demanda no tratamento saude - anne

5/24/2018 Demanda No Tratamento Saude - Anne

1/14

APLICAO DE MODELOS DE PREVISO DE

DEMANDA NO TRATAMENTO DE TUBERCULOSENA SECRETARIA MUNICIPAL DE SADE DACIDADE DE MARAB-PA

WALTER RODRIGUES DE ANDRADE - [email protected] METROPOLITANA DE MARAB

Resumo: ESTE TRABALHO TEM COMO OBJETIVO APRESENTAR ALGUNSMODELOS QUANTITATIVOS DE PREVISO DE DEMANDA PARAAUXILIAR NO PLANEJAMENTO DA SECRETARIA MUNICIPAL DE

SADE DA CIDADE DE MARAB- PA ESPECIFICAMENTE NOTRATAMENTO DE TUBERCULOSE UTILIZANDO ASS METODOLOGIAS

DE PLANEJAMENTO AGREGADO. OS DADOS FORAM OBTIDOSATRAVS DO DATASUS NO PERODO COMPREENDIDO ENTRE 1995 E2011. FOI UTILIZADO PARA TAL UMA REVISO DA TEORIA DE

PLANEJAMENTO AGREGADO POSTERIORMENTE APLICADO ALGUNSMODELOS QUANTITATIVOS QUE FORAM ELES PREVISO INGNUA,MDIA MVEL E SUAVIZAMENTO EXPONENCIAL. POSTERIORMENTEAPLICA-SE AS FERRAMENTAS DE CLCULO DO ERRO POR VIS COMO OBJETIVO DE EVITAR PREVISES ENVIESADAS. AO FINAL

POSSVEL ESTABELECER UM MODELO ADEQUADO AOCOMPORTAMENTO DA DEMANDA POR TRATAMENTOS DETUBERCULOSE CONSIDERANDO OS LIMITES PROPOSTOS PELATEORIA POSSIBILITANDO AOS GESTORES DA REA INFORMAESQUE O AUXILIEM NAS TOMADAS DE DECISO FRENTE AO RGO

AUMENTANDO O NVEL DE EFICINCIA DOS PROCESSOSENVOLVIDOS.

Palavras-chaves: PLANEJAMENTO AGREGADO, PREVISO DE DEMANDA,DATASUS

rea: 1 - GESTO DA PRODUOSub-rea: 1.2 - PLANEJAMENTO E CONTROLE DA PRODUO


2/14

XX SIMPSIO DE ENGENHARIA DE PRODUOEngenharia De Produo & Objetivos De Desenvolvimento Do Milnio

Bauru, SP, Brasil, 4 a 6 de novembro de 2013

2

APPLICATION OF MODELS FORECAST DEMAND INTHE TREATMENT OF TUBERCULOSIS IN THE

SECRETARY OF HEALTH CITY MARAB-PA

Abstract: THIS SERVICE IS INTENDED TO PRESENT SOME QUANTITATIVEMODELS FORECAST DEMAND TO ASSIST IN PLANNING THESECRETARY OF HEALTH CITY-PA MARAB SPECIFICALLY IN THETREATMENT OF TUBERCULOSIS USING THE AGGREGATE PLANNING

METHODOLOGIES. DATA WERE OBBTAINED THROUGH THE PERIODDATASUL 1995 AND 2011. WAS USED FOR SUCH A REVIEW OF THETHEORY OF PLANNING SOME MODELS ADDED LATER APPLIEDQUANTITATIVE PREDICTION THAT THEY WERE NAIVE, AVERAGE

MOBILE AND EXPONENTIAL SMOOTHING. THEREAFTER APPLY THE

TOOLS OF ERROR IN CALCULATION OF BIAS IN ORDER TO AVOIDFORECASTS BIASED. THE END IS POSSIBLE TO ESTABLISH PROPERBEHAVIOR MODEL OF DEMAND FOR TREATMENT OF TUBERCULOSISCONSIDERING THE LIMITS PROPOSED TO ENABLE THE THEORY OF

MANAGERS AREA INFORMATION THAT ASSIST DECISION TAKEN INFRONT OF THE BOARD OF INCREASING THE LEVEL OF EFFICIENCYPROCESSES INVOLVED.

