a eficácia do uso dos métodos de previsão quantitativos x métodos qualitativos na prática

A eficácia do uso dos métodos de A eficácia do uso dos métodos de previsão quantitativos x métodos previsão quantitativos x métodos

qualitativos na práticaqualitativos na prática

Prof. Prof. João Vitor Moccellin João Vitor Moccellin

ALUNO:ALUNO:

WAGNER LUIS BORGESWAGNER LUIS BORGES

ESTRUTURA

Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão

Cenário

Previsão (quantitativo) Habilidade Organizacional Desenvolvimento Tecnológico

• Estruturas Integradas• Gestão Informação

Paradoxo Avanço uso métodos Qualitativos

Quantitativos x Qualitativos Usuárias Primárias dos Métodos (240 empresas)

Questões Previsionais x Organizacionais

Diferenças Encontradas Taxas erros previsão Usuários quantitativos e Usuários Qualitativos

Cenário

ESTRUTURA


Desenvolvimento ao Tema

Importância Previsão: Direciona Planejamentos: táticos e estratégicos Direciona Cadeias Abastecimento – Suporte TI Mercados Competitivos > Acurácia Previsão Antecipar Demandas Futuras = tempo resposta consumo

Lacuna acadêmica Evolução técnicas ao longo dos anos (modelos e métodos) Prática Negócios ignorou avanços Distância entre Teoria Previsão e Prática Negócios

Proposta Pesquisa (Suposição) Entender diferenças (Previsional x Organizacional)

Analisar impacto metodologia utilizada sobre erro previsão

Acesso dados determinantes• Uso informação e software qualitativo < quantitativo

Adesão aos modelos qualitativos• Incerteza Ambiental• Taxas erros previsão maiores

Desenvolvimento ao Tema

ESTRUTURA


SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA

Condução de metodologias formais na prática (20 anos)

PERÍODO AUTORES ESTUDOS PREVISÃO OBSERVAÇÕESFAMILIARIDADE

APLICAÇÃO FAVORECIMENTO20 ANOS NÍVEL GERENCIAL

PERFORMANCE

SATISFAÇÃOMÉTODOS

10 ANOS NÍVEL GERENCIALQUALITATIVOS

10% USO QUANTITATIVO

POR 10 ANOS

MENTZER E COX

MENTZER E KAHN

NÍVEL RESULTADO

METODOLOGIAS

NA

PREVISÃO

-

-

Resultados: Gerentes favoreciam métodos qualitativos

Falta de familiaridade métodos quantitativos

Uso de previsões qualitativas ou simples modelos quantitativos: média movimentos ou suavização exponencial


Fatores contribuem uso qualitativo: Falta relevância dados determinantes Variabilidade dados Associados Acerto maior em série cronológicas altamente

variáveis Mudanças Temporárias ambiente = causa

variabilidade (papel expert) Cultura Organizacional Grau avaliação Acurácia previsão


Estruturar Informação: útil processo previsão Software pode decompor e estruturar

problemas previsionais.

Lim e O´Connor : matéria fornecida+processo estruturado = melhor acurácia previsão

Redes Neurais e opinião bayesiana ( uso restrito de tecnologia)


Avanços tecnológicos não incentivam usos de métodos quantitativos

• Coleta de dados avançada (POS) - Posição estoque e venda em tempo real

• Integração entre Sistemas ERP (SAP)

• Inúmeras metodologias para análise de dados e escolha melhores técnicas de previsão.


Acumulo de dados históricos e base para previsão derivada qualitativamente

Revisão qualitativa das previsões deteriora Acurácia previsões

Tomada decisão: Otimismo, intuições, inconsistência, ausência métodos, manipulação política


Observações Métodos Qualitativo: Métodos qualitativos levam performance

previsão reduzida Habilidade Limitada lidar grandes

informações

Previsão como campo de estudo: Construir pontes teoria e prática Detectar problemas previsão =

desenvolvimento soluções


ESTRUTURA


Fatores Influência metodologia Uso e acesso a informação Incerteza Ambiental Uso de Software

Outros Fatores Influência cultura corporativa

MODELO CONCEITUAL

Divisão Empresas Primárias: Métodos Qualitativos e Quantitativos Foco: Previsão e Acurácia (erro)

