PREVISÕES DE DEMANDA

Correa e Correa, pag. 250; Slack, pag. 717

IMPORTÂNCIA DAS PREVISÕES Horizonte da previsão ? Longo, médio e curto prazo

Quanto será realizado? Previsões e metas Precisão:

Horizonte Menor o horizonte maior precisão

Agregação Maior agregação maior precisão

Erros inevitáveis

AGREGAÇÃO X PRAZO

Sanduiche Previsões para o mês

Especial de queijo 2500

Big Mac 6000

Hamburquer 4500

Cheesburger 3000

File de peixe 1200

MacChicken 1800

Total 18000

VENDA EFETIVAS

Sanduíche Vendas efetivas

% erro por sanduíche

Média dos erros das previsões por sanduíche

20,8%

Especial de queijo 1930 22,8%

Big Mac 7269 21,5%

Hamburquer 4980 10,6%

Cheesburger 2730 9,0%

File de peixe 1429 19%

MacChicken 1050 41,6%

Total 18443 2,4%

Sanduíche Previsões para o mês

Vendas efetivas

  % erro por sanduíche

Média dos erros das previsões por sanduíche

Especial de queijo

2500 1930 22,8% 22,80% 20,80%

Big Mac 6000 7269 21,15% 21,50%  

Hamburquer 4500 4980 10,67% 10,60%  

Cheesburger 3000 2730 9% 9,00%  

File de peixe 1200 1429 19% 19%  

MacChicken 1800 1050 42% 41,60%  

Total 18000 18443 2,46% 2,40%  

TIPO DE PREVISÕES

BASEADAS EM MÉTODOS QUANTITATIVOS UTILIZA MODELOS MATEMÁTICOS E VALORES DE

DEMANDA DO PASSADO PARA INFERIR AS QUANTIDADES FUTURAS.

BASEADAS EM METODOS QUALITATIVOS UTILIZA ANÁLISES DE PAINEL DE OPINIÕES E

AVALIAÇÕES PESSOAIS DE “ EXPERTS”

MÉTODOS QUANTITATIVOS PROJEÇÃO ( SERIES TEMPORAIS): ADMITE QUE O

FUTURO É UMA REPETIÇÃO DO PASSADO

EXPLICAÇÃO(CAUSAIS): RELACIONA OS DADOS HISTORICOS DO CONSUMO COM OUTRAS VARIÁVEIS DE EVOLUÇÃO CONHECIDA E DE MELHOR PREVÍSIBILIDADE: PIB , IPI, RENDA PER CAPITA, TAXA DE NATALIDADE, ETC...

DERIVADA:RELACIONA A DEMANDA ( CONSUMO ) CONHECIDA DE UM BEM DO QUAL É COMPONENTE ( INSUMO) OU COMPLEMENTAR

MÉTODOS QUALITATIVOS

PREDILEÇÃO OU PREVISÃO DE OPINIÕES :

UTILIZA A OPINIÃO DE EXPERTS , ATRAVÉS DE MÉTODOS QUALITATIVOS OBTENDO VALORES DE CONSUMO PARA O FUTURO .

COLABORAM NORMALMENTE : PESSOAL DE VENDAS ; VENDAS REGIONAIS; COMPRADORES; PESQUISADORES DE MERCADO; PRODUÇÃO ; CONSULTORES; ETC...

TÉCNICAS USADAS

NO HORIZONTE OPERACIONAL ITENS INDEPENDENTES :

DE ALTA IMPORTÂNCIA ( A) : PROJEÇÃO + PREDILEÇÃO ALTO NIVEL EMPRESARIAL COMITÊ DE PLANEJAMENTO

MEDIA IMPORTÂNCIA (B): PROJEÇÃO INFORMATIZAÇÃO AUTOMATIZADO

BAIXA IMPORTÂNCIA (C): CONTROLE VISUAL ITENS DEPENDENTES

DERIVADA ( MRP)

PROCESSO DE PREVISÃO

INFORMAÇÕESEXTERNAS

•Conjuntura

•Comercial

•Mercado

•Clientes

•Concorrentes Tratamento quantitativo e / ou

qualitativo

Formulação de modelos

INFORMAÇÕES INTERNAS

•Dados históricos

•Atipicidades

Previsão de vendas

Avaliação dos erros

Decisão sobre

processo

DEMANDASMODELOS:

