Autor: Armin Koenig
Título: Previsão de Demanda em Séries Temporais Intermitentes Mediante a Utilização do Método de Croston
Resumo: A suavização exponencial tem sido um método clássico empregado na previsão de demanda e fornece bons resultados quando a série temporal é cheia, isto é, há ocorrência de demanda em todos os períodos. Mas quando a série apresenta comportamento intermitente, as demandas nulas (zeros) afetam o desempenho do método da suavização exponencial. Neste cenário, o método de Croston, desenvolvido em 1972, responde de forma mais assertiva. Vários estudos sucederam o trabalho pioneiro apresentado por Croston, focando na busca das menores discrepâncias entre o previsto e o observado. O objetivo central deste trabalho é aplicar o Método de Croston em séries temporais intermitentes e observar os possíveis ganhos, frente a outros métodos, oriundos da previsão de demanda. Nos objetivos específicos busca-se: a)investigar a formulação do Método de Croston; b) investigar métodos alternativos que surgiram a partir do método original proposto por Croston; c) confrontar estes métodos, próprios para demanda intermitente, com métodos tradicionais de previsão de demanda; d)utilizar ferramentas acessíveis de previsão, com vistas à aplicação em pequenas empresas. São apresentadas e utilizadas medidas de discrepância próprias para séries intermitentes e que balizam a escolha de um método de previsão sobre outro. Potenciais ganhos na previsão da demanda foram avaliados A partir destes ganhos, um melhor nível de serviço e consequente nivelamento do estoque mereceram análise. Os resultados obtidos mostram que nem sempre o método de Croston ou suas variantes tem desempenho superior aos demais métodos deprevisão consagrados na literatura, principalmente quando comparados com a suavização exponencial. Isto denota a importância de se testar diversos métodos até se encontrar aquele que melhor responda ao comportamento da série temporal, seja ela intermitente em baixa, média ou alta intensidade.
Título: Utilização de modelos de suavização exponencial para previsão de demanda com gráficos de controle combinados Shewhart-CUSUM
Resumo: O correto dimensionamento de estoques é essencial para a conservação da competitividade empresarial no cenário em que o mercado se encontra atualmente. Tanto para evitar rupturas quanto para impedir que uma grande quantidade de produtos seja mantida em estoques, justifica-se a necessidade de antever a demanda, preparando-se com volumes adequados de estoques, uma vez que estas situações podem incorrer em elevados custos de operação. A modelagem desta demanda, através da análise de séries temporais, utilizando modelos de suavização exponencial que possibilitem gerar previsões da sua distribuição é um dos focos deste trabalho. No entanto, esta modelagem precisa ser acompanhada a fim de que suas previsões não se distanciem dos dados observados a cada período. Este acompanhamento se dá através de gráficos de controle combinados Shewhart-CUSUM, com limites de controle calculados por simulação para esta aplicação específica, sendo este o segundo foco desta dissertação. Esta dissertação mostra a utilização desta ferramenta como alarme para a necessidade de re-estimação do modelo de suavização exponencial bem como da estimação de suas componentes. Mostra-se, também, que esta proposta pode ser utilizada para o dimensionamento de capacidade de produção e para os casos de prestação de serviços, quando não é possível manter estoques daquilo a ser vendido. A metodologia sugerida é aplicada a três estudos de casos: (1) consumo industrial de energia elétrica no estado de Santa Catarina; (2) vendas de cortadores de cantos de gramados; (3) produção de gás pelo Canadá. Ao último deles, aplica-se o modelo de controle de estoques do jornaleiro, como descrito na literatura, tendo como entradas as previsões da distribuição de demanda geradas e como saída um valor ótimo do volume de estoques a ser mantido, segundo o modelo utilizado. Conclui-se que os modelos de suavização exponencial apresentados possuem boa acurácia para aplicação a séries temporais para efetuar a previsão da demanda e que os gráficos de controle combinados Sheshart-CUSUM cumprem o papel de verificar a aderência do modelo estimado aos dados reais.
