A demanda pode ser entendida como a disposição dos clientes ao consumo de bens e serviços ofertados por uma organização.

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1 Previsão da Demanda

2 As previsões têm uma função muito importante nos processos de planejamento dos sistemas logísticos, pois permite que os administradores destes sistemas antevejam o futuro e planejem adequadamente suas ações. Por se tratar de um dado de entrada básico, a competência das empresas em prever e gerenciar a demanda constitui fator crítico de sucesso na busca da excelência operacional. 2

3 A demanda pode ser entendida como a disposição dos clientes ao consumo de bens e serviços ofertados por uma organização. A demanda é influenciada por fatores como preço, disponibilidade, oferta de crédito, publicidade, ações da concorrência etc. Essa multiplicidade de fatores combinados, cada qual com sua própria dinâmica, explica a incerteza da demanda e, como conseqüência, sua dificuldade de previsão. 3

4 - Demanda pontual - Demanda repetitiva - A demanda pontual (pico de demanda) ocorre de forma concentrada no tempo e depois desaparece ou diminui (ex. demanda por vacinas numa campanha de vacinação) 4

5 - Demanda repetitiva - Pode ser classificada em dependente e independente. - dependente: quando pode ser associada à demanda de outro produto (ex. matériasprimas e componentes adquiridos de fornecedores) - independente: produto final 5

6 A previsão da demanda dos produtos não é uma ciência exata, envolve uma boa dose de experiência e julgamento pessoal do planejador sujeita a erros. Será sempre mais vantajoso basear os planos de longo e de médio prazo em informações confiáveis, vindo diretamente dos clientes parceiros, do que fazer previsões sujeita a erros. 6

7 Objetivo do Modelo Coleta e Análise dos Dados Seleção da Técnica de Previsão Obtenção das Previsões Monitoração do Modelo Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 7

8 Consiste em definir a razão pela qual se necessita de previsões Que produto (ou famílias de produtos) será previsto, com que grau de acuracidade e detalhe a previsão trabalhará, e que recursos estarão disponíveis para esta previsão A sofisticação e o detalhamento do modelo dependem 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 se admite margem de erro maior para previsões de longo prazo, empregando-se dados agregados de famílias de produtos 8

9 Aplicação Curto prazo (0 a 3 meses) Horizonte de Tempo Médio prazo (3 meses a 2 anos) Longo prazo (mais de 2 anos) Quantidade prevista Serviços ou produtos individuais Vendas totais Grupos ou famílias de serviços ou produtos Vendas totais Área de decisão Administração de estoques Planejamento de pessoal Localização de instalação Programação de montagem final Programação da força de trabalho Programação mestre da produção Planejamento de produção compra distribuição Planejamento de capacidade Administração de processo Técnica de previsão Séries temporais Causal (regressão linear) Causal (regressão linear) Causal (regressão linear) avaliação avaliação avaliação 9

10 O tamanho do período de consolidação dos dados (semanal, mensal, trimestral, anual, etc.) tem influência direta na escolha da técnica de previsão mais adequada, assim como na análise das variações extraordinárias sazonalidade média 10

11 Alguns cuidados básicos devem ser tomados na coleta e análise dos dados, dentre eles os seguintes Quanto mais dados históricos forem coletados e analisados, mais confiável a técnica de previsão será Os dados devem buscar a caracterização da demanda pelos produtos da empresa, que não é necessariamente igual as vendas passadas, pois podem ter ocorrido falta de produtos, postergando as entregas ou deixando de atendê-las Variações extraordinárias da demanda, decorrentes de promoções especiais, por exemplo, devem ser analisadas e substituídas por valores médios, compatíveis com o comportamento normal da demanda 11

12 Uma vez coletados e analisados os dados passados, pode-se decidir pela técnica de previsão mais apropriada Existem técnicas qualitativas e quantitativas Cada uma tendo o seu campo de ação e sua aplicabilidade Não existe uma técnica que seja adequada a todas as situações 12

13 Fatores que merecem destaque na escolha da técnica de previsão são Custo e acuracidade Disponibilidade de dados históricos Experiência passada com a aplicação de determinada técnica Disponibilidade de tempo para coletar, analisar e preparar os dados e a previsão Período de planejamento para o qual se necessita da previsão 13

14 Com a definição da técnica de previsão e a aplicação dos dados passados para obtenção dos parâmetros necessários, pode-se obter as projeções futuras da demanda Quanto maior for o horizonte pretendido, menor a confiabilidade na demanda prevista 14

15 À medida que as previsões forem sendo alcançadas pela demanda real, deve-se monitorar a extensão do erro entre a demanda real e a prevista para verificar se a técnica e os parâmetros empregados ainda são válidos Em situações normais, um ajuste nos parâmetros do modelo Em situações críticas, um estudo desde o primeiro passo 15

