Usar médias móveis?
- O uso de dados acumulados (médias ou somas móveis), ainda bem popular, pode gerar conclusões errôneas.
- Mostra-se uma simulação com dados de consumo de energia na qual os dados de 2013 são repetidos 3 vezes, como se fossem três anos em sequência e com eles é possível mostrar redução do consumo!
Em nosso treinamento de Green Belt comentamos que as métricas acumulativas ou o uso médias móveis podem ser enganosas e não deveriam ser utilizadas. Mostramos aqui um caso real sobre redução de consumo de energia. Aproveitamos para dar algumas dicas de como mostrar ganhos onde não há!
O procedimento usado por uma empresa para avaliar se houve ou não redução do consumo se baseia no seguinte princípio:
1) O baseline (situação atual) do consumo se determina a partir dos dados mensais de consumo (kW) e da conta (R$). Determina-se a despesa R$/kW como a soma anual da conta (R$) dividida pela soma anual do consumo (kW). No exemplo, o baseline foi R$/kW (jan a dez 2013) = 0,3358.
- Em março calculamos a soma das contas (jan/14 a mar/14) e a soma dos consumos (mesmo período) e obtemos R$/kW = soma contas/soma consumos. Compara-se este valor com o baseline para decidir se houve ou não redução.
- Em abril calculamos a soma das contas (jan a abr/14) e a soma dos consumos e obtemos R$/kW.
- Em maio calculamos soma das contas (jan a mai/14) e a soma dos consumos R$/kW… e assim sucessivamente…
- Até que em dezembro calculamos soma das contas de 2014 e soma dos consumos e R$/kW do ano.
- A partir do décimo terceiro mês de acompanhamento, eliminamos o 1º valor da série e aumentamos um valor no fim da série (equivalente a fazer uma média móvel de período 12.
- Se em certo momento o valor R$/kW é menor que o baseline, significa que houve melhoria.
3) Aplicamos este princípio aos seguintes dados:
- Os dados de 2013 são dados reais.
- Para “2014” copiamos os mesmos dados de 2013.
- Para “2015” copiamos os dados de 2013, mas mudamos sua ordem.
- Para “2016” copiamos os dados de 2013 e mudamos novamente a ordem. Ou seja, os dados de todos os anos são iguais; significa que não houve melhoria alguma em relação ao baseline. Somente pela mudança da ordem dos dados detectamos que houve redução no consumo?
As contas realizadas estão na tabela abaixo:
Os resultados estão na figura abaixo. A linha horizontal representa o baseline obtido com os dados de 2013. Os dados de “2014” mostram que em 6 meses houve melhorias em relação a 2013. Os dados de “2015” mostram que houve melhoria em relação ao baseline em 11 dos 12 meses e em 2016 houve melhoria em 10 dos 12 meses. Certamente para todos os anos, o mês de dezembro mostra que não houve melhoria porque nesse mês acumulamos os valores do ano todo.
O gráfico mostra de forma “evidente” que houve redução do custo/kW. Isso é somente uma miragem já que todos os anos têm os mesmos dados! Aqui devemos relembrar o artigo de Nelson, que mostra os erros que podem ser cometidos quando se usa o princípio de média móvel (neste caso de soma móvel).
Conclusões:
- Se você ainda usa médias móveis ou valores acumulados, deixe de usar; você só tem a ganhar.
- Se gostou do trabalho, divulgue-o entre seus amigos. Se não gostou, divulgue entre seus inimigos, mas divulgue!
Referência bibliográfica:
Nelson, Lloyd S. (1983). The Deceptiveness of Moving Averages. Journal of Quality Technology, p. 99-100. Vol. 15, No. 2.
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