Logística/Técnicas de previsão/Alisamento exponencial: diferenças entre revisões
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|+ Tabela 1. Exemplo de alisamento exponencial simples. <br/>(Adaptado de [[Logística/Referências#refbDELURGIO|Delurgio 1998, p. 155]]).
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A previsão inicial pode ser obtida através de outros métodos, no entanto, o método utilizado é bastante popular e eficiente para o AES.
A função da constante de alisamento é dar pesos relativos para o valor mais recente, real e previsto. Alisamento e média são sinónimos de previsão e, consequentemente, o alisamento exponencial também pode ser chamado de média exponencial. Um valor alisado exponencialmente é realmente uma média móvel ponderada de todos os valores reais passados. Como foi dito anteriormente, os pesos exponenciais das observações passadas são determinados pela constante de alisamento,
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Segundo [[Logística/Referências#refbCASACA|Casaca (2008, p. 18]]), para um alisamento constante os pesos comportam-se como uma [[w:Função exponencial|função exponencial]] decrescente.
A abordagem de alisamento exponencial tem sido aplicado com sucesso em praticamente todos os tipos de negócio dada a sua facilidade de utilização. No entanto, o valor adequado da constante de alisamento, pode fazer a diferença entre uma previsão exacta e uma previsão imprecisa [[Logística/Referências#refbHEIZER|(Heizer, 2004, p. 112)]].
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* Se o objectivo é obter uma rápida resposta a alterações rápidas no comportamento das observações, então é necessário um alfa elevado;
Em relação aos modelos de médias móveis o AES apresenta a vantagem de depender de um só parâmetro (
Segundo [[Logística/Referências#refbTAVARES|Tavares et al. (1996, p. 251-252) ]] a última vantagem referida tem como consequência uma enorme poupança nos volumes de informação a manter. Um exemplo ilustrativo desta situação é um sistema informático de gestão de ''stocks'' envolvendo milhares de artigos em que as previsões das vendas são efectuadas de forma rotineira. Recorrendo a um modelo de médias móveis aritméticas a quantidade de informação a manter revela-se bastante grande, no entanto, um modelo de médias móveis pesadas exponencialmente obriga a manter apenas 2 valores por artigo, média móvel da semana anterior e vendas na semana real.
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