Keyword: AGGREGATE PLANNING, FORECASTING DEMAND, DATASUS


3/14



3

1. Introduo

O presente estudo tem como objetivo utilizar ferramentas matemticas deplanejamento agregado para fazer a previso de demanda anual de atendimento de pacientescom tuberculose na Secretaria Municipal de Sade de Marab-PA. O resultado do estudo

possibilitar ao rgo a obteno de informaes importantes para tomadas de decisesvisando utilizao racional de recursos pblicos.

Nas organizaes privadas as ferramentas quantitativas e qualitativas de previso dedemanda so muito importante pelo fato de permitir a organizao o correto planejamento

possibilitando a mesma responder em tempo hbil as flutuaes na demanda que so fontes degrandes desperdcios de recursos por parte das organizaes uma vez que qualquer fato no

previsto gera um custo no planejado. Sendo assim as organizaes pblicas devem, assimcomo as organizaes privadas, utilizar as ferramentas de planejamento agregado na execuodo planejamento buscando considerar o maior nmero de variveis possveis no intuito deaumentar a eficincia dos servios prestados comunidade bem como a otimizao de seus

processos possibilitando o uso correto dos recursos pblicos. conhecido que as organizaes

pblicas no tm como objetivo organizacional a obteno de lucros pelos servios prestadosa comunidade, no entanto, as mesmas no tem interesse em desperdiar recursos pblicos

devido a uma m gesto dos recursos disponibilizados.

Tm-se como metodologia de pesquisa uma reviso da literatura realizada via on-linena base de dados do DATASUS e do Google. Para construo do trabalho considerou-seanlise de livros, artigos, peridicos, dissertaes e teses disponveis em lngua portuguesa. O

perodo de publicao dos artigos utilizados foi de janeiro de 2002 a setembro de 2010. Acoleta de dados foi executada nos meses de janeiro e abril de 2012. Utilizaram-se comodescritores: planejamento agregado, previso de demanda, SUS, sistema de informao emsade. Para anlise do material bibliogrfico utilizado neste estudo, consideram-se as

seguintes variveis: tipo, ano e local de publicao.Inicialmente ser apresentado o comportamento da demanda por tratamentos da

tuberculose no municpio de Marab-PA no perodo compreendido entre janeiro de 1998 ejulho de 2011, bem como os ciclos observados e tendncia, se houver, no perodo abordado.Num segundo momento ser apresentado os resultados das previses juntamente com seusinal de rastreamento, utilizando as previses por mdias-mveis, previso ingnua eajustamento exponencial. Finalmente ser apresentado a ferramenta que apresenta maioracuracidade entre o previsto e a demanda real na Secretaria Municipal de Sade de Marab-PA, considerando para tal anlise o comportamento do sinal de rastreamento para cadamodelo de previso apresentado no presente estudo e proposto sugestes de trabalhos futuros.

2. Desenvolvimento

2.1Reviso da Literatura2.1.1 Previso de demanda

Segundo Russomano .( 2000, p. 127), previso da demanda o processo sistemtico eracional de conjecturar acerca das possveis vendas futuras dos processos ou servios daempresa. Stevenson (2001) complementa quando afirma que as previses raramente so

perfeitas devido aleatoriedade e grande nmero de fatores que influenciam no resultado dapreviso, sendo assim faz-se necessrio considerar tolerncias para com as imprecises. O

autor tambm acredita que previses para famlias de itens so mais precisas que previseselaboradas para itens individuais, pois os erros de previses para itens de uma determinada


4/14



4

famlia compensam os outros. O objetivo da utilizao do planejamento agregado obter umplano de produo que atenda a demanda esperada, utilizando de maneira eficaz os recursosdisponveis na organizao. E quanto maior o horizonte temporal maior a possibilidade deerro na previso devido ao aumento de fatores que podem contribuir para a inexatido da

previso. A previso deve ser oportuna, exata, confivel, apresentada por escrito e fcil de

compreender e simples de utilizar.Slack (2002) diz que existem trs requisitos para uma previso de demanda os quais

so: ser expressa em termos teis para o planejamento e controle de capacidade, ser to exataquanto possvel e dar uma indicao da incerteza relativa.

As previses podem ser baseadas em dados de sries temporais, sendo que:

[...] uma srie temporal uma seqncia cronolgica de observaes registradas emintervalos regulares (por exemplo, a cada hora, dia, semana, ms, trimestre ou ano),ao longo de determinado perodo de tempo. (STEVENSON, 2001, p. 67).

