Previsão de demanda: aplicação do modelo ARIMA em uma empresa revendedora de combustível

informações de prováveis vendas futuras dos produtos e serviços. A previsão de vendas é
importante para realizar reposição dos materiais na quantidade certa e momento correto, além
de programar adequadamente as demais atividades necessárias ao processo.
Conforme Ballou (2001), é possível utilizar as previsões para decisões a curto, médio
e longo prazo. Tubino (2008) completa que, previsões em curto prazo são decisões
operacionais, em médio prazo decisões táticas e de longo prazo são decisões estratégicas.
De acordo com Tubino (2008), um modelo de previsão pode ser dividido em cinco
etapas, vide Figura 1.
Objetivo do
Modelo
Coleta e
Análise
dos Dados
Figura 1 – Etapas do modelo de previsão da demanda. Fonte: Adaptado de Tubino (2008).
A primeira etapa constitui-se da definição do objetivo de se realizar a previsão. Na
segunda etapa, com o objetivo definido, é necessário a coleta dos dados e identificar quais as
técnicas de previsão que melhor ajustam ao caso estudado. Na terceira etapa, faz-se necessário
escolher e aplicar as técnicas mais apropriadas. Ao escolher determinado modelo, é
importante avaliar uma série de fatores, principalmente custo e acuracidade. Na etapa
seguinte, parte-se para a obtenção das previsões de demanda. Por fim, na quinta etapa, à
medida que a demanda real alcança os períodos previstos, deve haver um acompanhamento da
extensão do erro entre os mesmos, com o objetivo de verificar se a técnica e os parâmetros
empregados ainda permanecem válidos (TUBINO, 2008).
De acordo com Carvalho e Vieira (2010), os métodos de previsão podem ser
qualitativos ou quantitativos. Segundo Slack, Chambers e Johnston (2009), os métodos
qualitativos abrangem a percepção e julgamento de profissionais experientes, a partir de
opiniões sobre a demanda futura do produto/serviço considerado. Enquanto para projetar a
demanda através dos métodos quantitativos utilizam-se modelos matemáticos e estatísticos.
Os métodos quantitativos podem-se classificar em causais, quando considera que a variável a
ter sua previsão realizada é influenciada por outros fatores que podem ser modelados e
permanecerá constante no futuro a relação entre eles e em séries temporais, que utilizam
dados históricos para prever a demanda.
Seleção da
Técnica
de Previsão
Obtenção das
Previsões
Monitoramento
do Modelo
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