Previsão de Demanda Modelo ARIMA

1. Aluno: José Claudio de Souza
Orientadora: Ma. Danielle Mayumi Campos Tamaki
Engenharia de Produção
09/11/2017
PREVISÃO DE DEMANDA: APLICAÇÃO
DO MODELO ARIMA EM UMA
INDÚSTRIA DE TRANSFORMADORES
ELÉTRICOS

2. Sumário
PREVISÃO DE DEMANDA: APLICAÇÃO DO MODELO ARIMA EM UMA INDÚSTRIA DE TRANSFORMADORES ELÉTRICOS
1. Objetivos
2. Justificativas
3. Fundamentação Teórica
4. Aplicação do modelo ARIMA em uma indústria de
Transformadores Elétricos.
5. Material e Métodos
6. Conclusões e Recomendações para Futuras Pesquisas
7. Referências Bibliográficas
2

3. Objetivo Geral
Analisar o histórico de demanda
produtiva para 4 linhas de produtos nos
anos de 2009 a 2016, e prever com
acuracidade superior a 90%, utilizando
o método ARIMA, o plano de produção
para o 1º semestre de 2017.
1- Objetivos
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4. a) Implementar melhorias no departamento de
PCP através da previsibilidade de demanda em
um horizonte superior a 180 dias.
b) Fornecer ferramenta para a gerência de
produção para apoio à tomadas de decisões
relacionadas a cronograma de férias,
contrações, demissões ou remanejamento de
pessoal.
1.1- Objetivos Específicos e resultados esperados:
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5. 2- Justificativa
 Segundo Gaither e Frazier (2001), é imperativo que as empresas
tenham abordagens eficazes para prever sua demanda, e que a
previsão seja parte integrante do planejamento dos negócios e tomada de
decisão.
 Para Kirchner (2006) a competência das empresas em prever e
gerenciar a demanda proporciona às áreas operacionais suporte
para tomada de decisões além de assegurar a eficiência do
planejamento de produção.
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6. 3- Fundamentação Teórica
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 Previsão de Demanda
 Métodos de Previsão de Demanda
 Métodos Qualitativos
 Métodos Quantitativos
 Modelos de Box-Jenkins (ARIMA)

7. 3- Modelos de Box-Jenkins (ARIMA)
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Werner e Ribeiro (2003) classificam o método ARIMA, como um modelo
matemático que visa captar o comportamento da correlação seriada ou auto correlação
entre os valores da série temporal, e com base nesse comportamento realizar previsões
futuras.
Representação Gráfica de uma Série Temporal
Fonte: Adaptado de Lustosa (2008)

8. 4- Estudo de Caso
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9. 5- Metodologia
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10. 5.1- Previsão
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11. 5.2 -Análise Cliente Delta
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12. 5.3- Previsão Produto AP-E
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13. 6- Apresentação, Análise e Discussão dos Dados
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14. PREVISÃO DE DEMANDA: APLICAÇÃO DO MODELO ARIMA EM UMA INDÚSTRIA DE TRANSFORMADORES ELÉTRICOS 14
6- Apresentação, Análise e Discussão dos Dados

15. PREVISÃO DE DEMANDA: APLICAÇÃO DO MODELO ARIMA EM UMA INDÚSTRIA DE TRANSFORMADORES ELÉTRICOS 15
PRODUTO AC-I
6,15
Período jan/17 fev/17 mar/17 abr/17 mai/17 jun/17
PRODUTO AC-I 434 487 514 527 531 530
HO RAS NECESSÁRIAS PARA
FABRICAÇÃO 2670 2992 3160 3239 3266 3263
PRODUTO AC-E 208 210 211 212 213 213
HO RAS NECESSÁRIAS PARA
FABRICAÇÃO 2355 2377 2391 2400 2406 2410
PRODUTO AP-I 180 201 199 191 195 178
HO RAS NECESSÁRIAS PARA
FABRICAÇÃO 1224 1369 1356 1299 1326 1213
PRODUTO AP-E 137 173 196 210 219 224
HO RAS NECESSÁRIAS PARA
FABRICAÇÃO 1129 1431 1618 1735 1808 1853
TO TAL DE HO RAS PREVISTAS 7378 8169 8525 8673 8806 8738
NECESSIDADE M.O 49 55 57 58 59 58
11,32 6,80 8,26
TEMPO MÉDIO FABRICAÇÃO (HORAS)
ANÁLISE NECESSIDADE M.O FABRICA 2 - EMPRESA ALPHA
PRODUTO AP-E
PRODUTO AP-I
PRODUTO AC-E
6- Apresentação, Análise e Discussão dos Dados

16. 7- CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES PARA
FUTURAS PESQUISAS
PREVISÃO DE DEMANDA: APLICAÇÃO DO MODELO ARIMA EM UMA INDÚSTRIA DE TRANSFORMADORES ELÉTRICOS 16
A realização deste trabalho permite afirmar que a utilização de previsões baseadas em
metodologias matemáticas e estatísticas, podem facilitar e apoiar o processo de tomada
de decisão. E que o método ARIMA possibilita a realização de previsões, constituindo
uma importante ferramenta de apoio ao processo gerencial.
Para realização de trabalhos futuros, sugere-se a integração dos modelos de Box &
Jenkins à modelos econométricos, e o monitoramento da equipe de vendas sobre
possíveis pedidos caracterizados como “pedidos extraordinários”, como ocorrido com a
cliente Delta. Essas sugestões têm como objetivo incrementar melhorias na acuracidade
das previsões e prever possíveis variações econômicas ou de mercado, facilitando
dessa forma os processos decisórios.

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Referências Bibliográficas
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BACCI, L. A. Combinação De Métodos De Séries Temporais Para Previsão Da Demanda De
Café No Brasil. 145 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção). Programa de Pós-
Graduação em Engenharia de Produção: Universidade Federal de Itajubá, Itajubá-MG,2007.
BRITO, T. G.; SANTOS, T.P.; SOUZA, F.F. Utilização do Método Box- Jenkins (ARIMA) na
Previsão Da Rugosidade. E-Locução-Revista Científica da FAEX, Edição Nº5, Ano 3, 2014.
CORRÊA, H. L. GIANESI, I. G. N. CAON, M. Planejamento, Programação e Controle da
Produção. São Paulo: Editora Atlas, 2010.
CAVALHEIRO, D. Método de Previsão de Demanda Aplicada ao Planejamento da Produção
de Indústrias de Alimentos. 137 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Mecânica).
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica: Universidade Federal de Santa
Catarina, Florianópolis-SC,2003.

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Referências Bibliográficas
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FAVA, V. L. Metodologia de Box&Jenkins para modelos univariados. In: VASCONCELLOS,
M. A. S.; ALVES, D. Manual de econometria: nível intermediário. São Paulo: Editora Atlas,
2000.
FRANCISCHINI, P.G.; GURGEL, F. A.; Administração de Materiais e do Patrimônio; São
Paulo; Pioneira Thompson; 2004.
GAITHER, N.; FRAIZER, G. Administração da Produção e Operações. 8. ed. São Paulo:
Pioneira, 2001.
HILL, T. Manufacturing strategy: text and cases, 2ª ed., Irwin, Boston, MA, 1994.
JACOBS, W.; COSTA, M.; Uma Referência para a Construção de Modelos ARIMA para
Previsão de Demanda com Base na Metodologia de Box&Jenkins. In: XXXI ENCONTRO
NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO – Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de
outubro de 2011.

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