Curso de Especialização em Engenharia de Negócios Gestão de Demanda LUIZ ALBERTO BARBERINI Eng....
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Curso de Especialização em Engenharia de Negócios Gestão de Demanda LUIZ ALBERTO BARBERINI Eng. Mecânico – Mauá Extensão Universitária em Transportes – Mauá Pós Graduação Logística – FGV Certified Quality Engineer – American Society for Quality Control MBA – Mauá BSCM – APICS GREEN BELT Experiência nas empresas Ford , Rhodia, Souza Cruz, Laboratórios Pfizer, Embalagens Diadema, Nycomed Pharma Coordenador do Grupo de Transportes Perigosos ABIQUIM Seminários diversos em Transportes e Gestão de Demanda
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios Gestão de Demanda LUIZ ALBERTO BARBERINI Eng. Mecânico – Mauá Extensão Universitária em Transportes –
Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
LUIZ ALBERTO BARBERINI Eng. Mecnico Mau Extenso Universitria em
Transportes Mau Ps Graduao Logstica FGV Certified Quality Engineer
American Society for Quality Control MBA Mau BSCM APICS GREEN BELT
Experincia nas empresas Ford, Rhodia, Souza Cruz, Laboratrios
Pfizer, Embalagens Diadema, Nycomed Pharma Coordenador do Grupo de
Transportes Perigosos ABIQUIM Seminrios diversos em Transportes e
Gesto de Demanda
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
DEMAND FORECASTING PREVISO DA DEMANDA
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Procurar petrleo perfurando perfurando a terra? Quer dizer procurar
petrleo em baixo da terra? Voce louco! Colegas do Edwin L. Drake
tentando vender uma idia nova in 1859. Esse tal do telefone cheio
de defeitos e no pode ser considerado seriamente como meio de
comunicao. Ele no tem nenhum valor intrnseco para nos. Western
Union - telgrafo, 1876. Mquinas voadoras mais pesadas que o ar so
impossveis. Lord Kelvin, presidente, Royal Society de Cincias,
1895. Avioes so brinquedos excelentes sem absolutamente nenhum
valor militar. Marechal Ferdinand Foch, Professor de Estratgias de
Guerra, Ecole Superieure de Guerre. 1910. A caixa de msica sem fio
(rdio) no tem nenhum valor comercial. No h mercado para mensagens
enviadas para ningum especificamente. Scios do David Sarnoff,
pioneiro em rdio, 1920s. Ninguem vai querer escutar atores falando.
H.M. Warner, Warner Brothers, 1927. Essa bomba no vai se detonar e
sou perito em bombas. Almirante William Leahy, Projeto da bomba
atmica, EUA em 1940. absolutamente impossvel o ser humano alcanar a
lua at mesmo considerando todas as possibilidades futuras da
cincia. Dr. Lee De Forest, pai de televiso. 1940
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No existe a mnima justificativa para algum querer um computador em
casa. Ken Olson, Presidente, Digital Equipment Corp., 1977 Depois
de jogar no Milan, Inter, Barcelona, Real Madrid Voces acham mesmo
que esse cara vem pr c??? Nunca !! Meu cunhado Luiz, novembro 2008
Acho que o mercado mundial para computadores deve estar em 5
mquinas no mximo. Thomas Watson, diretor-chefe da IBM, 1943
Computadores no futuro podem pesar apenas 1,5 toneladas. Revista
Popular Mechanics, 1949. J viajei muito nesse pas e conversei com
os melhores especialistas da rea e sei agora que o processamento de
dados apenas moda superficial e no vai demorar nem um ano para
sumir completamente. Chefe Editora Prentice Hall, 1957 Nos no
gostamos do som deles e, tambm, msica de guitarra est caindo em
popularidade. Decca Recording Co. rejeitando os Beatles, 1962.
