Previsão da demanda (parte 1)

Universidade Federal do Vale do São FranciscCampus de JuazeiroColegiado de Engenharia de Produção

Previsão da demanda (parte 1)

Disciplina: Gestão de serviçosProfessor: Marcel de Gois Pinto

Conteúdo

Revisão demanda e capacidadeGerenciar capacidade e demandaPrevisão da demanda

Métodos quantitativosMétodos qualitativosHíbridos

Sistema de previsão da demanda

Capacidade

Segundo Moreira (1993) capacidade refere-se à quantidade máxima de produtos e serviços que podem ser produzidos numa unidade produtiva, num dado intervalo de tempo.Ex: toalhas/hora, clientes/dia, pares/min, cheques compensados/horaVariáveis da função capacidade:

Volume Tempo

Quantidade de clientes que chega no sistema para serem tratados por período de tempoEm serviços, o mesmo atendimento pode levar diferente intervalo de tempo para diferentes clientesAumenta a complexidade do setorExiste uma aleatoriedade na chegada e no tempo de atendimento

Demanda

Gerenciar a capacidade em serviços

Gerenciamento da capacidade de ofertaCompartilhar a capacidadeAumentar a participação de clientesTreinar empregados multifuncionaisProgramar turnos de trabalhoUtilizar empregados em meio turnoCriar uma capacidade ajustável

Gerenciar a capacidade em serviços

Gerenciamento da demandaDividir a demandaDesenvolver serviços complementaresDesenvolver sistema de reservasOferecer incentivos de preçosPromover demanda fora da alta estação

Mas qual será a demanda da empresa no(s) próximo período?

Previsão da demanda

Aplicações:Área financeira - planejamento da necessidade de recursosRecursos humanos - modificações no nível da força de trabalhoVendas - no agendamento de promoções)Operações - gestão de estoques (bens facilitadores) e no desenvolvimento de planos agregados de produção

Previsão da demanda

Métodos utilizados:Quantitativos (forecasting) - análise de séries temporais –previsões são realizadas a partir do passado (dados históricos)Qualitativos - opinião de especialistas – previsões baseadas em experiência.Combinação de ambos - modelos híbridos, ou validação de quanti por critérios quali.

Qual o melhor tipo de método?

Sistema de Previsão da demanda

Três condições sem a qual não... (Makridakis et al., 1998)

Disponibilidade de informações históricasPossibilidade da transformação das informações históricas em dados numéricosSuposição da repetição de padrões observados em dados passados no tempo futuro.

E NO CASO DE IMPLANTAÇÃO DE UMA EMPRESA DE SERVIÇOS?


Passos na elaboração do sistema

Definição do problema

Coleta de informações

Pacote computacional

Análise preliminar

Escolha dos modelos






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Custo vs. Precisão






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Período – unidade de tempo daprevisãoHorizonte – períodos fututoscobertos pela previsãoIntervalo – freqüência das novas previsões






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Dados estatísticos e dados subjetivosMontagem do banco de dados – sérietemporal (serviços e demandas) e filtrosClassificação ABC dos produtos

Classe A - Esta classe representa 80% do faturamento e cerca de 20% dos serviçosA previsão de demanda é feita para cada produto desta classe. Estratificações das séries temporais de demanda podem também ser de interesse gerencial.






Análise preliminar

Escolha dos modelos


Classe B - representa 15% do faturamento e cerca de 30% dos serviços. A previsão de demanda é feita individualmente para cada produto, porém estratificações nas séries não são, via de regra, necessárias.






Análise preliminar

Escolha dos modelos


Classe C - contempla 5% do faturamento e cerca de 50% dos produtos vendidos pela empresa. Para os produtos nesta classe, o mais indicado é a realização de uma previsão agregada de demanda.






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Definição dos níveis de agregaçãoPermite a visualização de características de comportamento






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Modelos de forecasting contemplados no produtoForma de gerenciamento das informaçõesA apresentação gráfica e relatórios dos resultados obtidos na análiseSistema operacionalFácil utilização e aprendizado






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Possibilidade de implementação de novos modelos de forecastingCentenas de séries temporais podem estar em estudo?Capacidade de processamento de dados do pacotePrecisão dos cálculos






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Dados históricos são agrupados e representados graficamenteTratamento dos dados espúrios

Procedimento A. Quando o valor espúrio encontra-se no final da série temporal e existem valores suficientes para gerar um modelo de previsão, substitui-se o valor espúrio pela previsão relativa ao período correspondente ao dado excluído.






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Dados históricos são agrupados e representados graficamenteTratamento dos dados espúrios

Procedimento B. Quando o valor espúrio encontra-se no início da série temporal substituir o valor espúrio por um valor médio das observações imediatamente adjacentes a ele, e gerar um modelo de previsão. Uma vez feita a previsão, o valor espúrio é substituído pela previsão relativa ao período correspondente.






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Conhecer os aspectos que influenciam a demanda a ser analisada (promoção, e.g.)Características da série temporal (sazonalidade, tendência, entre outros)Agregação temporal dos dados (agregamentos dos dados – seleção do modelo)






Análise preliminar

Escolha dos modelos

Intervalo de previsões – também auxiliam na determinação do método a ser utilizadoApós implantado, o sistema deve ser contínuamente alimentado

Universidade Federal do Vale do São FranciscCampus de JuazeiroColegiado de Engenharia de Produção

Previsão da demanda (parte 1)

Disciplina: Gestão de serviçosProfessor: Marcel de Gois Pinto

Business

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