Aula 5 Previsão da Demanda Quinta-feira

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1 Aula 5 Previsão da Demanda Quinta-feira Profa. Luciana Menezes Andrade luciana.menezes@kroton.com.br

2 Desligue o celular ou coloque no silencioso; Não leia nem responda mensagens Atenção aos horários de início e término das aulas e intervalo. Conecte o tema da disciplina ao seu cotidiano. Participe! Aproveite Escute com atenção. Evite conversas paralelas; Quer conversar, saia! Não vá para casa com dúvida. Esclareça-a, mesmo que pareça óbvio. Mantenha o foco em quem está falando! Dedique este período para o aprendizado!

3 1. Demanda 2. Previsão da demanda

4 Demanda significa a quantidade de um bem ou serviço que os consumidores desejam adquirir por um preço definido em um mercado. A demanda pode ser interpretada como procura, mas não necessariamente como consumo, uma vez que é possível querer e não consumir um bem ou serviço, por diversos motivos. 4

5 1. Processamento de pedido 2. Previsão de vendas 3. Promessa de data de entrega 4. Definição e avaliação do nível de serviço ao cliente 5. Planejamento de necessidade entre unidades produtivas e centros de distribuição 6. Distribuição física dos produtos

6 Conjunto de procedimentos de coleta, tratamento e análise de informações, gerando uma estimativa das vendas futuras, medidas em unidades de produtos por unidade de tempo. Depende do que precisa ser produzido. Deve ser feita para o plano estratégico de negócios, plano de produção e para o MPS. Os propósitos, horizontes de planejamento, níveis de detalhamento variam em cada caso.

7 Planos Estratégico de Negócios Relacionado com mercado e com a economia em um período de 2 a 10 anos. Prevê planejamento de mudanças lentas (expansão, equipamentos) Nível de detalhamento baixo (unidades de venda ou valores monetários). Revisão anual. Planejamento da Produção Atividade de produção em um período de 1 a 3 anos. Prevê planejamento de itens necessários ao planejamento da produção (orçamento, mão de obra, lead time, suprimentos e estoque) Previsões por grupos ou famílias de produtos Revisão mensal MPS Atividade de produção em um período que se estende do momento atual até alguns meses à frente. Previsões para itens individuais (estoque, matériaprima, mão de obra). Revisão semanal

8 Processo de Previsão de vendas Mais importante da gestão da demanda Nunca é 100% correto erros inevitáveis. Incertezas das previsões e os erros correspondentes provêm de duas fontes: mercado (inevitável) e sistema de previsão (merece preocupação). Mais correto por família do que por item individual. Mais preciso para um período de tempo mais próximo futuro é uma continuação do passado, com a mesma tendência de crescimento ou declínio apresentada.

9 Coleta e preparação dos dados 3 princípios importantes de coleta de dados: 1. Registrar os itens nos mesmos termos exigidos pela previsão (quantidades, tempo, etc.). - Dados baseados na demanda (o que o cliente queria) e não na remessa (no despachado); - Se programação em semanas, previsão em semanas; - Previsão itens iguais aos controlados pela produção. 2. Registrar as circunstâncias relativas aos dados (eventos particulares devem ser registrados com a demanda). 3. Registrar a demanda separadamente para grupos de clientes diferentes.

10 Conhecer o mercado, suas necessidades e comportamentos; Conhecer os produtos e seus usos Saber analisar dados históricos Conhecer a concorrência e seu comportamento Conhecer as ações da empresa que afetam a demanda Formar uma base de dados relevantes para a previsão Documentar todas as hipóteses feitas na elaboração da previsão Trabalhar com fatos e não apenas com opiniões Articular diversos setores para a elaboração da previsão

11 I. Técnicas Qualitativas II. Subjetivas, baseadas no discernimento, intuição e opinião. Tendências gerais do negócio Novo produto Alta administração. Técnicas Extrínsecas Baseadas em indicadores externos Proporcional a demanda de outro produto Indicadores econômicos Usado na demanda total dos produtos Usado no planejamento dos negócios

12 III. Técnicas Intrínsecas Utilizam dados históricos, registrados e disponíveis. Suposição de que o que aconteceu no passado acontecerá no futuro próximo. Técnicas: A. Médias móveis; B. Suavização exponencial; C. Previsão Sazonal;

13 A) Médias móveis Maneira simples de tomar a demanda média para os últimos 3 a 6 períodos, para utilizar como previsão do próximo período. Baseada na média da demanda real relativa ao período especificado. Útil para demanda estável, com pouca tendência ou sazonalidade. Desvantagem necessidade de reter várias séries históricas para cada item previsto.

14 A demanda em cada um dos últimos três meses foi respectivamente de 120, 135 e 114 unidades. Utilizando uma média móvel de 3 meses, calcule a previsão para o quarto mês. Sabendo que a demanda real do quarto mês foi 129, calcule a previsão para o quinto mês

15 Com os seguintes dados, calcule a previsão com base na média móvel de 3 meses para os meses 4, 5, 6 e 7. Mês Demanda real Previsão

16 B) Suavização Exponencial Não é necessário armazenar meses de histórico para obter a média móvel. Utiliza-se um peso multiplicado a demanda real, constante de suavização (α), expressa em valor decimal, varia de 0 a 1. Funciona bem com itens estáveis, não é satisfatória com demanda baixa ou intermitente.

