previsão de demanda - usp
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8/4/2019 previso de demanda - usp
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2.1
EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurlio de Mesquita
PRO5760 - Previso de Demanda
Previso de Demanda
uConceitos bsicos
uMtodos de Previso
uDiscusso
Formulao do Problema
uDemanda: disposio ao consumo
uDemanda versus Vendas
uFatores que afetam a Demanda (Vendas)
Economia, Mercado, Preos, Disponibilidade, Divulgao etc
u Incertezas da Demanda
Estoque de segurana
uPreviso de Demanda e Planejamento da Produo
Modelos, Base de Dados e Implantao
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2.2
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PRO5760 - Previso de Demanda
Caractersticas da Demanda
uDemanda Pontual
uDemanda Regular (estvel)
uDemanda Sazonal e com Tendncias
uDemanda Independente ou Dependente
Previso versus Clculo de Necessidades
uDemanda de Produtos Perecveis
uDemanda na Cadeia de Suprimentos
efeito chicote, fluxo de informaes
Distribuio da Demanda
uGeogrfica (mercados regionais)
uProdutos (famlias / itens)
uClientes (canais de distribuio)
uTemporal (tendncias e sazonalidades)
uAnlise de Pareto
distribuio de freqncias
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PRO5760 - Previso de Demanda
Curva ABC ou Pareto
%itens
%v
alor
100%
0%
100%
A
CB
Classificao ABC
uClassificao dos itens segundo critrios de
importncia (prioridades)
Ciclo de Vida do Produto
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Intr. Cresc. Matur. Decl.
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PRO5760 - Previso de Demanda
Gerenciamento de Pedidos
uAtendimento ao Cliente (Vendas)
uPreviso de Demanda (Planejamento, MTS)
uGesto de Estoques (Expedio)
uProgramao da Produo (Produo)
u
Suprimentos (Adm. Materiais, Compras)
u Indicadores de desempenho: custos, qualidade,
disponibilidade, agilidade e prazos
Previso de Demanda e PCP
Demanda Anual por
Tipo de Produto,
Cliente e Regio
Demanda Mensal
para os prximos
12 meses por
Famlia de Produto
Demanda atual e
Pedidos de Produtos
(item, ms corrente)
Nec. Previso
Planejamento da
Capacidade de
Produo e Logstica
Planejamento
Agregado da
Produo e Estoques
Programao da
Produo e Estoques
Processo DecisoNvel
estratgico
ttico
operacional
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Horizontes de Previso
uLongo Prazo (5 anos ou mais)
expanso da capacidade, novos produtos/servios etc
principalmente mtodos qualitativos
uMdio Prazo (1 a 2 anos)
planejamento da produo e recursos
misto de mtodos quantitativos e de consenso
uCurto Prazo (1 a 6 meses)
compras, produo, estoques e pedidos
mtodos quantitativos (projeo)
0 12 24 36 48
Meses
Demanda
Componentes da Demanda
u Base, Tendncia, Sazonalidade, Ciclos e Aleatrio
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Mtodos de Previso
uQualitativos (Consenso de Opinies)
uQuantitativos
Projeo (Sries Temporais)
Correlao (Relao de Causa-e-Efeito)
Simulao (Cenrios)
Mtodos Qualitativos
uPesquisa de Mercado
uPainel de Consenso
Executivos Fora de Vendas
Outros
uAnalogia Histrica
novos produtos
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PRO5760 - Previso de Demanda
Pesquisa de Mercado
uNecessidades dos Clientes
nvel atual de satisfao
introduo de novos produtos / servios
uColeta de Dados por Amostragem
questionrios e/ou entrevistas
uPrevises de Mdio e Longo Prazo
tendncias do mercado
Painel de Consenso
1. Escolha dos participantes do processo
2. Enviar questionrios aos participantes para obter as
previses e explicaes de cada um sobre a demanda
3. Anlise dos resultados e redistribuir os questionrios
com comentrios e novas questes pertinentes
4. Repetir o Passo 3, quantas vezes necessrio
5. Sntese e discusso dos resultados obtidos em reunio
com os participantes (concluso do processo)
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Mtodos Quantitativos (Estatsticos)
u Principais Mtodos:
Mdia Mvel
Suavizao Exponencial
simples, c/ tendncia, c/ sazonalidade, c/ tend. e sazon.
