APLICAÇÃO DO MODELO DE MÉDIA EXPONENCIAL PARA A REALIZAÇÃO DA PREVISÃO DE DEMANDA DO SETOR LEITEIRO NO BRASIL

Transcrição

1 APLICAÇÃO DO MODELO DE MÉDIA EXPONENCIAL PARA A REALIZAÇÃO DA PREVISÃO DE DEMANDA DO SETOR LEITEIRO NO BRASIL Bruna Adriele Furtado Cordeiro (UEPA) brunafurtado23@gmail.com JULIANA RIBEIRO RANIERI (UEPA) julianarranieri@gmail.com Nathalia Almeida Castro Rodrigues (UEPA) nathaliarods@hotmail.com Vivian Tereza de Souza Ferreira (UEPA) vivianferreira91@hotmail.com Tendo em vista a produção de leite industrializado nos municípios brasileiros durante os anos de 2013 e 2014, utilizaram-se os conceitos pertinentes ao Planejamento e Controle da Produção (PCP) para trabalhar os dados com o intuito de testar e identificar o melhor modelo de previsão de demanda através do desvio médio absoluto, atendendo ao mercado da maneira mais eficiente possível. A metodologia adotada foi direcionada à identificação do melhor modelo para o contexto analisado, o qual possui o menor desvio médio absoluto equivalente a 716, que corresponde à média exponencial com alfa = 0,9; considerando todos os testes realizados para alfa entre 0,1 e 0,9. A previsão obtida para o primeiro mês de 2015 foi de litros de leite industrializado. Dessa forma, é possível aplicar este trabalho na previsão de demanda de diversos tipos de produtos, quando houver dados da quantidade demandada em um determinado período. Palavras-chave: PCP; Previsão de demanda; Média exponencial; Leite industrializado

2 1. Introdução De 1976 a 1996, o IBGE levantou informações sobre o setor leiteiro através da Pesquisa Mensal de Leite, que coletava informações em todos os estabelecimentos que efetuavam o beneficiamento do leite. A Pesquisa Trimestral do Leite, iniciada no ano de 1997 a partir da reformulação da Pesquisa Mensal do Leite, investiga-se somente os estabelecimentos que beneficiam o leite e estão sob inspeção sanitária federal, estadual ou municipal. O cadastro utilizado na pesquisa teve como base o cadastro de estabelecimentos inspecionados pelo DIPOA - Departamento de Inspeção de Produtos de Origem Animal e pelas Delegacias Regionais, do Ministério da Agricultura, Abastecimento e Reforma Agrária - MAARA. Como a industrialização do leite é, por lei, obrigatoriamente fiscalizada, e todos os estabelecimentos cadastrados são investigados, sem amostragem ou corte, a pesquisa representa o universo de aquisição e industrialização formal de leite cru do País. O leite não inspecionado pela fiscalização sanitária (informal) não é contabilizado ou estimado pela pesquisa. Os dados são coletados pelas agências do IBGE através de visita a informante e entrevista pessoal ou por meio eletrônico, digitados nas agências e enviados às Unidades Estaduais para crítica local, através de um sistema de informática próprio. Para a realização deste trabalho, aplicaram-se os conceitos de Planejamento e Controle da Produção (PCP) nos dados coletados, com o intuito de testar e identificar o melhor tipo de modelo de previsão de demanda, para melhor atender a este mercado. 2. Referencial teórico 2.1 Planejamento e Controle da Produção (PCP) Segundo Tubino (1999), em um sistema de produção, o PCP tem a missão de coordenar e aplicar os recursos produtivos com o intuito de atender os planos estabelecidos da melhor forma possível, independente do nível estratégico, tático e operacional. O nível estratégico define as políticas estratégicas de longo prazo, e nesse contexto, o PCP gera um planejamento estratégico da produção e, consequentemente, um plano de produção para determinado 2

