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En effektiv materialhantering har en viktig del i hur konkurrenskraftig en organisation är och att utveckla sina arbetssätt inom detta område är en kontinuerlig utmaning. I en organisation utgör lagerhållning av varor en av de mest väsentliga logistikkostnaderna. Ett sätt att reducera dessa kostnader är genom prognostisering.  Det finns därmed ett incitament för organisationer att allokera resurser på detta område för att bedriva sin verksamhet mer kostnadseffektivt och vara fortsatt konkurrenskraftiga. Statliga myndigheter är inget undantag gällande kostnadsreduceringar, speciellt eftersom de hushåller med resurser som tillhandahålls av regeringen. Studiens syfte har varit att undersöka vilka kvantitativa prognosmetoder som kan användas och hur de ska väljas för att uppnå en förbättrad lagerstyrning. Studien genomfördes som en fallstudie på Trafikverket. Genom att studera en organisation och använda verklig data, bidrar studien med en ökad förståelse för hur prognostiseringsprocessen är utformad samt hur prognostisering kan tillämpas utifrån efterfrågan på ett brett sortiment av artiklar. Totalt har prognoser upprättats för 245 artiklar som finns i det nuvarande sortimentet. Fem olika prognosmetoder användes för att upprätta prognoser som sedan utvärderades med två prognosmått. För att sedan välja den bästa prognosmetoden för varje artikel på ett objektivt sätt användes Data Envelopment Analysis (DEA). Studien visar vilka steg som ingår i prognostiseringsprocessen samt vilka aktiviteter som bör genomföras i varje steg. Studiens användning av DEA-analys för att bestämma den mest lämpliga prognosmetoden för ett sortiment av artiklar visar nya användningsområden för metoden. Studiens resultat och analys visade att de prognosmetoder som organisationen använder inte genererar det bästa resultatet. Prognosfelet minskade för sortimentet när den prognosmetod som DEA-analysen föreslog användes. Studiens slutsatser visade att organisationen inte analyserat varför de prognosmetoder som används är lämpliga samtidigt som de inte följer upp och utvärderar resultatet. Vidare gavs rekommendationer till fallstudieföretaget gällande vilka prognosmetoder och utvärderingsmått de kan använda sig av. / For organizations, an efficient management of material is a source for cost reductions and is an important aspect to continuously develop in order to stay competitive. Keeping stock is one of the significant costs related to logistics and one method that can contribute to a reduction in future stock levels is demand forecasting. There is therefore an incentive for organizations to allocate resources to this area of subject, to operate more efficiently and maintain or increase competitiveness. The public sector is not an exception in regard to working with cost reductions and a strict budget, especially since they use funds allocated by the government. The purpose of this thesis is to investigate which quantitative forecasting methods that can be used and how the methods should be chosen. The goal is to provide more accurate forecasts that contributes to a reduction of total material handled. The thesis was performed as a case study at Trafikverket (the Swedish transport administration). Through study and analysis of a real organization who provided real-world data to work with, the thesis contributes with an understanding of how the forecasting process is outlined and how it can be practiced when managing a large set of products. Five different forecasting methods were used in this thesis together with two measurements of accuracy. In total, forecasts were developed for 245 different products by using real data on past demand. Data Envelopment Analysis (DEA) was used to choose the most and least appropriate forecasting methods for each product. The thesis demonstrates which steps and activities are necessary in the forecasting process and the usage of DEA to decide which method is the most and least suitable for a large set of products shows a new usage for the method. The result and analysis of the thesis showed that the forecasting methods used by the case company are not the most suitable ones. The forecast error was reduced for the total set of products when using the methods that the DEA suggested. The conclusions of the thesis revealed that the case company did not perform any analysis on why the current forecasting methods were used and adding to this, no evaluation of the forecast error was performed. Further, recommendations were provided to the case company regarding which forecasting methods and accuracy measures should be employed.

