Análise e projeção de demanda de consumo de gás natural em uma indústria automotiva

Abstract

O presente trabalho tem por objetivo analisar a demanda de gás natural para uma indústria automotiva localizada no sul do Brasil utilizando modelos estatísticos que envolvem a variação do consumo para diferentes tipos de regimes de produção. A análise é feita através da correlação dos dados por regressão simples e múltipla utilizando o software Minitab® e em seguida é aplicado o método de séries temporais clássicas, sendo obtidas equações que estimam o consumo de gás natural para cada um dos regimes. A comparação entre as ferramentas de previsão é feita através de medidas de incerteza e pelo coeficiente de determinação, as quais apontam para resultados satisfatórios para o modelo de projeção realizado através da utilização de regressão múltipla, entretanto, a aplicação da ferramenta de séries temporais não se mostra eficiente, visto que o intervalo de tempo do histórico de dados é muito pequeno, não sendo possível identificar padrões favoráveis. A partir do modelo obtido é possível projetar a demanda de gás para todo um ano, porém devido as incertezas das previsões climáticas, projeções à curto prazo são mais precisas. Além disso, também é possível a análise de eficiência diária de consumo, comparando o realizado com o estimado segundo o histórico

The present study aims to analyze the demand for natural gas in an automotive industry located in southern Brazil using statistical models that involve variations in consumption for different production regimes. The analysis is conducted through data correlation using simple and multiple regression in the Minitab® software, followed by the application of classical time series methods. Equations are derived to estimate the natural gas consumption for each production regime. The comparison between forecasting tools is done using uncertainty measures and the coefficient of determination, which indicate satisfactory results for the multiple regression projection model. However, the application of time series analysis proves to be inefficient due to the limited historical data timeframe, making it difficult to identify favorable patterns. With the obtained model, it is possible to project the gas demand for an entire year, although short-term projections are more accurate due to uncertainties in climate forecasts. Additionally, the study allows for the analysis of daily consumption efficiency by comparing actual consumption with estimated values based on historical data