16 O indicador básico de Erro de Previsão para o período t (E t ) é a diferença (ou desvio) entre o Valor Real (D t ) e o Valor Previsto da demanda (F t forecast) no período correspondente. E t = D t F t 16

17 A partir dos desvios de n períodos consecutivos, calcula-se o Erro Médio (EM) EM = n t = 1 ( D F ) t n t 17

18 - Erro Absoluto Médio (EAM) EAM = n t = 1 D t n F t - Erro Quadrático Médio (EQM) EQM n t = 1 = ( D F ) t n t 2 18

19 A definição da técnica de previsão que melhor se adapte a uma situação específica é apenas um dos passos do modelo de previsão, porém, sem dúvida, o mais importante. Existe uma série de técnicas disponíveis, com diferenças substanciais entre elas. 19

20 As características gerais presentes em todas as técnicas de previsão, que são: 1. Supõe-se que as causas que influenciaram a demanda passada continuarão a agir no futuro; 2. As previsões não são perfeitas, pois não se é capaz de prever todas as variações aleatórias que ocorrerão; 3. A acuracidade das previsões diminui com o aumento do período de tempo auscultado; 4. A previsão para grupos de produtos é mais precisa do que para os produtos; individualmente, visto que no grupo os erros individuais de previsão se minimizam. 20

21 As técnicas de previsão podem ser subdivididas em dois grandes grupos: As técnicas qualitativas: privilegiam principalmente dados subjetivos, os quais são difíceis de representar numericamente Baseadas na opinião de especialistas As técnicas quantitativas: envolvem a análise numérica dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites. Séries Temporais Correlações e Regressões 21

22 No modelo de séries temporais considera-se que a variável demanda é função apenas da variável tempo. Pressupõe-se que o padrão de demanda observado no passado deve se repetir no futuro e, com base nessa premissa, são feitas novas previsões. Nesse modelo, os dados de entrada consistem basicamente na série histórica de vendas, com eventuais correções para retirada de pontos extremos. 22

23 Demanda Tendência Sazonalidade Variação irregular 10 Variação randômica 0 Jan. Fev. Mar. Abr. Mai. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez. A demanda futura será uma projeção dos valores passados, não sofrendo influência de outras variáveis 23

24 A média móvel usa dados de um número predeterminado 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. Mm n = n t = 1 n D Mm n = Média móvel de n períodos; D i = Demanda ocorrida no período i; n = Número de períodos; i = índice do período (i = 1,2,3,...) t Previsão da Demanda 24

25 Exemplo 1: Período Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Demanda Mm 3 = = 55, 00 Mm 3 = 3 = 58, Mm 5 = 5 = 52, 00 25

26 Exemplo 2: A gerente de estoques Shirley Johnson quer desenvolver um sistema de previsão de curto prazo para estimar a quantidade de estoque que flui de seus armazéns cada semana. Ela acha que a demanda por estoques, de maneira geral, tem permanecido constante, com leves flutuações aleatórias de semana a semana. Um analista do escritório central da companhia sugeriu que ela use uma média móvel de 3, 5 ou 7 semanas. Antes de escolher uma delas, Shirley decide comparar a precisão de cada uma quanto ao período de 10 semanas mais recente. 26

27 Mm n n t= = 1 n D t 27

28 Exemplo 3: Mm n n i= = 1 n D i Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 28

29 4.500 Demanda (kg) D.Real Mm3 Mm6 Mm Períodos (meses) Vantagem: simplicidade operacional e facilidade de entendimento Desvantagem: armazenar um grande número de dados Utilização: para produtos não muito relevantes e demandas estáveis 29

30 A exponencial móvel pega a previsão correspondente ao período anterior e faz um ajuste para obter a previsão para o período seguinte. Esse ajuste é uma proporção do erro de previsão no período anterior e é computado multiplicando-se o erro de previsão do período anterior por uma constante que está entre zero e um. O coeficiente de ponderação (α) é fixado pelo analista dentro de uma faixa que varia de 0 a 1. Quanto maior o seu valor, mais rapidamente o modelo de previsão reagirá a uma variação real da demanda. Previsão da Demanda 30

31 Exemplo 4: Shirley Johnson conversa com um analista do escritório central da empresa sobre a previsão da demanda semanal por estoques que saem de seus armazéns. O analista sugere que Shirley considere usar a exponencial móvel com constantes de amortecimento de 0,1, 0,2 e 0,3. Shirley decide comparar a precisão das constantes de amortecimento correspondente ao período de 10 semanas mais recente. Previsão da Demanda 31

32 F t ( D F ) = Ft 1 + α t 1 t 1 F ( 86,7) F10 = 86,7 + 0,1 110 F 10 = 89,0 ( D ) 10 = F 9 + α 9 F 9 ( 86,7) F10 = 86,7 + 0,1 110 ( 86,7) F10 = 86,7 + 0,2 110 F =92,7 10 = 86,7 + 0,3( ,7) F 10 F 10 =96,1 Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 32

