Previsão de Demanda. Métodos de Previsão. Demanda: disposição ao consumo Demanda versus Vendas Fatores que afetam a Demanda (Vendas)
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- David Nunes da Rocha
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1 2.1 Previsão de emanda Conceios básicos Méodos de Previsão iscussão Formulação do Problema emanda: disposição ao consumo emanda versus Vendas Faores que afeam a emanda (Vendas) Economia, Mercado, Preços, isponibilidade, ivulgação ec Incerezas da emanda Esoque de segurança Previsão de emanda e Planejameno da Produção Modelos, Base de ados e Implanação Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
2 2.2 Caracerísicas da emanda emanda Ponual emanda Regular (esável) emanda Sazonal e com Tendências emanda Independene ou ependene Previsão versus Cálculo de Necessidades emanda de Produos Perecíveis emanda na Cadeia de Suprimenos efeio chicoe, fluxo de informações isribuição da emanda Geográfica (mercados regionais) Produos (famílias / iens) Clienes (canais de disribuição) Temporal (endências e sazonalidades) Análise de Pareo disribuição de freqüências Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
3 2.3 Classificação ABC Classificação dos iens segundo criérios de imporância (prioridades) Curva ABC ou Pareo 100% % iens % valor 0% 100% A B C Ciclo de Vida do Produo Inr. Cresc. Maur. ecl. Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
4 2.4 Gerenciameno de Pedidos Aendimeno ao Cliene (Vendas) Previsão de emanda (Planejameno, MTS) Gesão de Esoques (Expedição) Programação da Produção (Produção) Suprimenos (Adm. Maeriais, Compras) Indicadores de desempenho: cusos, qualidade, disponibilidade, agilidade e prazos Previsão de emanda e PCP Nível esraégico Processo ecisão Planejameno da Capacidade de Produção e Logísica Nec. Previsão emanda Anual por Tipo de Produo, Cliene e Região áico Planejameno Agregado da Produção e Esoques emanda Mensal para os próximos 12 meses por Família de Produo operacional Programação da Produção e Esoques emanda aual e Pedidos de Produos (iem, mês correne) Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
5 2.5 Horizones de Previsão Longo Prazo (5 anos ou mais) expansão da capacidade, novos produos/serviços ec principalmene méodos qualiaivos Médio Prazo (1 a 2 anos) planejameno da produção e recursos miso de méodos quaniaivos e de consenso Curo Prazo (1 a 6 meses) compras, produção, esoques e pedidos méodos quaniaivos (projeção) Componenes da emanda Base, Tendência, Sazonalidade, Ciclos e Aleaório emanda Meses Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
6 2.6 Méodos de Previsão Qualiaivos (Consenso de Opiniões) Quaniaivos Projeção (Séries Temporais) Correlação (Relação de Causa-e-Efeio) Simulação (Cenários) Méodos Qualiaivos Pesquisa de Mercado Painel de Consenso Execuivos Força de Vendas Ouros Analogia Hisórica novos produos Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
7 2.7 Pesquisa de Mercado Necessidades dos Clienes nível aual de saisfação inrodução de novos produos / serviços Colea de ados por Amosragem quesionários e/ou enrevisas Previsões de Médio e Longo Prazo endências do mercado Painel de Consenso 1. Escolha dos paricipanes do processo 2. Enviar quesionários aos paricipanes para ober as previsões e explicações de cada um sobre a demanda 3. Análise dos resulados e redisribuir os quesionários com comenários e novas quesões perinenes 4. Repeir o Passo 3, quanas vezes necessário 5. Sínese e discussão dos resulados obidos em reunião com os paricipanes (conclusão do processo) Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
8 2.8 Méodos Quaniaivos (Esaísicos) Principais Méodos: Média Móvel Suavização Exponencial» simples, c/ endência, c/ sazonalidade, c/ end. e sazon. Modelos de Regressão» méodo dos mínimos quadrados Méodos de ecomposição Box-Jenkins (ARIMA)» ARIMA: Auoregressive Inegraed Moving Average Média Móvel Simples Semana emanda F = n n Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
9 2.9 Semana emanda 3 Semanas 6 Semanas , , , ,0 769, ,3 797, ,7 815, ,3 833, ,7 866, ,0 854, ,0 842,2 Previsão por Média Móvel emanda Semanas emanda 3 semanas 6 semanas Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