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Demanda
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
, no fcil prever
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Objetivos Entender os fatores que influenciam a demanda Reconhecer
os tipos bsicos de Demanda Descrever os princpios bsicos de Previso
(Forecasting) Entender os princpios de coleta de dados Comparar
tcnicas bsicas de Previso (Forecasting) Entender os conceitos de
sazonalidade Entender os motivos e tipos de erros de Previso
(Forecast)
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SC Customer / Client Sales Forecast SFA PRO Doctor Marketing
Promotion Demand Planning Supports & Suggests improvements
Manage & Execute Capture Data and have it changed into info PSL
SRC SSL SAV Manufact. Supplier Procurement Planning / MPS Product
Supply Scheduling / MRPII Wholes aler Wholes aler DC Sales 3PL
Warehouse NyBR POC DCO CSL POS-SL SRC-CD Point of Sale Distribution
ISL S&OP S&OP
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Introduo O FORECAST - ou PREVISO - o preldio do planejamento.
necessrio para termos um horizonte do que fazer e quando. Algumas
empresas, como MTO, precisam ter idia de que estoques devem ser
mantidos, assim como dos recursos a serem alocados. O processo no
qual a PREVISO ou FORECAST est inserido o PLANEJAMENTO ou GESTO DE
DEMANDA em ingls, DEMAND MANAGEMENT ou DEMAND PLANNING. DEMANDA A
NECESSIDADE DO ITEM. A VENDA PODE SER ABAIXO DA DEMANDA REAL
!!!
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Fatores que Influenciam a Demanda CONDIES ECONOMICAS E DO BUSINESS
FATORES COMPETITIVOS TENDENCIAS DE MERCADO PLANOS DA EMPRESA
POSICIONAMENTO GLOBAL ___________________________ ENTENDER O QUE
INFLUENCIA A COMPRA PARA ENTENDER A DEMANDA
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Gesto da Demanda Coordena estes interesses Porque da Gesto de
Demanda O principal propsito de uma organizao atender ao cliente.
MARKETING Foco em Atender necessidades OPERAES Prover os
Recursos
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Gesto da Demanda Habilidade para prever a demanda Canal de
comunicao com o mercado Poder de influncia sobre a demanda
Habilidade de prometer prazos Habilidade de priorizao e alocao
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
responde s Questes Logsticas Bsicas o que produzir e comprar quanto
produzir e comprar quando produzir e comprar com que recursos
produzir
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60 70 90 80 Evoluo dos computadores Bill of materials automatizada
MRP - Material Requirements Planning MRPII - Manufacturing Resource
Planning ERP - Enterprise Resource Planning BOM MRP BOM MRP MRPII
BOM MRP MRPII ERP Escopo usando ferramentas aprimoradas
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Demand Forecast = Previso de Demanda HojePassadoFuturo Vendas
passado ciclicidade no passado tendncia projetada no futuro
ciclicidade projetada no futuro
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Demand Forecast = Previso de Demanda Vendas vendas reais
sazonalidade tendncia
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Incerteza de Previso
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Variao Acho que todas estouraram ao mesmo tempo
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VENDA PREVISO GP PREVISO ESTAT = 184.442 = 160.222 = 110.269 =
184.442 = 110.269 = 160.222 D Variablidade pequena = 6
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Ciclo Virtuoso X Vicioso Erro / Acerto na Previso de Vendas de
Vendas Reunio Executiva de S&OP Planejamento de Demanda
Planejamento de Demanda Planejamento da produo Vendas Levantamento
de Dados Compra de MP Reunio Preliminar de S&OP Estoques
PRODUTO / Ger. Produto Custo de pedido e despesas desnecessrias
Menor poder de barganha Obsolescncia Alto custo de oportunidade
Falta de maior conhecimento do mercado / produto, com risco de
repetio de erros no futuro. Baixa margem de contribuio no produto
afeta lucro Baixo nvel de servio Reprogramao da produo reduo da
produtividade Estoque adequado, sem perdas e de acordo com a
demanda do mercado Planejamento alinhado com as reas envolvidas
Forte comunicao e integrao Maior margem de contribuio, despesas
reduzidas Otimizao da programao de pedidos / Savings Alta
produtividade Alto nvel de servio Afeta...