3 período. No nível tático são realizados planos de médio prazo para a produção, sendo o PCP responsável pelo desenvolvimento do planejamento-mestre da produção, de onde é possível obter o plano-mestre de produção (PMP) de produtos finais. Em relação ao nível operacional, tendo em vista que ocorre a preparação e o acompanhamento de programas de produção de curto prazo, o PCP realiza a programação da produção através da administração dos estoques, além do sequenciamento, emissão e liberação de ordens de compras, fabricação e montagem. A seguir, a figura 1 exibe as funções do PCP em sistemas de produção de uma forma geral. 2.2 Previsão de demanda Segundo Tubino (2009), a previsão de demanda é a variável mais importante dentro de um sistema de produção, em especial para as atividades de PCP. As técnicas de previsão são subdivididas em qualitativas e quantitativas. Dentro das técnicas quantitativas existem as previsões baseadas em séries temporais, com técnicas para previsão de média, tendência e sazonalidade. Para elaborar um modelo de previsão de demanda são necessárias cinco etapas: definir o objetivo do modelo; fazer a coleta e análise de dados; selecionar a técnica de previsão; obter as previsões; fazer o monitoramento do modelo (TUBINO, 2009) Segundo Khoury (2011), num processo de previsão de demanda, o modelo de previsão deve ser definido e, em seguida, seus parâmetros devem ser determinados de modo a reduzir o erro de previsão. As demandas previstas dos itens para o horizonte de planejamento são parâmetros a serem considerados em problemas de planejamento desagregado da produção Modelo de sazonalidade A sazonalidade é expressa em termos de quantidade, ou de uma percentagem, da demanda que desvia-se dos valores médios da série. Caso exista tendência, ela deve ser considerada. O valor aplicado sobre a média, ou a tendência, é conhecido como índice de sazonalidade. A forma mais simples de considerar a sazonalidade nas previsões da demanda, consiste em empregar o último dado da demanda, no período sazonal em questão, e assumi-lo como previsão. 3

4 A forma mais usual de inclusão da sazonalidade nas previsões da demanda, consiste em obter o índice de sazonalidade para os diversos períodos, empregando a média móvel concentrada e aplicado sobre o valor médio (ou tendência) previsto para o período em questão. O índice de sazonalidade é obtido dividindo-se o valor da demanda no período pela média móvel centrada neste período. O período empregado para o cálculo da média móvel é o ciclo da sazonalidade. Quando se dispõem de dados suficientes, calculam-se vários índices para cada período e tira-se uma média. (COELHO; THALMO, 2000). Figura 1 Padrão sazonal Fonte: Calôba, Modelo de tendência Para Khoury (2011), a tendência representa o movimento da demanda a longo prazo.métodos qualitativos apresentam tendências no processo preditivo devido à análise subjetiva.o método de regressão linear ou ajustamento de retas consiste em determinar a função: y=a+bx, chamada de função de regressão. Nesta função,y é a variável dependente e x a independente,a é onível ouintercepto de y e b é a inclinação da linha de tendências.seja n o número total de observações. Denote por y o valor médio da variável dependente e por x o valor médio da variável dependente. As estimativas de a e b são dadas por: a= y -bx O modelo sazonal também pode apresentar uma componente de tendência geralmente associado a uma época do ano. 4

