Aplicação de Métodos para Cálculo de Previsão de Demanda do Misturador Monocomando

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA UDESC CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS CCT ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E SISTEMAS APLICAÇÃO DE MÉTODOS PARA CÁLCULO DE PREVISÃO DE DEMANDA DO MISTURADOR MONOCOMANDO DOC EMANUELY ANTÔNIA ELLMER LARA EDUARDA DEBORTOLI JOINVILLE 2022 EMANUELY ANTÔNIA ELLMER LARA EDUARDA DEBORTOLI APLICAÇÃO DE MÉTODOS PARA CÁLCULO DE PREVISÃO DE DEMANDA DO MISTURADOR MONOCOMANDO DOC Trabalho final apresentado à disciplina Planejamento e Controle da Produção do curso de Bacharelado em Engenharia de Produção e Sistemas da Universidade do Estado de Santa Catarina Centro de Ciências Tecnológicas UDESC como requisito parcial de avaliação Professor Adolfo Rene Santa Cruz Rodriguez JOINVILLE 2022 RESUMO Com o gradativo aumento de procura por produtos por parte dos consumidores fazse necessário a uma empresa estar atenta aos níveis de demanda e estoque proporcionando um melhor planejamento de produção evitando assim a falta destes produtos quando solicitados por seus clientes Neste viés o presente artigo visa realizar um comparativo de métodos de cálculo utilizando o Software Excel de previsão de demanda de um misturador monocomando produzido por uma empresa da cidade de Joinville em Santa Catarina a fim de se obter a melhor previsão por meio do menor Erro Absoluto Médio estimado por tais análises Estas seguindo o estudo de tendência e sazonalidade para então escolher as maneiras adequadas de preverse a demanda Palavraschave Demanda Planejamento Métodos Previsão de Demanda Erro Absoluto Médio SUMÁRIO INTRODUÇÃO 4 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 4 21 Previsão de Demanda 5 22 Métodos de Previsão de Demanda 5 23 Média Móvel 6 24 Método de Suavização Exponencial Simples 6 METODOLOGIA 7 RESULTADOS E DISCUSSÕES 10 CONCLUSÃO 13 REFERÊNCIAS 13 INTRODUÇÃO Diante do atual mercado competitivo e globalizado até pequenas margens de diferenciação de lucro qualidade e não desperdício entre as empresas resultam em um diferencial perante tal crescente concorrência Para conseguir esse diferencial entre os concorrentes e assim atingir as margens é preciso inovar e tornar eficiente os processos Portanto planejar e controlar os processos de produção inserindo melhorias e prevendo demandas é um dos diferenciais que podem fazer com que as margens resultem num diferencial entre as concorrentes SOUZA et al 2017 Nesse contexto o conhecimento sobre os métodos de previsão de demanda e suas aplicações se torna essencial A previsão é explicada segundo Martins e Laugeni 2005 como um processo no qual se determinam dados futuros a partir de modelos estatísticos matemáticos ou econométricos Os métodos de previsão podem ser divididos entre qualitativos e quantitativos Os métodos quantitativos demandam a construção de modelos matemáticos a partir dos dados que descrevem a variação da demanda ao longo do tempo PELLEGRINI 2000 E os métodos qualitativos utilizam a opinião de especialistas de processo para determinar a demanda futura GOODWIN 2002 Desse modo este artigo tem como objetivo realizar um comparativo entre os resultados de dois métodos quantitativos de previsão de demanda tendo como critério o menor Erro Absoluto Médio obtido por eles Os métodos comparados são o de Média Móvel e Suavização Exponencial Simples utilizados para casos nos quais o histórico de demanda é sem tendência e sazonalidade Os dados históricos utilizados para o estudo foram disponibilizados por uma empresa do setor de metais sanitários da cidade de Joinville Santa Catarina Entre os produtos fabricados pela empresa estão torneiras duchas misturadores acessórios de banheiro cozinha e lavanderia entre outros Para as análises presentes neste artigo o produto escolhido é o misturador monocomando da linha Doc Cores na cor preta FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Esta seção consiste em apresentar a base teórica para os métodos de previsão de demanda de Média Móvel e Suavização Exponencial Simples 21 Previsão de Demanda Segundo Moreira 2009 todo planejamento tem uma base comum que é a previsão de demanda Ela é o ponto de início para quase todas as decisões que são tomadas dentro de uma organização Desta forma a previsão de demanda seja de produtos ou serviços fornece as informações básicas porém com alto grau de importância para o planejamento e controle de todas as áreas da organização sejam eles de logística marketing produção ou finanças BALLOU 2001 O processo de previsão é composto por cinco etapas i Identificar o objetivo da previsão ii Selecionar uma abordagem