Segundo Gaither (2002) os mtodos qualitativos de previso de demanda podem-se

basear em julgamentos ou opinies quanto a fatores causais e probabilidade relativa dessesfatores influenciarem no futuro das vendas. Tambm podem ser baseados em pesquisas deopinio cientificamente conduzidas a suposies intuitivas sobre os eventos futuros. O autortambm acredita que podem ser utilizados diversos mtodos qualitativos na previso dedemanda os quais seguem listados a seguir: 1. Consenso do comit executivo mtodo maiscomum nas organizaes, o qual se baseia na previso de vendas elaboradas por executivos dediversos departamentos da empresa, assim sendo, tendem a serem previses de compromissoque no apresentam as tendncias que apresentariam se fosse elaborado por um nicoindivduo. 2. Mtodo Delphi por esse mtodo os executivos respondem a perguntasanonimamente, as quais sero repassadas a todos os turnos at que chegue a um senso comummesmo que partindo de opinies adversas no incio das perguntas. 3. Pesquisa da equipe de

vendasesse mtodo popular em empresas que possuem um bom sistema de comunicao,uma vez que so obtidas estimativas individuais de membros da equipe de vendas eanalisados pelos gerentes que sero responsveis em transform-las em previses queassegurem estimativas realsticas. 4. Pesquisa de clientes mtodo mais utilizados emempresas que tm pequeno nmero de clientes, pois necessrio fazer pesquisas individuaiscom clientes verificando qual a previso de compra para os prximos perodos, e entotransformados pela empresa em uma previso nica de vendas. 5. Analogia histricamtodoutilizado em previses de vendas de um novo produto, o qual no possui histrico de vendas,uma vez que analisa a estimativa de vendas futuras ao conhecimento das vendas de um

produto similar para a elaborao da previso de demanda. 6. Pesquisa de mercadomtodoutilizado geralmente na previso de demanda de novos produtos ou insero de produtos j

existentes em novos segmentos de mercados. So aplicados questionrios e com os resultadospode-se testar hipteses sobre mercados reais.

Sendo assim, percebe-se a importncia de uma anlise qualitativa para que o estudoseja direcionado para o mtodo quantitativo mais adequado ao processo em questo.

2.1.2 Planejamento AgregadoMoreira (1993) descreve planejamento agregado como processo que exerce a funo

de balancear a produo com a demanda, em geral aplicada a horizontes temporais geralmentede at 12 meses. O planejamento agregado est diretamente relacionado ao planejamento da

capacidade, uma vez que se forem efetuadas mudanas considerveis na capacidadecertamente influenciar no planejamento agregado. Por outro lado tambm sofre influncia


5/14



5

direta do programa-mestre de produo, o qual limita a quantidade que realmente serproduzida a curto prazo (poucas semanas) e fixa a capacidade mxima de produo. Aindasegundo o autor o planejamento agregado deve cumprir 3 fases que so: primeiro a previsode demanda no deve ultrapassar o horizonte de 12 meses; segundo escolher as possveisalternativas para influenciar na demanda e/ou nveis de produo e finalmente escolher dentre

as alternativas estabelecidas quais iro influenciar em cada perodo em particular, tendo comoobjetivo a maximizao de lucros ou a minimizao de custos.

Davis (2001) complementa quando diz que

[...] o principal propsito do plano agregado consiste em especificar que acombinao da taxa de produo, do nvel de mo-de-obra e dos estoquesdisponveis minimize os custos (eficincia) e atinja a demanda prevista (eficcia). Ataxa de produo refere-se quantidade de produtos acabados por unidade de tempo(tal como videocassetes por hora ou automveis por dia). O nvel de mo-de-obrarefere-se ao nmero de trabalhadores necessrios para a produo. O estoquedisponvel representa os produtos no vendidos provenientes do perodo anterior.

J Stevenson (2001) acredita que o planejamento agregado particularmente til paraas organizaes que atuam em mercados que apresentam flutuaes, tanto sazonais comooutras, na demanda ou na capacidade. A meta do planejamento agregado alcanar um planode produo que atenda demanda esperada, com o objetivo de aumentar a produtividade daempresa.

