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Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

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Page 1: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Técnicas de Previsão da Demanda

Profª: Taciana de Barros Jerônimo

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Previsão da Demanda

A previsão da demanda é a base para o planejamento estratégico da produção, vendas e finanças de qualquer empresa.

Permite que os administradores destes sistemas antevejam o futuro e planejem adequadamente suas ações.

As previsões são usadas em dois momentos distintos: para planejar o sistema produtivo (longo prazo) e para planejar o uso (curto prazo) deste sistema produtivo.

Longo prazo: produtos/serviços, instalação, equipamentos,...

Curto prazo: planos de produção, armazenagem e compras, sequenciamento

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Objetivo do Modelo

A primeira etapa consiste em definir a razão pela qual necessitamos de previsões.

A sofisticação e o detalhamento do modelo depende da importância relativa do produto, ou família de produtos, a ser previsto e do horizonte ao qual a previsão se destina.

Itens pouco significativos podem ser previstos com maior margem de erro, empregando-se técnicas simples. Assim como admite-se margem de erro maior para previsões de longo prazo, empregando-se dados agregados de famílias de produtos.

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Coleta e Análise dos DadosVisa identificar e desenvolver a técnica de previsão que melhor se

adapte. Alguns cuidados básicos:

Quanto mais dados históricos forem coletados e analisados, mais confiável a técnica de previsão será;

Os dados devem buscar a caracterização da demanda real pelos produtos da empresa, que não é necessariamente igual as vendas passadas (faltas, postergação,...);

Variações extraordinárias da demanda (greves, promoções, ...) devem ser analisadas e substituídas por valores médios, compatíveis com o comportamento normal da demanda;

O tamanho do período de consolidação dos dados (semanal, mensal,...) tem influência direta na escolha da técnica de previsão mais adequada, assim como na análise das variações extraordinárias.

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Seleção da Técnica de Previsão

Existem técnicas qualitativas e quantitativas. Cada uma tendo o seu campo de ação e sua aplicabilidade. Alguns fatores merecem destaque na escolha da técnica de previsão:

Decidir entre o trade off: “custo-acuracidade”;

A disponibilidade de dados históricos;

A disponibilidade de recursos computacionais;

A experiência passada com a aplicação de determinada técnica;

A disponibilidade de tempo para coletar, analisar e preparar os dados e a previsão;

O período de planejamento para o qual necessitamos da previsão.

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Técnicas de Previsão

Existem uma série de técnicas disponíveis, com diferenças substanciais entre elas.

Porém, as características gerais que normalmente estão presentes em todas as técnicas são:

Supõem-se que as causas que influenciaram a demanda passada continuarão a agir no futuro;

As previsões não são perfeitas, pois não somos capazes de prever todas as variações aleatórias que ocorrerão;

A acuracidade das previsões diminui com o aumento do período de tempo;

A previsão para grupos de produtos é mais precisa do que para os produtos individualmente; visto que no grupo de produtos, os erros individuais de previsão se anulam.

Page 7: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Técnicas de Previsão

As técnicas de previsão são subdivididas em dois grandes grupos:

QUALITATIVAS privilegiam os dados subjetivos, os quais são difíceis de representar numericamente. São baseados na opinião e no julgamento de pessoas chaves, especialistas nos produtos ou nos mercados onde atuam estes produtos;

QUANTITATIVAS envolvem a análise numérica dos dados passados. Empregam-se modelos matemáticos para projetar a demanda futura. Subdividido em dois grandes grupos: as técnicas baseadas em séries temporais, e as técnicas causais (Mais conhecidos: Regressão Simples e Múltipla)

Page 8: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Técnicas de Previsão

Técnicas Qualitativas Pouco tempo para coleta de dados, introdução de novos produtos,

cenário político/econômico instável Questões estratégicas – em conjunto com modelos matemáticos e

técnicas quantitativas

Técnicas QuantitativasSéries Temporais – modelo matemático da demanda futura relacionando dados históricos de vendas do produto com o tempo

Causais – associar dados históricos de vendas do produto com uma ou mais variáveis relacionadas à demanda

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Técnica Delphi

Análise de Cenários

Júri executivo de opiniões

Composição de forças de vendas

Pesquisas de mercado

Métodos QUALITATIVOS mais comuns

Vamos estudar cada um deles ...

