Aula Nº 3 Métodos Quantitativos de Previsão de Demanda

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1 Aula Nº 3 Métodos Quantitativos de Previsão de Demanda Objetivos da aula: Você já aprendeu quais são os requisitos básicos para o abastecimento da empresa, bem como os tipos de informação necessários para se fazer a previsão da demanda e a forma como essa demanda pode ser influenciada. Nesta aula, veremos alguns métodos quantitativos de previsão de demanda, de maneira que você tenha condição de escolher o modelo de previsão mais apropriado ao seu produto. 1. QUANTIDADE DE DADOS HISTÓRICOS Quando usamos dados do passado para prever o futuro, é importante que a quantidade de dados seja suficiente para mostrar o comportamento do item por um período de tempo suficientemente longo para produzir previsões mais seguras. Nos exemplos abaixo, temos uma visão do comportamento de um item com 1, 2 e 4 dados do passado. Com base no gráfico à esquerda, teríamos uma previsão de 300 peças para o período subsequente; com base no gráfico do meio, teríamos uma tendência de decréscimo, induzindonos a uma previsão inferior a 200 peças; e, com base no gráfico à direita, poderíamos deduzir uma previsão de um valor em torno de 250 peças. Quanto mais dados tivermos, maior probabilidade de conseguirmos melhores modelos de previsão para o item. 20

2 2. PREVISÕES DE ESTOQUES Períodos de coleta muito longos, por exemplo anuais, quando o tempo de ressuprimento for inferior a um mês, podem encobrir variações sazonais mensais; e, também, os dados do passado ficam muito distantes do presente quando se está próximo do fim do período de coleta. Períodos de coleta muito curtos trazem problemas de administração de muitos dados e mostram flutuações que nem sempre têm importância. Em geral, dados semanais ou mensais são suficientes para a administração de materiais. Nos gráficos abaixo, temos o comportamento da demanda de um mesmo item com dados trimestrais (à esquerda) e mensais (à direita). 21

3 3. FORMAS DE EVOLUÇÃO DO CONSUMO / DEMANDA Os modelos básicos de previsão, dos quais os outros modelos são deduzidos, por meio de combinações de modelos, são: modelo horizontal - quando os dados se distribuem ao redor de uma linha horizontal. modelo de tendência - quando os dados se distribuem ao redor de uma curva crescente ou decrescente. modelo sazonal - quando os dados se distribuem oscilando para cima e para baixo periodicamente. Na prática, podem ocorrer combinações dos diversos modelos de evolução de consumo. Exemplo: No decorrer de 12 períodos, um produto atinge seu nível normal, ou seja, passa da fase de introdução no mercado para a fase normal do consumo. Durante vinte períodos, ele apresenta uma evolução constante, aumentando no último terço o consumo mais uma vez, para depois, a partir do 36º período, iniciar a sua fase de retirada da linha de produção. O produto passou, então, por uma evolução de consumo ascendente, horizontal e descendente. O conhecimento sobre a evolução do consumo no passado possibilita uma previsão da sua evolução futura. Essa previsão pode estar correta se o comportamento do consumo permanecer inalterável. 22

4 4. Métodos quantitativos para previsão da demanda Observado em qual dos modelos se encaixa seu produto, você pode optar por um dos três métodos quantitativos de previsão de demanda: Série temporal: utiliza o histórico da demanda para fazer as previsões. São mais adequados quando a situação é estável e o padrão básico de demanda não sofre variações significativas de um ano para o outro. Causal: pressupõe que a previsão de demanda seja amplamente correlacionada com alguns fatores conjunturais (situação econômica, taxa de juros etc.). Assim, faz-se uma previsão dos fatores conjunturais relacionados à demanda para prevê-la. Com esse método, é possível determinar o impacto na demanda em razão de uma promoção. Simulação: reproduz as escolhas dos consumidores que geram a demanda, para chegar a uma previsão. Com esse método, é possível combinar séries temporais e causais, para responder questões sobre o impacto de promoções, aberturas de lojas de concorrentes nas imediações, entre outras situações. Síntese Esta aula apresentou a importância de definir a periodicidade de coleta de dados e a quantidade de dados históricos para se fazerem previsões mais seguras.também apresentou a você os métodos quantitativos para previsão de demanda, permitindo-lhe selecionar o mais adequado a cada situação, aumentando a sua capacidade de interpretar o mercado. Na próxima aula, veremos como deve ser feita a previsão de demanda para produtos que apresentam sazonalidade, por meio de uma série histórica. 23

5 Referências CHOPRA, Sunil ; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de Suprimentos Estratégia, Planejamento e Operação. São Paulo: Prentice Hall, DIAS, Marco Aurélio P. logística. 4. ed. São Paulo: Atlas, Administração de Materiais: uma abordagem NOVAES, Antonio Galvão N. ; ALVARENGA, Antonio Carlos. Logística Aplicada: suprimentos e distribuição física. São Paulo: Pioneira,