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Ciclo Virtuoso X Vicioso Erro / Acerto na Previso de Vendas de
Vendas Reunio Executiva de S&OP Planejamento de Demanda
Planejamento de Demanda Planejamento da produo Vendas Levantamento
de Dados Compra de MP Custo de pedido e despesas desnecessrias
Menor poder de barganha Reunio Preliminar de S&OP Estoques
Obsolescncia Alto custo de oportunidade Falta de maior conhecimento
do mercado / produto, com risco de repetio de erros no futuro.
Baixa margem de contribuio no produto afeta lucro Baixo nvel de
servio Reprogramao da produo reduo da produtividade Estoque
adequado, sem perdas e de acordo com a demanda do mercado
Planejamento alinhado com as reas envolvidas Forte comunicao e
integrao Maior margem de contribuio, despesas reduzidas Otimizao da
programao de pedidos / Savings Alta produtividade Alto nvel de
servio Afeta... PRODUTO / Ger. Produto
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PODER - segredos significam poder, e poder garante a segurana de
quem o detm COMPETIO - modelo mais aberto, empresa sofre uma queda
de moral MIOPIA - grande lucro no curto prazo como resultado de
inovaes formidveis dos gnios da mercadologia POLTICA - frente a
qualquer idia nova, no fazer nada e ficar inerte so sempre as
primeiras decises tomadas pelos grupos estabelecidos. Por que NO
Prever Demanda?
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Planejamento Planejar as necessidades futuras de capacidade
produtiva Planejar os materiais comprados Planejar os nveis
adequados de estoques Programar atividades de produo Ser capaz de
saber e de informar a respeito da situao dos recursos e das ordens
Ser capaz de prometer os menores prazos possveis ao cliente e
cumpr-los Ser capaz de reagir eficazmente
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Hierarquia do Planejamento ms 1ms 12ms 3ms 2 sem 1sem 2sem 3sem
4sem 5sem 6sem 11sem 12 Longo prazo Mdio prazo Curto prazo
Curtssimo prazo sem 1sem 2sem 3sem 4 segterquaquisexsab Famlias
Produtos Componentes Operaes desagregao
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Demanda X Venda DEMANDA A NECESSIDADE DO ITEM. A VENDA PODE SER
ABAIXO DA DEMANDA REAL !!! LEMBRANDO QUE ESTOQUES SO OS REGULADORES
DESTE CICLO
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Exemplo do Mercado Farma Sell-In Venda Sell-out Demanda Em um
processo ainda MAKE TO STOCK, permanece a dificuldade de alinhar
VENDA E DEMANDA
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Caractersticas da Demanda A demanda avaliada em 3 nveis : Quanto ao
seu Padro Se Estvel ou Dinmica Se Demanda Dependente ou
Independente
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Padres de Demanda O comportamento da Demanda tem : Tendncia
Sazonalidade Variao Aleatria Variao Cclica
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Padro - Tendncia Sugesto de para onde vaia demanda. Pode ser
Crescente, Decrescente ou Flat A demanda flat ou estvel varia
dentro de um certo comportamento previsivel
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Padro - Sazonalidade a variao de demanda baseada em um perodo de
tempo. No necessariamente anual, mas com intervalos regulares.
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Padro - Variao Aleatria Muitos fatores afetam a demanda durante
perodos especificos e ocorrem numa base aleatria (randmica). O
padro pode ser estimado e, em alguns casos, decifrado.
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Padro - Cclica Ciclos de longa e curta durao tambm influenciam na
demanda. O histrico de crescimento e recesso um exemplo disso.
Aplica-se, por exemplo, a uma curva de queda de moda.
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Esttica X Dinmica Demanda Esttica mantm um padro no tempo. A
demanda Dinmica tende a ser errtica
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Demanda Dependente X Independente Itens de demanda independente so
geridos pelo seu comportamento de mercado. Itens de demanda
dependente so aqueles atrelados itens de demanda independente.
Farol Parachoque Pneu (??)
