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Aula Nº 3 – Introdução à Previsão de Demanda

Objetivos da aula:

O ponto de partida da Administração da Produção é a previsão das

demandas de curto e médio prazos, no nível operacional e de longo prazo

no nível estratégico. Faremos nesta aula uma análise das informações

necessárias para uma estimativa consistente de demandas e mostraremos

opções simplificadas (empíricas) de se prever demandas e a partir delas

estimar as produções.

As previsões de demandas dependem de alguns fatores:

• Disponibilidade de dados, tempo e recursos. Métodos mais sofisticados

envolvem modelos matemáticos (veremos um na próxima aula).

• Horizonte de previsão. Há métodos mais eficientes para previsões de

longo prazo (demandas anuais), enquanto que outros são aplicados

para períodos mais curtos, como meses, semanas ou mesmo dias.

Devemos ter em conta sempre que os métodos não conduzem a resultados

perfeitos e a chance de erro aumento à medida que nos distanciamos da

previsão futura. Alguns estudiosos dizem jocosamente que “as previsões

são excelentes para se prever o passado e nos enganar a cerca do futuro”.

Ironia à parte, as previsões de demanda são feitas desde que se projeta

uma indústria ou empresa de serviços e depois, com ela operando, nas

correções dos efeitos sazonais do mercado. Não podemos desconsiderar

também a dinâmica e as mudanças dos mercados, que continuadamente

nos oferece uma gama enorme de fatores aleatórios, que nenhuma

previsão consegue captar.

Podemos sinteticamente classificar os métodos de previsão em:

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1. Qualitativos: baseados no julgamento de pessoas que tenham condições

de opinar sobre as demandas futuras: vendedores, gerentes, clientes,

fornecedores, etc. Não se apóiam em nenhum modelo matemático,

embora possam ser conduzidos de maneira sistemática. São muito úteis

quando da ausência de dados, e também no início de um projeto ou de

uma empresa.

2. Quantitativos (ou matemáticos): São baseados em modelos matemáticos

e se utilizam de dados diversos e das demandas passadas para se chegar a

uma previsão futura. Podem ser:

2.1. Métodos causais. A demanda de um item (ou itens) pode estar

relacionada com variáveis externas à empresa: crescimento da

população (ou de uma classe específica dela), número de alvarás

expedidos para construção, consumo de certos produtos, etc., são

fatores indutores da demanda de produtos afins.

2.2. Séries temporais. A análise de séries temporais exige somente o

conhecimento de valores passados da demanda e será o modelo a

ser visto na nossa próxima aula.

Por ora vamos nos concentrar em três dos principais métodos de médias.

1. Método da média móvel aritmética. É o mais simples de todos. Seja

o exemplo abaixo, onde uma fábrica de bicicletas listou suas vendas

mensais.

Mês Vendas (peças)

Janeiro 240

Fevereiro 262

Março 282

Abril 278

A demanda de bicicletas de maio, pelo método da média móvel aritmética,

poderá ser estimada de várias formas diferentes. Se ela se basear nas duas

demandas imediatamente anteriores (e esse método se baseia sempre nas

demandas imediatamente anteriores), será calculada como sendo a média

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das duas demandas anteriores:

D maio = (D abril + D março) ÷2, ou (282+278) ÷ 2 = 280

Se utilizarmos o mesmo método com base nos três meses anteriores,

teremos:

D maio = (D abril + D março + D fevereiro) ÷3 , (282+278+262) ÷3

= 274

Poderíamos ainda usar para o cálculo a previsão de 4 meses anteriores,

porém, como já dissemos, à medida que nós afastamos do período a

ser previsto, mais expostos a fatores aleatórios estaremos: Algumas

considerações importantes:

• Seguindo o nosso exemplo, passado o mês de maio o administrador

deverá ter em mãos a demanda real do período e comparar com a

previsão (ou previsões de 274 e 280) e verificar qual se mostra mais

próxima à realidade, para que seja adotado um critério (se 2 ou 3

meses anterior como base).

• Deverão ser considerados os fatores de descontinuidade (sazonalidade)

dos períodos estudados. Alguns exemplos:

o Em julho acontecem as férias escolares no Brasil. Deveremos ter

um aumento das vendas. Podemos ter uma referência do que

aconteceu no ano anterior. Verificamos quanto a demanda

aumentou de junho para julho no ano passado e corrigirmos a

nossa previsão. Esse é um caso típico de descontinuidade.

o Em outubro teremos novo acidente de descontinuidade, que o dia

das crianças. Podemos corrigir a descontinuidade da previsão da

mesma maneira que corrigimos o mês de julho, no caso acima.

o Em dezembro temos o Natal. O mesmo raciocínio deverá ser feito.

Um fabricante de bolas de futebol, por exemplo, além dos mesmos pontos

de descontinuidade de demanda acima descritos, deve acompanhar o

mercado com mais atenção. Ano de copa do mundo deverá vender mais

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bolas. Se o Brasil for finalista da copa deverá vender mais ainda. As previsões

são estimativas que não prevêem os fatores aleatórios acima citados. A

percepção e o nível de sensibilidade e acerto caberá ao administrador

corrigir os números estimados.

2. Método da média móvel geométrica. É bastante simples também. Seja o

exemplo anterior, vendas mensais da fábrica de bicicletas.