33 F t ( D F ) = Ft 1 + α t 1 t 1 Exemplo 5: M4 = ,1 ( 3262) M 4 = , ( 256) M4 = ,6 M 4 = 3236 Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 33

34 4.500 Demanda (kg) D.Real Μα = 0,10 Μα = 0,50 Μα = 0, Períodos (meses) Cada nova previsão é obtida com base na previsão anterior, acrescida do erro cometido na previsão anterior, corrigido por um coeficiente de ponderação. Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 34

35 Demanda (kg) Períodos (meses) Equação linear para a tendência Média exponencial com tendência 35

36 Uma equação linear possui o seguinte formato: Y = a + bx ( ) ( )( ) 2 2 n( X ) ( X) n XY X Y b = a = ( ) Y b X n Y = Previsão da demanda para o período X; a = Ordenada à origem, ou intercepção no eixo dos Y; b = Coeficiente angular; X = Período (partindo de X=0) para previsão; n = número de períodos observados. 36

37 Semana(X) Demanda(Y) X X 2 XY b = = = , a = = 421, , 73 Y = 421, ,73 X Y 9 = 421, ,73 (9) = 536,03 Y 10 = 421, ,73 (10) = 548,76 37

38 Exemplo 6: Y = a + bx b = ( ) ( )( ) n XY X Y ( 2 ) ( ) n X X 2 a = ( ) Y b X n Y = ,2870 X 38

39 Demanda (kg) D.Real D.Prev Períodos (meses) Y = ,2870 X Y = , = kg 39

40 Chamado também de duplo ajustamento Quando a demanda apresenta tendência, o emprego da média exponencial móvel simples demorará a reagir a esta tendência. O duplo ajustamento corrige mais rapidamente FT t = F 1 + T t t 1 F T t t = FTt + α 1 ( D FT ) t t (( FT FT ) T ) = Tt 1 + α 2 t t 1 t 1 40

41 ( ) α (( ) ) Período Demanda Ft = FTt + Dt FT T 1 t t = Tt 1 + α 2 FTt FTt 1 Tt 1 t D FT t+1 = Ft + Tt Estimativa inicial da tendência = ( )/2 = Estimativa inicial da demanda = = = =260+0,2( ) 20=20+0,3(( )-20) 288= ,4=288+0,2( ) 22,4=20+0,3(( )-20) 320,8=298,4+22, ,6=320,8+0,2( ,8) 25,5=22,4+0,3((320,8-288)-22,4) 360,1=334,6+25, ,0=360,1+0,2( ,1) 29,6=25,5+0,3((360,1-320,8)-25,5) 387,6=358,0+29, ,1=387,6+0,2( ,2) 29,0=29,6+0,3((387,6-360,1)-29,6) 419,1=390,1+29,0 41

42 Muitas organizações possuem demanda sazonal para seus bens ou serviços. Os padrões sazonais são alterações regularmente repetitivas, ascendentes ou descendentes, na demanda medida em períodos inferiores a um ano (horas, dias, semanas, meses ou trimestres). 42

43 A sazonalidade é expressa em termos de uma quantidade, ou de uma percentagem, da demanda que desvia-se dos valores médios da série. Caso exista tendência, ela deve ser considerada. O valor aplicado sobre a média, ou a tendência, é conhecido como índice de sazonalidade. 43

44 No caso da demanda do produto apresentar sazonalidade e tendência, há necessidade de se incorporar estas duas características no modelo de previsão. Para se fazer isto, deve-se empregar os seguinte passos: Primeiro, retirar o componente de sazonalidade da série de dados históricos, dividindo-os pelos correspondentes índices de sazonalidade; Com estes dados, desenvolver uma equação que represente o componente de tendência; Com a equação da tendência fazer a previsão da demanda e multiplicá-la pelo índice de sazonalidade. Previsão da Demanda 44

45 Exemplo: vendas trimestrais Ano T1 T2 T3 T4 total médias Calcular o Índice de Sazonalidade: vendas trimestrais Ano IS T1 IS T2 IS T3 IS T4 8 0,80 1,12 1,26 0, ,813 1,11 1,24 0, ,8125 1,125 1,25 0,8125 média 0,809 1,122 1,25 0,818 45

46 Depois dessazonalizamos os dados dividindo cada valor trimestral por seu IS. 46

47 Com a equação da tendência fazer a previsão da demanda. Y = 16,865 X + 615,421 Y 13= 16,865 (13) + 615,421 = 834,666 Y14 = 16,865 (14)+ 615,421 = 851,531 47

48 Com o resultado da previsão de demanda com tendência, sazonalizar a previsão multiplicando pelo índice de sazonalidade Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 48