Retomando Moreira (1993) no que diz respeito aos modelos de planejamentoagregado, o autor acredita que:

[...] os mtodos de montagem do planejamento agregado podem ser divididos emdois grandes grupos, conforme assumam ou no linearidade nos custos e conformeconduzam ou no soluo tima, ou seja, ao mnimo custo total de produo paraos perodos cobertos. (MOREIRA, 1993, p. 381).

Conclui-se que antes de decidir qual modelo utilizar necessrio avaliar acaracterstica do modelo estudado para reduzir a possibilidade de erros.

De acordo com Stevenson (2001) previses ajudam os gerentes a reduzir parte dasincertezas permitindo-lhes desenvolver planos mais realistas. Uma previso uma declaraosobre o futuro. Ritzman e krajewski (2004) argumentam que o planejamento eficaz dademanda do cliente um dos principais responsveis pelo sucesso da cadeia de suprimentos,que se inicia com previses precisas.

No que se diz respeito aos mtodos de previso de demanda Peinado e Graemi (2004)afirmam que h quatro grandes grupos principais de modelos que so: a) modelos

qualitativos; b) modelos de decomposio de sries temporais; c) modelos de previsescausais; d) modelos de simulao de demanda. Dentre os modelos qualitativos pode-serelacionar os modelos de predio, opinies de executivos, mtodo delphi, opinies da equipede vendas, pesquisas de mercado e analogia com produtos similares. Quanto aos modelos dedecomposio de sries temporais pode relacionar mdia mvel simples, mdia mvel

ponderada, mdia mvel com suavizao exponencial simples, modelo dos mnimosquadrados ou regresso linear, modelo do ajustamento sazonal e modelo de winter.

Corra (2008) lista como principais erros cometidos pelas empresas quanto aprevises: a) confundir previses com metas ou considerar metas como se fossem previses;b) gastar tempo discutindo se as previses esto certas ou erradas, enquanto o importante saber o quanto se est errando e quais processor envolvidos devem ser alterados; c) levar em

conta nas previses que serviro de apoio nas decises em operaes somente a previso,enquanto necessrio apresentar a previso e seu erro aproximado; d) desistir de aprimorar os


6/14



6

processos de previso de demanda por dificuldades em acertar, enquanto o importante no que se tenha previses perfeitas e sim com maior acurcia do que os concorrentes.

Devido a alta complexidade da administrao pblica, o que agravado por se tratarde organizaes de sade se faz necessrio por parte dos gestores conhecer o comportamento

de sua demanda. Quando trata-se de gesto em qualquer escala trabalha-se com um grandenmero de variveis, fato que torna obrigatrio aos gestores considerar e controlar todas asvariveis envolvidas em todas as fases dos processos. Dentro deste contexto o planejamentose torna uma ferramenta estratgica que possibilita aos gestores se antever a algumassituaes que atravs de uma anlise quantitativa pode reduzir o nmero de variveisenvolvidas possibilitando uma maior eficincia nos processos, o que consequentemente leva auma melhor utilizao dos recursos disponveis.

Segundo Neumann (2010)

as abordagens qualitativas so utilizadas para transformar sistematicamente oconhecimento tcito de especialistas em nmeros de previso. Estes mtodos tomamforma em entrevistas e reunies. A principal vantagem dessa abordagem a baixa

necessidade de sistema e de dados estruturados. Por outro lado, os custos e o temponecessrio para gerar previses consensuais detalhadas e confiveis sorelativamente elevados. Alm disso, tcnicas qualitativas restringem o aprendizado,uma vez que a ausncia de um modelo formal dificulta a anlise sistemtica de errose acertos.

Ainda segundo o autor as principais caractersticas das abordagens qualitativas estodescritas na tabela 1.

TABELA 1: Principais Caractersticas das Abordagens Qualitativas

Fonte: Revista Mundo Logstica, Rio de Janeiro

2.2 Elaborao dos Modelos de Previso

2.2.1 Comportamento da Demanda Entre 1998 e 2011

GRFICO 1: Comportamento da Demanda Entre 1998 e 2011


7/14



7

Fonte: O autor

y = -0,0023x + 103,83 (equao da reta)R = 0,0794

Conforme observado no grfico 1 a demanda no perodo analisado entre 1998 e 2011apresenta uma leve tendncia de decrescimento nos casos de tuberculose no municpio deMarab, no entanto no possvel identificar comportamento cclico. Ainda segundo ogrfico 1, quando adicionado uma reta como linha de tendncia encontra-se um R de 0,0794,o que apresenta um coeficiente de Pearson (correlao) de aproximadamente 28% entre asvariveis analisadas, o qual deve apresentar uma correlao entre 60 % e 100% para que aequao da reta possa ser utilizada para a previso de demanda. Com esses dados nota-se queo comportamento da demanda no perodo no apresenta um comportamento que pode serdescrito por uma reta.

