bibliografia recomendada - eduardo araújo ... · conhecer as ações da empresa que afetam a...

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ADM Materiais e Logística 2

GESTÃO

DA DEMANDA


Bibliografia Recomendada

Capítulo 2 Pag.238 à 260

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Logística de Saída

Varejista

Estoque PA

Distribuidor

Pedido

Pedido

Transportador

Fornecedores

Pedidos

Estoque MP

Pedido

NECESSIDADE

Gestão da Demanda

Habilidade para prever a

demanda

Canal de comunicação

com o mercado

Poder de influência sobre

a demanda

Habilidade de prometer

prazos

Habilidade de priorização

e alocação

Comunicação

com o

Mercado

Previsão de

Demanda

Influência

sobre o

Mercado

Promessa

de Prazos

Priorização

e Alocação

Gestão de

Demanda


Pag.239

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Quem é o responsável pela gestão da

demanda?

MARKETING VENDAS PLANEJAMENTO


A Gestão da Demanda deve envolver o

comprometimento de todas as áreas no sentido

de obter o melhor desempenho da empresa.

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DEMANDA

REGULAR

DEMANDA

IRREGULAR

• Hábitos de consumo do público alvo são constantes e regulares

Vendas reais

Vendas médias

Dem

anda

Tempo

• Hábitos de consumo do público alvo são irregulares

Vendas reaisDem

anda

Tempo

A Natureza das Demandas


Cíclico

Tendência

Flutuação

Aleatória

Padrões de Demanda Regular

Pag.20

http://www.editoracampus.com.br/script/Cpsdetalhe.asp?pStrCodSessao=71955AD0-6496-4ABF-8B7F-D3AA3585405B&pIntCodProduto=101582&pStrArea=0

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DEMANDA

DEPENDENTE

DEMANDA

INDEPENDENTE

• Deriva de diversos

clientes comprando

individualmente

pequenas frações da

produção

• Deriva das

exigências

especificadas em

programas de

produção.

A Natureza das Demandas


A demanda está sujeita a

fatores internos e

externos às

organizações, que

podem alterar o seu

padrão.

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1. Influências Sazonais

FATORES QUE ALTERAM A DEMANDA


2. Alteração do Comportamento do Cliente


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3. Preços Competitivos e Concorrentes


DOLAR MAIS BAIXO


4. Influências Políticas


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5. Mudanças na Economia do País



6. Novelas


Ta na moda

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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.

PREVISÃO DA DEMANDA


SISTEMAS DE PREVISÃO DE VENDAS

É o conjunto de procedimentos de coleta, tratamento e análise

das informações que visa gerar uma estimativa de demanda

futura, medidas em unidades de produtos em cada unidade de

tempo.

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Dados

históricos de

vendas

Informações que

expliquem

comportamento

atípico

Dados de

variáveis que

expliquem as

vendas

Tratamento estatístico

dos dados de vendas e

outras variáveis

Tratamento estatístico

dos dados de vendas e

outras variáveis

Informações de

clientes

Informações da

conjuntura

econômica

Informações de

concorrentes

Decisões da área

comercial

Outras informações

do mercado

Outras informações

do mercado

Tratamento das

informações disponíveis

Tratamento das

informações disponíveis

Previsão de vendasPrevisão de vendas

Reunião de PrevisãoComprometimento das áreas

envolvidas

Pag.247


PORQUE PREVISÕES?

• Reduzir incertezas - “O futuro é incerto.”

• Antecipar e gerenciar mudanças

• Aumentar a comunicação e integração entre as equipes de

planejamento

• Gerenciar lead times

• Melhorar a competitividade e produtividade através da

redução de custos

• Melhorar o serviço ao cliente

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CARACTERÍSTICAS DAS PREVISÕES

1. Todas as previsões contêm ERROS!

2. As previsões são mais precisas para períodos mais próximos

3. As previsões são mais precisas para grupos ou famílias de

produtos

Pag.15

Produto Previsão Real Erro

Big Mac 15.000 17.000 13%

Cheddar 9.000 7.500 17%

Quarteirão 12.000 13.000 8%

Hamburger 25.000 20.000 20%

Mc Chicken 8.000 13.000 63%

Total 69.000 70.500 2%

Média

24%

!!!

Ex:


CALIBRAGEM

REALIMENTAÇÃO

INPUT

MODELO DE

PREVISÃO

PREVISÃO

Pag.16

Modelo de Previsão com Realimentação



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REQUISITOS DE UMA BOA PREVISÃO

conhecer os mercados, suas necessidades e comportamentos

conhecer os produtos e seus usos

saber analisar os dados históricos

conhecer a concorrência e seu comportamento

conhecer as ações da empresa que afetam a demanda

formar uma base de dados relevantes para a previsão

documentar todas as hipóteses feitas na elaboração da

previsão

trabalhar com fatos e não apenas opiniões

articular diversos setores para a elaboração da previsão


Erros mais Freqüentes de PREVISÃO

1. confundir previsões com metas e

considerar as metas como se fossem

previsões.

