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Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
�� Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
Prever é a arte e a ciência de
predizer eventos futuros, utilizando-
se de dados históricos e sua
projeção para o futuro, de fatores
subjetivos ou intuitivos, ou ambos
combinados.
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Estimar condições futuras ao longo de
intervalos de tempo, normalmente
maiores do que um ano , são importantes
para sustentar decisões estratégicas a
respeito do planejamento de produtos,
processos, tecnologias e instalações.
PlanejamentoPlanejamentoEstratégicoEstratégico
�� Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Estimar as condições futuras no decorrer de
intervalos de tempo que variam de alguns
dias a diversas semanas . Essas previsões
podem abranger períodos de tempo curtos
sobre os quais ciclos, sazonalidade e
padrões de tendências têm pouco efeito. O
padrão de dados que mais afeta essas
previsões é a flutuação aleatória.
PlanejamentoPlanejamentoOperacionalOperacional
PlanejamentoPlanejamentoTáticoTático
�� Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
••Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
Módulo 1 Módulo 1 –– Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
� As técnicas qualitativas
privilegiam principalmente dados
subjetivos. Estão baseadas na
opinião e no julgamento de pessoas
chaves, especialistas nos produtos
ou nos mercados onde atuam estes
produtos.
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Metodologia Qualitativas
AvaliaçãoSubjetiva
PesquisasExploratórias
• Comitê Executivo• Pesquisa de Vendas• Pesquisa de Mercado
• Método Delphi
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
� As técnicas quantitativas
envolvem a análise numérica dos
dados passados, isentando-se de
opiniões pessoais ou palpites.
Empregam-se modelos matemáticos
para projetar a demanda futura.
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Metodologias Quantitativas
Séries Temporais ou Projeções de
Tendências
Métodos Causais ou
Explicativos
• Modelo Estático • Modelos Adaptáveis
• Regressão Linear Simples
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Relações entre causas e efeitos.
O comportamento de uma variável
(chamada dependente) é explicado
por uma, ou mais variáveis
(chamadas independentes).
Métodos Causais ou Métodos Causais ou ExplicativosExplicativos
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Var
iáve
ldep
ende
nte
Variável independenteX
Y
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
Var
iáve
ldep
ende
nte
Variável independenteX
Y
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal(x,y)
(x,y)(x,y) (x,y)
(x,y)(x,y)
(x,y)
(x,y)
(x,y)
(x,y)
(x,y)
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
Var
iáve
ldep
ende
nte
Variável independenteX
Y Equação deregressão:Y = a + bX + ε
a > Intercepto. Valor de Y quando x=0
b > Coef. Angular (tg θ)
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
Var
iáve
ldep
ende
nte
Variável independenteX
Y
Valor real de Y
Valor de X usadopara estimar Y
Equação deregressão:Y = a + bX + ε
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
Var
iáve
ldep
ende
nte
Variável independenteX
Y
Valor realde Y
Estimativade Y a partirda equaçãode regressão
Valor de X usadopara estimar Y
Equação deregressão:Y = a + bX + ε
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
Var
iáve
ldep
ende
nte
Variável independenteX
Y
Valor realde Y
Estimativade Y a partirda equaçãode regressão
Valor de X usadopara estimar Y
Desvio,ou erro
{
Equação deregressão:Y = a + bX + ε
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
No ExcelNo Excel
Ferramentas > Análise de Dados > Regressão >
Escolher Y e X
Se não estiver disponível (instalado), fazer:
Ferramentas > Suplementos > Marcar Ferramentas
de Análise - VBA
Método dos Mínimos Quadrados
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
a = Y - bX b = ΣΣΣΣXY - nXY
ΣΣΣΣX 2 – n(X) 2
Método dos Mínimos Quadrados
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
2095
1014
1653
1162
2641
Demanda(x103 Toneladas)
Períodos (ano)
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
a = Y - bX b = ΣΣΣΣXY - nXY
ΣΣΣΣX 2 – n(X) 2
1713Média
55244085615Σ
2510452095
164041014
94951653
42321162
12642641
X2XYDemanda
(x103 Toneladas)Períodos
(ano)
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
a = Y - bX b = ΣΣΣΣXY - nXY
ΣΣΣΣX 2 – n(X) 2
b = 2440 - 5(3)(171)
55 - 5(3)2
a = 171 – (- 12,5) (3)
= - 12,5
= 208,5
Y = 208,5 - 12,5 X
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear SimplesnΣΣΣΣXY - ΣΣΣΣX ΣΣΣΣY
[nΣΣΣΣX 2 -(ΣΣΣΣX) 2][nΣΣΣΣY 2 - (ΣΣΣΣY) 2]r =
r >> Coeficiente de Correlação de Pearson
Indica o grau em que uma equação linear descreve a relação entre duas variáveis . Varia entre -1 a 1, e assume valor negativo quando X e Y são inversamente proporcionais e positivo quando diretamente proporcionais. Assume valor zero quando não há relação entre as duas variáveis.
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Métodos Causais ou Métodos Causais ou Explicativos Explicativos –– Regressão Regressão
Linear SimplesLinear Simples
Coeficiente de Correlação de Pearson
Fonte: Nakano, David – Administração de Materiais
•• Conceitos IniciaisConceitos Iniciais
•• Tempos de PrevisãoTempos de Previsão
•• Tipos de PrevisãoTipos de Previsão
•• Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QualitativaQualitativa
�� Técnicas de Previsão Técnicas de Previsão QuantitativaQuantitativa
•• Método CausalMétodo Causal
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Exercício
Uma empresa de transporte de gás por dutos registro as demandas na tabela a seguir. Calcule a previsão da de manda para os próximos seis trimestres pelo método causal exp osto anteriormente
410001212001
320001142000
130001032000
12000922000
38000812000
23000741999
18000631999
10000521999
34000411999
23000341998
13000231998
8000121998
Demanda (x10 3 cm 3)Período (t)TrimestreAno
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Perfil da Demanda
Demanda (x1000 cm3)
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
1998
/219
98/3
1998
/419
99/1
1999
/219
99/3
1999
/420
00/1
2000
/220
00/3
2000
/420
01/1
Ano/Trimestre
Previsão de DemandaPrevisão de Demanda
Resposta pelo Excel
12Observações
10666,88Erro padrão
0,154843R-quadrado ajustado
0,231676R-Quadrado
0,481327R múltiplo
Estatística de regressão
3536,473-438,5713536,473-438,5710,1131271,736474892,00961548,951Variável X 1
26642,91-2612,6126642,91-2612,610,0971471,8301796565,01312015,15Interseção
Superior 95,0%
Inferior 95,0%
95% superiore
s95%
inferioresvalor-PStat tErro
padrãoCoeficientes
1,48E+0911Total
1,14E+081,14E+0910Resíduo
0,1131273,015343,43E+083,43E+081Regressão
F de significaçãoFMQSQgl
Y = 12015,15 + 1548,95 X