Arquivo para a categoria 'Previsão'

Matéria de autoria de Leandro Callegari Coelho publicada na Revista Brasil Comex de dezembro/2009.

O uso de ferramentas estatísticas é fundamental, mas não é o único meio de se fazer boas previsões. Qual modelo matemático conseguiu prever a crise financeira internacional? E qual modelo conseguiria entender a queda nas vendas, sem uma mente humana e informar os dados do mundo real?

Por isso, vejamos algumas dicas para melhorar o sistema de previsão: Read the rest of this entry »

Artigo publicado na IX Semana de Engenharia de Produção Sul-Americana (SEPROSUL), no Uruguai, em novembro de 2009:

Modelos de previsão de demanda para erva mate: um estudo de caso

Autores: Édio Polacinski, Leandro Callegari Coelho, Rodrigo Gabriel de Miranda, Alice França de Abreu.

Em face de economia atual, ser caracterizada pela alta competitividade, todas as organizações se vêem cada vez mais pressionadas a desenvolver estratégias para responder as exigências do mercado. Neste sentido, o presente artigo através de uma pesquisa de natureza quantitativa, classificada também como descritiva, bem como exploratória, e que utilizou para o desenvolvimento de seu processo a técnica do estudo de caso, coletou as informações necessárias para desenvolver um modelo de previsão para vendas de erva mate, para uma Micro e Pequena Empresa (MPE), que adota como estratégia para responder as exigências do mercado, as técnicas de previsão de demanda. O estudo apresenta as possibilidades oferecidas pelos diferentes modelos de previsão, permitindo estimar o comportamento da demanda de erva mate para o mercado de atuação da MPE, onde foram analisadas tendências, ciclos e sazonalidade dos dados coletados, no período de 1999 a 2008. Das técnicas de previsão utilizadas, definiu-se o modelo de suavização exponencial como mais apropriado para definir a demanda de erva mate para 2009. Com o modelo proposto, conforme a direção da MPE, destaca-se que até o mês de junho, deste ano, as previsões teriam sido bastante acuradas, confirmando a expectativa do bom desempenho do modelo.

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Matéria publicada no portal NEWSCOMEX em outubro de 2009:

Gestão de estoques – Onde atuar para diminuir seus estoques e melhorar seus custos

Autor: Leandro Callegari Coelho.

A crise econômica está dando sinais de que ficou para trás, mas isso não significa dinheiro sobrando no caixa das empresas, muito menos que é hora de afrouxar as rédeas do controle e do corte de despesas desnecessárias.

Uma área em que sempre é possível melhorar é na gestão do inventário. Dependendo do tipo de produto com que sua empresa trabalha, o nível de estoques incorreto pode ser seu fim. Níveis adequados de estoques têm impacto direto no giro de caixa e nos custos, e nunca será demais melhorar a gestão de estoques.

Dado que os estoques estão lá para atender a uma demanda futura, normalmente desconhecida, deve-se focar na melhoria dos sistemas de gestão de estoques, de previsão de demanda e na avaliação da qualidade dos mesmos.

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Matéria publicada no portal INBRASC em janeiro de 2009:

Logística e previsão de demanda: uma questão de controle de estoques

Autor: Leandro Callegari Coelho.

A logística serve, de maneira geral, para solucionar um dos problemas encontrados pelas empresas: diferenças entre o local e o momento da produção e do consumo dos produtos. Normalmente as fábricas encontram-se longe dos centros de consumo, acarretando necessidade de transporte – a maior das atividades da logística. Mas também, uma diferença temporal entre quando o produto é fabricado e quando ele é requisitado pelos consumidores exige que se façam estoques nos pontos de venda, para atender à demanda futura, trazendo à tona um elemento pelo qual o profissional de logística é pressionado: a redução dos estoques.

Estas duas características somadas abrem espaço para mais uma atividade do setor de logística: as previsões. Estas servem para planejar compra de matéria-prima, capacidade de máquinas e de mão-de-obra bem como também para estimar o volume adequado dos estoques – cujo gerenciamento é talvez a 2ª atividade mais importante da logística.