17 A demanda antiga para maio é 220 e a demanda real para o mesmo mês foi de 190. Se α tem valor de 0,15, calcule a previsão para junho. Se a demanda de junho for de 218, calcule a previsão para julho.

18 Se a previsão para fevereiro fosse de 122 unidades e a demanda real de 130, qual seria a previsão para março, se a constante de suavização tem valor de 0,15. Utilize a suavização exponencial em seus cálculos.

19 C) Previsão Sazonal Muitos produtos têm um padrão de demanda periódico, de acordo com a estação, mês ou até mesmo horários. A equação que serve para prever a demanda sazonal é:

20 Índice Sazonal Grau de variação sazonal para um produto. Estimativa de quanto a demanda, durante um determinado período será maior ou menor que a demanda média. Período pode ser diário, mensal, trimestral, etc., dependendo da base para a sazonalidade da demanda

21 Um produto tem uma base sazonal de demanda para cada trimestre, conforme tabela a seguir, não há tendência, mas observa-se sazonalidade. A demanda média para o trimestre é de 100 unidades. Calcule os índices sazonais para os 4 trimestres Ano Trimestre Total Média

22 Se a demanda média para o primeiro trimestre foi de 122,5 unidades e a demanda média para todos os trimestres foi de 175, qual o índice sazonal para o primeiro trimestre?

23 Demanda Desestacionalizada Demanda média para todos os períodos. Neutraliza a sazonalidade. Serve para comparar vendas em diferentes períodos.

24 Uma empresa que vende raquetes de tênis tem um demanda para o mês de junho de unidades, e para o mês de janeiro de unidades. Se os índices sazonais para junho foram 0,5 e para janeiro 2, 5, calcule a demanda desestacionalizada para os dois meses e compare-os.

25 C) Previsão Sazonal Muitos produtos têm um padrão de demanda periódico, de acordo com a estação, mês ou até mesmo horários. A equação que serve para prever a demanda sazonal é:

26 A empresa do exemplo anterior prevê uma demanda anual para o próximo ano de 420 unidades. Calcule a previsão de vendas trimestrais. Ano Trimestre Total Média Índice Sazonal 1,28 1,02 0,75 0,95

27 Se a demanda média para o 1Tri foi de 122,5 unidades e a demanda média para todos os trimestres foi de 175, qual o índice sazonal? Se a previsão para o próximo ano for de 800 unidades, calcule a previsão para a demanda do primeiro trimestre do próximo ano.

28 REGRAS PARA A PREVISÃO QUE CONSIDERA A SAZONALIDADE: Utilizar apenas dados desestacionalizados previsão; para a Prever a demanda desestacionalizada e não a demanda sazonal; Calcular a previsão sazonal aplicando o índice sazonal à previsão básica.

29 Uma empresa utiliza a suavização exponencial para prever a demanda de seus produtos. Para abril, a previsão desestacionalizada foi de 1000 unidades, e a demanda sazonal real foi de O índice sazonal para abril é de 1,2, e para maio é de 0,7. Seα=0,1, calcule: a) A demanda desestacionalizada real para abril b) A previsão desastacionalizada para maio c) A previsão sazonalizada para maio

30 A previsão destacionalizada antiga foi de 100 unidades, a=0,2 e a demanda real para o último mês foi de 130 unidades. Se o índice sazonal do último mês foi 1,2 e do próximo é 0,9, calcule: A. A demanda real desestacionalizada do último mês B. A previsão desestacionalizada para o próximo mês, utilizando suavização exponencial C. A previsão da demanda real para o próximo mês

31 A previsão sempre tem erros associados, o rastreamento de previsão é o processo que compara a demanda real com a previsão. Erro de previsão: diferença entre a demanda real e a prevista e pode ocorrer por viés (erro sistemático) e variação aleatória. O rastreamento da revisão deve possibilitar uma reação ao erro de previsão.

32 O erro da previsão deve ser mensurado para revisar a previsão, ou para auxiliar no planejamento, a maneira mais frequente de mensurar o erro é o desvio absoluto médio. Para saber quando rever as previsões utiliza-se o sinal de rastreamento Se - 4< sinal rastreamento > 4, a previsão deve ser revista

33 +/- 1 DAM da média cerca de 60% das vezes +/- 2 DAM da média cerca de 90% das vezes +/- 3 DAM da média cerca de 98% das vezes

34 Calcule o DAM para uma demanda prevista de 100 unidades, sabendo que o real foi: Período Período 2 99 Período 3 98 Período Período Período 6 96

35 Uma empresa utiliza o gatilho ±4 para decidir sobre a necessidade de revisar uma previsão. Dada o seguinte histórico, determine em que período a previsão deve ser revisada. O DAM para o item tem valor 2. Período Demanda prevista Demanda Real Desvio Desvio Acumulado Sinal de rastreamento ,5

36 1. ARNOLD, J. R. T. Administração de materiais: uma introdução. São Paulo: Atlas, Capítulo 8 2. CORREA, H. L.; GIANESI, I. G. N.; CAON, M. Planejamento, programação e controle da produção. São Paulo: Atlas, Capítulo 7 3. SLACK, N; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administração da produção. São Paulo: Atlas, Capítulo Notas de aula

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