Modelos de Regresso
mtodo dos mnimos quadrados
Mtodos de Decomposio
Box-Jenkins (ARIMA)
ARIMA:Autoregressive Integrated Moving Average
Mdia Mvel Simples
Semana Demanda
1 680
2 650
3 785
4 720
5 859
6 920
7 850
8 758
9 892
10 920
11 789
12 844
n
D+...+D+D+D
=Fn-t3-t2-t1-t
t
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Semana Demanda 3 Semanas 6 Semanas1 680
2 650
3 785
4 720 705,0
5 859 718,3
6 920 788,0
7 850 833,0 769,0
8 758 876,3 797,3
9 892 842,7 815,310 920 833,3 833,2
11 789 856,7 866,5
12 844 867,0 854,8
13 851,0 842,2
Previso por Mdia Mvel
500
600
700
800
900
1000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Semanas
D
emanda
Demanda3 semanas
6 semanas
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n-tn3-t32-t21-t1t Dp+...+Dp+Dp+Dp=F
1pppn21
=+++ K
Semana Demanda1 6802 6503 7854
Mdia Mvel Ponderada
u
Determine a previso para asemana 4 por mdia mvel
com os seguintes pesos :
p1 = 0,5; p2 = 0,3 e p3 = 0,2
Soluo
Semana Demanda Previso
1 680
2 6503 785
4 723,5
0,2(680)+0,3(650)+0,5(785)=F4
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)B-(D+B=B1-t1-t1-tt
1-t1-tt )B-(1+D=B
Suavizao Exponencial
uParmetro : constante de suavizao
tkt,B=F
Exemplo
Semana Demanda
1 820
2 775
3 680
4 655
5
uDetermine as previses para
as semanas de 2 a 5, usando
= 0,4.
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Soluo
Semana Demanda = 0,41 8202 775 820,03 680 802,04 655 753,2
5 713,9
0,6(820)0,4(775)=F3 +
Exemplo (efeito do valor de )
Semana Demanda
1 780
2 820
3 680
4 660
5 750
6 800
7 790
8 690
9 775
10
uDetermine a previso de
demanda para a semana 10,
utilizando = 0,1 e 0,6.
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Semana Demanda = 0,1 = 0,61 7802 820 780,0 780,03 680 784,0 804,04 660 773,6 729,65 750 762,2 687,86 800 761,0 725,1
7 790 764,9 770,18 690 767,4 782,09 775 759,7 726,8
10 761,2 755,7
Efeito do valor de na Previso
Previso por Suavizao Exponencial
500
600
700
800
900
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Semanas
Demanda Demanda
= 0,1
= 0,6
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Ms Vendas
1 510
2 515
3 530
4 530
5 540
6 550
Previso por Suavizao
Exponencial Simples
480490500510520
530540
550560
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ms
Demanda
Suavizao com Tendncia
uQual o efeito da existncia de tendncias na
previso de demanda pelo modelo anterior?
))(1( 11 ++= tttt TBDB
11 )1()( += tttt TBBT
ttkt kTBF +=,
Previso com Tendncia (Mtodo de Holt)
uFrmulas: base e tendncia
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Ms Vendas
1 510
2 515
3 530
4 530
5 540
6 550
7 560,9
8 569,2
9 577,5
10 585,8
Previso por Suavizao
Exponencial com Tendncia
480
500
520
540
560
580
600
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ms
Deman
da
Exemplo (cont.)