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Características: anonimato, realimentação controlada das informações, quantificação das respostas (escala numérica), resposta estatística (pode não haver consenso)

Processo: 1 Passo – Coordenador elabora Questionário; 2 Passo - Grupo responde Questionário (escala numérica);3 Passo – Coordenador confere coerência das respostas, altera questões (se necessário), processa análise estatística, sistematiza os argumentos manifestados;4 Passo – Grupo responde novo Questionário (com as informações da análise estatística e dos argumentos), respostas discrepantes com relação à Média devem ser justificados;5Passo – Coordenador verifica se não houve variações significativas (Fim - Relatório), caso contrário retornar ao Passo 2.

1. Método Delphi Métodos Qualitativos

Page 11: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

1. Método Delphi Métodos Qualitativos

Page 12: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

VANTAGENS: Ótimo método para lidar

com aspectos inesperados de um problema;

Previsões com carência de dados históricos;

Interesse pessoal dos participantes;

Minimiza pressões psicológicas;

Não exige presença física.

DESVANTAGENS: Processo lento, média de

6 meses; Dependência dos

participantes; Dificuldade de redigir o

questionário; Possibilidade de

consenso forçado.

1. Método Delphi Métodos Qualitativos

Page 13: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Situações muito complexas; Geralmente utilizado para o longo prazo; Aplicado quando não há parâmetros que

permitam uma previsão segura.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 14: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Os cenários apresentam (preferivelmente) situações

estruturalmente diferentes.

Monitorando a evolução dos Fatores Condutores, preparamo-nos para a tomada de decisões dentro do cenário (ou do leque de cenários) que se configura.

Procura-se reduzir os riscos por meio de monitoramento e flexibilidade.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 15: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Vantagens: Estruturar e sistematizar o

processo de projeções qualitativas;

Identificar as variáveis que impactam a demanda e seus impactos mútuos;

Estabelecer objetivos de longo prazo;

Identificar prioridade de ação.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Desvantagens: Dependência dos

resultados em função da escolha das variáveis;

Complexidade para se tratar muitas variáveis ao mesmo tempo;

Pequenas alterações nas variáveis podem causar grandes distorções nas previsões.

Page 16: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

POSTURA ESTRATÉGICA

Adotar o cenário mais provável como referência

Assumir postura flexível e conceber estratégia de contingência

Monitorar a trajetória e acompanhar as incertezas.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 17: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

1. Técnica Matriz Motricidade e Dependência

A matriz foi estruturada para ranquear a influência de cada fator sobre o outro, utilizando os critérios.

O objetivo é estudar o nível de motricidade e de dependência, e dos inter-relacionamentos de cada fator.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 18: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Primeiro Passo: Definir o horizonte de tempo para a construção do cenário; Listagem preliminar das variáveis do sistema-objeto, distinguindo as variáveis exógenas e endógenas.

Segundo Passo: Discussão para levantamento das incertezas que irão afetar o desenvolvimento da empresa dentro do horizonte de tempo de estudo definido

Montagem

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 19: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Identificar fatores:

• Intercritérios > preferência entre critérios diferentes de avaliação (Poder de influência);

• Intracritérios > relevância entre os mesmos critérios de acordo com cada fator de avaliação (Poder de dependência).

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 20: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Terceiro Passo: Organizar as variáveis numa matriz quadrada (colunas e linhas) de Análise Estrutural ;

O critério utilizado é o de grau de relevância de acordo com as notas abaixo:

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

INFLUÊNCIA NOTA

Alta 3

Média 2

Baixa 1

Não interfere 0

As notas para preenchimento da matriz devem ser dadas através da realização de um brainstorming gerando o resultado dos impactos cruzados, que é a média das notas dadas pelos grupos de trabalho.

