Sarnoff, pioneiro em rádio, 1920s. Ninguem vai querer escutar atores falando. H.M. Warner, Warner Brothers, Nos não gostamos do som deles e, também, música de guitarra está caindo em popularidade. Decca Recording Co. rejeitando os Beatles, Máquinas voadoras mais pesadas que o ar são impossíveis. Lord Kelvin, presidente, Royal Society de Ciências, 1895.
4 Procurar petróleo perfurando a terra? Quer dizer procurar petróleo em baixo da terra? Voce é louco! Colegas do Edwin L. Drake tentando vender uma idéia nova in Eu não disse isso! Isso? Nunca! Essa bomba não vai se detonar e sou perito em bombas. Almirante William Leahy, Projeto da bomba atômica, EUA em Avioes são brinquedos excelentes sem absolutamente nenhum valor militar. Marechal Ferdinand Foch, Professor de Estratégias de Guerra, Ecole Superieure de Guerre
5 Eu não disse isso! Isso? Nunca! É É absolutamente impossível o ser humano alcançar a lua até mesmo considerando todas as possibilidades futuras da ciência. Dr. Lee De Forest, pai de televisão Esse tal do telefone é cheio de defeitos e não pode ser considerado seriamente como meio de comunicação. Ele não tem nenhum valor intrínseco para nos. Western Union - telégrafo, 1876.
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7 Muito felizmente, o assunto hoje não é sobre previsão de longo prazo, empreendimento muito interessante mas cheio de impossibilidades, mas sim previsão de curto prazo, dentro do alcance da ciência, matemática e estatística de hoje.
8 Introdução A verdade é que a aplicação correta de algumas metodologias simples na área de gestão e técnicas quantitativas pode diminuir a imprecisão das previsões pela metade.. A literatura e a prática específica são repletas de exemplos disso.
9 A previsão ingênua, assunto de vários capítulos, utiliza o volume de vendas no passado como previsão de vendas futuras. Cada empresa é um pouco diferente, uma previsão de vendas baseada nas vendas de 28 dias atrás foi significantemente melhor do que as previsões feitas pelo grupo executivo. A discrepância do grupo executivo é 180 unidades diárias; a da previsão ingênua seria 140. Nota-se que o processo de previsão ingênuo incorre em custos imperceptíveis em relação aos custos do grupo executivo.
10 Na Prática, da UFSC/NNQ No caso do estudo de Souza (2005, p. 92), utilizando modelos estatísticos complexos, o erro mensal de previsão do consumo de energia elétrica diminuiu de um pouco mais que 5% para menos que 2% nas Centrais Elétricas Santa Catarina S. A (CELESC).
11 Corvalão (2002). Neste estudo, a previsão do ICMS no estado de Santa Catarina, no sistema velho, apresentava um erro de aproximadamente 4,5% mas, através de uma formulação mais complexa, o erro de previsão foi diminuído para 2,6%.
12 Causas atrás da precisão das previsões (p. 4) condições ambientais de trabalho no escritório, metodologias administrativas e culturais utilizadas, confiabilidade e urgência dos dados, equipamento disponível. a tendência empresarial de procurar o mau elemento do processo apenas entre os funcionários é um procedimento descabido. A busca por soluções deve ser através de uma investigação do processo, todos os insumos e todas as atividades, encontrando e eliminando elos fracos.
13 Por que as empresas e os funcionários desconfiam dos métodos de previsão? PODER - segredos significam poder, e poder garante a segurança de quem o detém. COMPETIÇÃO - modelo mais aberto, empresa sofre uma queda de moral MIOPIA - grande lucro no curto prazo como resultado de inovações formidáveis dos gênios da mercadologia. POLÍTICA - frente a qualquer idéia nova, não fazer nada e ficar inerte são sempre as primeiras decisões tomadas pelos grupos estabelecidos.
14 Histograma de previsões perfeitas, discrepâncias nulas Freqüência ,
15 Histograma observado Freqüência Mais
16 Planejamento e previsão orçamentos, alvos e previsões Valor de previsão é algo que poderia ocorrer no futuro, baseado nas projeções de dados passados levando em conta possíveis eventos e cenários no futuro relevantes para a análise... alvo de planejamento muitas vezes não deixa de ser uma pura esperança da empresa sobre vendas futuras.
