logística empresarial previsão de demanda

Log. Empresarial - Bruno Gomes

Logística Empresarial

Administração de Empresas6º Período


Introdução ao Conceito de Logística

Logística Empresarial (ótica acadêmica e empresaria l)

Globalização e Comércio Internacional

Infra-Estrutura (portos, terminais e tecnologias su bjacentes)

Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos

Previsão de Demanda (tPrevisão de Demanda (t éécnicas e sistemas)cnicas e sistemas)

Processamento de Pedidos

Sistemas de Informação (identificação, rastreamento, sistemas integrados)

Resumo


Estoques

Transporte

Armazenagem e Manuseio

Embalagens (sistemas inteligentes)

Projeto de Sistema Logístico (fatores quantitativos e qualitativos)

Localização e Planejamento de Rede

Pesquisa de campo sobre problemas logísticos

Resumo


Bibliografia Sugerida


BOWERSOX, Donald – Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística . Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007

BALLOW, Ronald – Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos / Logística Empresarial . Porto Alegre: BOOKMAN, 2006

TAYLOR, David – Logística na Cadeia de Suprimentos, uma perspectiva gerencial . São Paulo: PEARSON, 2006

NOVAES, Antonio – Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição . Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007

FLEURY, Paulo – Logística Empresarial, A Perspectiva Brasileira. São Paulo: ATLAS, 2000

SOUZA, Gueibi – Métodos Simplificados de Previsão Empresarial – Rio de Janeiro: CIÊNCIA MODERNA, 2008

MARTINS, Petrônio – Administração da Produção – São Paulo: SARAIVA, 2005



CHOPRA, Sunil; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de suprimentos . São Paulo: Prentice Hall, 2003.

CHRISTOPHER, M. Logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos –criando redes que agregam valor. 2ª ed.. São Paulo: Thomson (Cengage), 2007.

PIRES, Silvio R. I.. Gestão da cadeia de suprimentos: conceitos, estraté gias, práticas e casos . São Paulo: Atlas, 2004.

SIMCHI-LEVI, David et al.. Cadeia de suprimentos: projeto e gestão – conceitos, estratégias e estudos de casos. Porto Alegre: Bookman, 2003.

Bibliografia Complementar


BOWERSOX, Donald – Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística . Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007- CAPÍTULO 1, 2, 3

TAYLOR, David – Logística na Cadeia de Suprimentos, uma perspectiva gerencial . São Paulo: PEARSON, 2006- CAPÍTULO 10

NOVAES, Antonio – Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição . Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007- CAPÍTULO 1, 2, 3

FLEURY, Paulo – Logística Empresarial, A Perspectiva Brasileira. São Paulo: ATLAS, 2000- CAPÍTULO 1, 2, 7

CORREA, Henrique – Administração de Produção e de Operações. São Paulo: ATLAS, 2008- CAPÍTULO 7

Bibliografia A1 / Slides e Textos


Técnicas

Previsão é muito difícil, especificamente se for

sobre o futuro”NIELS BOER,

Nobel de Física


Previsibilidade

Introdução


Desafios na Cadeia de Suprimentos

Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos


DELL x Previsibilidade



Por que a previsibilidade éimportante para avaliaç ão

logística?

Introdução


VANTAGENS

Melhor planejamento orçamentário e de capital, com menor variação entre o custo

previsto e o realizado


VANTAGENS

Melhor alocação dos recursos físicos nos processos operacionais


VANTAGENS

Atendimento aos requisitos de nível de serviço aos clientes , garantindo a

competitividade dos produtos e serviços da empresa no mercado


VANTAGENS

Redução de custos operacionais através da otimização de processos e melhor

planejamento pelo uso eficiente da informação de previsão


VANTAGENS

Melhor gerenciamento da operação pela redução de uma das fontes de

variabilidade dos processos – informação da previsão


VANTAGENS

Maior integração e melhor comunicaçãoentre as áreas funcionais da empresa

(marketing, finanças, vendas e logística) devido a uma maior credibilidade da

previsão.


FATORES QUE INFLUENCIAM NA PREVISÃO

Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda


Introdução


Introdução

1999 - Inicio produção no Brasil com motor 1.6 (99 cv)2000 - Motor 1.9 (125 cv) e 1.6 (102 cv)2001 - Série Spirit2002 - Versão Avantgarde 1.92005 - Fim de produção no Brasil

�Fabricado em Juiz de Fora�Investimento de 820 milhões de dólares�Capacidade de 70.000 unidades por ano (PREVISÃO DE DEMANDA)�2002 – 9.000 unidades.


Porque não deu certo???