2.2.2 Previso Ingnua

GRFICO 2: Previso Ingnua

Fonte: O autor

Quando utilizado o mtodo de previso ingnua nota-se que conforme analisado nogrfico 2 em alguns momentos a diferena entre a demanda prevista e real se distanciammuito, fato esse que invalida o mtodo para o comportamento da demanda analisada. O

mtodo de previso ingnua no apresenta sensibilidade flutuaes na demanda, e, por se


8/14



8

tratar de uma demanda com alto grau de flutuao o mtodo se apresenta invalidado para opresente estudo.

2.2.3 Mdia Mvel 2 Perodos

GRFICO 3: Mdia Mvel 2 Perodos

Fonte: O autor

Assim como o mtodo de previso ingnua o mtodo de mdia mvel no o maisapropriado para demandas flutuantes, no entanto nota-se no grfico 3 que o comportamentoda previso se aproxima do comportamento real da demanda. Para uma anlise primria omodelo apresenta grande possibilidade de acerto, fato esse que ser comprovado a partir doclculo do erro de vis.

2.2.4 Suavizamento Exponencial (=0,8)

A frmula bsica do suavizamento exponencial pode ser mostrado como segue:

P(t) = P(t-1) + (D(t-1)P(t-1))

Em que um peso, ou constante de suavizamento, escolhido por quem faz a previso, que atribui

valores entre 0 e 1.

P(t) = previso para o perodo t

P(t-1) = previso anterior

O presente mtodo apresenta um alto grau de sensibilidade a flutuaes na demanda, o que

o torna apropriado para o presente estudo.


9/14



9

GRFICO 4: Ajustamento Exponencial (=0,8)

Fonte: O autor

Conforme grfico 4 que utiliza um =0,8 nota-se que a previso acompanha o

comportamento real da demanda e em nenhum momento h grande divergncia entre

ambos.

2.2.5 Suavizamento Exponencial (=0,5)

GRFICO 5: Ajustamento Exponencial (=0,5)

Fonte: O autor

Conforme grfico 5 possvel identificar alguns pontos onde a previso se distancia da

demanda real apresentando na maior parte do perodo analisado uma previso acima do real o que

torna o modelo invivel por provocar ociosidade na maior parte do perodo analisado reduzindo

assim os nveis de eficincia do processo.

2.2.6 Erro de Vis


10/14



10

O SA (sinal de acompanhamento) calculado como somatrio dos erros da previso(SEP) dividido pelo desvio absoluto mdio (DAM):

SEP = (demanda real do perodo tdemanda prevista no perodo t)

George Plossl e Oliver Wight, sugerem a utilizao de limites entre + 4 DAMs paraitens de grande quantidade de estoque e + 8 DAMs para itens de pequenas quantidades. Paraefeito de clculos utiliza-se + 8 DAMs por se tratar de itens de pequenas quantidades nodecorrer do perodo analisado.

GRFICO 6: Clculo do ErroPreviso Ingnua

Fonte: O autor

No grfico 6 encontra-se o comportamento do SA quando aplicado o modelo depreviso ingnua e fica implcito que o modelo no apresenta comportamento satisfatriodentro dos limites propostos pela teoria, j que em 5 momentos o SA sai fora dos limitesaceitvel invalidando assim o modelo.

GRFICO 7: Clculo do ErroMdia Mvel 2 Perodos

Fonte: O autor


11/14



11

No grfico 7 encontra-se o SA quando aplicado o modelo de mdia mvel para 2perodos e apesar de ser um modelo que no apresenta elevado grau de sensibilidade aflutuaes na demanda o comportamento do SA encontra-se dentro dos limites propostosvalidando assim o modelo para anlise da demanda em estudo.

