PREVISÕES DE DEMANDA
Correa e Correa, pag. 250; Slack, pag. 717
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
AGREGAÇÃO X PRAZO
Sanduiche Previsões para o mês
Especial de queijo 2500
Big Mac 6000
Hamburquer 4500
Cheesburger 3000
File de peixe 1200
MacChicken 1800
Total 18000
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%
Sanduíche Previsões para o mês
Vendas efetivas
% erro por sanduíche
Média dos erros das previsões por sanduíche
Especial de queijo
2500 1930 22,8% 22,80% 20,80%
Big Mac 6000 7269 21,15% 21,50%
Hamburquer 4500 4980 10,67% 10,60%
Cheesburger 3000 2730 9% 9,00%
File de peixe 1200 1429 19% 19%
MacChicken 1800 1050 42% 41,60%
Total 18000 18443 2,46% 2,40%
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”
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
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...
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)
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
DEMANDASMODELOS:
>25%
DEMANDA REGULAR OU ESTÁVEL
CONSUMO TEMPO
DEMANDA CRESCENTE/DECRESCENTE
CONSUMO TEMPO
DEMANDA SAZONAL
CONSUMO TEMPO
CICLO DE VIDA X DEMANDA
VENDAS LANÇA- MENTO CRES- MATURIDADE DECLÍNIO CIMENTO TEMPO
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
EXEMPLO DE PREVISÕES
SEMANA CONSUMO M.MOVEL M.MOVEL
n = 3 n= 51 1202 1253 1304 140 (120+125+130)/3 1255 155 (125+130+140)3 1326 150 142 (120+125+130+140+155)/5 1347 150 148 (125+130+140+155+150)/5 1408 165 152 1459 180 155 152
10 200 165 16011 170 182 16912 190 183 17313 210 187 18114 180 190 19015 190 193 190
PR
OF
PA
UL
O R
OB
ER
TO
LE
ITE
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
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
MÉDIA MÉDIA A SEMANA CONSUMO SUAVIZADA SUAVIZAD
a= 0,2 a = 0,51 120 100 100 100 1002 125 104 104 (100+0,5)*120-100) 1103 130 104 108 1184 140 104 113 1245 155 104 118 1326 150 104 125 1437 150 104 130 1478 165 104 134 1489 180 104 140 157
10 200 104 148 16811 170 104 159 18412 190 104 161 17713 210 104 167 18414 180 104 175 19715 190 176 188
EFEITO DA SUAVIZAÇÃO
DEMANDA
PERIODOS
REAL
a = 0,3
a = 0,1
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
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
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
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
CALCULO DE PREVISÕES (PLANILHA)
EXEMPLO DE PREVISÕES
MÉDIA MÉDIA A SEMANA CONSUMO M.MOVEL M.MOVEL SUAVIZADA SUAVIZAD 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
CALCULO DE PREVISÕES
CONSUMO SEMANAL
0
50
100
150
200
250
1 3 5 7 9
11
13
15
SEMANAS
CO
NS
UM
O (
UN
ID.)
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
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
CÁLCULO DA PREVISÃO ACRESCIMO NA MÉDIA TRIMESTRAL = 550 - 250 = 300 / 4 = 75 UNID/ANOMÉDIA ANUAL PREVISTA PARA O 5º ANO = 550 + 75 = 625 UNID.
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
ERRO DAS PREVISÕES
MEDIDA ABSOLUTA DIFERENÇA ENTRE DEMANDA REAL E A PREVISTA
DESVIO ABSOLUTO MÉDIO ( DAM) SOMA DOS DESVIOS / NÚMERO DE OBSERVAÇÕES
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
PONTOS CHAVES
A busca da minimização dos estoques O Brasil e os estoquesA 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.