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Terceiro Passo:Análise da influência de cada variável sobre as outras, definindo pesos para a interação na matriz;

somatório de todas as linhas resultando no Poder de Influência;

somatório de todas as colunas resultando no Grau de Dependência;

Hierarquização e classificação das variáveis.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 22: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

VARIÁVEL/VARIÁVEL

Variável A

Variável A

Variável B

Variável B

Variável n

Variável n

- 3 1

2 - 1

0 1 -

Poder deDependência

4

3

1

Grau de motricidade

2 4 2

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 23: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

O resultado da Matriz é uma seleção dos fatores em quatro categorias:

1. Motrizes: Influenciam os outros;

2. Dependentes: são influenciados;

3. Independentes: não influenciam e não são influenciados;

4. Ligação: estes são instáveis, ou seja, ao mesmo tempo influenciam e são influenciados por eles mesmos. São considerados os mais importantes, devendo ser tratados de forma simultânea.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 24: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

DIAGRAMA MOTRICIDADE-DEPENDÊNCIA

Motricidade

Variáveis Explicativas

Variáveis de Ligação

Variáveis Autônomas

Variáveis de Resultado

Dependência

I II

III IV

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O resultado efetivo da matriz deve gerar a construção do gráfico de Motricidade x Dependência a partir dos pontos médios de motricidade e dependência dos respectivos fatores facilitadores.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 27: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Quarto Passo: Definição das variáveis que serão trabalhadas pela equipe

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 28: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

O gráfico oferece ao gestor uma visão dos fatores que devem ser priorizados, ou seja, qual o investimento que deve ser feito.

Sexto Passo: Elaboração de três hipóteses para cada uma das variáveis escolhidas.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 29: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Matriz de Investigação Morfológica Técnica que permite configurar todas as situações

possíveis para um dado sistema, mediante a combinação de diferentes estados das incertezas (%) selecionadas dentre os condicionantes de futuro;

É a mais antiga das técnicas de prospecção de futuros, elaborada por um norte americano na 2ª Guerra Mundial.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 30: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Matriz de Investigação Morfológica Analisa-se cada incerteza, esta pode assumir várias

hipóteses.

Haverá, portanto,tantos cenários possíveis quantas forem as combinações de hipóteses.

O conjunto destas combinações representa o campo de possibilidades. Deve-se excluir com base em critérios de consistência delas.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 31: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Montagem1: Descrição dos cenários plausíveis e consistentes2:Definição do Cenário “mais provável” para adoção da

empresa.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 32: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Dedução: Seleciona e prevê os acontecimentos para cada fator relevante; Malha estratégica; Matriz de GUT

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Outras técnicas de análise de cenários

Page 33: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

A Matriz GUT (Gravidade, Urgência e Tendência) é uma forma de priorização baseado em medidas ou observações subjetivas. As letras têm o seguinte significado:

G (gravidade): diz respeito ao impacto do problema sobre os processos, pessoas, resultados. Refere-se ao custo por deixar de tomar uma ação que poderia solucionar o problema;

U (urgência): relaciona-se com o tempo disponível, ou o necessário, para resolver o problema;

T (tendência): diz respeito ao rumo ou propensão que o problema assumirá se nada for feito para eliminar o problema.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Matriz de GUT

Page 34: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Atribuir notas de 1 a 5 para cada uma das variáveis G, U e T dos problemas listados e tomar o produto como o peso relativo do problema.

O método deve ser desenvolvido em grupo, sendo as notas atribuídas por consenso.

Consenso é a concordância obtida pela argumentação lógica.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Outras técnicas de análise de cenários

Page 35: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Os problemas são organizados em ordem decrescente. Se dois ou mais problemas receberem a mesma nota, o

desempate pode ser feito pela consideração relativa de um novo GUT, agora considerando apenas os problemas empatados.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Outras técnicas de análise de cenários

Page 36: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Indução

Seleciona poucos fatores relevantesPostula possibilidades futuras para cada fatorVerifica a combinaçãoSeleciona um conjunto de 3-4 cenários distintos (otimista,

pessimista, neutro, mais provável)

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Outras técnicas de análise de cenários

Page 37: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 38: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Lógica intuitiva Feeling do gestor; Estruturação e debate dos cenários; Uso de outras técnicas em conjunto; Primeiro se analisa as estratégias e depois os cenários de

cada uma delas, de acordo com as implicações (SWOT) e com os Fatores Críticos de Sucesso.

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Outras técnicas de análise de cenários

Page 39: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Análise do impacto cruzado Considera todas as combinações/ cruzamentos de fatores; Considera as expectativas dos especialistas; Simulação destas expectativas para poder trabalhar com o cenário

mais adequado ao gestor e à empresa.