Mês Vendas (peças)

Janeiro 240

Fevereiro 262

Março 282

Abril 278

A demanda de bicicletas de maio, pelo método da média móvel geométrica,

poderá ser estimada, também, de várias formas. Se ela se basear nas duas

demandas imediatamente anteriores, será calculada como sendo a média

geométrica das duas demandas anteriores:

= = 280

Se utilizarmos o mesmo método com base nos três meses anteriores,

teremos:

= = 273,8

Como no cálculo da previsão pela média móvel aritmética poderíamos

ainda usar para o cálculo a previsão de 4 meses anteriores, porém, como

já dissemos, à medida que nós afastamos do período a ser previsto, mais

expostos a fatores aleatórios estaremos: Cabem as mesmas considerações

importantes do método anterior, isto é, comparar a demanda prevista

com o a demanda efetiva para definir o número de meses anteriores a ser

considerado e considerar as descontinuidades conhecidas, que aumentam

ou diminuem a demanda.

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3. Método da média móvel ponderada. É montada da mesma forma que

o cálculo baseado na média móvel aritmética, somente que aos meses

anteriores considerados, são atribuídos pesos. Vamos aos números da

fábrica de bicicletas.

Mês Vendas (peças)

Janeiro 240

Fevereiro 262

Março 282

Abril 278

Vamos calcular a previsão de demanda de maio, com base nos três meses

anteriores, considerando que abril, pela proximidade no tempo, terá um

peso maior que março e este, por sua vez maior que fevereiro. Atribuiremos

peso 3 para abril, peso 2 para março e peso 1 para fevereiro. A soma dos

pesos, será portanto 6. O resultado será:

D maio = = = 276,6 ou 277 bicicletas

O número de períodos considerados (mês no nosso exemplo) e os

respectivos pesos de cada período que melhor estimem as demandas

futuras não são critérios rígidos e imutáveis. Cabe ao administrador

ponderá-los sem desconsiderar as descontinuidades do mercado.

Observações para os três métodos aqui apresentados.

Algumas semanas que têm feriados podem apresentar, em certos

segmentos de mercado, resultados descontínuos de produção ou de

vendas, quando comparados com semanas onde não ocorrem feriados.

Para empresas que cessam suas atividades no feriado a produção cai. Para

uma floricultura o feriado de Finados, ao contrário, é um possivelmente

um dos dias em mais se trabalha.

Podemos ter no Brasil um mês de fevereiro com 28 dias, 5 finais de semana e

um feriado, isto é, 17 dias úteis. Um mês de 31 dias, com 4 finais de semana,

sem nenhum feriado terá 23 dias úteis ou 35 % a mais de dias úteis (idem

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de horas trabalhadas, de comércio ativo, etc).

É importante ter em conta o segmento no qual se está trabalhando.

No setor pecuário, por exemplo, podemos dizer o gado engorda

independente de ser feriado ou não, desde que tenha o alimenta diário

disponível. A agricultura também independe das datas de calendários. A

soja continua crescendo nos dias de Natal e de Páscoa assim como nos

dias úteis normais.

ATIVIDADES PROPOSTAS

Da aula passada: Um lava car cobra de cada carro lavado R$ 25,00 e estima

que seus custos variáveis (sabão, água, etc.) sejam R$ 5,00 por carro. Seus

custos fixos mensais (salários, energia elétrica, aluguel, telefone, etc.) são

R$ 4.200,00. Calcule:

a) O Ponto de Equilíbrio da empresa? {210 carros por mês}

b) Num certo mês lavou 150 carros. Teve lucro ou prejuízo e de quanto?

{Prejuízo de R$ 1.200,00}

c) Quantos carros tem que lavar para lucrar R$ 2.000,00 por mês? {310

carros por mês}

d) Quantos carros tem que lavar para lucrar 20 % do seu custo total mensal?

{265 carros por mês}

Da aula de hoje: Uma loja de artigos esportivos (roupas, tênis e materiais

esportivos diversos) faz sua estimativa de demanda pelo método da

móvel aritmética. Logicamente, para alguns meses, ele corrige o valor

encontrado pelo método, por serem meses atípicos. Nesse segmento quais

meses você considera atípicos (ou meses de descontinuidade)? Avalie o

por quê e se nesses meses as demandas são maiores ou menores do que

as calculadas?

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Síntese

Hoje estudamos três métodos bastante simples de se prever demandas

com base em dados e demandas passadas e como corrigi-las em função

de meses atípicos. Fizemos considerações sobre o que são meses atípicos,

meses com mais ou menos dias úteis e outros fatores que devem ser

considerados nesta análise. Na próxima aula estudaremos um modelo

matemático utilizado para se prever demandas anuais, com base

científica;

Até lá.

Referências

Gaither, N e Frazier, G. Administração da Produção e Operações. 8ª ed.,

São Paulo: Pioneira, 2001.

Slack N. e outros. Administração da Produção. São Paulo: Atlas, 1997.

Moreira, D. A. Introdução à Administração da Produção e Operações.

São Paulo: Pioneira, 1998. (Aula de hoje ver páginas 169 a 213)

Ritzman, L. P. e Krajewski, L. J. Administração da Produção e Operações.

São Paulo: Pearson, 2004.