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BárbaraCCL ART
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RESUMO
As organizações realizam previsões em seus processos e a tabulação dos dados estimados
tem como caráter auxiliar nas melhores tomadas de decisões em relação ao que poderá
acontecer, e como resposta desses instantes futuros, o que necessitará ser realizado. O
referido trabalho tem a concepção de aplicar métodos de previsão de demanda nas
pesagens de caminhões, em uma empresa do ramo da sucata, localizada no Estado do
Ceará. O presente artigo visa obter dados para examinar e avaliar qual tipo de caminhão
aparece com mais frequência no serviço e consequentemente oferece um retorno financeiro
maior. Para a produção deste estudo aplicou-se o método de pesquisa quantitativa por
intermédio da aplicação de conjunto de métodos de previsão de demanda, que foram:
Média móvel Simples com erro de previsão, Método do Suavização Exponencial e
Regressão Linear Simples. Ao final da aplicação dos métodos foram analisadas as
demandas semanais e os resultados serviram para orientar e ajudar a administração do
empreendimento em seus negócios e no seu planejamento.
ABSTRACT
Organizations make predictions in their processes and the tabulation of the estimated data is
to assist in the best decision making in relation to what may happen, and in response to these
future moments, what will need to be accomplished. This work has the concept of applying
demand forecasting methods in weighing trucks, in a company in the scrap business, located
in the State of Ceará. This article aims to obtain data to examine and evaluate which type of
truck appears most frequently in the service and consequently offers a greater financial return.
For the production of this study, the quantitative research method was applied through the
application of some demand forecasting methods, which were: Simple moving average with
forecasting error, Exponential Smoothing Method and Simple Linear Regression. At the end
of the application of the methods, the weekly demands were analyzed and the results served to
guide and help the management of the enterprise in its business and planning.
1. INTRODUÇÃO
2. REFERENCIAL TEÓRICO
Todo planejamento surge por uma mesma base comum que é a previsão de demanda.
A previsão de demanda é o ponto de partida para quase todas as decisões que necessitam
serem tomadas dentro de uma organização e pode ser definida como uma busca de
informações a respeito das vendas futuras de um determinado item ou grupo de itens
(MOREIRA, 2009).
A previsão de demanda é o pilar para o planejamento estratégico da produção num
todo e para os variados setores da empresa como vendas, finanças, entre outros.
(FERNANDES; FILHO, 2010). Ela alcança a antecipação do futuro para que os
administradores planejem de maneira adequada suas ações e tomadas de decisão.
4
Segundo Tubino (2009), após definir um objetivo, coleta dos dados e realizar uma
análise, é importante escolhe o melhor método que se adapte. Com a obtenção dos
parâmetros, é possível obter projeções futuras da demanda, fazendo-se necessário monitorar a
extensão do erro entre a prevista e a demanda real, em situações críticas compreender uma
nova observação dos dados e escolha de outra técnica de previsão.
utilizar modelos baseados em correlação, onde os dados que são levados em consideração são
de uma variável independente, na qual a previsão ficará baseada. Com o modelo escolhido,
obtém-se as previsões, que devem ser monitoradas a fim de reduzir os erros na previsão
(CARMO et al., 2009)
Na Figura 2, encontra-se ilustrado os principais métodos de previsão, segundo Lustosa
(2008) e em destaque os que foram utilizados na pesquisa.
Método de previsão
Quantitativos Qualitativos
Pesquisa de
Médias Regressão Mercado
Móveis Simples
Simulação de
Suavização Regressão Cenários
Exponencial Múltipla
Projeção de Métodos
Tendências Econométricos
Decomposição
Box Jenkins
(ARIMA)
Seguindo uma linha histórica, frequentemente ocorrem variáveis que induz ao erro,
dificultando na previsão da demanda precisa. Para conseguir esta precisão, é utilizado a forma
de previsão fundada na média, fomentando em uma interação entre os valores mais altos e os
muitos baixos, resultando uma variabilidade menor na previsão média (TUBINO, 2009).
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∑𝑛
𝑖=1 𝐷𝑖
𝑀𝑚𝑛 = (1)
𝑛
𝑦 = 𝛼+𝛽∙𝑥 (3)
𝑛 ∙ (∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥) ∙ (∑ 𝑦)
𝛽= (4)
𝑛(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥)2
∑ 𝑦 − 𝑏 ∙ (∑ 𝑥)
𝛼= (5)
𝑛
O cálculo é efetuado pelo reconhecimento da equação que descreva esta reta. Trata-se
de uma equação linear, onde 𝒚 é variável dependente e 𝒙 é variável independente.