5 Figura 2 Gráfico de tendência Fonte: Análise Técnica de Ações, Modelos de Média O método da Média Móvel é um modelo muito utilizado nas empresas em geral, por ser extremamente simples e necessitar de poucos dados históricos. Ele é indicado para previsões de curto prazo onde as componentes de tendência e sazonalidade são inexistentes ou possam ser desprezadas (MAKRIDAKIS;WHEELWRIGHT; HYNDMAN, 1998). Esse modelo nada mais é do que uma técnica simples de previsão exponencial onde são considerados os k últimos dados históricos e, com estes, é realizado uma média aritmética ou ponderada para prever o valor do próximo dado. O número de observações em cada cálculo da média permanece constante e é estipulado de maneira a tentar eliminar da melhor forma possível as componentes de tendência e sazonalidade (CHAMBERS;MULLICK; SMITH, 1971; ARCHER, 1980;MAKRIDAKIS; WHEELWRIGHT; HYNDMAN, 1998). As desvantagens desse modelo estão relacionadas à falta de acurácia ao lidar com séries históricas que apresentam tendência ou sazonalidade já que, nesse método, a previsão para o próximo período envolve sempre a adição de novos dados e a desconsideração dos anteriores. Uma alternativa para amenizar esse erro é a utilização da média ponderada para tentar construir um padrão mais próximo à realidade. A desvantagem na utilização da média móvel ponderada é a necessidade de conhecimento para determinar os pesos a serem utilizados (DAVIS; AQUILANO; CHASE, 2001). Há três tipos principais de modelos para previsões de modelos de média. O primeiro caso é o de Média Móvel Simples. Quando este tipo se mostra o melhor modelo de previsão, é feita 5

6 uma média simples com a demanda total de cada período. O resultado dessa média é a própria previsão para o próximo período. A demanda prevista pode ser obtida através da fórmula (PASCHOALINO,2009): M= Onde: D=Demanda do período P=Número de períodos estudados, podendo variar de 2 a 10 Segundo Paschoalino (2009) há também o Amortecimento Exponencial ou Média Exponencial Móvel. A técnica do Amortecimento Exponencial calcula a projeção fazendo uma ponderação entre a demanda real do período anterior D t-1 e a projeção do período anterior M t-1, utilizando o coeficiente de amaciamento exponencial α para definir o peso de cada componente no cálculo da projeção, segundo a fórmula: M t = M t-1 +α(d t-1 M t-1 ) Onde: M t = Previsão para o período t M t-1 = Previsão para o período t-1 α = Coeficiente de ponderação D t-1 = Demanda do período t-1 O coeficiente de amaciamento α deve variar entre 0 e 1, ficando inicialmente estabelecido em 0,4, podendo ser modificado a qualquer instante mediante proposta do cliente. Segundo Tubino (2009), para a previsão de média exponencial móvel, o peso de cada observação decresce no tempo em progressão geométrica, ou de forma exponencial. Quanto maior o valor do coeficiente, mais rapidamente o modelo de previsão reagirá a uma variação real da demanda. Coforme Arbex (2011), o conceito do terceiro tipo de média móvel trata-se da Média Móvel Ponderada. Neste método, atribui-se um peso a cada um dos dados, sendo que a soma deste peso deve ser igual a 1, por período selecionado (trimestre, semestre, etc). Esse método busca dar mais ênfase aos períodos mais recentes. 6

7 Após o teste dos modelos de previsão, é necessário verificar os indicadores ou erros de previsão para que se possa tomar uma decisão. A precisão da previsão refere-se ao quão perto as previsões chegam dos dados reais. Os indicadores são utilizados para verificar medidas de desempenho do nível de precisão que o modelo de previsão possui. Previsões muito próximas dos dados reais significam erros de precisão baixos, logo são mais aceitas. Quando os erros de precisão são maiores é sinal que o modelo de previsão deve ser alterado ou ajustado. O erro de previsão é a diferença entre o valor real e o valor previsto (PASCHOALINO, 2009). Ainda segundo Paschoalino (2009), uma vez obtida a previsão para cada modelo, calcula-se o Mean Absoute Deviation (MAD), que estabelece o valor absoluto médio da diferença entre a demanda prevista calculada por cada um dos modelos e a demanda real observada em um determinado período de observação. Finalmente, a demanda prevista que apresentar o menor desvio MAD deve ser a utilizada. A fórmula para o cálculo do MAD é a seguinte: MAD = Onde: DR=Demanda Real DP=Demanda Prevista P= Número de períodos estudados Segundo Khoury (2011), se MAD for pequeno, os dados reais seguem estreitamente as previsões e o modelo de previsão fornece previsões seguras. 3. Metodologia 3.1 Cenário estudado Foram escolhidos para o desenvolvimento deste trabalho os dados sobre a produção de leite cru, resfriado ou não, e industrializado, nos quatro trimestres dos anos de 2013 e Os dados representam uma média dos valores de produção de todos os municípios brasileiros e foram coletados no site do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A partir do tratamento dos dados, foi possível observar que eles se comportam seguindo modelos de média. O estudo de previsão de demanda foi realizado desmembrando os dados que estavam expostos semestralmente, para que eles pudessem ser observados de forma mensal. 7