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Em 2009, no Seminário “The 29th Annual International Symposium on Forecasting” em Hong Kong, o trabalho Demand management and inventory control through forecast error monitoring using the combined Shewhar-CUSUM control charts foi apresentado.

Autores: Robert Wayne Samohyl e Leandro Callegari Coelho.

Resumo em inglês: Optimal inventory size is essential  for maintaining the competitive edge. Demand management and forecasting are a vital part of the calculation due to the fact that forecast errors and the size of inventories are correlated. Errors in forecasting should be monitored for the adequacy of the underlying model. In statistical process control, a monitoring scheme that has received much attention recently in the industrial setting but not for forecasting error is the combined Shewhart-CUSUM control chart. Combining the two charts with proper attention paid to the probability of  false alarms is an important part of the new scheme. The CUSUM chart will  detect small changes in the error distribution while the Shewhart chart will detect large alterations. The paper shows that the Shewhart-CUSUM control chart works very well for accompanying the size and movement of inventories. When errors are large, alarms are sounded and re-estimation of the underlying models is called for. A pratical example of the procedure is illustrated which demonstrates the benefits of making forecasts with automatic exponential smoothing models whose forecasting errors are monitored by the  scheme suggested here. The result is that inventories are kept to a minimum.

Em 2009, no Congresso “Optimization Days” em Montréal no Canadá, o trabalho Evaluation of Exponential Smoothing Models for Demand Forecasting with Combined Shewhart-CUSUM Control Charts foi apresentado. O congresso aconteceu no HEC Montréal (www.hec.ca).

Autores: Leandro Callegari Coelho e Robert Wayne Samohyl.

Veja detalhes da apresentação clicando aqui.

Resumo em inglês: We consider the problem of modeling the demand using exponential smoothing forecasts methods and to evaluate and control it using combined Shewhart-CUSUM control charts, with control limits calculated by simulation for this specific application. This control chart acts as an alarm for the need of re-estimation of the exponential smoothing model and its components.

Artigo publicado no XIV Simpósio de Engenharia de Produção (SIMPEP), em Bauru/SP, 2007.

Uma proposta de gráfico de controle EWMA com dados sazonais

Autores: Leandro Callegari Coelho e Robert Wayne Samohyl

A importância do controle estatístico de processos nas empresas, de qualquer porte, é de vital  importância para que produtor e cliente ganhem confiança, um por melhorar seu nível  de  qualidade,  outro  por  saber  que  comprará  algo  que  atenda  suas  expectativas.  No entanto,  identifica-se  uma  lacuna  na  teoria  de  gráficos  de  controle  quando  a  variável  de interesse possui sazonalidade. A série em estudo é o consumo de energia elétrica no Brasil, e não uma medida de dentro da  fábrica, expandindo as possibilidades de uso da  ferramenta.
Assim, o objetivo deste trabalho é propor uma metodologia de criação de gráfico de controle EWMA para variáveis com componente sazonal. Tal objetivo pode ser alcançado através da modelagem da  série por meio da  técnica de Holt-Winters e geração do gráfico de controle dos  resíduos do ajustamento. O modelo proposto atende aos objetivos uma vez que aponta ocorrência  de  pontos  fora  de  controle  estatístico, motivando  a  identificação  de  uma  causa especial agindo na série.

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Artigo apresentados no XIV Simpósio de Engenharia de Produção (SIMPEP), em Bauru-SP, 2007.

Avaliação de modelos de previsão para quantidade de automóveis no estado de Santa Catarina

Autores: Leandro Callegari Coelho e Robert Wayne Samohyl

Este artigo aborda a comparação em diversos modelos de previsão (Decomposição Clássica, Suavização Exponencial, ARIMA, Regressão dinâmica) aplicados à série de dados histórica da quantidade de automóveis do Estado de Santa Catarina. Na comparação final, a regressão dinâmica apresenta melhor aderência à série, mas é preterida por necessitar de previsão extra para a variável independente eleita. A opção final é pelo modelo ARIMA sazonal, em função dos valores de AIC e U de Theil utilizados na comparação. Com as previsões feitas, estes dados podem servir para análises do sistema viário, planejamento de transporte público e análises de tendências sociais na região estudada, utilizando os sistemas de previsão com a teoria de logística urbana.

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