Simulação Utilização de recursos tecnológicos

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Page 40: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Inserção Especificação dos segmentos (maior para menor de acordo com a

segmentação ambiental), de maior e menor interação com a realidade da empresa

Encadeamento Vínculos entre o sistema produtivo e o ambiente empresarial

(economia do sistema):– Para trás > insumos e fatores ambientais (RH, R$, Software)– Para frente> produtos e serviços no mercado

2. Análise de CenáriosMétodos Qualitativos

Outras técnicas de análise de cenários

Page 41: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Vendedores tem contato direto com os consumidores; Vendedores conhecem o desenvolvimento do produto

(histórico) e percebem a sua evolução no mercado.

Desvantagem:

Podem ser influenciados: eventos passados, nas metas que gostariam ter, pelas cotas mínimas de vendas

3. Opinião da força de vendasMétodos Qualitativos

Page 42: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Consumidor é quem determina a demanda; Faz-se pesquisas de mercado para saber as necessidades

da demanda; Cuidados na Pesquisa: amostra, questionário, plano de

execução; interpretação dos dados!

4. Pesquisas com os consumidoresMétodos Qualitativos

Page 43: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Métodos causais: demanda de um item é relacionada a uma ou mais causas externas à empresa. Regressão simples e múltipla.

Séries temporais: conhecimento de valores

passados da demanda (tempo com igual espaçamento). Classes de média e decomposição das séries temporais.

Métodos QUANTITATIVOS mais comuns

Page 44: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

1. Séries Temporais

Partem do princípio de que a demanda futura será uma projeção dos seus valores passados, não sofrendo influência de outras variáveis.

É o método mais simples e usual de previsão, e quando bem elaborado oferece bons resultados.

Para se montar o modelo de previsão, é necessário plotar os dados passados e identificar os fatores que estão por trás das características da curva obtida (Previsão final = composição dos fatores).

Uma curva temporal de previsão pode conter tendência, sazonalidade, variações irregulares e variações aleatórias.

Métodos Quantitativos

Page 45: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

1. Séries TemporaisMétodos Quantitativos

Page 46: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Media Simples (MS)

Média aritmética simples de todas as vendas passadas:

n

RP

n

tt

t

11

1tP

tR

n

- Previsão para o próximo período;

- Valor real observado no período t;

- Número de períodos no histórico de vendas passadas

1. Séries TemporaisMétodos Quantitativos

Page 47: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Média Móvel Simples (MMS)

A média móvel usa dados de um número já determinado de períodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previsão. A cada novo período de previsão se substitui o dado mais antigo pelo mais recente.

n

RRRRMP ntttt

tt

)...( 1211

1tP : previsão para o próximo período;

: média móvel no período t;

: valor real observado no período t;

: número de períodos considerados na média móvel.

tM

tR

n

1. Séries TemporaisMétodos Quantitativos

Page 48: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Média Móvel SimplesPeríodo Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho

Julho

Demanda 60 50 45 50 45 70 ?

Previsões para Julho

Mm3

50 45 70

355 00

, Mm3

45 70 60

358 33

,

Mm5

50 45 50 45 70

552 00

,

Page 49: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Amortecimento Exponencial Simples - AES

Sem Tendência. Método permite atribuir um maior peso ( ) em valores mais recentes. Deve-se efetuar os seguintes cálculos:

...)1()1( 22

11 tttt RRRP

ttt PRP )1(1

)10( Sendo: = coeficiente de amortecimento

Próximo de 1 – previsão mais sensível ao último valor observado

Geralmente adota-se P0 = R0 ou P0 = (Rt)/n

1. Séries TemporaisMétodos Quantitativos

Page 50: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Leva em consideração n valores reais anteriores da demanda para a composição da média;

Adota-se os pesos para a competição da previsão.

Exemplo:

Média Móvel Ponderada (MMP)

1. Séries TemporaisMétodos Quantitativos

Com os valores do exemplo anterior ponderar os períodos com pesos maiores para os mais recentes

(50%, 30%, 20%: Julho = 58,50)

Page 51: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Uma equação linear possui o seguinte formato:

Y = Variável Dependente;a = Intercepto no eixo da variável Independente (Y);b = Coeficiente angular;X = variável Independente;n = número de períodos observados.

