Previso da Demanda(TUBINO, 1999)A previso da demanda a base para o planejamento estratgico da produo, vendas e finanas de qualquer empresa. Permite que os administradores destes sistemas antevejam o futuro e planejem adequadamente suas aes.

As previses so usadas pelo PCP em dois momentos distintos: para planejar o sistema produtivo e para planejar o uso deste sistema produtivo.

Previso da Demanda

Previso da DemandaA responsabilidade pela preparao da previso da demanda normalmente do setor de Marketing ou Vendas. Porm, existem dois bons motivos para que o pessoal do PCP entenda como esta atividade realizada.A previso da demanda a principal informao empregada pelo PCP na elaborao de suas atividades;Em empresas de pequeno e mdio porte, no existe ainda uma especializao muito grande das atividades, cabendo ao pessoal do PCP (geralmente o mesmo de Vendas) elaborar estas previses.Atualmente as empresas esto buscando um relacionamento mais eficiente dentro de sua cadeia produtiva.

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Etapas de um modelo de previso

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Objetivo do ModeloA primeira etapa consiste em definir a razo pela qual necessitamos de previses. Que produto, ou famlias de produtos, ser previsto, com que grau de acuracidade e detalhe a previso trabalhar, e que recursos estaro disponveis para esta previso.A sofisticao e o detalhamento do modelo depende da importncia relativa do produto, ou famlia de produtos, a ser previsto e do horizonte ao qual a previso se destina.Itens pouco significativos podem ser previstos com maior margem de erro, empregando-se tcnicas simples. Assim como admite-se margem de erro maior para previses de longo prazo, empregando-se dados agregados de famlias de produtos.

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Coleta e Anlise dos DadosVisa identificar e desenvolver a tcnica de previso que melhor se adapte. Alguns cuidados bsicos:Quanto mais dados histricos forem coletados e analisados, mais confivel a tcnica de previso ser;Os dados devem buscar a caracterizao da demanda pelos produtos da empresa, que no necessariamente igual as vendas passadas;Variaes extraordinrias da demanda devem ser analisadas e substitudas por valores mdios, compatveis com o comportamento normal da demanda;O tamanho do perodo de consolidao dos dados tem influncia direta na escolha da tcnica de previso mais adequada, assim como na anlise das variaes extraordinrias.

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Seleo da Tcnica de PrevisoExistem tcnicas qualitativas e quantitativas. Cada uma tendo o seu campo de ao e sua aplicabilidade. Alguns fatores merecem destaque na escolha da tcnica de previso:Decidir em cima da curva de troca custo-acuracidade; A disponibilidade de dados histricos;A disponibilidade de recursos computacionais;A experincia passada com a aplicao de determinada tcnica;A disponibilidade de tempo para coletar, analisar e preparar os dados e a previso;O perodo de planejamento para o qual necessitamos da previso.

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Obteno da Previses e MonitoraoCom a definio da tcnica de previso e a aplicao dos dados passados para obteno dos parmetros necessrios, podemos obter as projees futuras da demanda. Quanto maior for o horizonte pretendido, menor a confiabilidade na demanda prevista.

A medida em que as previses forem sendo alcanadas pela demanda real, deve-se monitorar a extenso do erro entre a demanda real e a prevista, para verificar se a tcnica e os parmetros empregados ainda so vlidos. Em situaes normais, um ajuste nos parmetros do modelo, para que reflita as tendncias mais recentes, suficiente.

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Tcnicas de previsoExistem uma srie de tcnicas disponveis, com diferenas substanciais entre elas. Porm, cabe descrever as caractersticas gerais que normalmente esto presentes em todas as tcnicas de previso, que so:Supem-se que as causas que influenciaram a demanda passada continuaro a agir no futuro;As previses no so perfeitas, pois no somos capazes de prever todas as variaes aleatrias que ocorrero;A acuracidade das previses diminui com o aumento do perodo de tempo auscultado;A previso para grupos de produtos mais precisa do que para os produtos individualmente, visto que no grupo os erros individuais de previso se anulam.

