escola de engenharia previsão de demanda - forecasting leonardo pimentel niterói, 07/12/2012

Universidade Federal FluminenseEscola de Engenharia

Previsão de Demanda - Forecasting

Leonardo Pimentel

Niterói, 07/12/2012

1 – Introdução e Contextualização

2 – Motivação

3 - Abordagens das previsões

4 – Etapas para construção do modelo de previsão de demanda

5 – Técnicas de previsão de demanda

Agenda

•O que é demanda?

É quantidade de um bem ou serviço que os

consumidores desejam adquirir por um preço definido

em um mercado

Manifestação de um desejo, pedido ou exigência;

solicitação; ação de procurar alguma coisa; busca,

diligência

Antecipação, na base de suposições, do que ainda

não aconteceu; conjectura; cálculo do que é necessário,

e do seu custo, para a consecução de um projeto, um

programa de governo etc., feito antecipadamente;

orçamento, estimativa

•O que é previsão?

Introdução e Contextualização

•O que é previsão de demanda e qual sua

diferença entre predição e adivinhação?

•A importância estratégica da previsão de

demanda

Recursos humanos

Capacidade

Gestão da cadeia de suprimentos


•Utilização pelo PCP das previsões:

Planejar o sistema produtivo

Planejar o uso desse sistema


•Adequar variações da demanda à

realidade de produção da empresa, ou

seja, planejar a produção

•Melhorar o nível de relacionamento com

os clientes

•Identificar necessidade de mudança

dentro da empresa

•Planejar futuro financeiro da empresa

Motivações

•Planejar novas instalações

•Programar da força de trabalho

Motivações

Previsão QualitativaEnvolve coletar e avaliar julgamentos e

opiniões, além de intuição e experiência

É usada quando a situação analisada é

vaga e existem poucas ou nenhuma

informações à respeito. Ex: novos produtos e

novas tecnologias.

Abordagens da Previsão

Previsão QuantitativaSão previsões que examinam o padrão de

comportamento passado de um único fenômeno

ao longo do tempo, levando em consideração

razões para variação de tendência de modo a

usar a análise para prever o comportamento

futuro da variável em questão.

Abordagens da Previsão

Etapas para construção do modelo de previsão de

demanda

Objetivo do modelo

Coleta e análise de

dados

Seleção da técnica de previsão

Obtenção das

previsões

Monitora-mento do modelo


demanda

Objetivo do modelo: definir a razão pela qual

são necessárias as previsões. Características como

grau de acuracidade, detalhamento e recursos

usados estarão disponíveis para a previsão.

Coleta e análise de dados: busca identificar e

desenvolver a técnica de previsão que melhor se

adapta a situação pesquisada.


demanda

Seleção da técnica: qualitativa x quantitativa.

Aspectos como custo X benefício, disponibilidade de

dados históricos, recursos computacionais entre

outros devem ser analisados.

Obtenção das previsões: deve-se definir os

dados e horizontes da previsão.

Monitoramento do modelo: acompanhamento

do desempenho das previsões e confirmação de sua

validade. Acompanhamento do erro.


demanda

Fatores que podem alterar o

desempenho do modelo:A técnica de previsão pode estar sendo usada

incorretamente;

A técnica perdeu a validade devido à mudança em uma

variável importante;

Variações irregulares na demanda podem ter sido

provocadas por greves, formação de estoques temporários,

catástrofes naturais...

Ações estratégicas da concorrência;

Variações aleatórias inerentes aos dados da demanda.

Efeito chicote (whiplash)

Técnicas de previsão de demanda

Previsão Qualitativa – Métodos

1.Painel

2.Delphi

3.Análise de Cenário

e muitos outros...


Previsão Qualitativa – Painel

Grupo de foco – permite que todos falem

aberta e francamente.

Vantagem: vários cérebros juntos são

melhores do que um.

Desvantagem: Dificuldade de consenso,

visões de quem fala mais alto ou tem maior

status predominam.


Método formal que reduz os encontros cara a

cara por meio de questionários respondidos

anonimamente por especialistas até se chegar

ao consenso.

Vantagem: alcance do consenso.

Desvantagem: dificuldade em elaborar

questionário adequado e encontrar especialistas

dispostos a responder.

Staff(Administra a

pesquisa)

Tomadores de decisão(Avaliam as respostas

e tomam a decisão)

Respondentes(Pessoas que podem

fazer julgamentos confiáveis)

Previsão Qualitativa – Delphi


Previsão Qualitativa – Análise de

cenários

Método para lidar com cenários de

grandes incertezas, geralmente aplicado a

previsões de longo prazo.

Vantagem: estabelece objetivos de longo

prazo e identifica prioridades.

Desvantagem: complexidade em virtude

das muitas variáveis e sensibilidade das

variáveis.