Regressão Linear

Y a bX

b

n XY X Y

n X X

2 2

a

Y b X

n

2. Método causalMétodos Quantitativos

Page 52: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Buscam prever a demanda de determinado produto a partir da previsão de outra variável (interna ou externa à empresa) que esteja relacionada com o produto. Exemplo: Pneus e Carros, Vidros planos e Construção Civil

O objetivo da regressão linear simples consiste em encontrar uma equação linear de previsão, do tipo Y = a + bX (onde Y é a variável dependente a ser prevista e X a variável independente da previsão), de forma que a soma dos quadrados dos erros de previsão (b) seja a mínima possível. Este método também é conhecido como “regressão dos mínimos quadrados”.

Regressão Linear

2. Método causalMétodos Quantitativos

Page 53: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Regressão Linear - Exemplo

Semana(X) Demanda(Y) X X2 XY

1 450 1 1 4502 430 3 5 8603 470 6 14 14104 480 10 30 19205 450 15 55 22506 500 21 91 30007 520 28 140 36408 530 36 204 4240

3830 17770

b

8 17770 36 3830

8 204 36 36

4280

33612 73,

a

3830 12 73 36

8421 46

,,

Y = 421,46 + 12,73 X

Page 54: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Previsões Baseadas em Regressões

Medida da Correlação entre duas Variáveis:

2

1

2

2

11

2

111

.

..

n

i

n

i

n

i

n

i

n

i

n

iii

YYnXXn

YXYXn

r

Page 55: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Manutenção e Monitorização do Modelo

Uma vez decidida a técnica de previsão e implantado o modelo, há necessidade de acompanhar o desempenho das previsões e confirmar a sua validade perante a dinâmica atual dos dados.

Esta monitorização é realizada através do cálculo e acompanhamento do erro da previsão, que é a diferença que ocorre entre o valor real da demanda e o valor previsto pelo modelo para um dado período.

A manutenção e monitorização de um modelo de previsão confiável busca:

Verificar a acuracidade dos valores previstos;Identificar, isolar e corrigir variações anormais;Permitir a escolha de técnicas, ou parâmetros, mais eficientes.

Page 56: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Manutenção e Monitorização do Modelo

Uma série de fatores pode afetar o desempenho de um modelo de previsão, sendo que os mais comuns são:

A técnica de previsão pode estar sendo usada incorretamente, ou sendo mal interpretada;

A técnica de previsão perdeu a validade devido à mudança em uma variável importante, ou devido ao aparecimento de uma nova variável;

Variações irregulares na demanda podem ter acontecido em função de greves, formação de estoques temporários, catástrofes naturais, etc.

Ações estratégicas da concorrência, afetando a demanda;

Variações aleatórias inerentes aos dados da demanda.

Page 57: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Onde: Valores reais de venda

Valores Previstos

Número de períodos de previsão

Metodologia de Seleção de Modelo

n

PRMAD

t

n

tt ||

1

tR

tP

Seleção pela Precisão

- Mean Absolute Deviation (MAD)

n

- Evita o problema de um erro negativo cancelar o positivo

Page 58: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Seleção pela Precisão- Mean Percentual Error (MPE)

n

R

PR

MPE

n

t t

tt

1

)(

Onde: Valores reais de venda

Valores Previstos

Número de períodos de previsão

tR

tP

n

Mede se os valores previstos estão sistematicamente acima ou abaixo das vendas reais:

- Se o valor de MPE for positivo, tem-se que a previsão está frequentemente abaixo da venda real;

- Se o valor de MPE for negativo, tem-se que a previsão está frequentemente acima da venda real.

Metodologia de Seleção de Modelo

Page 59: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Seleção pela Precisão

- Mean Absolute Percentual Error (MAPE)

n

R

PR

MAPE

n

t t

tt

1

||

Onde: = Valores reais de venda

= Valores Previstos

= Número de períodos de previsão

tR

tP

n

- Avalia a magnitude do erro com relação à serie histórica

Metodologia de Seleção de Modelo

Page 60: Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

Seleção pela Precisão

- Mean Squared Error (MSE)

Onde: = Valores reais de venda

= Valores Previstos

= Número de períodos de previsão

tR

tP

n

- Os grandes erros se destacam devido ao cálculo da média ao quadrado

- Mas os erros outliers receberão grande significância (deveriam ser desconsiderados)

Metodologia de Seleção de Modelo

1

|| 2

1

n

PRMSE

t

n

tt