de previsão iii Selecionar os métodos de previsão e estimar parâmetros iv Elaborar a previsão v Monitorar interpretar e atualizar a previsão STEVENSON 2007 TUBINO 2007 e SIPPER 1997 Portanto para que os resultados das previsões sejam coerentes com a realidade fazse necessário a escolha de um método de previsão adequado ALMEIDA e CESAR 2018 Ainda segundo Godinho e Fernandes 2010 a escolha do método de previsão depende de um maior conhecimento de cada método e do comportamento dos dados 22 Métodos de Previsão de Demanda Os modelos de previsão de demanda podem ser classificados conforme já comentado em abordagem quantitativa e qualitativa Segundo Lustosa 2008 dentro dessas abordagens eles se ramificam em onze principais métodos apresentados na figura a seguir Figura 1 Tipos de métodos de Previsão Fonte Lustosa 2008 23 Média Móvel O método da Média Móvel é bastante utilizado nas organizações principalmente por ser extremamente simples e necessitar de poucos dados históricos Ele é apropriado para previsões de curto prazo onde as variáveis de sazonalidade e tendência são inexistentes ou possam ser descartadas MAKRIDAKIS WHEELWRIGHT HYNDMAN 199 8 A Média Móvel usa dados de um número predeterminado de períodos normalmente os mais recentes para gerar sua previsão A cada novo período se substitui o dado mais antigo pelo mais recente TUBINO 200 9 A previsão é calculada de acordo com a Equação 1 Ft A tn A tn1 A t1 n 1 onde F t previsão para o período t A t Demanda real observada no período t n Quantidade de períodos observado 24 Método de Suavização Exponencial Simples Segundo Almeida e Cesar 20 18 o Método de Suavização Exponencial é uma técnica quantitativa de previsão de demandas que por ser de curto prazo contém algumas peculiaridades como ser um método de implementação simples ser considerado atualmente de grande acurácia entre os modelos concorrentes de sua classe exigir apenas uma pequena quantidade de dados para sua aplicação e ter a propriedade de ser auto adaptável às mudanças na série de dados Nesse método também conhecido como média exponencial móvel o resultado advém com base nos dados de previsão anterior adquirida do erro feito na previsão antecedente consertado por um coeficiente de ponderação LEITE 2019 A previsão é calculada de acordo com a Equação 2 F t F t1 α A t1 F t1 F t α A t1 1 α F t1 2 onde 0 α 1 onde F t previsão para o período t F t1 previsão para o período t1 α coeficiente de ponderação A t1 demanda do período t1 O coeficiente de ponderação α varia de 0 a 1 Quanto maior o valor de α mais rapidamente o modelo reagirá a uma variação real da demanda Se for muito grande as previsões ficarão muito sujeitas às variações aleatórias da demanda se for muito pequeno as previsões poderão ficar defasadas da demanda real Normalmente os valores de α variam entre 005 a 050 LEITE 20 19 METODOLOGIA De acordo com Russomano 2000 a crescente oferta de materiais mundialmente coloca as empresas em um ambiente competitivo já que os consumidores têm maior exigência ao consumir um produto prezando por uma maior qualidade entregas no prazo menores preços variabilidade entre outras preferências Nesse viés o Planejamento e Controle de Produção entra em ação com seu papel de colocar no mesmo ritmo a demanda do cliente e a produção da fábrica de forma a atingir metas Para este estudo faremos a análise de demanda do Misturador Monocomando da linha Doc Cores na cor preta produzido por uma empresa de Metais Sanitários localizada na cidade de Joinville em Santa Catarina O produto conta com um design criativo e inovador com inúmeras cores disponíveis visando trazer cor ao ambiente Como tratase de um monocomando ele funciona semelhante a uma torneira porém com acionamento em só alavanca para água quente e fria Além disso a tecnologia Smartarc proporciona um tubo flexível e móvel permitindo alcançar pontos mais distantes da cuba transformando o produto em ducha Outro diferencial válido destacar são as duas opções de jato de água oferecidas no mesmo item um jato arejado e um jato retilíneo garantindo o conforto de uma água leve e suave junto com a força de um jato concentrado Figura 2 Misturador Monocomando Doc Black Fonte da empresa 2022 Para o desenvolvimento do presente trabalho inicialmente foi realizada uma coleta de dados gerandose um relatório de demandas do Misturador Doc referente aos anos de 2020 e 2021 As informações de demanda do produto foram retiradas do sistema da empresa conforme visto na Figura 3 Figura 3 Sistema de Relatório de Demanda Fonte da empresa 2022 Com isso desenvolveuse a Tabela 1 organizando os meses dos anos de 2020 e 2021 com suas respectivas demandas E por fim plotouse o Gráfico 