Embora o modelo possa ser aplicado considerando o resultado encontrado tem-se como proposta analisar um modelo que apresente maior grau de sensibilidade a flutuaesna demanda, sendo assim, tem-se por proposta o modelo de suavizamento exponencial.

GRFICO 8: Clculo do ErroSuavizamento Exponencial (=0,8)

Fonte: O autor

Aps anlise do grfico 8 nota-se que o modelo de suavizamento exponencial comalfa=0,8 apresenta um resultado satisfatrio podendo o mesmo ser utilizado para previso dademanda em estudo j que neste caso necessita-se de um modelo que acompanhe a

sazonalidade da demanda para evitar previses enviesadas tanto para mais quanto para menosdo comportamento real, o que certamente acarretaria gastos desnecessrios em determinadosperodos e capacidade insuficiente em outros perodos. A responsabilidade de todos osgestores administrar os processos envolvidos com o objetivo de otimizar os resultados e

para isso o primeiro passo identificar com maior grau de acertividade possvel a demandafutura para que os recursos a serem empregados possam ser o suficiente para satisfazer anecessidade do pblico sem sacrificar os resultados da isntituio prestadora dos servios. Aps identificar que o modelo de suavizamento exponencial o mais adequado paraefetuar a previso da demanda em estudo prope-se aplicar um alfa=0,5 conforme o grfico 9

para verificar se o SA apresenta resultado mais satisfatrio, no entanto, o mesmo apresentouem alguns momentos um SA fora dos limites propostos pela teoria o que invalida o modelo.

GRFICO 9: Clculo do ErroSuavizamento Exponencial (=0,5)


12/14



12

Fonte: O autor

Aps analisar todos os modelos apresentados no presente estudo tm-se dois modeloscomo possveis de ser aplicados para previso da demanda. Sendo assim o grfico 10apresenta uma comparao entre os modelos de mdia mvel para 2 perodos e o modelo desuavizamento exponencial com alfa=0,8 para possibilitar um deciso mais acertada quanto aomodelo a ser aplicado. Aps verificao dos modelos propostos fica como modelo definido

para a demanda o ajustamento sazonal com alfa=0,8 por apresentar comportamento maisdistante dos limites de controle propostos pela teoria na maior parte do perodo analisado.

GRFICO 10: Mdia Mvel x Suavizamento Exponencial

Fonte: O autor

3. Concluso

No presente estudo foi aplicado a demanda por tratamento de tuberculose nomunicpio de Marab Pa no perodo compreendido entre os anos de 2005 e 2011 asferramentas de previso de demanda conforme abaixo:

i. Previso ingnuaii. Mdia mvel para 2 perodos

iii. Ajustamento exponencial com =0,5iv. Ajustamento exponencial com =0,8

O objetivo ao aplicar as 4 ferramentas de previso encontrar uma metodologia commenor erro de vis para aplicar na Secretaria de Sade de Marab Pa para servir como fontede informao nas tomadas de deciso por parte dos gestores.


13/14



13

Aps anlise dos modelos propostos define-se como modelo mais adequado para ademanda em estudo a ferramenta de previso de ajustamento exponencial com =0,8 por terencontrado um menor erro de vis conforme comportamento do Sinal de Acompanhamentodescrito no grfico 8. O modelo de ajustamento exponencial possui uma grande sensibilidadea variaes na demanda, fato esse que comprova a escolha pelo modelo, uma vez que a

demanda por atendimento ao tratamento de tuberculose no municpio de Marab Pa apresentaum desvio padro elevado e no indica comportamento cclico no decorrer do perodo.

importante salientar que o presente estudo no pretende esgotar o estudo de previsode demanda na Secretaria de Sade do municpio de Marab Pa, mas sim propor umaferramenta muito utilizada na iniciativa privada como fonte de informaes para tomadas dedecises com mais assertividade e responsabilidade para a utilizao nos rgos pblicos demaneira a auxiliar os gestores em seus planejamentos e otimizao dos processos e recursos

pblicos.

