2.6 Planejamento e previsão de estoques

Slide 1 Gerenciamento de Estoques no Agronegcio - 2 TAG Professor Ricardo Pinheiro Previso de Estoques

A previso de Estoques normalmente baseada nas informaes da rea de vendas. Porm, muitas vezes preciso informar aos fornecedores com antecedncia, sobre uma demanda que ainda no foi definida. muito importante que se faa a previso de estoques para evitar faltas e consecutivas paradas no processo de comercializao/produoMaterial extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


No processo de previso devemos considerar duas categorias de informaes a se utilizarem:

Quantitativas

Qualitativas

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As informaes quantitativas so referentes a volumes e decorrentes de condies que podem afetar a demanda: Influncia da Propaganda Evoluo das vendas no tempo Variaes decorrentes da situao econmica Variaes decorrentes de modismo Crescimento populacional



As informaes qualitativas so referente a fonte de obteno de dados para serem obtidos valores confiveis de variveis que podem afetar a demanda: Opinio de gerentes Opinio de vendedores Opinio de compradores Pesquisa de mercado

a busca de informes mediante pessoas com grande conhecimento do assunto e especialistas.Material extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


As informaes qualitativas e quantitativas por si s no so suficientes necessrio avaliar matematicamente para se conseguir dados mais precisos. Existem tcnicas de previses que so baseadas no consumo, conforme j vimos: Consumo regular Consumo regular com tendncia crescente Consumo regular com tendncia decrescente Consumo irregular Consumo sazonal



Conhecendo a evoluo da demanda fica mais fcil elaborarmos a previso futura de demanda. Os mtodos para se calcular a demanda futura que iremos analisar so: Mtodo do ltimo Perodo (MUP) Mtodo da Mdia Aritmtica (MMA) Mtodo da Mdia Ponderada (MMP) Mtodo da Mdia com Suavizao Exponencial (MMSE) Mtodo da Mdia dos Mnimos Quadrados (MMMQ)Material extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Mtodo do ltimo perodo Utilizar para o prximo perodo o valor real do perodo anterior. Exemplo: A empresa fabricante de peas S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto Bomba Injetora YZ: janeiro, 2.500; fevereiro, 2.200; maro, 2.650; abril, 2.800; maio, 2850; junho, 2.900; e julho, 3.000. Calcule a previso para agosto. P agosto = O ltimo perodo foi julho, 3.000 unidades a previso para agosto ser de 3.000 unidadesMaterial extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Mtodo da mdia mvel A previso para o perodo feita a partir da mdia aritmtica do consumo dos perodos anteriores: Exemplo: A empresa fabricante de peas S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto Bomba Injetora YZ: janeiro, 2.500; fevereiro, 2.200; maro, 2.650; abril, 2.800; maio, 2850; junho, 2.900; e julho, 3.000. Calcule a previso para agosto. P (MMA) = (C1 + C2 + C3 + ... + Cn) : nP(MMA)agosto = (2.500+2.200+2.650+2.800+2.850+2.900+3.000) : 7

P(MMA)agosto = 2.700Material extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Mtodo da mdia mvel ponderada A previso para o prximo perodo obtida por meio de ponderao dada a cada perodo, sendo que o perodo mais prximo recebe peso maior e, vamos reduzindo os pesos para os perodos mais distantes. A soma da ponderao deve ser sempre 100%. Os valores de ponderao devem ter um peso de 40% a 60% para o primeiro perodo e de 5% para o ltimo.



Exemplo: A empresa fabricante de peas S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto Bomba Injetora YZ: janeiro, 2.500; fevereiro, 2.200; maro, 2.650; abril, 2.800; maio, 2850; junho, 2.900; e julho, 3.000. Calcule a previso para agosto. P(MMP) = (C1xP1)+(C2xP2)+(C3xP3)+...(CnxPn) P(MMP)Agosto = (3.000x0,4)+(2.900x0,2)+(2.850x0,15)+(2.800x0,08)+(2.6 50x0,07)+(2.200x0,05)+(2.500x0,05) P(MMP)Agosto = 2.852Material extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Mtodo da mdia com ponderao exponencial A previso para o prximo perodo obtida mediante a ponderao dada ao ltimo perodo, e teremos tambm que utilizar a previso do ltimo periodo A ponderao utilizada denominada constante de suavizao exponencial, que tem o smbolo (@) e pode variar de 1>@>0. P(MMSE) = [(Ra x @) + (1 - @) x Pa] Onde: Ra = Consumo real no perodo anterior Pa = Previso do perodo anterior @ = Constante de Suavizao ExponencialMaterial extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Exemplo: A empresa fabricante de peas S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto Bomba Injetora YZ: janeiro, 2.500; fevereiro, 2.200; maro, 2.650; abril, 2.800; maio, 2850; junho, 2.900; e julho, 3.000. Sabendo que a previso de julho foi de 3.100 unidades, calcule a previso de demanda para agosto com uma constante de suavizao exponencial de 0,15.