8 3.2 Coleta de dados Tabela 1 Quantidade (em litros) de leite cru, resfriado ou não, e industrializado Jan/Mar 2013 Abr/Jun 2013 Jul/Set 2013 Out/Dez 2013 Jan/Mar 2014 Abr/Jun 2014 Jul/Set 2014 Out/Dez 2014 No 1º mês No 2º mês No 3º mês Fonte: IBGE, 2015 Posteriormente à coleta dos dados foi gerado um gráfico para determinação de qual modelo mais apropriado para o desenvolvimento do trabalho. Com isso, foi possível definir que os dados se comportavam seguindo um modelo de média. Foram calculadas as previsões e seus respectivos erros. Obtendo-se os erros foi possível calcular o desvio absoluto dos erros (MAD) e o limite superior para controle dos erros (4*MAD), que mostra se há viabilidade de se utilizar o modelo para os dados. A ferramenta computacional utilizada para o desenvolvimento dos cálculos e gráficos necessários para o desenvolvimento desse estudo foi o Software Microsoft Excel 2010, do pacote Office. A aplicação dos métodos usados foi fundamentada a partir de pesquisa em livros da área, artigos publicados, sites da internet e orientação de especialista. 4. Resultados e discussões Figura 3 Demanda da produção de leite cru, resfriado ou não, e industrializado 8

9 Fonte: Autores, 2015 Partindo-se dos valores e análise do gráfico justificou-se a utilização de modelos de média para a previsão de demanda, pois os valores demandados, ao decorrer dos meses, não sofrem significativas variações, não apresentando comportamento sazonal ou de tendência. Para essas demandas foram utilizados os modelos de média móvel simples, média ponderada e média exponencial. 4.1 Cálculos dos erros Para os cálculos de média móvel simples foi utilizado n variando de 2 a 10, onde o mais adequado se mostrou n igual a 2. Assim como os da média exponencial com alfa (ɑ) variando de 0,1 a 0,9, onde alfa igual a 0,9 mostrou-se mais eficaz. O critério utilizado para escolher n e ɑ mais adequado foi o menor erro encontrado. Tabela 2 MADs obtidos pelos modelos Modelo MAD Média móvel simples (n=2) 785 Média ponderada 842 Média exponencial (ɑ=0,9) 716 9

10 Fonte: Autores, 2015 A aplicação dos modelos revelou que o melhor modelo a ser adotado para a previsão de demanda de leite é o de média exponencial (ɑ= 0,9), já que este apresenta o menor erro, Aplicação do limite de controle Determinado o valor do MAD, foi feita uma multiplicação por 4, o que gerou o resultado de 2862 litros, o qual foi utilizado para traçar o limite superior no gráfico de controle. Figura 4 Gráfico de controle Fonte: Autores, 2015 Como todos os pontos estão dentro do limite foi possível afirmar que o gráfico está sob controle estatístico e que a previsão realizada é confiável. 4.3 Resultado da previsão de demanda Definido a Média Exponencial como melhor modelo e comprovada sua confiabilidade através do gráfico de controle, os resultados obtidos para as os meses estudados, assim como a previsão para o primeiro mês de 2015 podem ser visualizados na tabela a seguir. Tabela 3 Previsão de demanda a partir do modelo de média exponencial 10

