gestÃo das operaÇÕes previsÕes de demanda prof. paulo roberto leite correa e correa, pag. 250;...

GESTÃO DAS OPERAÇÕES

PREVISÕES DE DEMANDA

PROF. PAULO ROBERTO LEITE

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

PROF PAULO ROBERTO LEITE

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

Sanduíche 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%


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


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


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


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 SUAVIZADASUAVIZAD 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 MÉDIA MÉDIA A

SEMANA CONSUMO M.MOVEL M.MOVEL SUAVIZADASUAVIZAD REGRESSÃOn = 3 n= 5 a= 0,2 a = 0,5 LINEAR

ERRO QUADRADOERROS ABSOLUTOS ( E ) ² ( E ) ²

a= 0,2 a=0,51 0 0 0 02 21 15 441 2253 22 13 475 1564 15 27 16 753 2645 23 37 23 1365 5356 8 16 25 7 603 437 2 10 20 3 386 118 13 20 31 17 3 944 2779 25 28 40 23 11 1566 544

10 35 40 52 32 19 2669 100211 12 1 11 14 28 128 20112 7 17 29 13 2 845 16713 23 29 43 26 10 1871 70014 10 10 5 17 32 21 28115 3 0 14 2 9 187 3

MÉDIA DE 10 = 16,0417 18,1250 27,9846 17,9436 14,1964

ERRO MÉDIO TOTAL = 14,72 17,10 27,71 16,06 14,20 944,86 335,60


CALCULO DE PREVISÕES

CONSUMO SEMANAL

0

50

100

150

200

2501 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

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

ACRESCIMO NA MÉDIA TRIMESTRAL = 550 - 250 = 300 / 4 = 75 UNID/ANO

MÉDIA ANUAL PREVISTA PARA O 5º ANO = 550 + 75 = 625 UNID.


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 estoques A 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.

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