Autor: Ary de Almeida Soares
Título: O índice de capacidade multivariado como instrumento para avaliação do processo em uma operação de usinagem
Resumo: Esta dissertação apresenta o estudo da capacidade de processo utilizando a abordagem multivariada. Inicialmente é apresentado um resumo dos índices de capacidade univariados Cp, Cpk e Cpm dos quais muitas propriedades, em diversos casos, são estendidas para os índices multivariados. A seguir são apresentados diversos índices de capacidade multivariados sugeridos na literatura. Posteriormente é proposta a utilização do índice de capacidade MCPm definido por Taam, Subbaiah e Liddy (1993). A análise dos componentes deste índice permite avaliar a contribuição da média e da variabilidade no desempenho do processo. Para que este índice possa ser calculado é necessário que o conjunto de dados atenda os requisitos de distribuição normal, não sejam autocorrelacionados e possuam estabilidade estatística. São apresentadas ferramentas estatísticas para a avaliação do atendimento a estes requisitos. Uma planilha de calculo é construída e validada em relação à literatura para calcular o índice de capacidade multivariado. Na seqüência é utilizado o índice proposto, com o auxilio da planilha construída para avaliar a capacidade do processo em uma operação de usinagem. Os resultados obtidos são analisados e propostas dos parâmetros a serem avaliados são apresentados para a melhoria do processo.
Autor: Rodrigo Gabriel de Miranda
Título: Um modelo para a análise da capacidade de processos com ênfase na transformação de dados
Resumo: O estudo da capacidade de processos se tornou uma ferramenta fundamental do controle estatístico da qualidade, tendo como principal objetivo verificar se a média e a variabilidade do processo estão de acordo com o alvo e os limites de especificação de projeto. A verificação permite o ajuste do processo de maneira que se reduzam as chances da fabricação de produtos defeituosos. Esta produção de produtos defeituosos é calculada com a utilização de índices desenvolvidos para medir a capacidade de processos, onde os mais utilizados são p C e pk C . Estes índices são calculados estimando-se a média e o desvio padrão de dados coletados de amostras do processo, portanto não se sabe com certeza o seu valor real. Neste trabalho foram estimados estes índices de capacidade de processo considerando-se o tamanho da amostra e o risco (probabilidade) do índice ser menor ou igual a aquele estabelecido como ideal. Desta forma foi verificado se o processo é realmente capaz, se o tamanho de amostras coletadas é adequado, se são necessárias algumas alterações no processo (ajuste da média ao alvo e redução da variabilidade) e se a capacidade estabelecida como ideal é alcançável. Foram abordados também os casos de não normalidade e autocorrelação nos dados, situações que precisam de um tratamento para que se possam utilizar os índices corretamente. A aplicação da metodologia de análise utilizada foi realizada através de um estudo de caso em uma indústria do setor automotivo.
Autor: Gueibi Peres Souza
Título: Previsão do consumo industrial de energia elétrica no Estado de Santa Catarina: uma aplicação da combinação de previsões entre modelos univariados e de regressão dinâmica
Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal melhorar as previsões de consumo de energia hoje obtidas na empresa Centrais Elétricas Santa Catarina S/A (CELESC), as quais acabam por prejudicar a situação financeira da mesma, por gerarem freqüentes necessidades de se realizarem compras de energia a preço de mercado. Esta situação compromete a eficiente alocação dos recursos disponíveis na empresa, levando inclusive a problemas como, por exemplo, a falta ou excesso de capacidade instalada em determinado trecho ou subestação de distribuição, a elevação das tarifas em situações em que poderia ser evitada, a submissão desnecessária aos riscos do mercado, além da perda de credibilidade da empresa como um todo. Tais problemas podem comprovadamente ser mitigados, utilizando-se a aplicação de métodos e técnicas de previsão presentes neste trabalho. Como por exemplo, os dois métodos que combinaram as previsões geradas a partir dos diversos modelos de regressão dinâmicos construídos e da aplicação de métodos univariados de previsão, os quais foram construídos a partir de informações quantitativas absorvidas durante o curso (métodos, técnicas e equações) e informações qualitativas coletadas na empresa (contribuição intuitiva dos especialistas/funcionários). Os resultados obtidos foram construídos e testados tanto dentro quanto fora da amostra, para que se pudesse ter uma real noção da aderência dos métodos de previsões aos dados de consumo industrial de energia verificado no estado. Também foi construída uma proposta de monitoramento das discrepâncias das previsões geradas por combinação, para que se possa determinar, futuramente, o momento em que tais modelos irão tornarem-se obsoletos. A acurácia dos resultados atingidos reflete a real possibilidade de utilização prática do método proposto para tomada de decisões estratégicas, por qualquer pessoa ou empresa que atue no setor.