MODELO CONCEITUAL

Uso e Acesso à informação: 1. Acesso à informação determinante 2.Uso de informação na geração de previsão

Metodologia de previsão primária 1. Método qualitativo – focado qualitativamente

2. método quantitativo – focado quantitativamente

Taxa de erro de previsão

Incerteza Ambiental e de Produto 1. Variáveis com incerteza alta 2.Variáveis de baixa incerteza

Acesso ao software e extensão do uso 1. Satisfação Software Utilizado 2.Aspectos importantes software

1. Uso e Acesso Informação

Determinante para o modelo quantitativo

Confiança nos dados

Pode admitir muitas formas: Eventos: passado, presente e futuro

MODELO CONCEITUAL

Coleta de Dados Passado:

• Base histórica: manutenção e acesso• Históricos ambientais: novos produtos

Presente:• SKU – estoque e vendas

Futuro:1. Eventos Futuros: Oriundas do cliente


MODELO CONCEITUAL

Estratégia Supply Chain CRM ERP

Categorias de Informação Subjetiva

• “Soft” e requer interpretação pessoal: ação concorrente e possíveis eventos pendentes

Objetiva• Determinante: POS, dados históricos


MODELO CONCEITUAL

Fatores afetam uso metodologia Incerteza Ambiental Variabilidade de Dados

Fontes Origem Variabilidade Fator causa (variável dependente) Aleatoriedade e incerteza (sem fator

correlação)

2. Incerteza Ambiente e Produto

MODELO CONCEITUAL

Variáveis de estudo Incerteza Alta (6 variáveis)

• Obsolescência de Produtos• Concorrência de Mercado• ...

Incerteza Baixa (3 variáveis)1. Ciclo de vida longo sem alterações2. Produtos Patenteados3. Produtos com poucos concorrentes

2. Incerteza Ambiente e Produto

MODELO CONCEITUAL

Foco Metodologia relacionado acesso e nível de software

Avaliação tipo Software usado: Não usar nenhum Desenvolvido externo Adquirido comercialmente

3. Acesso e uso Software

MODELO CONCEITUAL

Avaliação Nível uso Software: Satisfação com software (confiança previsão) Grau ajuste gerencial Grau integração sistemas

3. Acesso e uso Software

MODELO CONCEITUAL

Medida utilizada para avaliar erro da previsão

Mean Absolute Percentage Error (MAPE) “Mentzer e Kahn” Pet= [(Xt-Ft)/Xt](100) MAPE = Σ\PEt\ /n

4. Taxa de erros de Previsão

MODELO CONCEITUAL

ESTRUTURA


Teoria: Falta acesso informação: Fator uso >qualitativos x quantitativo

1 - Falta de Acesso a Informação determinante Foco métodos qualitativos Ênfase informação subjetiva

Hípóteses Levantadas

Teoria: Método Qualitativo usado ambientes com maior variabilidade de dados

2 - Incerteza Ambiente Maior = focadas qualitativo


Teoria: Uso metódico e estruturado software associado a um foco nos processos objetivos

3a – Uso maior do software do que focados no quantitativo

3b – Identificam aspectos importantes de softwares


Teoria: Aponta numerosas desvantagens nas previsões qualitativas com Acurácia inferior

4 – Empresas focadas em qualitativo tem porcentagem de erros maior


ESTRUTURA


Testes em uso: 3 métodos qualitativos: Opinião gerente;

executivos do corpo de jurados e componentes da equipe de venda

6 métodos quantitativos: Leigos; média de movimento; suavização exponencial; projeção linha direta; regressão;simulação; decomposição e redes neurais

RESULTADOS

Adesão qualitativo: Uso inferior a 4 métodos quantitativos Uso superior a 1 método qualitativo

RESULTADOS

Perfil dos participantes da pesquisa

Metodologia primaria de previsão usada Resposta (%)

Métodos empíricos – focada no mét. empírico 30.3

Métodos quantitativos – focada no mét. quantitativo 28.7

Nenhum método primário 41.0

Perfil Participantes

RESULTADOSAcesso e uso informação

Acesso à informação determinante

baseada no foco de metodologia

Discordância

forte/fraca (%)

Neutro Concordância

forte/fraca (%)

Resumo

ANOVA

F (p-valor)