8
𝐸𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝑃𝑖 (6)
3. METODOLOGIA
A presente seção mostra a coleta de informações que foi feita por meio dos históricos
de vendas da empresa, sendo utilizados como base um período de seis meses, que para tornar
melhor a observação foi subdivido em semanas.
Esses dados foram divididos de acordo com o tipo de caminhão, havendo cinco tipos:
toco, truck, bitruck, carreta e bitrem. Para cada caminhão existe um valor específico: R$10,00,
R$ 15,00, R$ 20,00, R$ 30,00 e R$ 40,00, respectivamente. A classificação desses caminhões
se dá pelo número de eixos que cada caminhão possui. Através dessa coleta, foram analisados,
calculados e aplicados em três métodos de Previsão de Demanda: médias móveis, suavização
exponencial e regressão simples. Por meio da coleta de dados foi possível levantar a previsão
da 27ª semana.
O método da pesquisa se encaixa como quantitativo, tendo em vista que foram
utilizados modelos matemáticos para se chegar aos valores previstos, além de exigir
informações quantitativas preliminares. “[...] são os métodos de previsão baseados em séries
de dados históricos nas quais se procura, através de análises, identificar padrões de
comportamento para que estes sejam então projetados para o futuro” (CORRÊA; CORRÊA,
2012, p. 250).
A primeira etapa da pesquisa foi a visita na empresa, onde foi possível observar o local
que ocorria o todo o processo de pesagem dos caminhões, em seguida foi feito um
levantamento dos dados a respeito do local onde foi feita a pesquisa, como mostra a figura 03.
Na etapa de acesso aos dados, foi coletado material equivalente ao primeiro semestre do ano
de 2019.
3ª etapa 5ª etapa
1ª etapa 2ª etapa 4ª etapa
Acesso aos Análise da
Visita na Levantamento Análise dos
dados de Previsão de
empresa de dados dados
pesagens Demanda
Quanto a natureza, o estudo pode ser caracterizado como aplicado, tendo em vista que
foram feitas visitas na empresa, com coleta de dados. Segundo Silva e Menezes (2005), a
pesquisa aplicada tem como objetivo gerar conhecimentos para aplicação prática, buscando
soluções de problemas específicos.
Segundo Freitas e Prodanov (2013), quanto aos objetivos sua classificação é
descritiva, pois “quando o pesquisador apenas registra e descreve os fatos observados sem
interferir neles”.
Esta é uma pesquisa descritiva que “tem como objetivo primordial a descrição das
características de determinada população ou fenômeno ou o estabelecimento de relações entre
variáveis” (GIL, 1995, p. 45). Esses levantamentos foram feitos por meio de coleta de dados.
As variáveis não são manipuladas, apenas as observa, registra, analisa e correlaciona.
12
Procedimentos
Natureza Objetivos Abordagem • Pesquisa-Ação
• Explicativa • Pesquisa
• Básica • Quantitativa
• Descritiva bibliográfica
• Aplicada • Qualitativa
• Exploratória • Estudo de caso
• Pesquisa documental
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Neste tópico serão apresentadas as informações colhidas pela empresa através dos
cálculos realizados utilizando os métodos de previsão de demanda com o intuito de analisar
qual método é mais próximo da realidade.
Atualmente a empresa trabalha com pesagem de cinco de tipos de caminhões, mas
dois não possuem ocorrências suficientes para análise, bitruck e bitrem, sendo assim eles
foram descartados das aplicações dos métodos de previsão de demanda.
TOCO
450
400
350
300 Demanda Real
250
Mm3
200
Mm6
150
Mm12
100
50
0
0 5 10 15 20 25 30
É possível observar no gráfico que a linha da Mm3 é a mais próxima da demanda real,
sendo assim, elas possuem uma auto correlação, fazendo com que seja a previsão mais
próxima da realidade. Além de apresentar o menor erro médio (equação 6) da tabela.
14
TRUCK
350
300
250
Demanda Real
200
Mm3
150 Mm6
100 Mm12
50
0
0 5 10 15 20 25 30
Observa-se que a Mm3 novamente possui o menor erro (equação 6), sendo a previsão
mais próxima da demanda real, fazendo com que seja a melhor média móvel para ser
aplicada.