>25%

DEMANDA REGULAR OU ESTÁVEL

CONSUMO TEMPO

DEMANDA CRESCENTE/DECRESCENTE

CONSUMO TEMPO

DEMANDA SAZONAL

CONSUMO TEMPO

CICLO DE VIDA X DEMANDA

VENDAS LANÇA- MENTO CRES- MATURIDADE DECLÍNIO CIMENTO TEMPO

MÉDIA MÓVEL

A MÉDIA MÓVEL É FORMADA POR UM NÚMERO DE n PERIODOS

DE FORMA CONSTANTE COM A ENTRADA DO ÚLTIMO CONSUMO E

SAÍDA DO CONSUMO MAIS ANTIGO .

n C i C(t-1)+C(t-2)+C(t-3)+....+C (t-n) P(t) = -----------------= ------------------------------------- n n

DEMANDA ESTÁVEL E MUITOS REGISTROS

EXEMPLO DE PREVISÕES

SEMANA CONSUMO M.MOVEL M.MOVEL

n = 3 n= 51 1202 1253 1304 140 (120+125+130)/3 1255 155 (125+130+140)3 1326 150 142 (120+125+130+140+155)/5 1347 150 148 (125+130+140+155+150)/5 1408 165 152 1459 180 155 152

10 200 165 16011 170 182 16912 190 183 17313 210 187 18114 180 190 19015 190 193 190

PR

OF

PA

UL

O R

OB

ER

TO

LE

ITE

MÉDIA MÓVEL PONDERADA

ADOTAM-SE PESOS ARBITRÁRIOS E DECRESCENTES PARA OS

VALORES DE CONSUMO MAIS ANTIGOS VISANDO DAR MAIOR

VAOR PONDERAL AOS CONSUMOS MAIS RECENTES.

C(t-1) x p (t-1) + C(t-2) x p(t-2) +...+ C(t-n) x p(t-n) P ( t ) = -----------------------------------------------------------------------

p(t-1)+p( t-2) +...+ p( t- n)

NOTA: SE OS PESOS FOREM DADOS EM FRAÇÕES PORCENTUAIS

O DIVISOR FICA IGUAL A 1 FACILITANDO OS CALCULOS.

DEMANDA ESTÁVEL E MUITOS REGISTROS

MÉDIA COM FATOR DE SUAVIZAÇÃO

P (t ) = P ( t-1) + ( C ( t-1) - P (t-1) )

P (t ) = PREVISÃO PARA O PROXIMO PERÍODO ( t )

P ( t - 1 ) = PREVISÃO DO PERIODO ANTERIOR ( t - 1 )

= CONSTANTE DE SUAVIZAÇÃO ( VALOR DE ZERO A UM)

C ( t - 1 ) = CONSUMO EFETIVO NO PERIODO ANTERIOR ( t - 1 )

C ( t - 1 ) - P ( t - 1 ) = ERRO DA PREVISÃO

DEMANDA ESTÁVEL E POUCOS REGISTROS

MÉDIA MÉDIA A SEMANA CONSUMO SUAVIZADA SUAVIZAD

a= 0,2 a = 0,51 120 100 100 100 1002 125 104 104 (100+0,5)*120-100) 1103 130 104 108 1184 140 104 113 1245 155 104 118 1326 150 104 125 1437 150 104 130 1478 165 104 134 1489 180 104 140 157

10 200 104 148 16811 170 104 159 18412 190 104 161 17713 210 104 167 18414 180 104 175 19715 190 176 188

EFEITO DA SUAVIZAÇÃO

DEMANDA

PERIODOS

REAL

a = 0,3

a = 0,1

REGRESSÃO LINEAR 5)MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS

CONSUMO Y Yr = a + b X X =TEMPO

Y = n a + b X

X Y = a X + b X²

REGRESSÃO LINEAR

ANO VENDAS

ANUAIS

(Y)

PERIODO

( X)

PRODUTO

(XY)

QUADRADO

(X²)

1 1000 1 1000 1

2 1300 2 2600 4

3 1800 3 5400 9

4 2000 4 8000 16

5 2000 5 10000 25

6 2000 6 12000 36

7 2200 7 15400 49

8 2600 8 20800 64

9 2900 9 26100 81

10 3200 10 32000 100

TOTAIS 21.000 55 133300 385

Y = n a + b X X Y = a X + b X² 21000 = 10 * a + 55* b

133.300 = 55 * a + 385 * b

A solução deste sistema de equações :

a = 913,333 e b = 215,758 a equação será

portanto:

Y = 913,333 + 215,758 X

Logo para Y nos meses 11, 12 e 13 teremos:

Y (11) = 913,333 + 215,758 * 11 = 3.286,7 mil

Y ( 12) = 913,333 + 215,758 * 12 = 3502,4 mil

Y ( 13) = 913,333 + 215,758 * 13 = 3718,2 mil

REGRESSÃO LINEAR Y = n a + b X X Y = a X + b X² 21000 = 10 * a + 55* b

133.300 = 55 * a + 385 * b

A solução deste sistema de equações :

a = 913,333 e b = 215,758 a equação será

portanto:

Y = 913,333 + 215,758 X

Logo para Y nos meses 11, 12 e 13 teremos:

Y (11) = 913,333 + 215,758 * 11 = 3.286,7 mil

Y ( 12) = 913,333 + 215,758 * 12 = 3502,4 mil

Y ( 13) = 913,333 + 215,758 * 13 = 3718,2 mil

CALCULO DE PREVISÕES (PLANILHA)

EXEMPLO DE PREVISÕES

MÉDIA MÉDIA A SEMANA CONSUMO M.MOVEL M.MOVEL SUAVIZADA SUAVIZAD REGRESSÃO

n = 3 n= 5 a= 0,2 a = 0,5 LINEAR1 120 100 100 ( USANDO BASE DE 2 125 104 1103 130 108 1184 140 125 113 1245 155 132 118 1326 150 142 134 125 1437 150 148 140 130 1478 165 152 145 134 148 1629 180 155 152 140 157 169

10 200 165 160 148 168 18111 170 182 169 159 184 19812 190 183 173 161 177 19213 210 187 181 167 184 20014 180 190 190 175 197 21215 190 193 190 176 188 199

CALCULO DE PREVISÕES

CONSUMO SEMANAL

0

50

100

150

200

250

1 3 5 7 9

11

13

15

SEMANAS

CO

NS

UM

O (

UN

ID.)

EXEMPLO: CONSUMO EM UNIDADES

TRIMESTRE ANO 1 ANO 2 ANO 3 ANO 4

1 45 70 100 100

2 335 370 585 725

3 520 590 830 1160

4 100 170 285 215

TOTAL 1000 1200 1800 2200

MÉDIA 250 300 450 550

CALCULO DOS ÍNDICES DE SAZONALIDADE

TRIMESTRE ANO 1 ANO 2 ANO 3 ANO 4 MÉDIA

1 45/250=0,18 70/300=0,23 100/450=0,22 100/550=0,18 0,20

2 335/250=1,34 370/300=1,23 585/450=1,30 725/550=1,32 1,30

3 520/250=2,08 590/300=1,97 830/450=1,84 1160/550=2,1 2,00

4 100/250=0,40 170/300=0,57 285/450=0,63 215/550=0,39 0,50

CÁLCULO DA PREVISÃO ACRESCIMO NA MÉDIA TRIMESTRAL = 550 - 250 = 300 / 4 = 75 UNID/ANOMÉDIA ANUAL PREVISTA PARA O 5º ANO = 550 + 75 = 625 UNID.

TRIMESTRE PREVISÃO

1 625 X 0,20 =125

2 625 X 1,30 = 813

3 625 X 2,00 = 1250

4 625 X 0,50 = 313

ERRO DAS PREVISÕES

MEDIDA ABSOLUTA DIFERENÇA ENTRE DEMANDA REAL E A PREVISTA

DESVIO ABSOLUTO MÉDIO ( DAM) SOMA DOS DESVIOS / NÚMERO DE OBSERVAÇÕES

RESUMO DO CAPÍTULO

TIPOS E FUNÇÕES DOS ESTOQUES TIPO E RESSUPRIMENTO DOS ITENS TER OU NÃO TER ESTOQUES FUNÇÃO DAS PREVISÕES INCERTEZA DE DEMANDAS HORIZONTE/AGREGAÇÃO TIPOS / MÉTODOS DE ESTIMATIVAS AJUSTE DO MODELO

PONTOS CHAVES

A busca da minimização dos estoques O Brasil e os estoquesA precisão da previsão deve

ser função da importância do item Entender o nível de incerteza da demanda. O tipo e método adotado determina a precisão das

previsões. Precisão de previsões deve ser uma busca

constante.