10 2.10 Média Móvel Ponderada F = p p p p n -n p 1 + p 2 + K + p n = 1 Semana emanda eermine a previsão para a semana 4 por média móvel com os seguines pesos : p 1 = 0,5; p 2 = 0,3 e p 3 = 0,2 Solução Semana emanda Previsão ,5 F 4 = 0,5(785) + 0,3(650) + 0,2(680) Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
11 2.11 Suavização Exponencial Parâmero α : consane de suavização B = B -1 + α ( -1 - B -1 ) B = α -1 + (1 - α )B -1 F, k = B Exemplo eermine as previsões para as semanas de 2 a 5, usando α = 0,4. Semana emanda Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
12 2.12 Solução Semana emanda α = 0, , , , ,9 F 3 = 0,4(775) + 0,6(820) Exemplo (efeio do valor de α) eermine a previsão de demanda para a semana 10, uilizando α = 0,1 e 0,6. Semana emanda Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
13 2.13 Semana emanda α = 0,1 α = 0, ,0 780, ,0 804, ,6 729, ,2 687, ,0 725, ,9 770, ,4 782, ,7 726, ,2 755,7 Efeio do valor de α na Previsão Previsão por Suavização Exponencial 900 emanda emanda α = 0,1 α = 0, Semanas Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
14 2.14 Suavização com Tendência Qual o efeio da exisência de endências na previsão de demanda pelo modelo anerior? Mês Vendas emanda Previsão por Suavização Exponencial Simples Mês Previsão com Tendência (Méodo de Hol) Fórmulas: base e endência B = α + ( 1 α )( B 1 + T 1 ) T = β ( B B 1 ) + (1 β ) T 1 F = B +, k kt Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
15 2.15 Exemplo (con.) Parâmeros: α = 0,2 e β = 0,4 Mês Vendas , , , ,8 emanda Previsão por Suavização Exponencial com Tendência Mês α = 0,2 β = 0,4 Real B T Prev ,0 10,0 510, ,0 9,6 520, ,9 9,7 528, ,9 9,0 538, ,7 8,6 545, ,6 8,3 553, ,9 8,3 560, ,2 8,3 569, ,5 8,3 577, ,8 8,3 585,8 Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
16 2.16 Suavização com Sazonalidade Considerar a demanda desconando o faor sazonal de cada período Trimesre Vendas Índice , , , , , , , ,80 emanda emanda Sazonal Trimesre Previsão com Sazonalidade Fórmulas: base e índice de sazonalidade B = α + ( 1 α ) B 1 I L I = γ + ( 1 γ ) B I L F, k = B I L + k Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
17 2.17 Previsão com Sazonalidade e Tendência (Méodo de Hol-Winers) Fórmulas: base, endência e índice de sazonalidade B α I L + ( 1 α)( B 1 + T 1) = T = β( B T 1 ) + (1 β) T 1 I B = γ + ( 1 γ ) I L F, k = ( B + kt ) I L+ k Méodos de Projeção Ajuse de Tendências: Linear, Polinomial, Logarímica, Exponencial, Auo-correlação ec Vendas y = 1,6061x + 22,667 r 2 = 0, Ano Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
18 2.18 Erros de Previsão Erro Médio Erro Absoluo Médio EM = n =1 (F - ) n EAM = n =1 F n - Erro Percenual Absoluo Médio EPAM = n =1 F n - Exemplo eermine o EPAM das previsões de demanda dos meses 1 a 5. Mês Vendas Previsão Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
19 2.19 Solução Mês Vendas Previsão Erro Erro % ,0% ,0% ,4% ,3% ,6% EAM = 8 EPAM = 2,86% Ouros indicadores de Erro Erro Quadráico Médio (variância) Tracking Signal Visualização Gráfica dos Erros digrama de erros ou resíduos (gráficos de conrole) Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
20 2.20 Eapas do Processo de Previsão de emanda efinição do Problema razão da previsão de demanda Colea de ados e Informações Análise preliminar dos ados Escolha do Modelo de Previsão Calibração e Teses de Validação Implanação do Sisema de Previsão Avaliação Permanene do Sisema Escolha do Modelo de Previsão Escolha um modelo baseado em: Horizone de Previsão isponibilidade de ados Precisão Necessária isponibilidade de Pessoal Qualificado isponibilidade de Recursos Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
21 2.21 ados para exercício (Miniab) ,7 106,2 125,8 143,5 157,2 2 80,1 96,4 112,8 130,0 136,9 3 98,4 116,4 138,1 154,8 159, ,5 129,1 153,1 174,0 172, ,5 138,8 163,7 181,9 179, ,7 153,6 177,3 201,2 204, ,3 149,6 174,2 194, ,0 137,9 157,6 179, ,4 133,0 153,9 173, ,2 127,9 148,2 166, ,0 138,0 158,6 176, ,9 117,5 134,5 153,8 Bibliografia Adminisração da Produção Nigel Slack e al, Ed. Alas, 2ed, Business Forecasing Hankee Reisch, Prenice Hall, 6ed, Forecasing: Mehods and Applicaions. Makridakis e al, JohnWiley, 3ed., Producion and Operaions Managemen Chase, Aquilano e Jacobs, McGrawHill, 8ed, Prof.r. Marco Aurélio de Mesquia
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