15
CARRETA
350
300
250
Demanda Real
200
Mm3
150 Mm6
100 Mm12
50
0
0 5 10 15 20 25 30
A tabela e o gráfico a seguir mostram os resultados dos cálculos a partir desse método:
450
TOCO Demanda
Real
400 α=0,1
350 α=0,5
300 α=0,8
250
200
150
100
50
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
A tabela e o gráfico a seguir mostram os resultados dos cálculos a partir desse método:
17
TRUCK Demand
350
a Real
α=0,1
300
α=0,5
250
α=0,8
200
150
100
50
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
O valor mais próximo da demanda real é dado para Mα=0,10, tendo em vista que foi
onde ocorreu o menor desvio padrão do erro, sendo possível de observar no gráfico através da
linha linear.
A tabela e o gráfico a seguir mostram os resultados dos cálculos a partir desse método:
18
CARRETA
350
Demanda Real
300
α=0,1
250 α=0,5
200 α=0,8
150
100
50
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
O valor mais próximo da demanda real é dado para Mα=0,50, sendo observado no
gráfico com sua linearidade e proximidade da demanda real.
Por fim, o terceiro método utilizado foi da regressão linear simples. É importante fazer
a definição da relação entre a variável Y como dependente, que são os valores obtidos
baseados na quantidade de pesagens que ocorreram, e a variável X independente, que são os
períodos em semanas numerados de 1 a 26 para descobrir o valor da vigésima sétima semana.
As tabelas a seguir mostrarão os resultados para cada tipo de caminhão.
19
A variável x=27 é equivalente a vigésima sétima semana, desta forma, pelo método da
regressão linear o resultado será:
Y= 239
A variável x=27 é equivalente a vigésima sétima semana, desta forma, pelo método da
regressão linear o resultado será:
Y= 134
5. CONCLUSÃO
Deve-se levar em consideração que para uma empresa do ramo da sucata, o serviço de
pesagem de caminhões não é comum, fazendo com que a empresa possua um diferencial e
acabe sendo procurada por oferecer esse serviço.
Atualmente, nenhum método de previsão de demanda é aplicado na empresa, a
utilização dessa ferramenta será útil para agendar manutenção da balança, tendo em vista que
é necessário para um funcionamento regular da mesma, além de poder prever uma estimativa
do valor adquirido por esse serviço para os próximos períodos.
Neste contexto, podemos destacar a importância desse estudo. Diante dos cálculos
realizados e análise dos mesmos, pode-se observar que o melhor método de previsão foi da
Média Móvel Simples, pois apresentou resultados mais próximos da demanda real, mostrados
nas tabelas 1, 2 e 3.
Sendo assim, pode-se dizer que o referido trabalho foi interessante para obter maior
contato com o mercado de trabalho e prática com os métodos de previsão. Além de que se
espera que o trabalho possa servir como ferramenta de auxílio para a empresa estudada,
fazendo com que tenham um maior controle de tipos de caminhões mais frequentes na
utilização desses serviços, agendamento de manutenções e valores arrecadados com o serviço.
Sugere-se que sejam realizadas novas pesquisas no âmbito de pequenas organizações,
sabe-se que as microempresas brasileiras são responsáveis por boa parte da economia e que
muitas estão perdendo oportunidades de se expandirem ou até mesmo de continuarem ativas,
por falta de conhecimento de ferramentas teóricas.
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BONNEY, M. Reflections on production planning and control (PPC). Revista Gestão &
Produção. Vol. 7, número 3, p.181-207, 2000.
CARMO, Breno Barros Telles do; PONTES, Heráclito Lopes Jaguaribe; ALBERTIN, Marcos
Ronaldo; NETO, Júlio Francisco Barros; DUTRA, Nadja Glhueca da Silva. Avaliação da
demanda por biodiesel em função de um modelo de previsão de demanda por diesel.
Associação Brasileira de Engenharia de Produção - ABEPRO. Universidade Federal de Santa
Catarina. ISSN1676 – 1901, Vol IX, Num III, 2009.
DANTON, Gian. Metodologia da Científica. Minas Gerais: Virtual Books Online M&M,
2002.
GIL, Antônio Carlos. Métodos e técnicas de pesquisa social. 4. ed. São Paulo: Atlas, 1995.
SILVA, Edna Lúcia da; MENEZES, Estera Muszkat. Metodologia da pesquisa e elaboração
de dissertação. 4. ed. rev. atual. Florianópolis: UFSC, 2005.