u Parmetros: = 0,2 e = 0,4
= 0,2 = 0,4t Real Bt Tt Prev
0 --- 500 101 510 510,0 10,0 510,0 2 515 519,0 9,6 520,0 3 530 528,9 9,7 528,6
4 530536,9 9,0 538,6
5 540 544,7 8,6 545,9 6 550 552,6 8,3 553,3 7 560,9 8,3 560,9 8 569,2 8,3 569,2 9 577,5 8,3 577,5
10 585,8 8,3 585,8
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Trimestre Vendas ndice1 100 1,002 120 1,20
3 100 1,004 80 0,805 105 1,056 120 1,207 95 0,958 80 0,80
Suavizao com Sazonalidade
uConsiderar a demanda descontando o fator sazonal
de cada perodo
Demanda Sazonal
0
40
80
120
160
200
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Trimestre
Demand
a
1)1(
+
=
t
Lt
tt
B
I
DB
kLttktIBF +=,
Previso com Sazonalidade
uFrmulas: base e ndice de sazonalidade
Lt
t
tt
IB
DI +
= )1(
-
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Previso com Sazonalidade e Tendncia
(Mtodo de Holt-Winters)
u Frmulas: base, tendncia e ndice de sazonalidade
))(1( 11
++
= tt
Lt
tt TB
I
DB
11 )1()( += tttt TTBT Ltt
tt I
BDI +
= )1(
kLtttkt IkTBF ++= )(,
Mtodos de Projeo
uAjuste de Tendncias: Linear, Polinomial,
Logartmica, Exponencial, Auto-correlao etc
y = 1,6061x + 22,667
r2
= 0,9739
20
25
30
35
4045
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Ano
Vendas
-
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EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurlio de Mesquita
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n
)D-F(
=EM
n
1=t
ttn
D-F
=EAM
n
1=t
tt
u Erro Percentual Absoluto Mdio
Erros de Previso
u Erro Mdio u Erro Absoluto Mdio
n
D
D-F
EPAM
n
1=t t
tt=
Ms Vendas Previso1 220 220
2 250 255
3 210 205
4 300 320
5 325 315
Exemplo
uDetermine o EPAM das previses de demanda
dos meses 1 a 5.
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PRO5760 - Previso de Demanda
Soluo
%86,2EPAM8EAM ==
Ms Vendas Previso Erro Erro %1 220 220 0 0,0%2 250 260 10 4,0%3 210 205 -5 -2,4%4 300 310 10 3,3%
5 325 310 -15 -4,6%
Outros indicadores de Erro
uErro Quadrtico Mdio (varincia)
uTracking Signal
uVisualizao Grfica dos Erros
digrama de erros ou resduos (grficos de controle)
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EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurlio de Mesquita
PRO5760 - Previso de Demanda
Etapas do Processo de Previso de Demanda
uDefinio do Problema
razo da previso de demanda
uColeta de Dados e Informaes
uAnlise preliminar dos Dados
uEscolha do Modelo de Previso
uCalibrao e Testes de Validao
u Implantao do Sistema de Previso
uAvaliao Permanente do Sistema
Escolha do Modelo de Previso
uEscolha um modelo baseado em:
Horizonte de Previso
Disponibilidade de Dados Preciso Necessria
Disponibilidade de Pessoal Qualificado
Disponibilidade de Recursos
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2.21
EPUSP PRO P f D M A li d M it
PRO5760 - Previso de Demanda
Dados para exerccio (Minitab)
1998 1999 2000 2001 20021 89,7 106,2 125,8 143,5 157,22 80,1 96,4 112,8 130,0 136,93 98,4 116,4 138,1 154,8 159,64 111,5 129,1 153,1 174,0 172,55 118,5 138,8 163,7 181,9 179,26 131,7 153,6 177,3 201,2 204,3
7 124,3 149,6 174,2 194,08 117,0 137,9 157,6 179,99 114,4 133,0 153,9 173,3
10 108,2 127,9 148,2 166,311 116,0 138,0 158,6 176,312 98,9 117,5 134,5 153,8
Bibliografia
uAdministrao da Produo
Nigel Slacket al, Ed. Atlas, 2ed, 2002.
uBusiness Forecasting
Hanke e Reitsch, Prentice Hall, 6ed, 1998.
uForecasting: Methods and Applications.
Makridakis et al, JohnWiley, 3ed., 1997.
uProduction and Operations Management
Chase, Aquilano e Jacobs, McGrawHill, 8ed, 1998.
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