Qual é a principal limitação do método da média aritmética na previsão de consumo para gestão de estoques?

Resposta

O método da média aritmética atribui o mesmo peso a todos os dados, independentemente de sua data, o que pode ocultar tendências e variações recentes no consumo.

Isso significa que o método não reconhece a dinamicidade dos dados ao longo do tempo, dificultando a identificação de aumentos ou diminuições recentes no consumo. Por exemplo, em uma empresa que vende produtos eletrônicos, se as vendas aumentaram drasticamente nos últimos meses devido a uma promoção, a média aritmética consideraria o consumo antigo com o mesmo peso dos dados atuais, subestimando essa mudança.

Exemplo:
Considere os consumos mensais (unidades) nos últimos 4 meses: 20, 22, 25, 40
A média aritmética simples é:
\( \frac{20 + 22 + 25 + 40}{4} = 26.75 \)
Esse valor não reflete o recente aumento expressivo do consumo no último mês. Já a média móvel ponderada com pesos maiores para os dados mais recentes, como pesos 1, 2, 3 e 4, resultaria em:
\( \frac{(20\times1) + (22\times2) + (25\times3) + (40\times4)}{1+2+3+4} = \frac{20 + 44 + 75 +160}{10} = 29.9 \)
Assim, a média móvel ponderada valoriza mais os consumos recentes, refletindo melhor as mudanças no mercado.