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Princpios de Forecast Raramente so 100% certos ao longo do tempo
Devem incluir uma estimativa de erro So mais acurados para familias
e linhas de produtos que para SKUs So mais acurados em horizontes
prximos de tempo O tamanho do erro projetado vai ajudar no processo
de planejamento gera o estoque de segurana conforme nvel de servio
desejado
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Coleta e Preparao de Dados Previses so normalmente baseadas em
dados histricos. Assim, uma previso to boa quanto a base de dados
na qual feita. Para isso, trs princpios so importantes: Coletar
dados na mesma base usada para demanda Salsicha em unidades ou
metros? Coletar circunstncias relativas aos dados Aumento de
consumo de Digestivo nas festas de So Joo Coletar demandas
separadamente por grupos de eventos Diferentes grupos possuem
diferentes demandas A demanda muda, pois os fatores mudam !!!!
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Tcnicas de Forecast METODOS DE PREVISO QUANTITATIVOSQUALITATIVOS
MDIAS MVEIS PROJEO TENDENCIAS DECOMPOSIO AMORTECIMENTO BOX JENKINS
REGRESSO SIMPLES REGRESSO MLTIPLA METODOS ECONOMETRICOS METODOS
DELPHI PESQUISA DE MERCADO SIMULAO DE CENRIOS PROJEOCORRELAO
INTRNSECO EXTRINSECO INTRINSECO
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Tcnicas de Forecast Qualitativas Quantitativas Extrnsecas
Intrnsecas
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Tcnicas de Forecast Qualitativas Intuitivas. Baseadas em opinio
informal, tendendo a ser subjetivas. Usadas principalmente em novos
produtos Quantitativas Tcnicas matemticas baseadas em dados
histricos, assumem que o que ocorreu no passado se repetira no
futuro. Mais usada em planejamento de produo, por exemplo, e os
dados esto acessveis nos registros da empresa.
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Tcnicas de Forecast Extrnsecas Baseadas no princpio de causa e
efeito, chamadas tambm de tcnicas casusticas. Por exemplo,
construes impactaro no aumento de venda de telhas. Usam indicadores
externos para os quais os dados esto disponveis. Quando uma demanda
para um grupo est relacionada a um indicador, este indicador pode
ser usado para previso. Intrnsecas Baseada em fatores internos ex.
Vendas histricas
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Consenso do comit executivo: executivos com capacidade de
discernimento, de vrios departamentos da organizao, formam um comit
que tem a responsabilidade de desenvolver uma previso de vendas.
Mtodo Delphi: usado para se obter o consenso dentro do comit,
podendo ser obtida uma previso com a qual a maioria dos
participantes concordou, apesar de ter ocorrido uma discordncia
inicial. Pesquisa de equipe de vendas: estimativas de vendas
regionais futuras so obtidas e combinadas para formar uma
estimativa de vendas nica para todas as regies, que deve ento ser
transformada pelos executivos em uma previso de vendas para
assegurar estimativas realsticas. Mtodos Qualitativos
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Pesquisa de clientes: clientes individuais so pesquisados para
determinar quais quantidades dos produtos da empresa eles pretendem
comprar em cada perodo de tempo futuro. Analogia histrica: o
conhecimento das vendas de um produto durante vrias etapas de seu
ciclo de vida aplicado s estimativas de vendas de um produto
similar. Pode ser especialmente til na previso de vendas de novos
produtos. Pesquisa de mercado: questionrios por correspondncia,
entrevistas telefnicas ou de campo formam base para testar hipteses
sobre mercados reais. Mtodos Qualitativos
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Algumas Tcnicas Importantes Mdia Mvel Amortecimento Exponencial
Simples Decomposio Clssica Projeo por Taxas de Crescimento Box
Jenkins (Exponencial Dupla) Holt Winter (Exponencial Multipla)
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Tcnica Mdia Mvel Usada para filtrar variaes aleatrias; Longos
perodos atenuam variaes aleatrias; Se existe uma tendncia, fica
difcil detecta-la; Clculos manuais podem ser complexos com relao a
longos perodos MAIS USADA !!!!
