Gerenciamento e Previsão de Demanda

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1 Gerenciamento e Previsão de Demanda Cadeia de valor de suprimento e Previsão de Demanda; Demanda (princípios básicos); Gerenciamento da demanda; Por que previsões de demanda são necessárias?; Previsão de Demanda; Relação entre o nível de agregação e horizonte de previsão; O processo de previsão; Métodos de Previsão; Conclusões 1 Cadeia de valor de suprimento e Previsão de Demanda Recebimento de pedido Planejamento de demanda Compra de materiais Abastecimento Fabricação Estocagem Distribuição Alocação aos canais Entrega Faturamento Venda 2 1

2 Demanda Alguns princípios básicos A Demanda é probabilística; A problemática do Planejamento da Demanda não pode ser dissociada da Gestão de Estoques na rede; Planejamento da Demanda se refere e articula a estrutura com as políticas da rede; É melhor prever do que não prever. 3 Gerenciamento da Demanda Posições básicas Passiva Ativa Aceitar os níveis de demanda e adequar a produção? Não aceitar os níveis de demanda e tentar alterar estes a partir de ações de marketing 4 2

3 Gerenciamento da Demanda Gerenciamento passivo da Demanda Gerenciamento ativo da Demanda Como atender a Demanda? Como influenciar a Demanda? 5 Gerenciamento da Demanda Planejamento da demanda Previsão de Demanda; Planejamento de novos produtos; Colaboração com clientes. Execução e controle da demanda Preenchimento de ordens; Gestão do consumo da previsão; Tratamento de demandas inesperadas. Planejamento de capacidades; de alocação de estoques; de produção; de distribuição etc. Gestão de estoques e Buffer; Programações de ordens emergenciais etc. 6 3

4 Por que previsões de demanda são necessárias? Previsão é uma especulação sobre o futuro Previsão de demanda visa determinar níveis futuros de demanda É fundamental (?) para o planejamento 7 Previsão de Demanda 8 4

5 Importância para o negócio Impacto em decisões de Curto Prazo Previsões de curto prazo (menores que um ano) são fundamentais para uma execução mais precisa de diversas atividades logísticas como controle de estoques, DRP, alocação da produção em diversas plantas, etc. Impacto em decisões de Longo Prazo Previsões de longo prazo são importantes para o planejamento de capacidade e tomada decisões como abertura de novas plantas, bem como elaboração de orçamentos anuais e planos diretores. 9 Relação entre o nível de agregação e horizonte de previsão Horizonte de previsão Bloco... País Região (Estado ou Cidade) Fábrica ou Centro de Distribuição Família ou Grupo de Produtos SKU Nível de Agregação 10 5

6 Setor Atacadista -Varejista Previsão de Demanda Impacto de novas tecnologias: Automação de PDVs Uso de B2B, B2C, ECR, QR, CFRP Relacionamento com fornecedores Fabricante de Bens de Consumo Maior Lead-time - previsão de mais longo prazo previsão desagregado por produto departamento de Marketing objetivos de marketing plano de vendas por canal objetivos de vendas X capacidade Setor de Serviços Impossível estocar serviços Questão crucial: Dimensionamento de Capacidade Quanto e Quando alterar a capacidade? 11 Previsão de Demanda P3 = P2+ E3 P2 = P1+ E2 P1 = D + E1 Fornecedor Distribuidor Varejista Cliente Demanda D Erro Total Propagado = E1 + E2 + E3 Contribuição para o supply chain management: Previsão única baseada na demanda do cliente final Práticas/ ferramentas: CPFR B2B/B2C/ECR QR Redução dos erros Redução dos estoques 12 6