As organizações atuais têm grandes desafios, os clientes demandam maiores exigências quanto à qualidade do produto e serviço. É por isso que as organizações têm sido obrigadas a adaptar estratégias de apoio como a gestão da qualidade, para satisfazer as necessidades dos clientes mediante melhoria de seus processos e produtos. A diminuição de falhas dos produtos e antecipação de possíveis erros que possam surgir no processo só pode ser obtida por meio de técnicas capazes de prever erros futuros, sendo a previsão uma delas. Portanto a previsão é o ponto inicial para o planejamento das atividades da empresa, tais como planejamento da produção, vendas, controle de estoque, entre outras. Este estudo investigou a implicação que tem os fatores críticos do Gerenciamento da Qualidade Total no processo de implementação de previsão de demanda. Os resultados mostraram que os fatores críticos de maior importância foram cultura da qualidade, participação de todos os funcionários, gestão dos processos, compromisso da alta gerência, foco no cliente, treinamento dos funcionários e gestão dos fornecedores. Constatou-se que utilizar os fatores críticos pode trazer benefícios como disponibilizar recursos; reduzir o efeito chicote; melhorar o tempo de entrega; aumentar o desempenho das vendas; planejar adequadamente os níveis de estoque e planejar a cadeia de suprimento. / Nowadays companies have big challenges, because current customers ask for a growing personalized treatment and greater demands in terms of quality of product and services. Therefore organizations have been forced to adapt support strategies such as quality management, to satisfy the needs of customers by improving their processes and products. The decrease in product failure and anticipation of possible errors that may arise in the process can only be obtained by techniques able to predict future errors, being the forecast one possibility. This study investigated the relationship of the most relevant critical factors of Total Quality Management (TQM) in the implementation process of demand forecasting. The results show that the most important critical factors were culture of quality, employee participation, process management, commitment of top management, customer focus, training and suppliers management. It was found that the use of the critical factors resulted in benefits as available resources, reduced the bullwhip effect, improved the delivery time, increased sales performance, plan adequate levels of stock and map the supply chain. The Kendall concordance test showed no agreement with respect to benefits for training factors and management of suppliers.

A reestruturação do Setor Elétrico Brasileiro foi iniciada na década de 90, passando por uma fase de transição até chegar ao atual modelo institucional, finalizada em 2004. Este modelo define um Ambiente de Contratação Regulado (ACR) e um Ambiente de Contratação Livre (ACL), onde consumidores qualificados podem optar por adquirir energia em ambos os ambientes. No ACR, os fornecedores de energia para consumidores finais são as distribuidoras, enquanto no ACL a escolha entre os agentes de oferta é livre. As distribuidoras, antes da reestruturação do setor, realizavam a projeção de sua demanda considerando todos os consumidores de sua área de concessão. Com a reestruturação, a decisão dos consumidores deve ser agregada ao processo de projeção de demanda de energia elétrica. A modelagem deste problema utilizando simulação dinâmica é adequada, uma vez que devem ser consideradas realimentações entre as decisões dos consumidores, as decisões da distribuidora e a projeção de demanda, caracterizando a dinâmica do problema. Este trabalho propõe um modelo de planejamento de demanda de energia elétrica que contempla o processo de decisão de consumidores e as atuais regras de comercialização na projeção da demanda de distribuidoras de energia elétrica, com aplicação na definição de estratégias destas empresas, dando suporte às decisões de contratação de energia. São realizados estudos de caso para diferentes estratégias das distribuidoras e diferentes cenários de preços, constatando-se a necessidade da consideração destas estratégias e da decisão dos consumidores no processo de planejamento da demanda. O modelo proposto objetiva complementar o modelo tradicionalmente em uso nas distribuidoras. / The restructuring of the Brazilian Electrical Sector began in the 90’s and went through a transition phase until it reached the actual institutional model, defined in 2004. This model defines a Regulated Contracting Environment and a Free Contracting Environment, where qualified consumers may choose to acquire energy in both environments. In the regulated one, distribution companies are the suppliers for final consumers, while there is competition in the free environment. Before restructuring, distribution companies carried out the demand forecasting considering monopoly over all consumers of its concession area. After restructuring, consumers’ decisions must be considered in the demand forecasting process. Dynamic simulation techniques are good options to represent feedback among consumers’ decisions, distribution companies’ decisions and demand forecasting. This work proposes a demand forecasting model witch considers the consumer decision process and the actual trading rules in the distribution companies’ demand forecasting, that can be applied in strategies designing and as a base for energy contracting. There are some case studies with different distribution company’s strategies and different price scenarios. The results show that it is necessary to include consumers’ decision and distribution companies’ strategies in the demand planning process. The proposed model objective is to complement the traditional model in use by distribution companies.