17 12 princípios, elaborados Toda empresa faz previsões, com estrutura formal ou não, com exatidão boa ou ruim. Questão: Na sua empresa, quem faz as previsões? Uma pergunta mais geral seria : como é hoje o processo de previsão na sua empresa? Quais são os insumos utilizados e os funcionários envolvidos, os nomes deles ou o cargo deles. Quais são as atividades desenvolvidas? O produto do processo de previsão fica em formato de uma comunicação oral, um gráfico, um relatório? Depois da sua utilização, o resultado é armazenado onde? É reutilizado no futuro? Projeto: Mapear em fluxograma o processo de previsão na sua empresa. Na figura 2.1 veja o fluxograma de um processo formal/informal de previsão. Nota-se que o fluxograma espelha a confusão existente em muitas empresas inerente numa função de previsão desvalorizada e sem disciplina e estrutura.
18 Haverá a reunião executiva semanal? não Haverá reunião informal? Gráfi cos, tabelas, análise. sim Valor da previsão escolhido? sim sim não Café Discussão entre a ltos gerentes Anotações e mensagens enviadas para o vice - presidente Enviar resultados para o gerente de produção não A previsão é satisfatória? sim Gráficos, tabelas, análise conclusivos.
19 Quando as previsões são mais exatas, os clientes são mais satisfeitos, os estoques diminuem, as operações na fábrica ficam mais estáveis sem alterações bruscas no plano mestre de produção, e com o tempo e recursos economizados a empresa pode se concentrar em estratégias de médio e longo prazo. Questão: Em alguma seção da sua empresa, existem cargos ou pessoas que tem esta visão da função de previsão? Esta visão é incorporada nos processos da empresa numa maneira formal? Projeto: Esta visão da função de previsão tem que ser conquistada dentro da empresa. Pensando politicamente, como se dará a conquista na sua empresa?
20 O pessoal da área de Vendas e Marketing devem ser o dono das previsões. Eles devem ser os funcionários responsáveis pelo seu desenvolvimento, atualização e execução. Questão: Cada área de uma empresa tem um viés quando a previsão é calculada. Por natureza da personalidade das pessoas envolvidas em vendas, eles tendem a ser mais otimistas, enquanto o pessoal da área de produção tem absoluto horror de estoques sobrando e prateleiras cheias de produto sem mercado. Qual é a situação na sua empresa? Qual setor teria o menor viés? Projeto: Comece a montar uma planilha com as previsões de vários setores da sua empresa e fazer as comparações mês a mês. Qual setor é o melhor previsor?
21 As previsões devem levar em conta tanto as tendências e sazonalidades do passado como também as condições no mercado no futuro. Questão: Qual é a pessoa ou setor da sua empresa mais ligado e mais conhecedor do mercado? Cenários e variáveis que afetam o mercado são avaliados? As avaliações são escritos e se tornam documentos para referências e apoio futuros? Projeto: Montar uma relação de variáveis econômicas como taxa de juros, PIB, inflação, valor do câmbio, entre outros, que afetam seus negócios. Tente averiguar o efeito em termos quantitativos: por exemplo, se a taxa de câmbio diminuir em 1%, então minhas exportações podem subir em quantos por cento nos próximos três meses?
22 Processos enxutos e bem-definidos resultam em resultados financeiros maiores. Melhores processos de previsão trazem resultados melhores. Questão: Quantas vezes por ano é necessário ativar o processo de previsão? O ciclo de previsão ocorre 4 vezes por ano (trimestralmente), 12 vezes por ano (mensal), 52 vezes por ano (semanal) ou 365 vezes por ano? Hoje em dia é comum no Brasil rever as previsões e o setup da linha de produção semanalmente em função do ciclo de produção sendo em muitos casos uma semana. Dada a situação que, de segunda a sexta a linha sofre modificações para a produção de produtos diferentes, a previsão tem que ser montada na semana anterior e com dados disponíveis da semana retrasada. Questão: Qual é o horizonte da previsão? Se o ciclo da previsão é uma semana, a cerca do horizonte fica em quantas semanas no futuro, 4 ou 52 ou 104? Para previsões com horizontes mais longínquos (por exemplo, um ano no futuro), o período da previsão pode ser maior (por exemplo, trimestral).