Previsão Quantitativa – Métodos

1.Média Móvel

2.Média Móvel ponderada

3.Amortecimento exponencial

4.Regressão Linear

E muitos outros...


Componentes das séries temporais

Tendência Ciclos

Sazonalidade Aleatoriedade


Componentes das séries temporais

Dea

mnd

a pe

lo p

rodu

to o

u se

rviç

o

| | | |1 2 3 4

Ano

Demanda média

Picos de sazonalidade

Tendência

Demanda real

Variação aleatória


Previsão Quantitativa – Média Móvel

Considera os dados da demanda real do

n períodos anteriores, calcula a demanda

média e usa essa média para previsão do

próximo período.

MM =

∑ demanda dos n períodos anteriores

n


Previsão Quantitativa – Média Móvel

Ponderada

Considera os dados da demanda real do n

períodos anteriores, atribuindo pesos para cada um

dos n períodos considerados, calcula a demanda

média e usa essa média para previsão do próximo

período.

MMP =

∑ (peso do período n) x (demanda no período n)

∑ pesos


Previsão Quantitativa – Média Móvel Ponderada

Exemplo:

Uma empresa de televisão e internet por assinatura mantém uma

equipe técnica de manutenção e reparos de sua rede externa. Os

registros das chamadas, para manutenção, nos últimos seis meses, estão

informados a seguir. Meses Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho

Utilizando a média móvel ponderada com pesos de 0,1; 0,2; 0,3 e 0,4

para os meses de março, abril, maio e junho, respectivamente, a previsão

de demanda para o mês de julho está entre

(A) 90 e 117 (B) 118 e 121 (C) 122 e 127 (D) 128 e 132

(E) 135 e 140

Meses Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho

Chamadas para manutenção 90 94 120 132 124 136


Previsão Quantitativa – Amortecimento

exponencial

Prevê a demanda no próximo período

considerando a demanda real no período

atual e a previsão feita anteriormente para o

período atual.

11 )1( ttt FAF


Previsão Quantitativa – Amortecimento

exponencial

Exemplo:Semana

Demanda Atual Previsão

31 72,50 67,7532 66,70 68,7033 68,30 68,3034 67,00 68,3035 - ?

11 )1( ttt FAF

30,68)2,01(00,672,035 F

04,6835 F

Dado: alfa=0,2


Previsão Quantitativa – Regressão linear

Estabelece uma linha de tendência que

constitui a mínima soma dos desvios

observados, ou seja, ajusta a linha de

tendência aos dados históricos para projetar

o médio e longo prazo.



Tempo

Va

lore

s d

a v

ariá

vel d

ep

end

ent

e

Desvio1

Desvio5

Desvio7

Desvio2

Desvio6

Desvio4

Desvio3

Observação real(y)

Tendência, y = a + bx^



Existem várias formas de realizar o

cálculo, variando de autor para autor.

22)(

)(

xnx

yxnxyb

xbay ˆ

xbya



Exemplo:

Período Demanda Ano de tempo (X) por energia (Y) X2 XY

2001 1 74 1 742002 2 79 4 1582003 3 80 9 2402004 4 90 16 3602005 5 105 25 5252005 6 142 36 8522007 7 122 49 854

∑x = 28 ∑y = 692 ∑x2 = 140 ∑xy = 3.063x = 4 y = 98,86



Exemplo:

b = = = 10,54Sxy – n x y

Sx2 – n x 2

3.063 - (7)(4)(98,86)

140 - (7)(42)

a = y - bx = 98,86 – 10,54(4) = 56,70

Logo, a linha de tendência é: y = 56,70 + 10,54x



| | | | | | | | |2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

160 –150 –140 –130 –120 –110 –100 –90 –80 –70 –60 –50 –

Ano

Dem

anda

por

ene

rgia

Linha de tendência,y = 56,70 + 10,54x


Previsão Quantitativa

Coeficiente de correlação: explica a

importância relativa da relação entre x e y.

O sinal de r mostra a direção da relação e o

valor absoluto mostra a força da relação.

Bibliografia e referências

Básica

•SLACK, N (2009).

Administração da produção.

São Paulo: Editora Atlas

•HEIZER & RENDER

(2008). Operations

Management. Pearson

Prentice Hall.

•QUELHAS, O. (2010) et al.

Planejamento e controle da

Produção. UFF

•GAITHER, N.; FRAZIER, G.

(2002). Administração da

produção e Operações.

Pioneira

Avançada

•LINSTONE, A.; TUROOF, M.

(1975). The delphi method:

techniques and applications.

Addison-Wesley

•HOGARTH, M. (1981).

Forecasting and planning: an

evaluation. Management Science,

v. 27, p115-138.

Obrigado

Leonardo Pimentel

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mailto:[email protected]

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