1. Acesso à previsão de

consumidores

10.239

Focada no mét. empírico 41.0 39.4 19.6 (0.002)

Focada no mét. quantitativo 32.8 32.3 34.9

2. Uso de TI para acessar dados

para previsão

10.647



3. Acesso aos dados POS 3.972



4. Acesso aos dados históricos 3.438



RESULTADOSAcesso e uso informaçãoTipo de informação Não/alguma

significancia

Neutro Muito/altamente

significativo

Resumo

ANOVA

Informação subjetiva Estatística F (p -

valor

1. Ações de concorrentes 5.386 (0.022)

Focada no mét. empírico 18.2 25.8 56.0


2. Rumores de eventos pendentes 6.062 (0.043)



Informação objetiva

1. Dados de pontos de venda 4.765 (0.045)



2. Dados históricos 3.156 (0.078)



3.indicadores de liderança 1.548 (0.216)



RESULTADOSDiferenças Incerteza Ambiental e Produto

Empresas focadas no mét.

Empírico (%)

Empresas focadas no mét.

Quantitativo (%)

I. Fatores de alta incerteza 59.0 41.0

1. Mudanças significativas no produto a cada 2

anos ou menos

56.1 43.9

2. Tecnologia baseada no produto 58.2 41.8

3. Vários substitutos disponíveis no mercado 59.6 40.4

4. O mercado enfrenta a concorrência global 53.3 46.7

5. Vários concorrentes maiores 65.1 34.9

6. Alto potencial para obsolescência do produto

II. Fatores de baixa incerteza

1. Ciclo de vida longo do produto com poucas

mudanças

47.9 52.1

2. Produtos patenteados 40.0 60.0

3. Produto único com poucos concorrentes 40.9 59.1

RESULTADOSAcesso e Uso Software

Nenhum/alguns

(%)

Moderado

(%)

Forte/alto

(%)

Resumo ANOVA:

F- estatistica (p- valor)

1. Satisfação com o uso do

software de previsão atual.

Focada no mét. Empírico 75.9 3.4 20.7 11.958 (0.001)


2. Extensã o de confiança em

soluções de software

integrado



3. Aumento da confiança em

soluções de software

integrado

Focada no mét. Empírico 75.0 14.0 11.0 33 .163 (0.0001)


4. Grau de ajuste gerencial

feito para o software de

previsões geradas



RESULTADOSAspectos Importantes Software

Aspectos importantes do software Empresas focadas no empírico

(porcentagem de participantes)

Empresas focadas no quantitativo

(porcentagem de participantes)

1. Facilidade de uso 49.5 50.5

2. suporte técnico disponível 41.7 58.3

3. baixo custo 56.4 43.6

4. alta acurácia 35.9 64.1

5. Previsões geradas sem intervenção

do usuário

16.7 83.3

6. Habilidade de combinar múltiplas

previsões

42.1 57.9

RESULTADOSAspectos Importantes Software

Média do erro percentual

absoluto - MAPE

Empresas focadas no mét. Empírico

(percentual de participantes)

Empresas focadas no mét. Quantitativo

(percentual de participantes)

1.<5% 13.9 26.2

2.5-10% 14.3 25.7

3.11-15% 23.2 16.7

4.16-20% 23.7 16.2

5.>20% 24.9 15.2

ESTRUTURA


CONCLUSÃO

Empresas focadas método qualitativo: Maior importância à informação subjetiva Acesso inferior a uma escala de informação

determinante

São criadas para operar em ambientes por incerteza superior Fator contributivo para importância informação

subjetiva

CONCLUSÃO

Insatisfeitas Softwares Atuais Previsão Integração softwares menores ao de outros

sistemas organizacionais Não parece dar importância Acurácia do

software Sem habilidade para gerar previsões sem

intervenção usuário

CONCLUSÃO

Empresas Criadas para serem predominantes Desconsiderando: indústria, tamanho empresa

e estratégia posicionamento

Grandes Diferenças Acurácia Previsão Encontradas entre empresas métodos

utilizados Quantitativo demonstra taxa de erro menores

Obrigado !!!!

Wagner Luis Borges - 5961565

a eficácia do uso dos métodos de previsão quantitativos x métodos qualitativos na prática

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