Administração de Produção e Operações

Capítulo 8

Previsões e gestão de demanda em produção e operações

Horizontes de planejamentohoje

tempo

decisões Efeito dadecisão A

Efeito dadecisão B

Efeito dadecisão C

curto prazo

médio prazo

Longo prazo

ABC

Por que prever?

Erros freqüentes em previsõesErro 1 das previsões: confundir previsões com metas e, um erro subseqüente, considerar as metas como se fossem previsões.Erro 2 das previsões: gastar tempo e esforço discutido se se "acerta" ou "erra" nas previsões, quando o mais relevante é discutir "o quanto" se está errando e as formas de alterar processos envolvidos, de forma a reduzir estes "erros".Erro 3 das previsões: levar em conta, nas previsões que servirão a apoiar decisões em operações, um número só. Previsões, para operações, devem sempre ser consideradas com dois "números": a previsão em si e uma estimativa do erro desta previsão.Erro 4 das previsões: desistir ou não se esforçar o suficiente para melhorar os processos de previsão por não se conseguir "acertar" as previsões, quando, em operações, não se necessita ter previsões perfeitas, mas sim, previsões consistentemente melhores que as da concorrência.

(tempo)

Previsão dedemanda / erro

Erros esperados de previsão crescem com o horizonte

Hoje Horizonte futuro

Faix

a de

err

o es

pera

do

Previsão

Erros esperados crescem com horizonte

Sanduíche Previsão para o mês passado (feita há um ano e meio)

Quarteirão com queijo

2500

Big Mac 6000

Hamburger 4500

Cheeseburger 3000

Filé de peixe 1200

MacChicken 1800

Total 18.000

Efeito da agregação dos dados

Sanduíche Vendas efetivas no mês passado na loja analisada

% erro da previsão

Quarteirão com queijo 1930 22,8% Média dos

Big Mac 7269 21,5% erros das

Hamburger 4980 10,6% previsões por

Cheeseburger 2730 9,0% Sanduíche

Filé de peixe 1429 19,0% 20,8%MacChicken 1050 41,6%

Total 18.443 2,4%

Efeito da agregação dos dados

(tempo)