Introdução


Previsão não é META

Erros Comuns em Previsão

� Previsões – “são estimativas de como se comportará o mercado demandante no futuro. De uma certa forma trata-se de especulação de mercado.”� Metas – “são a parcela desse potencial de compra do mercado a que a empresa deseja atender.”

Fonte: Correâ, 2008Administração de Produção e de Operações


O ato de prever não éBinário



O objetivo de reduzir erros é maior do que se

acertar previsões



Previsão TotalX

Previsão Unitária

Introdução


Previsão Ingênua

Introdução


Processo de Previsão

Processo

Cálculo matemático ou estatístico

Inteligência para coletar e analisar dados

Fonte: Slack – Cap.PrevDemanda


Previsibilidade=

Tendências + Componentes +

Histórico + Técnicas

Introdução


Ft = (BtOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda

Demanda média de longo prazo

Componentes


Ft = (Bt x StOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidade

Ex. Brinquedos no Natal, chocolate na Páscoa

Componentes


Ft = (Bt x St x TOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componente

Ex. venda de computadores na década de 90, iphone, ipod

Componentes


Ft = (Bt x St x T x CtOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclico

Ex. 3 a 5 anos a economia muda o cenário

Componentes


Ft = (Bt x St x T x Ct x PtOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclicoPt = fator promoção

Ex. queimas de estoque, leve 2 pague 1

Componentes


Fator Promoção



Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + IOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclicoPt = fator promoçãoI = quantidade irregular ou aleatória

Sem explicação macro

Componentes


Introdução



Exemplo


Exemplo

Fonte: Slack, 1999Prev.Demanda


O erro absoluto para logística é o verdadeiro

erro

Introdução


“As empresas raramente efetuam previsões de produtos isolados”

Introdução



“O custo de análise fica proibitivo. Somente em casos de lançamento de

produtos ou novo mercado”

Introdução



No longo prazo, a decisão épelo agrupamento dos

dados.

TTéécnica de Agregacnica de Agrega ççãoão

Introdução



Pode-se perder no detalhe de um ou outro produto. No entanto, ganha-se pois a

amostra é maior.TTéécnica de Agregacnica de Agrega ççãoão

Introdução



Tamanho da Amostra édiretamente proporcional ao

resultado da previsão (qualidade)

Introdução



Regra da Estatística:probabilidade do erro amostral

diminui à medida que o tamanho da amostra ........... .

Introdução



A previsão pode ser...Por demanda de produto;

Demanda de infra-estrutura;Demanda por cliente;Demanda por serviço;

Relação de indicadores gerais...etc

Introdução


Não esquecer!!!!

Introdução


As empresas combinam categorias de produtos para ter uma melhor sensibilidade

de previsãoCategorizaCategoriza çção de Demandaão de Demanda

Introdução


Novo Produto?!Como trabalhar Forecasting?

Introdução


Técnicas SubjetivasOu ArbitráriasINFLUÊNCIA COMERCIAL;MERCADO ALVO;TENDÊNCIA DO SETOR;BREAK EVEN;ETC...

Introdução


Produtos Inovadores � Maior dificuldade de Previsão

Explicado pela Curva de Demanda do produto

Introdução


Introdução



Demanda DependenteX

Demanda Independente

Introdução


Introdução

Fonte: Correa, 2008Administração de Produção e de Operações


Introdução



Questões

De que forma o horizonte de tempo e o nível de agregação das previsões modificam sua precisão?

Horizonte de previsão: período mais longo de planejamento, também chamado de horizonte de planejamento. Quanto MAIOR o tempo de Quanto MAIOR o tempo de previsão ou mais longe se estabelece o horizonte de planejamentoprevisão ou mais longe se estabelece o horizonte de planejamento , , MENOR a precisão esperada da previsãoMENOR a precisão esperada da previsão .

Nível de agregação: corresponde ao agrupamento de produtos de características similares, em vez de fazer previsões para produtos isolados. As previsões agregadas são mais confiáveis porque s e baseiam em amostras maiores de comportamento dos clientes .


Quais são os carros mais vendidos no Brasil?

Introdução


Venda de Carros 2008

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO

VW Gol

Fiat Palio

GM Celta

GM Corsa Sedan

Fiat Uno

VW Fox/CrossFox

Fiat Siena

Fiat Strada

Ford Ka

Log. Empresarial - Bruno GomesBruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial

Vendas 2008 x Estimativa de Custo


Vendas 2009 - Carros PALIO

0

5000

10000

15000

20000

25000

jan fev mar abr mai jun jul ago set

Fiat Palio

Vendas 2009

Vendas 2009 - Carros GOL

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000


Volkswagen Gol

Vendas 2009 - Carros UNO

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000


Fiat Uno

Vendas 2009 - Carros Hillux

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500


Toyota Hilux


qual conclusão que chegamos?