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Tcnicas de previsoAs tcnicas de previso podem ser subdivididas em dois grandes grupos:As tcnicas qualitativas privilegiam principalmente dados subjetivos, os quais so difceis de representar numericamente. Esto baseadas na opinio e no julgamento de pessoas chaves, especialistas nos produtos ou nos mercados onde atuam estes produtos;As tcnicas quantitativas envolvem a anlise numrica dos dados passados, isentando-se de opinies pessoais ou palpites. Empregam-se modelos matemticos para projetar a demanda futura. Podem ser subdivididas em dois grandes grupos: as tcnicas baseadas em sries temporais, e as tcnicas baseadas em correlaes.

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Previses baseadas em sries temporaisPartem do princpio de que a demanda futura ser uma projeo dos seus valores passados, no sofrendo influncia de outras variveis. o mtodo mais simples e usual de previso, e quando bem elaborado oferece bons resultados.Para se montar o modelo de previso, necessrio plotar os dados passados e identificar os fatores que esto por trs das caractersticas da curva obtida.Uma curva temporal de previso pode conter tendncia, sazonalidade, variaes irregulares e variaes randnicas.

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Previses baseadas em sries temporais

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Tcnicas para MdiaMdia MvelA mdia mvel usa dados de um nmero predeterminado de perodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previso. A cada novo perodo de previso se substitui o dado mais antigo pelo mais recente.

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Tcnicas para MdiaMdia MvelPerodo JaneiroFevereiro Maro Abril Maio JunhoDemanda 60 50 45 50 45 70

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Tcnicas para MdiaMdia Exponencial MvelO peso de cada observao decresce no tempo em progresso geomtrica, ou de forma exponencial.Cada nova previso obtida com base na previso anterior, acrescida do erro cometido na previso anterior, corrigido por um coeficiente de ponderao.

O coeficiente de ponderao (a) fixado pelo analista dentro de uma faixa que varia de 0 a 1. Quanto maior o seu valor, mais rapidamente o modelo de previso reagir a uma variao real da demanda.

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Exerccio:Mdia Exponencial Mvel

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Tcnicas para MdiaMdia Exponencial Mvel

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Tcnicas para TendnciaEquao Linear Uma equao linear possui o seguinte formato:

Y = Previso da demanda para o perodo X;a = Ordenada origem, ou intercepo no eixo dos Y;b = Coeficiente angular;X = Perodo (partindo de X=0) para previso;n = nmero de perodos observados.

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Exerccio:Tcnicas para TendnciaEquao Linear

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Tcnicas para TendnciaEquao Linear

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Tcnicas para TendnciaAjustamento ExponencialPt+1 = Previso da demanda para o perodo t+1;Pt = Previso da demanda para o perodo t;Pt-1 = Previso da demanda para o perodo t-1;Mt = Previso mdia exponencial mvel da demanda para o perodo t;Tt = Previso da tendncia para o perodo t;Tt-1 = Previso da tendncia para o perodo t-1;a1 = coeficiente de ponderao da mdia;a2 = coeficiente de ponderao da tendncia;Dt = Demanda do perodo t;

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Exerccio:Tcnicas para TendnciaAjustamento Exponencial

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Tcnicas para TendnciaAjustamento Exponencial

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Tcnicas para Previso da SazonalidadeA sazonalidade expressa em termos de uma quantidade, ou de uma percentagem, da demanda que desvia-se dos valores mdios da srie. Caso exista tendncia, ela deve ser considerada. O valor aplicado sobre a mdia, ou a tendncia, conhecido como ndice de sazonalidade.

A forma mais simples de considerar a sazonalidade nas previses da demanda, consiste em empregar o ltimo dado da demanda, no perodo sazonal em questo, e assumi-lo como previso.

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Tcnicas para Previso da SazonalidadeA forma mais usual de incluso da sazonalidade nas previses da demanda, consiste em obter o ndice de sazonalidade para os diversos perodos, empregando a mdia mvel centrada, e aplic-los sobre o valor mdio (ou tendncia) previsto para o perodo em questo.

O ndice de sazonalidade obtido dividindo-se o valor da demanda no perodo pela mdia mvel centrada neste perodo. O perodo empregado para o clculo da mdia mvel o ciclo da sazonalidade. Quando se dispem de dados suficientes, calculam-se vrios ndices para cada perodo e tira-se uma mdia.