11 Mês Demanda Previsão Erro jan/ fev/ mar/ abr/ mai/ jun/ jul/ ago/ set/ out/ nov/ dez/ jan/ fev/ mar/ abr/ mai/ jun/ jul/ ago/ set/ out/ nov/ dez/ jan/ Fonte: Autores, Conclusão 11

12 Para este trabalho, foram realizadas aplicações de modelos de previsão de média a fim de determinar o melhor, pelo menor erro. Após isso, foi calculado o limite superior e verificado se havia algum ponto fora de controle. Foi utilizada, para a demonstração da importância do estudo de previsão de demanda, a produção mensal de leite industrializado nos municípios brasileiros nos anos de 2013 e 2014, que apresentou pouca variação ao longo dos anos estudados, demonstrando-se como um modelo de média. O modelo de média exponencial com ɑ=0,9 foi escolhido como o melhor modelo, o mais próximo da exatidão, pelo critério de menor erro. A média absoluta dos erros para esse modelo foi 716, com limite superior de Todos os erros se encontraram abaixo desse limite, comprovando que a aplicação da previsão de demanda utilizando a média exponencial para produções com demandas com pouca variação, assim como a do leite industrializado, é eficaz e capaz de evitar desperdícios ou escassez na produção de um bem. Desta forma, a partir das conclusões adquiridas com este trabalho, podemos admitir que a demanda de Janeiro de 2015 se aproxime da previsão realizada nesse estudo, por volta de litros de leite industrializado em todos os municípios brasileiros. 6. Referências bibliográficas Análise Técnica de Ações. Linhas de tendências (5) introdução à análise gráfica Disponível em:< Acesso em: 10 de maio de ARCHER, B. Forecasting demand: Quantitative and Intuitive Techniques. International Journal of Tourism Management.V.1, n.1, p.5-12, Calôba, Guilherme; Calôba, Luiz; Saliby, Eduardo.Cooperação entre redes neurais artificiais e técnicas clássicas para previsão de demanda de uma série de vendas de cerveja na Austrália UFRJ. Disponível em:< Acesso em: 10 de maio de CHAMBERS, J. C.; Mullick, S. K.; Smith, D. D.How to Choose the Right Forecasting Technique.Harvard Business Review. V.49, July-August, p.45-57, DAVIS, M.; Aquilano, N.; Chase, R. Fundamentos da Administração da Produção. Porto Alegre: Bookman, FURTADO, Maurício. Aplicação de um modelo de previsão da demanda total nos credenciados Belgo Pronto Disponível 12

13 em:< Acessoem: 10 de maio de IBGE. Número de informantes e quantidade de leite cru, resfriado ou não, adquirido e industrializado, no mês e no trimestre, por tipo de inspeção Disponível em:< of=forid%3a9&ie=iso &q=leite&sa=pesquisar&siteurl= j5>. Acesso em: 11 de maio de KHOURY, Felipe; Raupp, Fernanda. Minimização de custos de produção via programação inteira mista: Estudo de caso de planejamento de produção de luminárias PUC. Disponível em: < Acesso: 06 de maio de Rio de Janeiro. KOTLER, P; Armstrong, G. Princípios de marketing.7 ed. Rio de Janeiro: LTC, (CAP 7). MAKRIDAKIS, S.; WHEELWRIGHT, S.; HYNDMAN, R. Forecasting: Methods and Apllications. 3. ed., New York: John Wiley & Sons, PASCHOALINO, Philipe; Ferreira, Carlos; Brick, Eduardo.Análise a aplicação de modelos de previsão de demanda dos itens de fardamento da marinha do Brasil Disponível em: < Acesso em: 06 de maio de UFF. Rio de Janeiro. SPORTLINK. Grafico-distancia-media-sintetica-e-grama-natural-sportlink Disponível em:< Acesso em: 10 de maio de 2015 TUBINO, Dalvio Ferrari. Sistemas de produção: a produtividade no chão de Porto Alegre. fábrica. Ed. Bookman. 13