23 Meça a qualidade da previsão pela sua discrepância, a diferença entre o valor previsto e o valor observado. Questão: : Existe alguém na sua empresa preocupado com discrepâncias de previsão? São poucas as empresas que gastam tempo olhando e analisando seu próprio passado. A riqueza de conhecimento embutida nas discrepâncias passadas é inimaginável. No primeiro capítulo já oferecemos algumas idéias sobre por que as empresas têm tanta antipatia no tocante às discrepâncias. Projeto: : Se não tiver ninguém na sua empresa que se responsabiliza pelas previsões, sugere quem seria sua escolha, nominalmente ou por cargo ou setor?
24 A discrepância acumulada no decorrer do tempo deve se aproximar ao zero, as discrepâncias positivas cancelando com as negativas, mostrando que não há viés nas previsões. Se aparecer viés, este valor deve ser incorporado nas próximas previsões. Questão: : Na sua empresa há uma preocupação com o viés de previsão?
25 Faça o menor número de previsões possíveis, de grupos ou famílias de produtos agregados. A previsão da venda do item produzido (SKU stock keeping unit ) deve ser calculado posteriormente como proporção histórica das vendas dos últimos meses. Questão: : Existem empresas que produzem milhares de itens. Quantos itens sua empresa produz? Projeto: : Relacionar em diagrama ou em planilha os SKU s da sua empresa, em seguida tentar uma primeira agregação, depois mais uma agregação, mais várias outras agregações para chegar as grandes famílias de produtos e finalmente faturamento ou unidades totais vendidas da empresa.
26 Deve existir apenas uma pessoa ou um setor da empresa encarregada da tarefa de previsão. A pessoa ou setor que autoriza o valor da previsão deve ter esta responsabilidade bem definida entre suas atribuições. Questão: : Quantas pessoas ou setores fazem previsões na sua empresa? Há algum tipo de coordenação entre eles? Projeto: : Propor como uma coordenação melhor entre os vários setores que fazem previsões na sua empresa poderia ser montada, explicitando os meios de comunicação como reuniões ou , e quais cargos seriam integrados ou mesmo criados para trocar idéias e produzir as previsões.
27 A previsão é necessária porque o futuro é incerto. Sempre tente diminuir a incerteza do futuro. Questão: : A sua empresa é obrigada a fabricar para estoques ou por pedido? Projeto: : Contratos devem ser feitos para prazos mais longos. Fornecedores e clientes podem repartir informações e bancos de dados sobre os respectivos mercados.
28 Previsão Ingênua um passo a frente Método mais simples; Último dado verificado; Nem Histórico nem componentes; Mais indicado (caminhada aleatória); Situações reais (reflexo da conjuntura);
29 Previsão Ingênua um passo a frente Previsão para 12/09/2006 = R$ 2.174; Histórico de previsões um passo a frente; Observado Previsto
30 Previsão Ingênua um passo a frente Observado Previsto Consumo Industrial Janeiro 1994 a Dezembro 2004
31 Previsão Ingênua um passo a Histograma; frente Freqüência
32 U de Theil Decisivo na determinação de utilização ou não de uma técnica (quantitativa, qualitativa, formal ou informal); Coeficiente de desigualdade (discrepâncias um passo a frente em termos percentuais); Valores entre 0 e 1;
33 U de Theil Medidas de U 1 não agradam; Técnica de previsão Vs. previsão ingênua; Reuniões podem emitir valores de U > 1; Valores de U de Theil Previsões piores que o método ingênuo. 1,0 Previsões melhores que o método ingênuo. 0,0 Previsões perfeitas
34 Previsão Ingênua vários passos a frente Possibilidade de horizontes maiores; Previsão 12 passos a frente (séries mensais); Observado Previsto