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Exerccio:Tcnicas para Previso da Sazonalidade

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Tcnicas para Previso da Sazonalidade

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Tcnicas para Previso da SazonalidadeNo caso da demanda do produto apresentar sazonalidade e tendncia, h necessidade de se incorporar estas duas caractersticas no modelo de previso. Para se fazer isto, deve-se empregar os seguinte passos:Primeiro, retirar o componente de sazonalidade da srie de dados histricos, dividindo-os pelos correspondentes ndices de sazonalidade;Com estes dados, desenvolver uma equao que represente o componente de tendncia;Com a equao da tendncia fazer a previso da demanda e multiplic-la pelo ndice de sazonalidade.

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Previses Baseadas em CorrelaesBuscam prever a demanda de determinado produto a partir da previso de outra varivel que esteja relacionada com o produto.

O objetivo da regresso linear simples consiste em encontrar uma equao linear de previso, do tipo Y = a + bX (onde Y a varivel dependente a ser prevista e X a varivel independente da previso), de forma que a soma dos quadrados dos erros de previso (b) seja a mnima possvel. Este mtodo tambm conhecido como regresso dos mnimos quadrados.

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Previses Baseadas em CorrelaesY = PREVISO DA DEMANDA PARA O ITEM DEPENDENTEX = VALOR DA VARIVEL INDEPENDENTE

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Previses Baseadas em CorrelaesUma cadeia de fastfood verificou que as vendas mensais de refeies em suas casas esto relacionadas ao nmero de alunos matriculados em escolas situadas num raio de 2 quilmetros em torno da casa. A empresa pretende instalar uma nova casa numa regio onde o nmero de alunos de 13750. Qual a previso da demanda para esta nova casa?

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Previses Baseadas em Correlaes

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Vendas por casa

Y (mil)

Nmero de alunos

X (mil)

XY

Y2

X2

31,56

10,00

38,00

12,00

25,25

8,00

47,20

15,00

22,00

6,50

34,20

11,00

45,10

14,50

32,30

10,10

29,00

9,20

40,90

13,40

40,00

12,70

24,20

7,60

41,00

13,10

(Y =

(X =

(X.Y =

( Y2

( X2

Manuteno e Monitorizaodo ModeloUma vez decidida a tcnica de previso e implantado o modelo, h necessidade de acompanhar o desempenho das previses e confirmar a sua validade perante a dinmica atual dos dados. Esta monitorizao realizada atravs do clculo e acompanhamento do erro da previso, que a diferena que ocorre entre o valor real da demanda e o valor previsto pelo modelo para um dado perodo. A manuteno e monitorizao de um modelo de previso confivel busca:Verificar a acuidade dos valores previstos;Identificar, isolar e corrigir variaes anormais;Permitir a escolha de tcnicas, ou parmetros, mais eficientes.

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Manuteno e Monitorizaodo ModeloUma forma de acompanhar o desempenho do modelo consiste em verificar o comportamento do erro acumulado que deve tender a zero, pois espera-se que o modelo de previso gere, aleatoriamente, valores acima e abaixo dos reais, devendo assim se anular.O erro acumulado deve ser comparado com um mltiplo do desvio mdio absoluto, conhecido como MAD (Mean Absolute Deviation).Em geral, compara-se o valor do erro acumulado com o valor de 4 MAD. Quando ultrapassar este valor, o problema deve ser identificado e o modelo deve ser revisto.

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Exerccio:Manuteno e Monitorizaodo Modelo

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Manuteno e Monitorizaodo Modelo

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Manuteno e Monitorizaodo ModeloUma srie de fatores pode afetar o desempenho de um modelo de previso, sendo que os mais comuns so:A tcnica de previso pode estar sendo usada incorretamente, ou sendo mal interpretada;A tcnica de previso perdeu a validade devido mudana em uma varivel importante, ou devido ao aparecimento de uma nova varivel;Variaes irregulares na demanda podem ter acontecido em funo de greves, formao de estoques temporrios, catstrofes naturais, etc.Aes estratgicas da concorrncia, afetando a demanda;Variaes aleatrias inerentes aos dados da demanda.

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