Este capítulo tem por objetivo descrever a metodologia utilizada para a aplicação dos modelos para previsão de demanda no estudo de caso.
Para explicar a metodologia neste projeto, é apresentado a seguir um fluxograma Figura 3 com as atividades que foram executadas.
Figura 3 – Fluxograma representativo da metodologia a ser aplicada no projeto
Autoria própria4
Ainda neste capítulo, cada uma destas atividades será definida e explanada, justificando então a escolha desta metodologia. Por fim, os resultados esperados do projeto serão definidos.
3.1 DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA
A realização deste projeto se iniciou com duas frentes de trabalho em paralelo: obtenção dos dados históricos, análise e testes da demanda do digestor; e, obtenção dos tempos e frequência de parada dos equipamentos para manutenção, que influenciam na produção do cavaco para a formação do estoque.
Para tanto, os dados do modelo e a própria construção do modelo se deu através do software Excel®, devido a facilidade de acesso a este programa, alto grau de conhecimento dos autores e extenso número de equações, fórmulas e
solver.
Nos parágrafos a seguir, estão as descrições das atividades que foram abordadas no trabalho.
OBTENÇÃO DOS DADOS HISTÓRICOS
Um dos trabalhos iniciais foi a obtenção dos dados históricos da demanda do digestor, junto à empresa. Os mesmos têm como unidade toneladas secas ao ar por dia (ADt/d), comumente utilizada pela indústria.
ANÁLISE DOS DADOS HISTÓRICOS
A análise dos dados históricos teve como objetivo o estudo da curva de demanda. Para tanto, fez-se necessário entender as variações da demanda, bem como seus possíveis motivos. Em posse destes dados, foi factível trata-los através do processo de dessazonalização, foi realizado por meio de uma média ponderada envolvendo a demanda do período e as duas demandas anteriores e posteriores ao mesmo, garantindo que a demanda do período e a imediatamente precedente e subsequente deste tivessem o dobro do peso (CHOPRA e MEINDL, 2004). Com isto, retirou-se as flutuações da série histórica, o que permitiu determinar o nível e a tendência do período de forma mais acurada.
TESTE DOS MODELOS DE PREVISÃO COM OS DADOS HISTÓRICOS Para a determinação de qual método seria mais efetivo nesta série temporal, os dados históricos foram utilizados a fim de verificar qual seria o erro atribuído. Os testes envolveram os modelos de previsão temporais: média móvel, suavização
exponencial simples, modelo de Holt com tendência aditiva e multiplicativa, com ou sem amortecimento, e modelo de Holt-Winters com tendência aditiva e sazonalidade multiplicativa. O resultado deste teste foi a previsão para dois períodos (dias) subsequentes e o desvio padrão das previsões. Para comparação destes testes, foi calculada a previsão ingênua, que é quando se assume que a previsão da demanda do período será igual a demanda do período anterior.
A fim de verificar se o método foi eficaz, realizou-se uma simulação dentro da própria série histórica, utilizando 90% dos dados para prever os próximos 10%.
Foram abordados o erro, o erro absoluto, o desvio absoluto médio, o erro percentual e o erro absoluto médio percentual, bem como a razão de viés em cada um dos métodos e períodos.
A definição do melhor método se deu a partir do menor erro absoluto médio percentual da previsão do período seguinte, garantindo uma razão de viés aceitável, segundo explicado no capítulo 2.
OBTENÇÃO DOS TEMPOS E FREQUÊNCIA DA MANUTENÇÃO DOS EQUIPAMENTOS
A obtenção destes dados se deu junto à empresa, e levou em conta as principais manutenções que são realizadas nos picadores e na peneira, o tempo médio de parada, bem como a frequência destas.
DEFINIÇÃO DA QUANTIDADE MÍNIMA DE ESTOQUE
Foi estabelecido uma quantidade mínima de matéria-prima em estoque para garantir que o mesmo seja suficientemente grande para não necessitar abaixar a produção durante uma manutenção, considerando um período de baixa demanda e previsão com baixa taxa de crescimento, levando em conta também o erro associado.
CONCLUSÃO DA VIABILIDADE
Concluiu-se a efetividade e a eficiência das previsões a partir dos erros encontrados e foi determinado se a utilização do modelo em questão trará benefícios para a empresa.
3.2 JUSTIFICATIVA DA METODOLOGIA
Uma vez que as variáveis inerentes ao processo que ocorre no digestor são de uma natureza que não permite uma definição exata, e por tanto de difícil previsão, a escolha dos dados históricos como base para a previsão da demanda ofereceu uma solução viável, além de que este método é comumente utilizado quando a demanda histórica possui grande influência na previsão futura (CHOPRA e MEINDL, 2004).
Com os tempos e frequência de parada dos equipamentos anteriores ao estoque, o erro próprio do modelo de suavização já definido e com a demanda média no período analisado, torna possível a definição de uma quantidade mínima de cavacos em estoque, para que a alimentação do digestor não seja interrompida.
A partir da aplicação dos modelos no Excel, foi possível o teste da previsão e a avaliação da sua eficiência e efetividade, concluindo assim a viabilidade do mesmo.
3.3 PRODUTOS DO PROJETO
Ao final deste projeto, era pretendido obter conhecimento nos métodos de previsão de demanda, definindo o método com maior acurácia para demanda de cavacos de madeira em um digestor. Além disto, ter em mãos uma ferramenta de previsão de demanda testada e avaliada. Esta avaliação, deveria conter a eficiência da previsão, a viabilidade do uso desta ferramenta, além dos benefícios gerados pela mesma.