Planejamento estratégico de materiais : uma aplicação dos métodos automáticos de previsão de séries temporais

Abstract

Resumo: No cenário econômico atual, o mercado consumidor tem exigido produtos com maior qualidade e com prazos de fornecimento cada vez menores. Nas indústrias, uma das grandes dificuldades para os responsáveis pelas linhas de produção é o gerenciamento adequado dos níveis dos estoques dos produtos. Assim, um problema é o dimensionamento dinâmico desses estoques, sabendo-se que cada produto é composto por muitos itens. Procura-se uma forma de proporcionar ao cliente uma pronta entrega ou, pelo menos, não comprometer prazos acordados com os clientes e, muito menos, não causar interrupções na produção por falta de materiais (diversos itens componentes). Uma restrição de suma importância, dentro do competitivo mercado, é o custo de se manter em estoque produtos por períodos de tempo desnecessários. Para tomar decisões com antecedência, os responsáveis necessitam de previsões confiáveis que podem ser obtidas pelos métodos de previsão para séries temporais. O estudo aborda os métodos conhecidos como automáticos. Dentre os métodos automáticos, foram utilizados os modelos de Alisamento Exponencial Simples, Alisamento Exponencial Linear de Brown e Alisamento Exponencial Sazonal de Holt-Winters. Modelos que se ajustam a comportamentos diferentes e que levam em consideração as componentes de tendência, sazonalidade e aleatoriedade. Propõe-se uma metodologia que, apoiada em programa computacional e no histórico da demanda de vendas e utilizando as metodologias citadas, será capaz de prever, para o período solicitado, a demanda de um determinado produto, bem como dos itens que o compõem. Esta metodologia pretende fornecer informações para um planejamento adequado da produção, bem como um gerenciamento ótimo de estoques. Operacionalmente, produzirá relatórios direcionados aos administradores da produção e de materiais da planta industrial, informando as quantidades dos vários produtos em estoque, sua demanda futura e as necessidades de componentes para a produção prevista a fim de se manter o nível ótimo de estoque

Abstract: In the current economic scenery, the buyer’s market has demanded products with more quality and supplying terms shorter and shorter. In industries, one of the great difficulties for the persons in charge of production lines is the appropriate management conceming the leveis of product stocks. Within this realm, a problem is the dynamic sizing of these stocks, with the knowledge that each product is composed by many items. It becomes neeessary to find out a way to provide the customer a prompt delivery or, at least, not to jeopardize terms agreed on with the customers and, much less, not to cause interruptions in the production due to lack of materiais (the diverse component items). A restriction of utmost importance, inside of the competitive market, is the cost to keep products in stock for unnecessary periods of time. In order to make decisions in advance, the responsible ones need trastworthy forecasts that can be obtained by the methods of forecasting for time series. This study approaches the methods known as automatic. Among them, the models used were of Simple Exponential Smoothing, Brown’s Linear Exponential Smoothing and Holt-Winters’s Seasonal Exponential Smoothing. Models that adjust to different behaviors and that take into account the trend components, seasonality and randomness. In this sense, it is proposed a methodology that, based on a Computer program and on the description of sales demand and using the above mentioned methodologies, will be able to forecast, for a requested period, the demand of both a given product as well as the items that compose it. This methodology intends to offer information for an appropriate production planning and an excellent stock management, as well. Operatíonally, it will produce reports directed to the adininistrators of production and materiais of an industrial plant, informing the quantity of the several products in stock, its potential demand and the necessities of components for the forecast production in order to keep an excellent levei of stock