2. gastar tempo e esforço discutido se

se "acerta" ou "erra" nas previsões.

3. desistir ou não se esforçar o

suficiente para melhorar os

processos de previsão.

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HORIZONTE DAS PREVISÕES

12 46 100

Curto Médio Longo

Período da Previsão

Períodos de Tempo (número de semanas)


MÉTODOS DE PREVISÃO

QUALITATIVOS – dependem exclusivamente do expertise do

previsor. Devem ser aplicados preferencialmente em previsões de

médio prazo.

QUANTITATIVOS – repetição do passado no futuro. Incentiva o

uso de modelos matemáticos e estatísticos. Mais aplicáveis a

previsões de curto prazo

CAUSAIS – o nível da variável de previsão é derivado de outras

variáveis relacionadas. Mais aplicadas nas previsões de médio a

longo prazo.

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Métodos de Previsão

Técnicas de

previsão

Quantitativas Qualitativas

Método Delphi

Juri de

executivos

Força de

vendas

Pesquisa de

mercado

Médias móveis

Suavizamento

exponencial

Projeção de

tendências

Decomposição

Regressão

simples

Regressão

múltipla

Analogia

histórica


Previsão de Vendas de Curto Prazo

HojePassado Futuro

Vendas

tendência no passado

ciclicidade no passado

tendência projetadano futuro

ciclicidade projetadano futuro

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Modelos de Previsão- Média Móvel

São mais adequados quando se adota hipótese de permanência,

isto é, sem que se identifique tendência de aumento ou

decréscimo acentuado nas vendas no futuro.

Mês Vendas

MM

(3 meses)

MM

(4 meses)

MM

(5 meses)

Janeiro 89

Fevereiro 92

Março 100

Abril 107 93,7

Maio 89 99,7 97,0

Junho 90 98,7 97,0 95,4

Julho 87 95,3 96,5 95,6

Agosto 93 88,7 93,3 94,6

Setembro 92 90,0 89,8 93,2

Outubro 110 90,7 90,5 90,2

Novembro 86 98,3 95,5 94,4

Dezembro 107 96,0 95,3 93,6

Janeiro 101,0 98,8 97,6

Pt = V t-1 + V t-2 + V t-3 +...+ V t-N

N

P4 = 89 + 92 + 100

3

P6 = 89 + 92 + 100 + 107 + 89

5


AGORA É SUA VEZ!

O consumo de sabão em pó do ano de 2006 em um determinado

supermercado, apresentou o seguinte comportamento:

Calcule a previsão para janeiro de 2007 utilizando:

a) A média móvel do último trimestre

b) A média móvel do último semestre

c) A média móvel do ano de 2006

Mês jan fev mar mai jun jul ago set out nov dez

Consumo 99 100 102 98 99 96 102 101 104 96 99 98

abr

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Modelos de Previsão- Média Móvel Ponderada

Permite a atribuição de pesos aos valores mais recentes.

Vendas reais Média móvel de 3 períodos

de copos ponderada com pesos 3, 2 e 1

Janeiro 154

Fevereiro 114

Março 165

Abril 152 [(1*154) + (2*114) + (3*165)] / 6 = 146,2

Maio 176 [(1*114) + (2*165) + (3*152)] / 6 = 150,0

Junho 134 [(1*165) + (2*152) + (3*176)] / 6 = 166,2

Julho 123 [(1*152) + (2*176) + (3*134)] / 6 = 151,0

Agosto 154 [(1*176) + (2*134) + (3*123)] / 6 = 135,5

Setembro 134 [(1*134) + (2*123) + (3*154)] / 6 = 140,3

Outubro 156 [(1*123) + (2*154) + (3*134)] / 6 = 138,8

Novembro 123 [(1*154) + (2*134) + (3*156)] / 6 = 148,3

Dezembro 145 [(1*134) + (2*156) + (3*123)] / 6 = 135,8

Pt = (V t-1 x 3)+ (V t-2 x 2)+( V t-3 x1)

3 + 2 + 1


AGORA É SUA VEZ!

Utilizando os dados de consumo apresentados na tabela abaixo,

calcule a previsão para o 13º período, utilizando:

a) Média móvel ponderada do último trimestre, em que os pesos

sejam os maiores para os últimos meses e decresçam na

ordem 3, 2 e 1.

b) Média móvel ponderada do último trimestre, utilizando os

seguintes pesos: (mês 10 =2, mês 11 = 4, mês 12 = 2)

Mês 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Consumo 99 100 102 98 99 96 102 101 104 96 92 98

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1. Lançamentos


2. Demanda Irregular

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