1 com tais informações a fim de se entender a sazonalidade e tendência de saída do produto Tabela 1 Demanda Mensal Fonte elaborado pelos autores 2022 Gráfico 1 Gráfico de Demanda Mensal Fonte elaborado pelos autores 2022 Notase que neste caso não há tendência nem mesmo sazonalidade Deste modo no presente trabalho usaremos o método de Média Móvel para 2 3 4 e 5 meses em comparação com a Suavização Exponencial Simples Por fim compararseá o Erro Absoluto Médio MAD de cada método optando pelo resultado de menor valor para a decisão de qual técnica de cálculo será a mais assertiva RESULTADOS E DISCUSSÕES Primeiramente aplicouse o método de Média Móvel com bases 2 3 4 e 5 com o resultado conforme visto na Tabela 2 Tabela 2 Resultados Média Móvel Fonte elaborado pelos autores 2022 Agora por meio da suavização exponencial simples utilizando a ferramenta Solver do Software Excel para a obtenção do melhor valor de alpha ɑ objetivase minimizar o Erro Absoluto Médio obtendo o resultado demonstrado na Tabela 3 Tabela 3 Resultado Suavização Exponencial Simples Fonte elaborado pelos autores 2022 Em síntese temos como resultado o valor do Erro Absoluto Médio de cada base do método de Média Móvel e da Suavização Exponencial Simples como indicado na Tabela 4 Tabela 4 Resultados do Erro Absoluto Médio Fonte elaborado pelos autores 2022 Portanto de acordo com a Tabela 4 constatase que para o cálculo de previsão de demanda o melhor método a ser utilizado é o de Suavização Exponencial Simples já que este resultou em um Erro Absoluto Médio MAD de 157247 CONCLUSÃO O estudo cumpre seu objetivo ao realizar a comparação entre os resultados adquiridos através do método de Média Móvel e Suavização Exponencial Simples Como resultado observase que o modelo de Suavização Exponencial Simples obteve resultados de previsão mais viáveis já que apresentou um Erro Absoluto Médio MAD 28 menor do que o método de Média Móvel É importante ressaltar que o presente trabalho possui como objetivo comparar dois métodos de previsão de demanda para casos que não apresentam tendência e sazonalidade Para fins de aplicação das previsões com objetivo de escolher o melhor método para a utilização da empresa recomendase também o estudo e a análise do método de Média Móvel Ponderada assim como a atualização periódica dos relatórios feitos REFERÊNCIAS ALMEIDA Felipe Baisso de CESAR Henrique Peres Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma indústria do setor alimentício 2018 54 f Trabalho de Conclusão de Curso Graduação em Engenharia de Produção Universidade Federal de Uberlândia Ituiutaba 2018 BALLOU R H 2001 Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos Planejamento Organização e Logística Empresarial 4 ed Porto Alegre Bookman DOCOL Monocomando para cozinha Doc preto Disponível em httpswwwdocolcombr00695757monocomandoparacozinhadocpretop987630 Acesso em 10 fev 2022 GODINHO M F FERNANDES F C 2010 Planejamento e controle da produção dos fundamentos ao essencial São Paulo Atlas GOODWIN P Integrating management judgment and statistical methods to improve shortterm forecasts Omega v 30 n 2 p127135 2002 LEITE Bárbara Cristina Carvalho Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma empresa de sucata localizada em MaracanaúCE 2019 23 f TCC Graduação Curso de Ciência e Tecnologia Universidade Federal Rural do SemiÁrido 2019 LUSTOSA Leonardo et al Planejamento e Controle da Produção Rio de Janeiro Elsevier Ltda 2008 MAKRIDAKIS S WHEELWRIGHT S HYNDMAN R 1998 Methods and Applications 3 ed New York John Wiley Sons MARTINS P G LAUGENI F P Administração da Produção 2ed São Paulo Saraiva 2005 MOREIRA Daniel Augusto Administração da Produção e Operações 2edrev e ampl São Paulo Cengage Learning 2009 ISBN 9788522105878 PELLEGRINI F R Metodologia para implementação de sistemas de previsão de demanda Dissertação Mestrado em Engenharia de Produção Departamento de Engenharia de Produção e Transportes Universidade Federal do Rio Grande do Sul Porto Alegre 2000 RUSSOMANO Victor Henrique PCP planejamento e controle da produção 6 ed rev São Paulo Pioneira 2000 SIPPER D 1997 Production Planning Control and Integration New York Mc Graw Hill SOUZA Wiliam Santos et al APLICAÇÃO DE MÉTODO DE PREVISÃO DE DEMANDA UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE SISTEMAS DE AQUECIMENTO DE ÁGUA In IX SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DE SERGIPE 9 2017 Sergipe Anais Sergipe Simprod 2017 p 94104 STEVENSON W J 2007 Production operations management 5 ed São Paulo Atlas TUBINO D F 2007 Manual de planejamento e controle da produção 2 ed São Paulo Atlas TUBINO D F 2009 Manual de planejamento e controle da produção 2 ed São Paulo Atlas