Pre

visã

o de

dem

anda

/ er

ro

Erros esperados de previsão crescem com o horizonte

Hoje Horizonte futuro

Previsão

Agregação dos dados pode ser maior para decisões de longo prazo

Agregação gradualm

ente maior

dos dados faz erros gradualmente

diminuirem

Efeitos dos horizontes e da agregação dos dados nas previsões

Dadoshistóricos de

vendas

Informações queexpliquem

comportamentoatípico

Dados devariáveis queexpliquem as

vendas

Tratamento estatísticodos dados de vendas e

outras variáveis

Tratamento quantitativodos dados de vendas e

outras variáveis

Informações declientes

Informações daconjunturaeconômica

Informações deconcorrentes

Decisões da áreacomercial

Outras informaçõesdo mercado

Tratamento dasTratamento dasinformações disponíveis

Previsão de vendasPrevisão de vendas

Reunião de PrevisãoComprometimento das áreas

envolvidas

Projeto e melhoramento contínuo do processo de gerarprevisões

Avaliação crítica do processo de gerar previsões

Processo

Tratamento estatísticodos dados de vendas e

outras variáveis

Tratamento qualitativodas informações

Previsão como processo

tempofuturopassado

Vendas reais do passado

Tendência identificada no passadoe projetada no futuro

Ciclicidade identificada no passadoe projetada no futuro

XX

X

Previsões de curto prazofeitas com base nas projeções

Demanda

Faixa de erroidentificada no passadoe projetada para o futuro

Projeções

Técnicas deprevisão

Quantitativas Qualitativas

Intrínsecas Extrínsecas Método Delphi

Juri deexecutivos

Força devendas

Pesquisa demercado

Médias móveis

Suavizamentoexponencial

Projeção detendências

Decomposição

Regressãosimples

Regressãomúltipla

Analogiahistórica

Técnicas de previsão

“parcela” quantitativada previsão

“parcela” qualitativada previsão

Presença crescente de históricos longos e confiáveis de dados

Presença crescente da hipótese de “continuidade”dos padrões de comportamento

Abordagem qualitativa vs quantitativa

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

jan/

01

mar

/01

mai

/01

jul/0

1

set/0

1

nov/

01

jan/

02

mar

/02

mai

/02

jul/0

2

set/0

2

nov/

02

jan/

03

mar

/03

mai

/03

jul/0

3

set/0

3

nov/

03

Meses

Uni

dade

s

Vendas tendência Ciclicidade

Séries históricas

Vendas reais Média móvel de 3 períodosde copos MM3

Janeiro 154

Fevereiro 114

Março 165

Abril 152 (154 + 114 + 165) / 3 = 144,3Maio 176 (114 + 165 + 152) / 3 = 143,7

Junho 134 (165 + 152 + 176) / 3 = 164,3

Julho 123 (152 + 176 + 134) / 3 = 154,0

Agosto 154 (176 + 134 + 123) / 3 = 144,3Setembro 134 (134 + 123 + 154) / 3 = 137,0

Outubro 156 (123 + 154 + 134) / 3 = 137,0

Novembro 123 (154 + 134 + 156) / 3 = 148,0

Dezembro 145 (134 + 156 + 123) / 3 = 137,7

Médias móveis

Vendas reais Média móvel de 3 períodosde copos ponderada com pesos 3, 2 e 1

Janeiro 154

Fevereiro 114

Março 165

Abril 152 [(1*154) + (2*114) + (3*165)] / 6 = 146,2Maio 176 [(1*114) + (2*165) + (3*152)] / 6 = 150,0

Junho 134 [(1*165) + (2*152) + (3*176)] / 6 = 166,2

Julho 123 [(1*152) + (2*176) + (3*134)] / 6 = 151,0

Agosto 154 [(1*176) + (2*134) + (3*123)] / 6 = 135,5

Setembro 134 [(1*134) + (2*123) + (3*154)] / 6 = 140,3Outubro 156 [(1*123) + (2*154) + (3*134)] / 6 = 138,8

Novembro 123 [(1*154) + (2*134) + (3*156)] / 6 = 148,3

Dezembro 145 [(1*134) + (2*156) + (3*123)] / 6 = 135,8

Média móvel ponderada

Vendas reais Suavizamento exponencial com alfa Suavizamento exponencialde copos 0,1 0,8

última previsão (feita em dezembro)

Janeiro 154 150 150

Fevereiro 114 [(0,1)*(154) + (1 - 0,1)*(150)] = 150,4 153,2

Março 165 [(0,1)*(114) + (1 - 0,1)*(150,4)] = 146,8 121,8

Abril 152 [(0,1)*(165) + (1 - 0,1)*(146,8)] = 148,6 156,4

Maio 176 [(0,1)*(152) + (1 - 0,1)*(148,6)] = 148,9 152,9

Junho 134 [(0,1)*(176) + (1 - 0,1)*(148,9)] = 151,6 171,4

Julho 123 [(0,1)*(134) + (1 - 0,1)*(151,6)] = 149,9 141,5

Agosto 154 [(0,1)*(123) + (1 - 0,1)*(149,9)] = 147,2 126,7

Setembro 134 [(0,1)*(154) + (1 - 0,1)*(147,2)] = 147,9 148,5

Outubro 156 [(0,1)*(134) + (1 - 0,1)*(147,9)] = 146,5 136,9

Novembro 123 [(0,1)*(156) + (1 - 0,1)*(146,5)] = 147,4 152,2

Dezembro 145 [(0,1)*(123) + (1 - 0,1)*(147,4)] = 145,0 128,8

Suavizamento exponencial

Suavizamento exponencial

020406080

100120140160180200

Jane

iro

Fevere

iro Abril

MaioJu

nho

Julho

Agosto

Setembro

Outubro

Novem

bro

Dezem

bro

Vend

as e

pre

visõ

es

Vendas reais Suaviz. Expon. Alfa = 0,1 Suaviz. Expon. Alfa = 0,8

Efeito do parâmetro

Vendas reais Previsão Erro Erro Erro Erro Erro médio Trackingde copos MM3 aritmético aritmético absoluto absoluto absoluto signal