Vendas 2009 - Carros

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000


Volkswagen Gol

Fiat Palio

Fiat Uno

Toyota Hilux


A VolksWagen vendeu mais gol de Jan/Set de

2008 ou 2009?

Introdução


Demanda Agregada x Desagregada

2008 x 2009 - GOL

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET

Volkswagen Gol 2008 Volkswagen Gol 2009


Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + IOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclicoPt = fator promoçãoI = quantidade irregular

Quais componentes influenciaram o segmento automotivo em 2009?

Vendas 2009 - Carros

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000


Volkswagen Gol

Fiat Palio

Fiat Uno

Toyota Hilux


Como estabelecer vantagem competitiva

com a previsão de pedidos ou estoques?

Introdução


Demanda AntecipadaX

Demanda Acompanhada

Introdução


Relembrando Adm.Operações



Componentes

+ =

Mudança no modelo de negócio unificando produtos e serviços

complementaresO que muda em relação a previsão?


Tendências

Tende , direciona, orienta caminhos

Estudos de Viabilidade, Cenários, Taxa de Retorno

Componentes


Projetando Tendências

“Para produtos cujo histórico de vendas é conhecido, o melhor guia para vendas futuras é o

desempenho prévio ”

Estatística aplicada ao Processo de P.D



“A classe de fenômenos cujo processo observacional e consequente

quantificação numérica gera uma seqüência de dados distribuídos no

tempo é denominada série temporal ”[SOUZA1989]



Uma Série Temporal poderáser contínua ou discreta.



contínua ou discretaA natureza de uma série temporal e a estrutura de seu mecanismo gerador estão relacionadas com o

intervalo de ocorrência das observações no tempo. Caso o levantamento das observações da

série possa ser feito a qualquer momento do tempo, a série temporal é dita contínua .

Entretanto, na maioria das séries, as observações são tomadas em intervalos de tempo discretos e

eqüidistantes.



Uma previsão é uma manifestação relativa a sucessos desconhecidos em um futuro

determinado.

A previsão não constitui um fim em si, mas um meio de fornecer informações e subsídios para uma conseqüente tomada de decisão, visando

atingir determinados objetivos



Ex. Conjunto de observações de uma série temporal coletadas até o instante t e de um modelo que represente esses fenômenos, a

previsão do valor da série no tempo t+h pode ser obtida



MODELOS UNIVARIADOS OUMULTIVARIADOS



UNIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL ÉEXPLICADA APENAS PELOS SEUS VALORES PASSADOS.

MULTIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL É EXPLICADA PELOS SEUS VALORES PASSADOS E POR VALORES DE OUTRAS VARIÁVEIS.



Critérios para avaliação de Técnicas de Previsão

(1) Exatidão(2) Horizonte de tempo(3) Valor (escala) da previsão(4) Disponibilidade dos dados(5) Tipos de padrão de dados

Técnicas


Técnicas

Qualitativas,Séries Temporais,

Causais (regressão)


Técnicas

QualitativasEspecializadas, caras e demoradasEx. Pesquisas e painéis internos e externos


Técnicas

Séries TemporaisQuando há disponibilidade de dados históricosEx. Definição de sazonalidade, tendências e

padrões cíclicos (médio prazo)


Técnicas

CausaisPrevisão por regressão com base de outros

fatores independentes – longo prazo.Ex. Preço x Consumo

Regressão Simples e Múltipla (fator de previsão)


Técnicas


Pontos Principais em Previsão Logística:

Determinar um Processo de Previsão é fundamental na

tomada de decisão em administração logística

Recapitulando



O Cenário Econômico deve ser levado em conta para

tomada de decisãoELE MUDA A TODO

MOMENTO

Recapitulando



Cada produto ou serviço tem sua curva de demanda que poderá ser média, sazonal,

cíclica, (de)crescente, promocional ou irregular

Recapitulando



Basicamente previsão trabalha 2 variáveis

histhistóórico e tendênciarico e tendência

Recapitulando


Tendência de Dados Passados,

Sazonalidade do Mercado, Correlações

de Variáveis...

Formas de Prever


Em que se aplica a previsão?

DADOS MENSURÁVEIS


Valor previstoX

Valor observado


Discrepância

Onde fica o Centro da Distribuição de Frequências?Qual o tamanho da Dispersão ao redor dele?


www.forecastingprinciples.com



Métodos Simplificados de Previsão Empresarial•Gueibi Peres Souza

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