35 Previsão Ingênua vários passos a Histograma; frente Freqüência
36 Decomposição Séries temporais = padrões repetitivos; Utilizá-las para realizar previsões; Maior precisão nos resultados; Identificar e isolar cada componente; Previsão = Tendência + Ciclo + Sazonalidade Previsão = Tendência * Ciclo * Sazonalidade
37 Decomposição Produção industrial (1991=100) - SC Cons.Comercial Kwh
38 Cálculo da Tendência Primeiro passo na decomposição clássica; Fácil visualização ( no tempo); Tendência-Ciclo; Ciclo sazonalidade; Tendência e ciclo através da média móvel; Maior clareza e segurança ( efeitos fortes); Exemplo CI (periodicidade mensal = grau MM nº par);
39 Cálculo da Tendência Tendência Consumo Industrial
40 Cálculo da Tendência Perda de 12 observações; Previsões simples e intuitiva (visual);
41 Cálculo da Sazonalidade Índices sazonais Multiplicativos do CI; jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
42 Cálculo da Sazonalidade Ajuste sazonal antes de qualquer análise; Evitar complicações interpretativas; ISA jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez Arrecadação ICMS industrial SC janeiro 1997 a setembro 2004
43 Como montar a previsão Previsões até 12 passos a frente CI (2004); Oct-03 Jan-04 Apr-04 Aug-04 Nov-04 Feb-05 Previsto Observado
44 Como montar a previsão Histograma; Freqüência
45 Comparações entre métodos Previsões até 12 passos a frente (2004) Amostra: Jan a Dez.-2003; (2004); Método U de Theil Previsão Ingênua 0,79 Previsão por Média Simples 2,43 Decomposição Clássica 0,67
46 Comparações entre métodos Decomposição: DPAM = 5,49% U de Theil = 0,67; Ingênuo Sazonal: DPAM = 4,92% U de Theil = 0,66;
47 Introdução Métodos de suavização exponencial: Utilizam apenas dados da própria série para fazer previsões As previsões são feitas de forma rápida Melhores resultados para previsões de curto prazo
48 Pesos atribuídos as observações passadas para diversos métodos de previsão Métodos Univariados Previsão Ingênua Média Simples Previsão por Suavização Exponencial 100% do Peso a observação anterior Todas as observações passadas recebem o mesmo peso Os pesos atribuídos as observações passadas decaem exponencialmente
49 SES P t+1 = αo t + (1-α)P t Onde: P t é a previsão no período t O t é o valor observado no período t α é a constante de suavização que varia entre 0 e 1. A previsão de P t+1 é uma combinação do observado com o previsto em t
50 SES Pesos atribuídos as observações passadas despendendo do valor de α (gráficos) α = 0.2 α = 0.5 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 0,200 0,160 0,128 0,107 0,102 0,082 0,066 0,027 0,034 0,042 0,052 t-11 t-10 t-9 t-8 t-7 t-6 t-5 t-4 t-3 t-2 t-1 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0,500 0,250 0,125 0,063 0,001 0,001 0,002 0,004 0,008 0,016 0,031 t-11 t-10 t-9 t-8 t-7 t-6 t-5 t-4 t-3 t-2 t-1 α = 0.8 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0,800 0,160 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,006 0,032 t-11 t-10 t-9 t-8 t-7 t-6 t-5 t-4 t-3 t-2 t-1
51 SES Exemplo para vários valores de α (gráfico) vendas Gol 1000 alfa = 0,2 alfa = 0,5 alfa = 0,8
52 Por que a SES não funciona em dados com tendência exemplo (tabela 4.5, p.93). o crescimento médio da série é de aproximadamente GWh ao ano quase todas as discrepâncias são negativas, a única exceção ocorre em 2001, quando houve o racionamento de energia elétrica As medidas de ajuste de método para este caso foram: DM = (indicação de viés nas previsões), DPAM = 7,15% e U de Theil = 1,01 Energia (GWh) Observado Modelo para alfa = 0,
53 Método de Holt O método de Holt foi desenvolvido para dados que apresentem tendência. observado tempo