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Tcnica Mdia Mvel A previso de demanda baseada nos meses anteriores:
janeiro63(63 + 91 + 83) fevereiro913 maro83Abril = _____
fevereiro91(91 + 83 + ___ ) maro833 abril___Maio = _____
---------------------- =
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Tcnica Mdia Mvel A previso de demanda baseada nos meses anteriores:
janeiro63(63 + 91 + 83) fevereiro913 maro83Abril = _____
fevereiro91(91 + 83 + ___ ) maro833 abril79Maio = _____
---------------------- = ---------------------- = 79 79 84
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Exemplo 90 95 100 105 110 1234567 - Plotar a demanda - Forecast
para meses 4, 5 e 6 - Melhor Forecast para ms 7
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Exemplo 90 95 100 105 110 1234567 - Plotar a demanda - Forecast
para meses 4, 5 e 6 - Melhor Forecast para ms 7
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Tcnica Amortecimento Exponencial Tcnica que reduz a quantidade de
dados necessrios e faz com que o clculo de mdias mveis seja mais
simples, especialmente em clculos automticos. Mtodo rotineiro para
atualizar forecast Funciona bem para demanda esttica no indicada
para baixa ou intermitente Satisfatrio para forecast de curto
perodo Detecta tendncias, mas pode causar defasagem
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Vantagens Relativamente fcil de calcular e implementar Observaes
passadas recebem pesos decrescentes com a idade. Maior peso para os
dados mais recentes. Desvantagens Sensvel a dados extremos
(outliers), especialmente com valores de elevados ( ~ 1). O AES
indicado a sries com mdia estvel Sries com tendncia e/ou
sazonalidade: Usar mtodo modificado Tcnica Amortecimento
Exponencial
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Tcnica Amortecimento Exponencial FC 1 = D 0 + ( 1 - ) X FC 0 FC 2 =
D 1 + ( 1 - ) X FC 1 = Pesos complementares de forma a ter uma reao
mais ou menos rpida previso. Entre 0 e 1, algoritmo genrico,
emprico.
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Combinar duas informaes, como itens Previsto e Realizado Ex:
Previsto para Maio = 800 Realizado em Maio = 900 Previso para Junho
= ??? Mdia ponderada das duas informaes Caso - maior nfase no
Forecast Maio30% Real + 70% Previsto Maio Caso - maior nfase no
Realizado em Maio70% Real + 30% Previsto Maio Tcnica Amortecimento
Exponencial
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Amortecimento exponencial ( = 0.3) Tcnica Amortecimento
Exponencial
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Amortecimento exponencial ( = 0.3) Tcnica Amortecimento
Exponencial
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Amortecimento exponencial ( = 0.3) Tcnica Amortecimento
Exponencial
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Amortecimento exponencial ( = 0.3) Tcnica Amortecimento
Exponencial
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Amortecimento exponencial ( = 0.3) Tcnica Amortecimento
Exponencial
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Tcnica Amortecimento Exponencial
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Tcnica Amortecimento Exponencial
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Tcnica Amortecimento Exponencial
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Amortecimento Exponencial ( = 1) Caso especial, onde a previso =
ltimo valor observado Processo sem memria Situao comum no mundo
real: mercados eficientes Previso de ativos de Risco: Aes,
Commodities, US$,... Tcnica Amortecimento Exponencial
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Relao de equivalncia (mesma idade mdia): = 2 / (n + 1) Maior n,
menor alfa! Para n=1 (menor valor), alfa =1 (maior valor) Para n=3,
alfa = 0.50 Para n=7, alfa = 0.25 Para alfa = 0.10, n= 19 Relao
Mdia Mvel X Amortecimento
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A decomposio clssica consiste em separar a demanda histrica em dois
ou mais padres, quase sempre com uma tendncia embutida Cada classe
estudada separadamente, e depois reagrupada em modelos; na prtica o
modelo considera apenas a tendncia e a variao sazonal. T = aX + b O
valor T da tendncia pode ser determinado usando anlise de regresso
linear. Assim, o valor de pela equao da reta de regresso, onde a e
b foram determinados anteriormente X so os perodos de tempo
Decomposio Clssica Tendncia Sazonalidade Variao Aleatria Variao
Cclica
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Metodologia de previso de demanda baseada em dados fixos de
crescimento Aproxima-se de modelo de extrapolao No leva em conta
particularidades como sazonalidades de difcil separao em perodos
menores, carregando incertezas. Taxa de Crescimento
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Box Jenkins Tambm chamada de Exponencial Dupla. Leva em conta a
decomposio da previso em modelos lineares + aleatrios (2 ou mais
eventos que podem se combinar). A metodologia implica em decompor a
demanda e estuda-la separadamente, para em seguida,
matematicamente, recompor suas componentes. Leva grandemente em
conta sazonalidades.