7 Etapas Base de Dados Pedidos Histórico Táticas O Processo de Previsão Processo de Previsão Administração da Previsão Sistema de suporte à previsão Técnicas de previsão Usuários da Previsão Finanças Marketing Vendas Produção Logística 1. Coleta de Dados (contínua) 2. Avaliação da informação: Descrever a série (comportamento dos dados) Verificação de tendências, ciclos e variações sazonais; Verificação de pontos de mudança no comportamento da série; Observações anormais (ou espúrias), etc. 3. Preparação da previsão: (objetivo de análise (comportamento) ou previsão) Investigar mecanismo gerador da série, Prever a partir do passado, e/ou Procurar periodicidades relevantes nos dados. 4. Monitoração do processo Identificação e minimização dos erros 13de previsão Componentes da demanda Demanda Média Tendência Sazonalidade Elementos cíclicos Aleatoriedade Autocorrelação 14 7

8 Componentes da Demanda 15 Métodos de Previsão Evolução Previsão Intuitiva Métodos Qualitativos Métodos Quantitativos Relações Causais Análise de Séries temporais Simulação Métodos Qualitativos/ Quantitativos/ Intuição Computador 16 8

9 Métodos qualitativos As técnicas qualitativas usam dados como opiniões de experts e informações especiais para a previsão e podem ou não considerar dados do passado. São ideais para as situações em que há poucos dados históricos e é exigido julgamento da gerência para os dados. Um exemplo é a obtenção de dados de vendas de uma determinada região a partir de dados fornecidos pelos vendedores. Nesta categoria, são utilizadas pesquisas e reuniões para a obtenção dos dados. Pesquisa de Mercado Delphi Painel de Especialistas Cenários Analogia Histórica Análise de Impacto Cruzado 17 Método Delphi Métodos qualitativos 18 9

10 Métodos quantitativos Relações Causais Estas técnicas baseiam-se na correlação entre fatores inicialmente independentes, que explicam alterações nas vendas. Assim, é possível estabelecer relação entre a temperatura, e o consumo de café em um jogo de futebol. 19 Relações Causais Métodos quantitativos 20 10

11 Métodos quantitativos Relações Causais 21 Análise de séries temporais Métodos quantitativos São métodos estatísticos que utilizam dados históricos que contém interrelações e tendências relativamente claras e estáveis. Série temporais são utilizadas para identificar (1) variações sistemáticas nos dados em decorrência de sazonalidade, (2) padrões cíclicos, (3) tendências, e (4) aumento das taxas destas tendências. Esta categoria assume que o futuro será similar ao passado, e por isso é adequada para horizontes de curto prazo. Incluem uma variedade de técnicas que analisam o padrão e o movimento dos dados históricos

12 Métodos quantitativos Média Móvel 23 Métodos quantitativos Atenuação ou Amortecimento Exponencial 24 12

13 Métodos quantitativos Análise de Séries temporais - Desvantagens Requerem grandes quantidades de dados históricos; A busca por um alfa ( ) adequado pode ser longa; Apresenta utilização limitada quando o horizonte de tempo e longo; Previsões são fortemente sensíveis a erros em função dos dados de entrada; E se o futuro for diferente? 25 Simulação Métodos quantitativos Baseada na utilização de modelos computacionais; O operador atribui valores para variáveis internas ou externas, ou seja, cria cenários; É possível formular questões do tipo O que...se...? 26 13

14 Métodos de Previsão Métodos x Horizonte de Planejamento (Resumo) 27 Não são totalmente efetivos......por que... Métodos de Previsão...são geradas segundo perspectivas locais (funcionais);...não se reconhece que o Forecasting seja parte de um esquema global de planejamento;...se esquece que as previsões sempre estarão erradas;...as previsões são feitas para coisas/variáveis erradas;...o método selecionado é inapropriado ou mal parametrizado;... Não há feedback/ajuste do desempenho dos modelos. Erros de previsão Desvio Absoluto Médio (MAD); Desvio Quadrado Médio (MSD)

15 Conclusões O processo de previsão de demanda constitui um esforço onde a empresa deve refletir sobre o número em si, alterando-o em função de expectativas de mercado, efeitos promocionais etc. Para isso, a existência de um método estatístico padronizado e adequado a realidade da empresa, paralelamente a um sistema computacional, são elementos fundamentais a elaboração de previsões cada vez mais rápidas e precisas