P(MMSE) = [(Ra x @) + (1 - @) x Pa] P(MMSE)Agosto = [(3.000x0,15)+(1-0,15)x3.100] P(MME)Agosto = [(450)+(0,85)x3.100] P(MME)Agosto = [(450)+2.635] P(MME)Agosto = 3.085 unidades



Mtodo dos mnimos quadradosEsse modelo o que melhor nos orienta para fazermos uma previso, pois um processo de ajuste que tende a aproximar-se dos valores existentes, minimizando as distncias entre cada consumo realizado. A vantagem desse modelo est em razo de ele basear-se na equao da reta Y = a + bx O mtodo melhor compreendido atravs do exemplo:



Exemplo: A empresa fabricante de peas S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto Bomba Injetora YZ: janeiro, 2.500; fevereiro, 2.200; maro, 2.650; abril, 2.800; maio, 2850; junho, 2.900; e julho, 3.000. Calcule a previso de demanda para agosto. P(MMMQ) = a + bx onde: a = valor a ser obtido na equao normal por meio da tabulao dos dados; b = valor a ser obtido na equao normal mediante a tabulao dos dados; x = quantidade de perodos de consumo utilizados para calcular a previsoMaterial extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Para calcularmos os termos a e b, necessrio tabularmos os dados existentes para preparar as equaes normais, dadas por: Y = (n x a) + (X x b) XY = (X x a) + (X x b) (1) (2)



Tabulando os dados do exemplo, onde temos as vendas mensais da Bomba Injetora XY teremos os valores alocados na tabela a seguir:Tabulao dos dados para elaborar as equaes normais Quant. Perodo Perodos Y X XY X 1 Janeiro 2500 0 0 0 2 Fevereiro 2200 1 1 2200 3 Maro 2650 2 4 5300 4 Abril 2800 3 9 8400 5 Maio 2850 4 16 11400 6 Junho 2900 5 25 14500 7 Julho 3000 6 36 18000 7 18900 21 91 59800Material extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Montaremos a seguir as equaes normais baseadas na Tabela e usando as frmulas a seguir: Y = (n x a) + (X x b) XY = (X x a) + (X x b) de onde temos: (1) 18.900 = 7a + 21b (2) 59.800 = 21a + 91b (1) (2)


Slide 19 Gerenciamento de Estoques no Agronegcio - 2 TAG Professor Ricardo Pinheiro Previso de EstoquesQuando temos duas equaes com duas incgnitas (a e b) teremos que eliminar uma das incgnitas e para isso iremos igualar numricamente, o coeficiente de a ou b, o que for mais fcil, porm com sinais opostos. Neste exemplo iremos igualar o coeficinte (a) multiplicando toda equao (1)por -3:

(1) 18.900 = 7a + 21b (-3) (2)59.800 = 21a + 91bCom o resultado obtido, somam-se as duas equaes: -56.700 = -21a + (-63b) 59.800 = 21a + 91b ________________________ 3.100 = 28bMaterial extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br

Slide 20 Gerenciamento de Estoques no Agronegcio - 2 TAG Professor Ricardo Pinheiro Previso de EstoquesTemos agora uma equao com um incgnita e iremos resolv-la, 3.100 = 28b b = 3.100 : 28 b = 110,7 Achando uma das incgnitas, iremos calcular a outra, usando qualquer uma das equaes normais; nesse caso, mais simples usar a equao (1) 18.900 = 7a + 21b 18.900 = 7a + 21(110,7) 18.900 2.324,7 = 7a 16.575,3 = 7a a = 16.575,3 : 7 a = 2.367,9Material extrado de: www.professorricardopinheiro.com.br


Obtendo os valores de a e b na equao normal, e como j temos o valor de x que a quantidade de perodos, podemos ento, calcular a previso de agosto com a frmula dada: PP(MMMQ)Agosto = a + bx PP(MMMQ)Agosto = 2.367,9 + (110,7 x 7) PP(MMMQ)Agosto = 2.367,9 + 774,9 PP(MMMQ)Agosto = 3.142,8 (como no se vende meia pea, arrendondamos) PP(MMMQ)Agosto = 3.143 peas



Referncia: DIAS, MARCO AURLIO P. Administrao de Materiais: princpios, conceitos e gesto. So Paulo. Atlas, 2005, 336p.


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