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Sazonalidade Previses so feitas para demandas mdias. A sazonalidade
a variao da demanda baseado em dados temporais. Se a sazonalidade
existe, pode ser calculada. Um ndice sazonal mede a variao da
demanda de um item no tempo Venda Mdia no Perodo Indice sazonal =
----------------------------------------------------- Venda mdia em
todos os perodos
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Indice Sazonal - Exemplo
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Demanda Sazonalizada Demanda Sanonalizada a Demanda mdia linear
para o perodo estudado. A equao para achar o ndice sazonal a mesma
para trabalhar a Demanda Sazonal. Relaciona Demanda com Indice
Demanda Sazonal = Indice Sazonal X Demand linear
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Exemplo
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Entendendo o Forecast Tracking As previses so, por definio, erradas
!!!! Se determinarmos quanto nossas previses so corretas, podemos
melhorar o modelo utilizado. Para tanto, importante Acompanhar o
Forecast O Forecast Traking o processo de comparar a demanda real
com o forecast realizado. Economia Oportunidades Crise Corinthians
TransitoPessoas Concorrenci a Mercado
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Forecast Error Forecast Error (Erro da previso) a diferena entre a
demanda atual e a demanda prevista. Pode ser por variao de tendncia
ou aleatrio.
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Forecast Error Bias ou Tendncias o comportamento apresentado pelo
forecast quando os erros so concentrados em uma tendncia, positiva
ou no. Possvel influncia intrnseca ao processo. ERROS SEMPRE PARA
VALOR ACIMA DO REAL
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Forecast Error Variao Aleatria Aleatria : ocorre quando a demanda
real acumulada diferente do forecast acumulado, mas sem um padro
definido que permita anlise (influncia extrnseca).
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Desvio Mdio Absoluto (MAD) Podemos ter demandas com variao total
nula, mas variando ms a ms. Uma forma de avaliar este erro
calculando a mdia em valor absoluto. MsForecastAtualVariao (erro)
Erro absoluto 110010555 210094-66 310098-22 410010444 510010333
610096-44 Total600 024 MAD = Soma dos desvios absolutos Numero de
Observaes
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Desvio Mdio Absoluto (MAD) Podemos ter demandas com variao total
nula, mas variando ms a ms. Uma forma de avaliar este erro
calculando a mdia em valor absoluto. MsForecastAtualVariao (erro)
Erro absoluto 110010555 210094-66 310098-22 410010444 510010333
610096-44 Total600 024 MAD = Soma dos desvios absolutos Numero de
Observaes MAD = 24 6 = 4
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Quando temos vrias famlias para projeo, importante avaliarmos o
erro mdio, ponderando-se o impacto em cada famlia. Mean Average
Porcentage Error - MAPE Calculo do Forecast Accuracy: (Forecast
[units] x MAPE) Forecast Accuracy = 100 - Forecast [units]
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(200.000 x 1% + 100.000 x 4% + 10.000 x 50%) Forecast Accuracy =
100 - = 96,45 % 310.000 Mean Average Porcentage Error - MAPE
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D Distribuio Normal -3 -2 -1 0 1 2 3 4% 15% 30% 30% 15% 4%
Importante: Mdia (Forecast) e Disperso
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Reviso de conceitos 1. Qual dos itens abaixo uma caracterstica da
demanda? a. Variao Absoluta Mdia b. Variao Sazonal c. variao Mdia
d. Desvio Padro
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Reviso de conceitos 2. O produto A feito dos componentes B e C. O
componente B feito com as partes D e E. Qual destes itens deve ter
sua demanda projetada? a. Somente o item A b. A, B e C c. D e E d.