Autor: Custodio da Cunha Alves
Título: Gráficos de Controle CUSUM: um enfoque dinâmico para a análise estatística de processos
Resumo: O monitoramento efetivo das características da qualidade de um processo de produção depende freqüentemente de ferramentas estatísticas para a detecção, identificação e análise das causas significantes responsáveis por variações que afetam o comportamento do processo de maneira imprevisível. Os gráficos de controle CUSUM, baseados em somas acumuladas, são ferramentas estatísticas utilizadas com sucesso no monitoramento do desempenho de diferentes processos industriais. Estes gráficos podem complementar ou substituir com vantagens os tradicionais gráficos de Shewhart, podendo permitir, em função do caso em análise, a obtenção de uma solução mais precisa, a um custo e prazos menores que os requeridos pelas metodologias tradicionais. Neste trabalho, um comparativo do desempenho dos gráficos de Shewhart e CUSUM é realizado a partir de um estudo de caso realizado em uma indústria de artefatos de borracha, no qual se utilizam dados reais de dois processos industriais: um processo com observações amostrais e o outro com observações individuais. O objetivo deste estudo é investigar a sensibilidade existente entre estes gráficos quanto a utilização de cada um deles para detectar pequenas e permanentes mudanças na média do processo na ordem de até 1,5 desvio padrão. Os resultados obtidos deste estudo de caso indicaram ser preferível o uso de gráficos CUSUM ao uso de gráficos Shewhart para monitorar as pequenas variações na média da característica da qualidade de ambos os processos estudados.
Autor: Claudia Corrêa de Moraes Barbiero
Título: Séries temporais: um estudo de previsão para a receita operacional da ECT – Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos
Resumo: O objetivo deste estudo foi identificar um modelo de previsão para a Receita Operacional da Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos # ECT como ferramenta auxiliar ao planejamento de suas ações. Por ser a Receita Operacional base para os cálculos orçamentários desta empresa, é de interesse conhecer o desempenho futuro desta receita em específico.Para tanto, utilizou-se a Metodologia estatística para séries temporais, mais especificamente os métodos Box-Jenkins e Regressão com erros ARMA. Os dados trabalhados foram fornecidos pela ECT por meio de sua Diretoria Comercial # DICOM e Assessoria de Planejamento – APLAN, e se referem aos valores mensais da Receita Operacional, subdivididos pelos serviços que a compõe, durante o período de 1996 a 2001. A Receita Operacional foi descrita por meio de suas variáveis geradoras e de seus comportamentos ao longo do período estudado. Para realizar as análises, fez-se uso dos aplicativos computacionais SAS, Statistica e Excel. Vários modelos de previsão foram avaliados, resultando dois modelos de previsão, um univariado # modelo SARIMA e outro múltiplo # modelo Regressão com erros ARMA.
Autor: Rosely Antunes de Souza
Título: Análise da qualidade do processo de envase de azeitonas verdes através de algumas ferramentas do controle estatístico de processo
Resumo: A presente dissertação tem como objetivo avaliar a qualidade do processo de envase de azeitonas verdes, através das ferramentas do Controle Estatístico de Processos, na Indústria de Alimentos Zaeli. O estudo baseia-se no Controle Estatístico da Qualidade, já que tais ferramentas podem proporcionar aos gestores do processo produtivo a manutenção e melhoria dos níveis de qualidade, bem como o controle e garantia de suas especificações, visando à satisfação do consumidor e à lucratividade da empresa. Para tanto, se buscou revisar os conceitos relacionados ao controle de qualidade e suas ferramentas estatísticas e também os conceitos relacionados ao produto, descrevendo-se posteriormente o processo produtivo de envase de azeitonas, da empresa estudada. Identificam-se os característicos a serem monitorados, a porcentagem de itens defeituosos, retirados na inspeção final do processo, o custo das perdas, detecta-se os fatores das causas que afetam o bom funcionamento do processo, e verifica-se se estão dentro das especificações nas variáveis em estudo. Nesses procedimentos são aplicadas várias técnicas estatísticas como: Diagrama de Pareto, Diagrama de Causa e Efeito, Gráficos de Controle, Histogramas e Capacidade de Processos. Os resultados mostraram uma porcentagem de 3,8% de defeituosos e as variáveis estudadas não atendem às especificações, demonstrando processo incapaz, necessitando-se que seja realizado um acompanhamento sistemático, pois existem algumas falhas no processo que, se controladas, poderia não só melhorar a lucratividade da empresa como também a qualidade do produto.
