GESTÃO DAS OPERAÇÕES
PREVISÕES DE DEMANDA
PROF. PAULO ROBERTO LEITE
Correa e Correa, pag. 250; Slack, pag. 717
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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
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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
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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%
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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”
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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
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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...
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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)
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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
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DEMANDASMODELOS:
>25%
DEMANDA REGULAR OU ESTÁVEL
CONSUMO TEMPO
DEMANDA CRESCENTE/DECRESCENTE
CONSUMO TEMPO
DEMANDA SAZONAL
CONSUMO TEMPO
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CICLO DE VIDA X DEMANDA
VENDAS LANÇA- MENTO CRES- MATURIDADE DECLÍNIO CIMENTO TEMPO
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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
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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
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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
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EFEITO DA SUAVIZAÇÃO
DEMANDA
PERIODOS
REAL
a = 0,3
a = 0,1
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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
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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
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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
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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
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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
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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.)
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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
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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
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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.
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ERRO DAS PREVISÕES
MEDIDA ABSOLUTA DIFERENÇA ENTRE DEMANDA REAL E A
PREVISTA DESVIO ABSOLUTO MÉDIO ( DAM)
SOMA DOS DESVIOS / NÚMERO DE OBSERVAÇÕES
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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
PROF PAULO ROBERTO LEITE
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.