SUAVIZAÇÃO EXPONENCIAL: MÉTODO E EXEMPLO - DUDAS - 2024

A suavização exponencial é uma forma de prever a demanda de um artigo para um determinado período. Este método estima que a demanda será igual à média do consumo histórico em um determinado período, dando maior peso ou peso aos valores que estão mais próximos no tempo. Além disso, para as seguintes previsões, leve em consideração o erro existente na previsão atual.

A previsão de demanda é o método de projetar a demanda do cliente por um produto ou serviço. Este processo é contínuo, onde os gerentes usam dados históricos para calcular o que eles esperam que seja a demanda de vendas de um bem ou serviço.

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As informações do passado da empresa são usadas adicionando-as aos dados econômicos de mercado para ver se as vendas aumentarão ou diminuirão.

Os resultados da previsão de demanda são utilizados para definir metas para o departamento de vendas, procurando ficar em linha com os objetivos da empresa.

Método de suavização exponencial

A suavização é um processo estatístico muito comum. Os dados suavizados são freqüentemente encontrados em várias formas da vida cotidiana. Cada vez que uma média é usada para descrever algo, um número suavizado está sendo usado.

Suponha que o inverno mais quente já registrado tenha ocorrido este ano. Para quantificar isso, começamos com os dados diários de temperatura definidos para o período de inverno de cada ano histórico registrado.

Isso gera uma série de números com grandes “saltos”. Você precisa de um número que elimine todos esses saltos dos dados para facilitar a comparação de um inverno com outro.

A eliminação do salto nos dados é chamada de suavização. Nesse caso, uma média simples pode ser usada para obter a suavização.

Suavização na previsão

Para previsão de demanda, a suavização também é usada para eliminar variações na demanda histórica. Isso permite uma melhor identificação dos padrões de demanda, que podem ser usados ​​para estimar a demanda futura.

A variação da demanda é o mesmo conceito do “salto” dos dados de temperatura. A maneira mais comum que as variações no histórico de demanda são removidas é usando uma média, ou especificamente, uma média móvel.

A média móvel usa um número predefinido de períodos para calcular a média, e esses períodos mudam com o passar do tempo.

Por exemplo, se uma média móvel de quatro meses for usada e hoje for 1º de maio, será usada a demanda média de janeiro, fevereiro, março e abril. No dia 1º de junho, será utilizada a demanda de fevereiro, março, abril e maio.

Média móvel ponderada

Ao usar uma média simples, a mesma importância é aplicada a cada valor no conjunto de dados. Portanto, em uma média móvel de quatro meses, cada mês representa 25% da média móvel.

Ao usar o histórico de demanda para projetar a demanda futura, é lógico que o período mais recente tenha um impacto maior na previsão.

O cálculo da média móvel pode ser adaptado para aplicar diferentes "pesos" a cada período para obter os resultados desejados.

Esses pesos são expressos como porcentagens. O total de todos os pesos para todos os períodos deve somar 100%.

Portanto, se você quiser aplicar 35% como o peso para o período mais próximo na média ponderada de quatro meses, você pode subtrair 35% de 100%, deixando 65% para dividir entre os três períodos restantes.

Por exemplo, você pode acabar com uma ponderação de 15%, 20%, 30% e 35%, respectivamente, para os quatro meses (15 + 20 + 30 + 35 = 100).

Suavização exponencial

A entrada de controle para o cálculo de suavização exponencial é conhecida como fator de suavização. Representa o peso aplicado à demanda para o período mais recente.

Se 35% for usado como o peso do período mais recente no cálculo da média móvel ponderada, você também pode escolher usar 35% como o fator de suavização no cálculo de suavização exponencial.

Parte exponencial

A diferença no cálculo de suavização exponencial é que, em vez de ter que descobrir quanto peso aplicar a cada período anterior, o fator de suavização é usado para fazer isso automaticamente.

Esta é a parte "exponencial". Se 35% for usado como fator de suavização, o peso da demanda para o período mais recente será de 35%. A ponderação da demanda do período anterior ao mais recente será de 65% a 35%.

65% vem subtraindo 35% de 100%. Isso equivale a 22,75% de ponderação para esse período. A demanda para o próximo período mais recente será de 65% de 65% de 35%, que é igual a 14,79%.

O período anterior será ponderado como 65% de 65% de 65% de 35%, equivalente a 9,61%. Isso será feito para todos os períodos anteriores, até o primeiro período.

Fórmula

A fórmula para calcular a suavização exponencial é a seguinte: (D * S) + (P * (1-S)), onde, D = demanda mais recente do período.

S = fator de suavização, representado na forma decimal (35% seria 0,35).

P = previsão do período mais recente, resultante do cálculo de suavização do período anterior.

Supondo que tenhamos um fator de suavização de 0,35, teríamos: (D * 0,35) + (P * 0,65).

Como você pode ver, as únicas entradas de dados necessárias são a demanda e a previsão do período mais recente.

Exemplo

Uma seguradora decidiu expandir seu mercado para a maior cidade do país, prestando seguros para veículos.

Como ação inicial, a empresa quer prever quanto seguro de veículos será adquirido pelos moradores desta cidade.

Para isso, eles usarão como dados iniciais o valor do seguro automóvel adquirido em outra cidade menor.

A previsão de demanda para o período 1 é de 2.869 seguros de veículos contratados, mas a demanda real nesse período foi de 3.200.

A critério da empresa, ele atribui um fator de suavização de 0,35. A demanda prevista para o seguinte período é: P2 = (3200 * 0,35) + 2869 * (1-0,35) = 2984,85.

Esse mesmo cálculo foi feito para todo o ano, obtendo-se a seguinte tabela comparativa entre o que foi efetivamente obtido e o que foi projetado para aquele mês.

Em comparação com as técnicas de média, a suavização exponencial pode prever melhor a tendência. No entanto, ainda é insuficiente, conforme mostrado no gráfico:

Pode-se ver como a linha cinza da previsão pode estar bem abaixo ou acima da linha azul da demanda, sem ser capaz de segui-la totalmente.

Referências

1. Wikipedia (2019). Suavização exponencial. Retirado de: es.wikipedia.org.
2. Ingenio Empresa (2016). Como usar a suavização exponencial simples para prever a demanda. Retirado de: ingenioempresa.com.
3. Dave Piasecki (2019). Suavização exponencial explicada. Retirado de: inventoryops.com.
4. Study (2019). Técnicas de previsão de demanda: Média móvel e suavização exponencial. Retirado de: study.com.
5. Cityu (2019). Métodos de suavização exponencial. Retirado de: personal.cb.cityu.edu.hk.