Autor: Valentina de Loudes Milani de Paula Soares
Título: Aplicação e implantação do controle estatístico de processo em pintura industrial
Resumo: Este trabalho teve por objetivo a aplicação das Ferramentas do Controle Estatístico num determinado setor de uma indústria de Transformadores, situada no Noroeste do Paraná. Através da explanação de seus conceitos, características e operacionalidade, procurou-se oferecer uma melhoria sensível nos níveis de qualidade desse setor, com o objetivo de reduzir custos de produção. Para a aplicação do modelo, foi selecionado o setor de pintura industrial dos transformadores, com ênfase para uma das características do processo de pintura industrial – espessura da camada de tinta. Num primeiro passo foram revisados os conceitos relacionados com o setor da pintura industrial, viabilizando a aplicação do modelo proposto à realidade do setor. Numa segunda fase foram elaboradas planilhas de coleta de dados. Os dados foram coletados levando em consideração, as seqüências que constituem o processo da aplicação da tinta (demãos de pintura). Da análise dos dados coletados resultaram vários planos de ação de melhoria do processo que culminaram, em alguns casos com o controle estatístico do mesmo. Para a fase final de interpretação dos dados foram aplicadas os Gráficos de Controle X e AM, nas diversas partes do transformador. Para as situações nas quais foi obtido o controle estatístico do processo, estabeleceram-se os limites de controle que permitirão monitorar daqui para frente tais processos, bem como calcular os seus índices de capacidade. Para os casos onde a análise, entretanto, diagnosticou a permanência do processo fora de controle, se fará necessário dar continuidade ao estudo das causas da variabilidade do mesmo. Para tanto no final do presente trabalho são apresentadas algumas sugestões que ajudarão a encontrar as causas prováveis dessa variabilidade.
Autor: Gaspar Antonio de Oliveira
Título: Método estatístico no auxílio à previsão de nevoeiro para o Aeródromo de Guarulhos
Resumo: Na área da proteção ao vôo, a presença de nevoeiro ainda tem sido um óbice para as operações de pouso e decolagem de aeronaves. A previsão de ocorrência de nevoeiro é importante para o planejamento de vôo e para as operações diárias de qualquer serviço de proteção ao vôo. Este trabalho tem como principal objetivo selecionar, estudar e definir um método estatístico auxiliar para prever a ameaça de nevoeiro de radiação, no Aeródromo de Guarulhos, entre o período de Maio a Agosto. O estudo baseia-se no emprego de Regressão Linear Múltipla, correlacionando a visibilidade com outros parâmetros meteorológicos e o Índice de Estabilidade de Nevoeiro (FSI – Fog Stability Index) usado em centros meteorológicos dos Estados Unidos, Hungria e Itália. O modelo de regressão linear múltipla baseia-se no Método dos Mínimos Quadrados. A função de regressão amostral escolhida, mediante teste de hipótese para a existência de regressão linear múltipla, quando aplicada em quatro meses de observações meteorológicas do Aeródromo de Guarulhos, surtiu ótimo resultado em termos de previsão da visibilidade horizontal da pista, perfazendo um total de 80% de acertos.
Autor: Eder Daniel Corvalão
Título: Previsão da arrecadação do Imposto Sobre Circulação de Mercadorias e Serviços em Santa Catarina: aplicação da abordagem geral para específico em modelos dinâmicos
Resumo: A presente dissertação tem como objetivo central verificar a possibilidade de melhorar as previsões mensais do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) a ser arrecadado pelo Estado de Santa Catarina. Para tanto, será utilizado um modelo de regressão dinâmica baseando-se nos conceitos de co-integração e modelos de correção de erros. Emprega-se a abordagem geral para específico sugerida pela London School of Economics (LSE). Foram analisadas diversas séries de dados e selecionadas para o modelo final: o faturamento da indústria, consumo de energia elétrica e consultas ao serviço de proteção ao crediário (SPC). No processo de escolha das variáveis, foram utilizados testes de causalidade de Granger e análise das equações de longo prazo. Os resultados obtidos, tanto para previsões dentro da amostra quanto fora do período amostral foram muito satisfatórios, indicando que o uso deste modelo pelo setor financeiro da Secretaria Estadual da Fazenda fornecerá valores mais adequados para o processo de tomada de decisão e melhoria no planejamento orçamentário.
