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ID
4139971
Banca
UFCG
Órgão
UFCG
Ano
2019
Provas
Disciplina
Matemática
Assuntos

Os métodos de previsão de consumo são muito utilizados para auxiliar a administração de materiais a determinar as quantidades que devem ser compradas e/ou mantidas em estoque. Neste sentido, um dos métodos de previsão de consumo obtém a previsão para o próximo período mediante a correção do erro da previsão anterior, utilizando um coeficiente de ajuste, também chamado de constante de amortização ou suavização, cujo valor é compreendido entre 0 e 1. Este método é denominado:

Alternativas
Comentários
  • Segundo Dias (2010),

    Método do último período: este modelo mais simples e sem base matemática consiste em utilizar como previsão para o período seguinte o valor ocorrido no período anterior. Se colocarmos em um gráfico os valores ocorridos e as previsões, obteremos duas curvas exatamente iguais, porém deslocadas de um período de tempo.

    Método da média móvel: a previsão para o próximo período é obtida calculando-se a média dos valores de consumo nos n períodos anteriores.

    Método da média móvel ponderada: os valores dos períodos mais próximos recebem peso maior que os valores correspondentes aos períodos mais anteriores.

    Método da média com ponderação exponencial: Este método elimina muitas desvantagens dos métodos da média móvel e da média móvel ponderada. Além de dar mais valor aos dados mais recentes, apresenta menor manuseio de informações passadas. Apenas três valores são necessários para gerar a previsão para o próximo período: a previsão do último período; o consumo ocorrido no último período; uma constante que determina o valor ou ponderação dada aos valores mais recentes. Esse modelo procura prever o consumo apenas com a sua tendência geral, eliminando a reação exagerada a valores aleatórios. Ele atribuí parte da diferen­ça entre o consumo atual e o previsto a uma mudança de tendência e o restante a causas aleatórias.

    Método dos mínimos quadrados: esse método é usado para determinar a melhor linha de ajuste que passa mais perto de todos os dados coletados, ou seja, é a linha de melhor ajuste que minimiza diferenças entre a linha reta e cada ponto de consumo levantado.

     

    DIAS, M. A. Administração de materiais: uma abordagem logística. São Paulo: Atlas, 2010