(V) (P) (V-P) acumulado V-P acumulado (EAA/n) EArA/EMAEArA EAA EMA TS

Janeiro 154

Fevereiro 114

Março 165

Abril 152 144,3 -7,7 -7,7 7,7 7,7 7,7 -1,0

Maio 176 143,7 -32,3 -40,0 32,3 40,0 20,0 -2,0

Junho 134 164,3 30,3 -9,7 30,3 70,3 23,4 -0,4

Julho 123 154,0 31,0 21,3 31,0 101,3 25,3 0,8

Agosto 154 144,3 -9,7 11,7 9,7 111,0 22,2 0,5

Setembro 134 137,0 3,0 14,7 3,0 114,0 19,0 0,8

Outubro 156 137,0 -19,0 -4,3 19,0 133,0 19,0 -0,2

Novembro 123 148,0 25,0 20,7 25,0 158,0 19,8 1,0

Dezembro 145 137,7 -7,3 13,3 7,3 165,3 18,4 0,7

Acompanhamento dos erros de previsão: viés

-5,00-4,00-3,00-2,00-1,000,001,002,003,004,005,00

Abril

MaioJu

nho

Julho

Agosto

Setembro

Outubro

Novem

bro

Dezem

bro

Tracking signal Limite superior Limite inferior

Limites para “tracking signal”

Previsão Previsão Desvio Desvio Desvio DesvioSuav. Expon Suav. Expon absoluto absoluto quadrático quadrático

Vendas reais Alfa = 0,1 Alfa = 0,8 Alfa = 0,1 Alfa = 0,8 Alfa = 0,1 Alfa = 0,8Janeiro 154 150,0 150,0 4,0 4,0 16,0 16,0Fevereiro 114 150,4 153,2 36,4 39,2 1325,0 1536,6Março 165 146,8 121,8 18,2 43,2 332,7 1862,8Abril 152 148,6 156,4 3,4 4,4 11,7 19,1Maio 176 148,9 152,9 27,1 23,1 733,0 534,8Junho 134 151,6 171,4 17,6 37,4 310,9 1396,9Julho 123 149,9 141,5 26,9 18,5 722,0 341,3Agosto 154 147,2 126,7 6,8 27,3 46,5 745,6Setembro 134 147,9 148,5 13,9 14,5 192,2 211,4Outubro 156 146,5 136,9 9,5 19,1 90,7 364,5Novembro 123 147,4 152,2 24,4 29,2 596,8 851,6Dezembro 145 145,0 128,8 0,0 16,2 0,0 261,3

Desvios médios 15,69 23,00 364,79 678,48

Acompanhamento da magnitude dos erros

Vendas Vendas Vendas2001 2002 2003

Janeiro 112 146 199Fevereiro 146 113 175Março 122 92 88Abril 125 160 112Maio 127 188 149Junho 157 190 140Julho 150 168 154Agosto 235 235 275Setembro 60 122 90Outubro 92 97 120Novembro 206 186 226Dezembro 312 354 360

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Jan/

01

Mar

/01

Mai

/01

Jul/0

1

Set

/01

Nov

/01

Jan/

02

Mar

/02

Mai

/02

Jul/0

2

Set

/02

Nov

/02

Jan/

03

Mar

/03

Mai

/03

Jul/0

3

Set

/03

Nov

/03

Projeções com tendência

Vendas Vendas Vendas2001 2002 2003

Janeiro 112 146 199Fevereiro 146 113 175Março 122 92 88Abril 125 160 112Maio 127 188 149Junho 157 190 140Julho 150 168 154Agosto 235 235 275Setembro 60 122 90Outubro 92 97 120Novembro 206 186 226Dezembro 312 354 360