49 Exemplo 4: Obter os índices de sazonalidade através da média móvel centrada Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 49

50 Retirar o componente de sazonalidade da série de dados históricos, dividindo-os pelos correspondentes índices de sazonalidade Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 50

51 Demanda (kg) y = 286,35x ,3 R 2 = 0, Períodos (meses) Com esses dados, desenvolver uma equação que represente o componente de tendência Y = 286,35 X ,3 Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 51

52 Com a equação da tendência fazer a previsão da demanda e multiplicá-la pelo índice de sazonalidade 52

53 Demanda (kg) D.Real D.Prev Períodos (meses) Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática 53

54 Buscam prever a demanda de determinado produto a partir da previsão de outra variável que esteja relacionada com o produto. 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 (β) seja a mínima possível. Este método também é conhecido como regressão dos mínimos quadrados. 54

55 Y β Y = a + bx Correlação dos mínimos quadrados β 2 mínimo X Pode-se medir a existência de correlação entre duas variáveis através do coeficiente de correlação de Pearson (r) b = Y = a + bx ( ) ( )( ) n XY X Y ( 2 ) ( ) n X X Y b( X) 2 a = n 55

56 Previsão Baseada em Correlações b = [(13 x ) ( x )] / [(13 x ) ( x )] = 2.99 a = [ (2,99 x )] / 13 = Y = ,99 X 56

57 Previsão Baseada em Correlações Vendas por Casa Y = x 2,99 X Correlação Linear Número de Alunos Y = ,99 X Para um número de alunos de , a demanda prevista de refeições é de: Y = ,99 x = refeições 57

58 Os coeficientes de Correlação e Determinação A maior ou menor perfeição do relacionamento entre as variáveis X e Y, pode ser medida através do coeficiente de correlação (r). O coeficiente de correlação pode assumir qualquer valor entre +1 e -1. r = n xy x y [ ( ) ] n x x n y ( y) [ ] 2 Previsão da Demanda 58

59 Os coeficientes de Correlação e Determinação Ao invés do coeficiente de correlação r, pode-se trabalhar com o coeficiente de determinação, que nada mais é do que o quadrado do coeficiente de correlação (r 2 ). O coeficiente de determinação é interpretado como sendo a proporção de variância comum entre Y e X, ou seja, a proporção da variação de Y explicada pela variação de X. Assim sendo, se r 2 =0,85, isto significa que 85% da variação é explicada pela variação de X, sendo restantes 15% de variação devidos a explicações desconhecidas. Previsão da Demanda 59

60 A análise da regressão linear simples tem suas limitações para desenvolver previsões com elevada precisão no mundo real dos negócios. Não obstante haver alguns casos em que uma variável independente explique o bastante a respeito da variação da variável dependente para fornecer suficiente precisão, modelos mais sofisticados podem ser necessários. Embora as fórmulas mais complexas estejam além do escopo dessa discussão, é usada análise de regressão múltipla quando há duas ou mais variáveis independentes

61 Um exemplo de equação de regressão multilinear é: Y = 15,5 + 2,9 X + X ,8 X 2 1,2 X 3 8, 5 4 Em que: Y = vendas do próximo trimestre em milhares de unidades X1 = carga de vagões (em milhões de toneladas) no trimestre anterior X2 = crescimento percentual do PIB X3 = índice de desemprego na região X4 = população da região (em milhares de habitantes) 61 61

62 Intervalos das Previsões Quando a análise de regressão linear gera provisões para períodos futuros, estas são somente estimativas e estão sujeitas a erros. A presença de erros de previsão ou variações ocasionais é um fato real para quem faz previsões: previsão é um processo permeado de incertezas. Uma maneira de lidar com essas incertezas consiste em desenvolver intervalos de confiança para as previsões. S yx 2 = y a y b n 2 xy 62

63 Manutenção e Monitoração 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. Previsão da Demanda 63

64 Soma cumulativa de erros de previsão (CFE): CFE = Et E Erro de previsão médio ( ): E = CFE n 64

65 Medidas de dispersão dos erros de previsão: Erro médio quadrático (MSE): MSE = Desvio-padrão (δ): ( δ = E t Desvio absoluto médio (MAD): n E 2 t n 1 E ) 2 MAD = E n t 65

66 Uma forma de acompanhar o desempenho do modelo consiste em verificar o comportamento do erro acumulado que deve tender a zero, pois esperase que o modelo de previsão gere, aleatoriamente, valores acima e abaixo dos reais, devendo assim se anular. MAD = D atual n O erro acumulado deve ser comparado com um múltiplo do desvio médio absoluto, conhecido como MAD (Mean Absolute Deviation). Em geral, compara-se o valor do erro acumulado com o valor de 4 MAD. Quando ultrapassar este valor, o problema deve ser identificado e o modelo deve ser revisto. D prevista 66

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