No presente trabalho são aplicadas ferramentas estatísticas quantitativas clássicas no setor de telefonia móvel brasileiro a fim de comparar os seus resultados. Uma metodologia é proposta para a aplicação destas ferramentas de um modo prático em uma de uma operadora de telefonia celular brasileira. Após são aplicados os métodos de previsão às séries históricas de demanda de acessos da telefonia móvel brasileira, estratificadas de acordo com as tecnologias utilizadas (TDMA, CDMA e GSM), no período de agosto de 2002 a julho de 2007. De acordo com o desempenho, são obtidos os modelos de cada método estatístico proposto. Entre estes, se escolheu aquele que melhor descreveu cada série e previsões foram geradas. Os modelos ARIMA apresentaram o melhor desempenho dentre os métodos aplicados nas séries estudadas. / The activity of planning ahead their systems in an appropriate manner is fundamental to telecommunication sector agents in order to manage the resources allocation and to meet the quality requirements in the provision of mobile telephony services. As the networks and production systems deployment takes time, there is the need of a service demand forecast. Therefore, in this study, classical quantitative statistics tools are applied to the Brazilian mobile telephony sector to compare their results. A methodology for the application of such tools in a practical way within a business environment of this sector is proposed. Afterwards, forecasting methods are applied to the time series referred to Brazilian mobile telephony demand, stratified according to the technologies (TDMA, CDMA and GSM) in the period from August 2002 to July 2007. The models of each statistical method proposed, based on the performance results, are obtained and, among these methods, it is chosen a model that best described each time series. The ARIMA model had the best performance among the methods applied in the time series studied and forecasts were made.

A previsão de demanda que combina métodos quantitativos e a opinião de especialistas é uma técnica amplamente utilizada na tentativa de aproximar a previsão da demanda real. A presente dissertação apresenta uma revisão bibliográfica sobre combinação de previsões e propõe um método combinado a partir de métodos quantitativos e opinião de especialistas. A revisão sistemática da literatura foi realizada em trabalhos atuais e de relevância para o tema em estudo, com o auxílio de cinco bases de dados. O referencial teórico, que totaliza 38 publicações, apresenta conceitos teóricos sobre combinação de previsões, bem como exemplifica, através de aplicações práticas, como esta técnica está sendo utilizada pelas empresas. Com base nesta revisão foi possível estruturar um método combinado de previsão de demanda. O método proposto não só combina matematicamente as previsões quantitativas e qualitativas, como também pondera, através da matriz de comparações do método AHP (Analytic Hierarchy Process), a opinião de cada especialista responsável por gerar as previsões qualitativas. Esta dissertação, além de descrever detalhadamente o método proposto, ilustra a aplicação deste através de um estudo de caso realizado em uma empresa metal-mecânica. Tal estudo foi realizado para diferentes modelos de produtos, considerando um horizonte de previsão de doze meses. Ao final, o método AHP mostrou-se uma forma eficiente de ponderação da opinião dos especialistas. O resultado mostra que a previsão combinada proposta apresentou os menores erros entre as previsões analisadas, não só melhorando a acurácia total da previsão em mais de 23%, como também aumentando a acurácia para a maioria dos meses analisados e dos modelos testados. A partir da revisão bibliográfica e do método proposto, oportunidades para estudos futuros foram identificadas. / Demand forecasting that combines quantitative methods and judgmental adjustments is a technique widely used in the attempt to approximate forecast to actual demand. This thesis presents