B, C, D, e E
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Reviso de conceitos 3. Qual das seguintes observaes a melhor sobre
princpios de Forecasting? a. Previses so melhores para indivduos
que para grupos de itens b. Previses so mais precisas para longos
perodos de tempo c. Toda previso deve conter uma estimativa de erro
d. Previses so normalmente acuradas
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Reviso de conceitos 4. Qual importante hiptese considerada sobre
mtodos de previso estatsticos (quantitativos)? a. O passado um
indicador vlido de futuro b. Tendncia de demanda linear c. Variaes
Sazonais so pequenas d. Variaes aleatrias so pequenas
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Reviso de conceitos 5. Qual tcnica de previso considera como
importante a demanda em alguns perodos de tempo passados? a. Mdia
de tendncia no tempo b. Mdia mvel c. Amortecimento da demanda d.
Analises Qualitativas
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Reviso de conceitos 6. Porque importante monitorar a previso ou
forecast? a. Para comparar as vendas atuais com o forecast feito b.
Para melhorar nossas tcnicas de previso c. Para atualizar dados
atuais de vendas d. Para satisfazer os dados que marketing precisa
ter
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Reviso de conceitos 7. Qual dos seguintes itens o mais correto? a.
As flutuaes de demanda que dependem da poca do ano, semana ou dia
so chamadas de tendncias b. O ndice sazonal uma estimativa de
quanto a demanda durante uma certa poca estar acima ou abaixo da
demanda mdia c. Sazonalidade sempre ocorre no vero, Outono, Inverno
ou Primavera d. Variaes aleatrias so constantes de perodo a
perodo
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Reviso de conceitos 8. Qual dos itens abaixo causa erro no
forecast? a. Variaes aleatrias da demanda mdia b. Erros em
monitorar a previso ou o forecast c. Diferenas em lead times de
produo d. Diferenas entre Venda e Demanda
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Reviso de conceitos 9. Qual das seguintes mais correta? a. Itens de
demanda independente deve ser previsionados b. Uma previso de
vendas para o prximo ano no ser to precisa quanto uma previso para
um ano a partir de agora c. Previses para famlias e grupos de
produtos devem ser construdas a partir de previses de itens
individuais d. Previses so quase sempre precisas
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Reviso de conceitos 10. Qual dos abaixo o mais correto? a. Se
desejamos prever a demanda, vendas passadas devem ser usadas na
previso b. Previses em R$ para vendas totais devem ser usadas em
Produo c. Previses devem ser feitas para SKUs em um grupo de
produtos d. Circunstancias relativas a dados de demanda devem ser
registradas
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PROCESSO DE GESTO DA DEMANDA S&OP
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
No ... ... Demand Planning
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Buscando... atingir o nvel de servio esperado pelo negcio, adequar
os inventrios, reduzir os lead-times operacionais, otimizar o fluxo
de caixa, garantir a integridade da interface dos processos de
Demand Planning e S&OP. Demand Planning
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Processo de Previso de Demanda
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
-Coleta de dados estatsticos -Preparao e estudo pelo Demand Manager
-Suporte a Mkt / Business anlise do histrico -Gerenciamento de
alteraes na previso -Clculo dos indicadores de desempenho -S&OP
Meeting s o que interessa e com quem decide! Demand Planning -
Processo
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Demand Planning - KPI
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
1- Ter um nico conjunto de nmeros. 2- Ferramentas estatsticas 3-
Planilhas hierarquizadas por apresentao, famlias, gerncias de
produto, gerncias de MKT e divises de Negcio. 4- O time de
Marketing responsvel pela gerao e aprovao final dos volumes de
vendas 5- Variaes passadas e futuras sero analisadas quando
apresentarem variaes superiores a 20% e os produtos estratgicos
sero analisados mensalmente. 6- Processo de Planejamento de Demanda
e S&OP tem periodicidade mensal, sendo os meses M e M+1 firmes.
Demand Planning - DICAS !!!!
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de
Demanda. Defina processo, papis e responsabilidades. Crie
ferramente. Tenha base histrica. Busque Comprometimento. Tenha
assertividade Demand Planning - DICAS !!!!