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Jan/

01

Mar

/01

Mai

/01

Jul/0

1

Set

/01

Nov

/01

Jan/

02

Mar

/02

Mai

/02

Jul/0

2

Set

/02

Nov

/02

Jan/

03

Mar

/03

Mai

/03

Jul/0

3

Set

/03

Nov

/03

Projeções com tendência

Vendas Vendas Vendas2001 2002 2003

Janeiro 112 146 199Fevereiro 146 113 175Março 122 92 88Abril 125 160 112Maio 127 188 149Junho 157 190 140Julho 150 168 154 Vendas/ Vendas/ Vendas/Agosto 235 235 275 Tendência Tendência TendênciaSetembro 60 122 90 2001 2002 2003 MédiaOutubro 92 97 120 112 / 133,8 = 0,837 Janeiro 0,837 0,939 1,124 0,967Novembro 206 186 226 Fevereiro 1,077 0,719 0,978 0,925Dezembro 312 354 360 Março 0,888 0,579 0,487 0,651

Abril 0,898 0,995 0,614 0,836Reta de Reta de Reta de Maio 0,901 1,156 0,809 0,955

tendência tendência tendência Junho 1,100 1,155 0,752 1,0022001 2002 2003 Julho 1,037 1,011 0,820 0,956

Janeiro 133,8 155,4 177,1 Agosto 1,605 1,398 1,450 1,484Fevereiro 135,6 157,2 178,9 Setembro 0,405 0,718 0,470 0,531Março 137,4 159,0 180,7 Outubro 0,613 0,565 0,621 0,600Abril 139,2 160,8 182,5 Novembro 1,357 1,072 1,158 1,196Maio 141,0 162,6 184,3 Dezembro 2,031 2,020 1,828 1,960Junho 142,8 164,4 186,1Julho 144,6 166,2 187,9Agosto 146,4 168,0 189,7Setembro 148,2 169,9 191,5Outubro 150,0 171,7 193,3Novembro 151,8 173,5 195,1Dezembro 153,6 175,3 196,9

Consideração de ciclicidades

Reta de Vendas Reta de Reta de Reta de tendência Coeficientes com

tendência tendência tendência 2004 de ciclicidade2001 2002 2003 projeção ciclicidade projeção

Janeiro 133,8 155,4 177,1 198,7 0,967 192,1Fevereiro 135,6 157,2 178,9 200,5 0,925 185,4Março 137,4 159,0 180,7 202,3 0,651 131,8Abril 139,2 160,8 182,5 204,1 0,836 170,6Maio 141,0 162,6 184,3 205,9 0,955 196,7Junho 142,8 164,4 186,1 207,8 1,002 208,3Julho 144,6 166,2 187,9 209,6 0,956 200,3Agosto 146,4 168,0 189,7 211,4 1,484 313,8Setembro 148,2 169,9 191,5 213,2 0,531 113,2Outubro 150,0 171,7 193,3 215,0 0,600 128,9Novembro 151,8 173,5 195,1 216,8 1,196 259,2Dezembro 153,6 175,3 196,9 218,6 1,960 428,3

Histórico Futuro

0,050,0

100,0150,0200,0250,0300,0350,0400,0450,0

Jane

iro

Fevere

iro Abril

MaioJu

nho

Julho

Agosto

Setembro

Outubro

Novem

bro

Dezem

bro

Reta de tendência 2004 projeção Vendas com ciclicidade projeção

Presença de tendência e ciclicidade

Participação no mercado dos software de previsão

42,4%

3,7%

10,1%

5,4%

5,1%

4,4%

4,0%

3,7%

2,7%

2,4%

1,7%

1,7%

1,0%

1,0%

0,3%

0,3%

0,3%

7,1%

2,7%

0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0% 45,0%

MC Excel Planilha)

Lotus (Planilha)

SAS

J ohn Galt

Smartsoftware

Bus. Forecast System

SPSS

Demantra

Adaytum

RER

Retek

Chesapeake

Applix

Automatic Forecasting

Churchill

Parker

Distinction

Delphus

Outros

Tecnologia para previsões

20,7%

14,9%13,4%

13,4%

9,4%5,8%

4,7%

4,0%

2,5%2,5%

2,2%2,2%

1,5%

1,5%

0,7%

0,4%0,4%

0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0%

SAP

Manugistics

Oracle

i2

Demad Solutions

Cogno

Logility

Hyperion

P eoplesoft

J DE

Mercia

Comshare

Decisioneering

LP A

P rescient

Syncra Systems

Information Advantage

Tecnologia para previsões