a literature review on combination of forecasts, and proposes a combined method using quantitative methods and expert opinion. A systematic literature review has been carried out analyzing works that were considered relevant to the topic under study, gathered from five databases. The review, which is comprised of 38 references, introduces theoretical concepts about combination of forecast, and exemplifies through practical applications how companies are using this technique. Based on this review it was possible to structure a combination model. The model presented not only combines mathematically the quantitative and qualitative forecast, but also assigns importance weights to experts using the comparison matrices of AHP (Analytic Hierarchy Process). We describe in details the model proposed and illustrate it through a practical application in a manufacturing industry. The case study considers several products in a 12-month forecast horizon. AHP has proven to be efficient for assigning weights to experts. Using the combination model proposed in this thesis we obtained improvements in the overall forecast accuracy of more than 23%; accuracy was also improved for the majority of periods and products analyzed. The literature review and proposed model led to the proposition of several opportunities for future research.

As organizações atuais têm grandes desafios, os clientes demandam maiores exigências quanto à qualidade do produto e serviço. É por isso que as organizações têm sido obrigadas a adaptar estratégias de apoio como a gestão da qualidade, para satisfazer as necessidades dos clientes mediante melhoria de seus processos e produtos. A diminuição de falhas dos produtos e antecipação de possíveis erros que possam surgir no processo só pode ser obtida por meio de técnicas capazes de prever erros futuros, sendo a previsão uma delas. Portanto a previsão é o ponto inicial para o planejamento das atividades da empresa, tais como planejamento da produção, vendas, controle de estoque, entre outras. Este estudo investigou a implicação que tem os fatores críticos do Gerenciamento da Qualidade Total no processo de implementação de previsão de demanda. Os resultados mostraram que os fatores críticos de maior importância foram cultura da qualidade, participação de todos os funcionários, gestão dos processos, compromisso da alta gerência, foco no cliente, treinamento dos funcionários e gestão dos fornecedores. Constatou-se que utilizar os fatores críticos pode trazer benefícios como disponibilizar recursos; reduzir o efeito chicote; melhorar o tempo de entrega; aumentar o desempenho das vendas; planejar adequadamente os níveis de estoque e planejar a cadeia de suprimento. / Nowadays companies have big challenges, because current customers ask for a growing personalized treatment and greater demands in terms of quality of product and services. Therefore organizations have been forced to adapt support strategies such as quality management, to satisfy the needs of customers by improving their processes and products. The decrease in product failure and anticipation of possible errors that may arise in the process can only be obtained by techniques able to predict future errors, being the forecast one possibility. This study investigated the relationship of the most relevant critical factors of Total Quality Management (TQM) in the implementation process of demand forecasting. The results show that the most important critical factors were culture of quality, employee participation, process management, commitment of top management, customer focus, training and suppliers management. It was found that the use of the critical factors resulted in benefits as available resources, reduced the bullwhip effect, improved the delivery time, increased sales performance, plan adequate levels of stock and map the supply chain. The Kendall concordance test showed no agreement with respect to benefits for training factors and management of suppliers.