Autor: Andrea Cristina Konrath
Título: Decomposição da estatística do gráfico de controle multivariado t² de Hotelling por meio de um algoritmo computacional
Resumo: Este trabalho tem como objetivo apresentar a decomposição da estatística T2 de Hotelling, através de um algoritmo computacional, para auxiliar na detecção das variáveis significativas no momento em que as características de qualidade do processo monitoradas saem fora dos limites de controle em processos multivariados. O método de decomposição utilizado é de Mason, Tracy &Young (1995), que sugere que a estatística seja dividida em componentes independentes, cada um refletindo a contribuição de uma variável individual. Os resultados apresentam-se satisfatórios ao objetivo proposto, e a descrição do referido método é apresentada passo a passo, sendo o algoritmo computacional testado com um banco de dados retirado da literatura (Mitra, 1993), bem como a geração de dados aleatoriamente.
Autor: Ricardo Dantas Lopes
Título: Previsão de Autopeças: Um estudo de caso em uma concessionária de veículos
Resumo: Este trabalho tem por objetivo determinar o modelo quantitativo de previsão de demanda com maior grau de acuracidade para se efetuar previsões de vendas de autopeças. Outrossim, propõe a utilização de um método de avaliação e monitoramento dos modelos selecionados através da análise dos erros de previsão. A determinação de métodos preditivos com maior grau de precisão, constitui-se em etapa fundamental do processo de gerenciamento de estoques. Se a previsão apresentar uma baixa acuracidade pode-se gerar excesso ou falta de estoques. Para se alcançar o objetivo proposto buscou-se, em primeiro lugar, o estudo dos principais aspectos teóricos relacionados ao processo de gestão de estoques e aos métodos de previsão de demanda. Posteriormente, segue o processo de seleção dos modelos com maior grau de precisão. O processo de seleção supracitado analisou 13 modelos preditivos, ou seja, 9 exponenciais e 4 baseados nas médias móveis. Por fim, adota-se um sistema de monitoramento dos modelos preditivos. Os resultados obtidos, mediante a utilização da metodologia proposta, mostraram que os modelos exponenciais, em relação às séries temporais analisadas, possuem maior grau de acuracidade que os baseados nas médias móveis.
Autor: Luciana Santos Costa Vieira da Silva
Título: Aplicação do controle estatístico de processos na indústria de laticínios Lactoplasa: um estudo de caso
Resumo: O objetivo desse trabalho é realizar uma aplicação utilizando-se da ferramenta do Controle Estatístico de Processos (CEP) na indústria de laticínios Lactoplasa, situada no Planalto Serrano, na cidade de Lages em Santa Catarina. Tal ferramenta pode proporcionar, aos gestores do processo produtivo, a manutenção e melhoria nos níveis de qualidade dos produtos fabricados, refletindo na redução dos custos de produção. Para tanto, buscou-se revisar os conceitos relacionados tanto ao setor alimentício, como também à ferramenta utilizada, descrevendo-se posteriormente o processo produtivo da empresa estudada e aplicando-se, numa fase posterior, as cartas de Shewhart e CUSUM nos pontos selecionados. Os resultados obtidos a partir da metodologia adotada mostrou que o processo avaliado encontra-se fora de controle, necessitando que seja realizado um acompanhamento sistemático, com o objetivo de melhorar a qualidade dos produtos processados. Abordou-se também, a necessidade das empresas do setor avaliado buscarem a implantação do sistema ISO-9000, obtendo-se, a partir daí, maior credibilidade junto aos mercados nacional e internacional. Propõe-se, ainda, uma adaptação das Normas às indústrias de laticínios, direcionando-as sob a ótica do cumprimento das leis vigentes.
Autor: Tânia Martins Lapa
Título: Modelagem dinâmica para previsão da demanda de automóveis no Brasil
Resumo: Determinação de um modelo econométrico que seja consistente e representativo para a previsão da demanda brasileira de automóveis, através da aplicação da técnica de modelagem dinâmica, com o uso de séries temporais de dados mensais. Na prática, a indústria automobilística brasileira poderá fazer uso do modelo em suas previsões; na teoria, a metodologia aqui aplicada terá sua eficácia avaliada para a mercadoria em questão. Especificamente, objetiva a seleção das séries históricas exógenas; a indução da estacionariedade nas variáveis; o teste da cointegração entre as séries; a modelagem da demanda de automóveis no mercado brasileiro com análise dinâmica; os testes sobre o modelo apurado e seus resíduos; e a análise da coerência dos resultados. Como resultado, propõe não só um modelo dinâmico para a previsão da demanda de automóveis no mercado brasileiro no curto prazo, como também, um modelo dinâmico para previsão da produção e outro para previsão do preço desses automóveis.