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Previses nunca so 100% corretas. Elas iro variar, natural e
esperado!! 80% - 120% j um target desafiador! Previses so mais
acuradas para um futuro prximo do que um futuro distante Previses
devem sempre considerar uma estimativa de erros O sucesso deste
processo depende do comprometimento e envolvimento de TODOS! Demand
Planning - Finalizando
Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
BACK UP
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
STOCKS DAYS IN INVENTORY Processo S&OP Outputs
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Supply Chain Brazil SL and SFA evolution from 2004 to 2008
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Supply Chain Brazil Net Sales and Inventory evolution from 2004 to
2008
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
KPI Sales Forecast Accuracy
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
KPI Customer Service Level
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
SC Customer / Client Sales Forecast SFA PRO Doctor Marketing
Promotion Demand Planning Supports & Suggests improvements
Manage & Execute Capture Data and have it changed into info PSL
SRC SSL SAV Manufact. Supplier Procurement Planning / MPS Product
Supply Scheduling / MRPII Wholes aler Wholes aler DC Sales 3PL
Warehouse NyBR POC DCO CSL POS-SL SRC-CD Point of Sale Distribution
ISL S&OP S&OP
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Pharma LEVEL SELECTION This is a short guide to show how our
intranet tool works.
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
PAST INFORMATION
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de
Demanda
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Previso das vendas de sanduche
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
S&OP Caractersticas TpicasS&OPMPS Horizonte de
planejamento12 a 24 meses2 a 5 meses Perodo de replanejamento1 a 2
meses1 semana Item planejadofamlias de produtosprodutos finais
Participantes do planejamento Superintendncia, Diretorias de
Manufatura, Marketing, Finanas e Engenharia Gerncias de Manufatura
e Marketing/Vendas
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Gesto de demanda e MPS formando um processo integrado
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Requisitos da boa previso de vendas conhecer os mercados, suas
necessidades e comportamentos conhecer os produtos e seus usos
saber analisar os dados histricos conhecer a concorrncia e seu
comportamento conhecer as aes da empresa que afetam a demanda
formar uma base de dados relevantes para a previso documentar todas
as hipteses feitas na elaborao da previso trabalhar com fatos e no
apenas opinies articular diversos setores para a elaborao da
previso
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Controlando os erros das previses
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NVEL: TENDNCIA: PREVISO: M t = * R t + (1- ) * (M t-1 + T t-1 ) T t
= * (M t - M t-1 ) + (1- ) * T t-1 P t+n = M t + n * T t Tcnica
Amortecimento Exponencial Duplo de Holt
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Sries com tendncia e sazonalidade Mtodo de Holt-Winters:
Amortecimento Exponencial Triplo (Recomendado!) Mtodos
alternativos: Decomposio Clssica Box e Jenkins Redes
Neurais,...
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ndices Sazonais ndice sazonal (S k, k = 1,..,12): peso relativo do
ms k em relao a um ms mdio. S k = 1: ms neutro (mdio) S k > 1:
ms forte S k < 1: ms fraco Ateno: Os ndices mensais devem somar
12 ! Exemplos:
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ndices sazonais
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Amortecimento Exponencial Triplo Mtodo de Holt-Winters: Definido
por trs amortecimentos: Nvel, Tendncia e Sazonalidade (ndices
sazonais). M t = * R t / S t-L + (1- ) * (M t-1 + T t-1 ) T t = *
(M t - M t-1 ) + (1- ) * T t-1 P t+n = (M t + n * T t ) * S t-L+n S
t = * R t / M t + (1- ) * S t-L PREVISO: Valores estimados ao final
do processo
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Amortecimento Exponencial Triplo M t = T t = S t = PREVISES:
Valores estimados ao final do processo P t+1 = P t+2 = P t+3 = P
t+4 =
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Exemplo 90 95 100 105 110 1234567 - Plotar a demanda - Forecast
para meses 4, 5 e 6 - Melhor Forecast para ms 7
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Demand Planning S & O P FG Warehousing MPS MRP Procurement WAY
Production FG Distribution IMPORTS Supply Chain Antes jan/07
Industrial Fronteiras do Supply Chain e Industrial
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Curso de Especializao em Engenharia de Negcios Gesto de Demanda
Demand Planning S & O P FG Warehousing MPS MRP Procurement WAY
Production FG Distribution IMPORTS Supply Chain Industrial
Reporting to SC Aps jan/07 Fronteiras do Supply Chain e
Industrial
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Cenrio Planejamento