Os serviços de emergências hospitalares (EH) desempenham um papel fundamental no sistema de saúde, servindo de porta de entrada para hospitais e fornecendo cuidados para pacientes com lesões e doenças graves. No entanto, as EH em todo o mundo sofrem com o aumento da demanda e superlotação. Múltiplos fatores convergem simultaneamente para resultar nessa superlotação, porém a otimização do gerenciamento do fluxo dos pacientes pode auxiliar na redução do problema. Nesse contexto, o tempo de permanência dos pacientes na EH (TPEH) é consolidado na literatura como indicador de qualidade do fluxo de pacientes. O tema desta dissertação é a previsão e gestão da demanda em EH com alto grau de congestionamento, que é abordado através de três artigos científicos. O objeto de estudo é o Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). No primeiro artigo, são aplicados quatro modelos de previsão da procura por atendimento na EH, avaliando-se a influência de fatores climáticos e de calendário. O segundo artigo utiliza a técnica de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS – partial least squares) para previsão de quatro indicadores relacionados ao TPEH para hospitais com alto grau de congestionamento. O tempo médio de permanência (TM) na EH resultou em um modelo preditivo com melhor ajuste, com erro médio absoluto percentual (MAPE - mean absolute percent error) de 5,68%. O terceiro artigo apresenta um estudo de simulação para identificação dos fatores internos do hospital que influenciam o TPEH. O número de exames de tomografias e a taxa de ocupação nas enfermarias clínicas e cirúrgicas (ECC) foram as que mais influenciaram. / Emergency departments (ED) play a key role in the health system, serving as gateway to hospitals and providing care for patients with injuries and serious illnesses. However, EDs worldwide suffer from increased demand and overcrowding. Multiple factors simultaneously converge to result in such overcrowding, and the optimization of patient flow management can help reduce the problem. In this context, the length of stay of patients in ED (LSED) is consolidated in the literature as a patient flow quality indicator. This thesis deals with forecast and demand management in EDs with a high degree of congestion. The subject is covered in three scientific papers, all analyzing data from the Hospital de Clínicas de Porto Alegre’s ED. In the first paper we apply four demand forecasting models to predict demand for service in the ED, evaluating the influence of climatic and calendar factors. The second article uses partial least squares (PLS) regression to predict four indicators related to LSED. The mean length of stay in the ED resulted in a model with the best fit, with mean percent absolute error (MAPE) of 5.68%. The third article presents a simulation study to identify the internal hospital factors influencing LSED. The number of CT exams and the occupancy rate in the clinical and surgical wards were the most influential factors.

Diante do elevado nível de competição presente no cenário atual, torna-se indispensável a adoção de medidas de gestão capazes de priorizar e dirigir esforços na busca pela excelência no desempenho operacional das empresas. Assim, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem baseada em custos de produção e previsão de demanda voltada ao planejamento e controle da capacidade produtiva. Inicialmente, realizou-se o mapeamento dos artigos publicados em dezenove periódicos no período de 2002 a 2013, visando identificar abordagens relacionadas ao tema custos de produção e o processo de previsão de demanda. Com a finalidade de otimizar o planejamento da capacidade produtiva disponível, uma modelagem matemática, que utiliza o algoritmo generalized reduced gradient (GRG) não linear, é proposta. Por fim, é apresentado um modelo para o controle do desempenho operacional do sistema produtivo, fundamentado na avaliação de custos e no planejamento da capacidade de produção. Para avaliar a eficácia do modelo proposto, este foi aplicado em uma empresa de manufatura de materiais plásticos para a construção civil, em um sistema com múltiplos produtos e múltiplas máquinas. / Given the high level of competition present in the current environment, it is essential to adopt management measures in order to prioritize and direct efforts in the search for excellence in the company operational performance. Therefore, the objective of this study is to propose an approach based on production costs and demand forecasting focused on production capacity planning and control. A mapping of the articles published in nineteen journals, during the period of 2002 to 2013, was conducted to identify the different approaches related to production costs and demand forecasting. A mathematical modeling is proposed with the objective of optimizing the capacity planning using the nonlinear algorithm generalized reduced gradient (GRG). This study presented a model for controlling operational performance of the production system based on the evaluation of production costs and capacity planning. To evaluate the efficacy the model was applied to a manufacturing company of plastic materials for the construction, in a system with multi-products and multi-machines.