ANALYSIS OF THE FORECAST ERRORS IMPACT IN THE PROCESS OF PRODUCTION PLANNING IN AN OIL COMPANY

• Main Author: CASSIA DANIELE DOS SANTOS SILVA
• Other Authors: CARLOS PATRICIO SAMANEZ
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2012
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=21199@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=21199@2

A necessidade de integração entre os vários componentes de uma cadeia de suprimento e o SEOP (Sales and Operations Planning) são conceitos amplamente conhecidos pelas empresas, entretanto muitas vezes é difícil alinhar os conceitos teóricos às necessidades e aos processos reais das empresas. O foco deste trabalho é o planejamento operacional da cadeia logística de abastecimento de petróleo e derivados de uma empresa petrolífera. A empresa utiliza um modelo de programação linear determinístico para elaboração do plano. Foram monitorados os desvios entre o realizado e o planejado de diversos parâmetros que influenciam no plano, como preços internacionais, volume de produção de petróleo, demanda de alguns derivados e disponibilidades de unidades de refinaria. Após análise desses desvios, utilizou-se o modelo de programação linear da empresa para elaborar uma série de sensibilidades, retroalimentando o modelo, com a utilização dos erros médios das variáveis. Por fim são agrupadas as informações sobre realizado x planejado x sensibilidade (plano modificado) à incerteza. Os resultados mostram que o plano modificado considerando à incerteza das variáveis através dos erros médios históricos possibilita um planejamento mais robusto, onde o resultado deixa de ser um valor ótimo determinístico e se apresenta como uma faixa de valores bons. === The need for integration between the various components of the supply chain and the SEOP (Sales and Operations Planning) are concepts widely known by the companies, however it is often difficult to align theoretical concepts to the real needs and processes of companies. The focus of this work is the operational planning of the logistics supply chain of petroleum and derivatives of an oil company. The company uses a deterministic linear programming model for development of the plan. The parameters´ deviations between real and planning data, which influence the plan, as international prices, volume of oil production, demand for some oil derivatives and availability of refinery units were monitored. After analyzing of these deviations, we used the linear programming model of the company to develop a range of sensitivities, feeding back the model, using the mean errors of the variables. Finally the information of real x plan x modified plan (planned sensitivity) with uncertainty are grouped. The results show that the modified plan considering the uncertainty of the variables through the historical average errors enables a more robust planning, where the result is no longer a deterministic optimal value and it presents itself as a good range of values.