54 Método de Holt Exemplo : Produção anual de energia elétrica α = 0,99 e β = 0,01 Resultados do exemplo: DM = , DPAM = 2,82% e U de Theil = 0,42 Energia (GWh) Observado Ajustado
55 Exemplo - Comparando a SES com Holt Holt SES Energia (GWh) Energia (GWh) Observado Ajustado Observado Modelo para alfa = 0,
56 Exemplo - Comparando a SES com Holt Observando os dois histogramas percebe-se um viés nas discrepâncias da SES (entre e -5000), enquanto que no método de Holt as discrepâncias estão em torno de 0. Observações Histograma SES Histograma Holt Observações
57 Por que o método de Holt não funciona em dados com sazonalidade α = 0,01 e β = 0,89 Com o valor de α = 0,01, a sazonalidade é suavizada ao invés de ter os seus índices calculados. O mês de dezembro, por exemplo, tem um número de consultas de aproximadamente 23% maior que a média do ano e o de fevereiro um número de 12 % abaixo As medidas de ajuste de método para este caso foram: DPAM = 6,45% e U de Theil = 0, , , , , , , , , ,19 dez/99 abr/01 set/02 jan/04 mai/05 out/06 fev/08 Observado Previsto Ajustado fev/06 fev/03 fev/01 fev/04 fev/02 fev/05 dez/02 dez/05 dez/01 dez/03 dez/04 jan/01 mai/01 set/01 jan/02 mai/02 set/02 jan/03 mai/03 set/03 jan/04 mai/04 set/04 jan/05 mai/05 set/05 jan/06 mai/06 set/06
58 Método de Holt Winters O método de Holt Winters foi desenvolvido para dados que apresentas tendência e sazonalidade observado tempo
59 Método de Holt Winters aditivo Exemplo Número de consultas ao SPC α = 0,37, β = 0,01 e γ = 0,01 Resultados do exemplo: DM = 1.804, DPAM = 2,56% e U de Theil = 0, dez/99 abr/01 set/02 jan/04 mai/05 out/06 fev/08 Observado Previsto Ajustado
60 Comparando Holt com Holt - Winters Holt Holt - Winters , , , , , , , , ,19 dez/99 abr/01 set/02 jan/04 mai/05 out/06 fev/08 Observado Previsto Ajustado dez/99 abr/01 set/02 jan/04 mai/05 out/06 fev/08 Observado Previsto Ajustado fev/01 jan/01 mai/01 set/01 jan/02 fev/02 dez/01 fev/03 dez/02 mai/02 set/02 jan/03 mai/03 set/03 fev/04 dez/03 jan/04 mai/04 set/04 fev/05 dez/04 jan/05 mai/05 set/05 fev/06 dez/05 jan/06 mai/06 set/ fev/01 jan/01 mai/01 set/01 jan/02 dez/01 Discrepâncias de Ajustamento:SPC fev/02 dez/02 mai/02 set/02 jan/03 fev/03 fev/04 dez/03 mai/03 set/03 jan/04 mai/04 fev/05 dez/04 set/04 jan/05 mai/05 set/05 jan/06 mai/06 fev/06 dez/05 set/06
61 Comparando Holt com Holt - Winters As discrepâncias do método de Holt apresentaram uma maior variabilidade em relação ao método de Holt Winters. Esta variabilidade maior das discrepâncias é causada pela sazonalidade dos dados que o método não captou. Observações Histograma: Holt Histograma: Holt - Winters Observações
62 Classificação mais ampla dos métodos de suavização exponencial Sazonalidade Tendência Nenhuma Aditiva Multiplicativa Nenhuma NN NA NM Aditiva AN AA AM Aditiva Amortecida AaN AaA AaM Multiplicativa MN MA MM Multiplicativa Amortecida MaN MaA MaM
63 Métodos sem tendência AA NA Previsão Previsão Horizonte Horizonte NM Previsão Horizonte
64 Métodos com tendência aditiva AN AA Previsão Previsão Horizonte Horizonte AM Previsão Horizonte
65 Amortecimento φ = 1, 0,95, 0,85 para os dados de produção de energia elétrica no Brasil Energia (GWh) Observado fi = 1 fi = 0,95 fi = 0,85
66 Conclusões Os métodos exponenciais obtém bons resultados para previsões de curto prazo (1 a 4 meses) Não confiar cegamente nas previsões calculadas Utilizar a experiência para analisar as previsões Sempre verificar as discrepâncias Se possível, recalcular os métodos a cada novo período, as previsões com poucos passos a frente em geral são melhores que muitos passos.
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