Considerando a importncia da utilizao das ferramentas de planejamento nos rgospblicos pela alta complexidade da administrao pblica uma vez que diferente das

organizaes privadas que visam exclusivamente o resultado econmico, as organizaespblicas tem por objetivo a garantia da prestao dos direitos dos cidados garantidos pelaConstituio Federal, sem, no entanto, utilizar os recursos pblicos de maneira irresponsvel esem planejamento. Esses fatores singulares da administrao pblica torna a gesto da mesmauma tarefa de grande complexidade por parte dos gestores e dos entes pblicos devido aogrande nmero de variveis envolvidas no processo. Neste sentido o estudo de previso dedemanda nas Secretarias de Sade dos municpios torna-se uma ferramenta de auxlio ao

planejamento estratgico dos municpios, estados e da federao possibilitando aumento naeficincia da gesto publica e consequente aumento da qualidade dos servios prestados asociedade.

Foi utilizado o comportamento da demanda de tratamento da tuberculose apenas comoexemplo, mas os modelos apresentados bem como outros modelos propostos pelos

pesquisadores da rea podem ser utilizados para o estudo da demanda de tratamentos deoutras doenas, epidemias, dentre outras patologias no intuito utilizar as ferramentas de

planejamento como forma de racionar a utilizao de recursos pblicos bem como garantir oacesso da populao aos servios de sade pblica sem, no entanto, sacrificar os resultadosoperacionais dos rgos bem como aumentar a eficincia dos servios prestados.

Sugere-se que em trabalhos futuros: i) Aplicar os modelos de previso ao estudo dedemanda de outras doenas e/ou epidemias; ii) Aplicar outros modelos quantitativos comoajustamento exponencial com ajustamento de tendncia e modelos computacionais; iii)

Aplicar modelos qualitativos de previso para que os modelos quantitativos sejam validadosdiminuindo assim os erros de previso com o objetivo de aumentar a eficcia doplanejamento.

Referncias

BRASIL. Decreto n. 7530/11, de 21 de julho de 2011. Dispe sobre a estrutura regimental e o quadrodemonstrativo dos cargos em comisso e das funes gratificadas do ministrio da sade. Dirio Oficial [daUnio], Braslia, DF, 22 jul. 2011, Seo 1, p. 9.CORRA, HENRIQUE L.. Administrao da Produo e Operaes. 2 Edio. So Paulo: Editora Atlas S.A. ,2008.DATASUS. O DATASUS. Disponvel em http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=01. Acesso

em: 02 de mar. 2012.


14/14



14

DAVIS, M. M.;AQUILANO, N. J.; CHASE, R. B. Fundamentos da administrao da produo. Traduo deEduardo D Agord Schaan...[et al.]; reviso de Flvio Pizzato...[et al.]. 3 ed. Porto Alegre: Bookman Editora,

2001. 598 p.GAITHER, N.; FRAZIR, G. Administrao da produo e operaes. Traduo de Jos Carlos Barbosa dosSantos; reviso Petrnio Garcia Martins. 8. ed. So Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2002. 598 p.MOREIRA, D. A.; Administrao da produo e operaes. 1. ed. So Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2004.

619 p.NEUMANN, D.; Uma abordagem integrada para o planejamento de demanda de novos produtos. Revista MundoLogstica, Rio de Janeiro, v. 15, n 15, p. 55-56, mar./abr. 2010.PEINADO, Jurandir; GRAEMI, Alexandre Reis. Administrao da Produo (Operaes Industriais e deServios). Curitiba: Unicenp, 2004.PLOSSL,VER G.W., WIGHT, O.W., Production and Inventory Control. Englewood Cliffs, 1967RITZMAN, Larry P; KRAJEWSKI, Lee J. Administrao da produo e operaes. So Paulo:Prentice Hall,2004. pp. 305-325.RUSSOMANO, V. H. Planejamento e controle da produo. 6. ed. rev. So Paulo: Pioneira, 2000. 320 p.SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administrao da produo. Traduo de Mara Teresa Corrade Oliveira; Fbio Alher; reviso tcnica Henrique Luiz Corra. 2. ed. So Paulo: Atlas, 2002. 747 p.STEVENSON, Willian J. Administrao das operaes de produo. Rio de Janeiro: LTC, 2001.pp. 440-469.STEVENSON, W. J. Administrao das operaes de produo. 6. ed. Rio de Janeiro: LTC Livros Tcnicos e

Cientficos, 2001. 701 p.

demanda no tratamento saude - anne

Documents

demanda paraauxiliar

previso ingnua

modelos de previso dedemanda

the end is possible

forecasting demand

secretaria municipal

teoria deplanejamento

ferramentas quantitativas