Objeivos desa apreseação Plaejameo de produção: Previsão de Demada Aula 6 Pare 1 Mauro Osaki TES/ESALQ-USP Pesquisador do Cero de Esudos Avaçados em Ecoomia Aplicada Cepea/ESALQ/USP Foe: 55 19 3429-8841 Fax: 55 19 3429-8829 Previsão de demada Previsão qualiaiva vs quaiaiva Méodo média móvel simples Méodo média móvel poderada Méodo expoecial suavizada Exemplos Exercícios E-mail: mosaki@usp.br hp://www.cepea.esalq.usp.br 1 2 Referecial eórico Modelo geral da admiisração da produção CHASE, R.B; JACOBS, F.R.; AQUALIANO, N.J. Admiisração da produção para a vaagem compeiiva. 10 ed. Poro Alegre: Bookma, 2006 CAP. 12. SLACK, N., CHAMBERS, S., HARLAND, C., JOHNSTON, R., Admiisração da produção. 2 ed. São Paulo: Alas, 2002 FILHO STALHBERG, P. Plaejameo e Corole da Produção, I Gesão Agroidusrial, Cap. 6: Sisema agroidusrial, (1999); Ipu Recursos a serem rasformados Maérias Iformações Cosumidores Ipu Isalações Pessoais Ipu Recursos de rasformação Foe: Slack e. al (2002) Ambiee Esraégia de Produção Admiisração Projeo da produção Plaejameo e Corole Ambiee Objeivos esraégicos da produção Esraégia da produção Melhoria Papel e posição compeiiva da produção Oupu Bes e Serviços 3 4 Esruura de fluxo de iformação o PCP Previsão de veda Liha de produo Capacidade produiva Previsão de Demada Corole de esoque Plaejameo Ode? Como? O que? Com o que? Programação Previsão Despesas Carga Prazos Compras Esoque Corole Eficiêcia Cusos Prazos Produção Erega 5 6 1
Previsão de Demada Imporâcia da previsão de demada Cojuo de iformações do mercado aual somada à expecaiva comporameal dos agees em diferees íveis de mercado. DEMANDA Produos fabricados Produos Novos Necessidade fuuras de equipameos e isalações Comporameo fuuro dos mercados CONSUMIDOR e FORNECEDOR Esoque Plao de produção 7 8 Previsão de Demada e PCP Técicas de previsão de Demada Nível Esraégico Processo de decisão Plaejameo da capacidade de produção e logísica Necessidade Previsão Demada aual por ipo de produo, cliee e região Qualiaiva Baseia-se a subjeividade, em que os dados são julgados por pessoas chaves (especialisas), capaz de de opiar, a iuição, a demada fuura. Ex: Feelig, Chue Táico Plaejameo Agregado da produção e Esoques Demada mesal para os próximos 12 meses por família de produo Quaiaiva Baseia-se o modelo maemáico com raameo ecoomérico, corrigido os erros e dados espúrios. Operacioal Programação da Produção e Esoques Demada aual e pedidos de produos (iem, mês corree) Temporal: A demada fuura será uma projeção dos eveos ocorridos o passado, sem ifluêcia de ouras variáveis; Causal: Resulado obido com ifluêcia causal de várias variáveis, que explicam o comporameo da demada; Simulação: Ceários 9 10 Méodo qualiaivo Méodo quaiaivo Pesquisa de mercado Paiel de coseso; Execuivos; Força de Vedas; Ouros Aalogia hisórica Novos produos Necessidade dos cliees Nível aual de saisfação; Irodução de ovos produos/serviços Colea de dados por amosragem Quesioários e/ou erevisas Previsão de médio/logo prazo Tedêcia de mercado Média móvel simples Média móvel poderada Suavização expoecial Modelo de regressão Simples Muliplas Box-Jekis (Arima) Média móvel iegrada auoregressiva 11 12 2
Padrões de demada Previsão de demada Demada média Tedêcia - gradual alerações de logo prazo; Sazoalidade - mudaça periódica a demada relacioada a um deermiado período; Variação cíclica - duram mais de 1 ao e relacioam-se com faores políicos e ecoômicos; Aleaoriedade - pare iexplicável da demada oal 1) Média móvel simples Ode: F 1 F D D D 1 2 3 1 1 = Previsão de demada para período +1 Assim, a previsão da (+1)ésima demada equivale à média das demadas Limiação D Variações o padrão de demada são perdidas devido ao fao de odos erem o mesmo peso; Todos os elemeos idividuais precisam ser rasporadas. A previsão evolve a adicão de ovos dados e o abadoo dos dados iiciais. 13 14 Exemplos: Média móvel simples Exemplos: Média móvel simples Produor de orquídeas a região de Arujá-SP possui uma série hisórica de demada do ao de 2013. Ele gosaria de prever a demada pelos seguies méodos: A) Esimar a demada de 3 períodos pelo méodo média móvel simples. Quaidade de veda de orquídeas (x1000) Quaidade de vasos Jaeiro 159 Fevereiro 119 Março 170 Abril 157 Maio 181 Juho 139 Julho 128 Agoso 159 Seembro 139 Ouubro 161 Novembro 128 Dezembro 150 Média móvel de 3 períodos Media Poderada de 3 períodos Suavização expoecial simples Quaidade de veda de orquídeas (x1000) Quaidade Média móvel de 3 períodos Jaeiro 159 Fevereiro 119 Março 170 Abril 157 (159+119+170)/3 = 149,33 Maio 181 (119+170+157)/3 = 148,67 Juho 139 (170+157+181)/3 = 169,33 Julho 128 (157+181+139)/3 = 159,00 Agoso 159 (181+139+128)/3 = 149,33 Seembro 139 (139+128+159)/3 = 142,00 Ouubro 161 (128+159+139)/3 = 142,00 Novembro 128 (159+139+161)/3 = 153,00 Dezembro 150 (139+161+128)/3 = 142,67 15 16 Previsão de demada 2) Média móvel poderada F W D W D... W D 1 1 1 2 2 1 W D Ode: F 1 W 0 W 1 e W 1 1 = Previsão de demada para período +1 = Peso de poderação Limiação Para ober resulado saisfaório é ecessário aribuir PESO correo 17 18 3
Exemplos: Media móvel poderada B) Esimar a demada de 3 períodos com pesos 0,17; 0,33 e 0,50 pelo méodo média móvel poderada. Quaidade de veda de orquídeas (x1000) Quaidade Jaeiro 159 Fevereiro 119 Março 170 Média móvel poderada de 3 períodos Abril 157 (0,17*159+0,33*119+0,5*170) = 151,3 Maio 181 (0,17*119+0,33*170+0,5*157) = 154,83 Juho 139 (0,17*170+0,33*157+0,5*181) = 171,21 Julho 128 (0,17*157+0,33*181+0,5*139) = 155,92 Agoso 159 (0,17*181+0,33*139+0,5*128) = 140,64 Seembro 139 (0,17*139+0,33*128+0,5*159) = 145,37 Ouubro 161 (0,17*128+0,33*159+0,5*139) = 143,73 Novembro 128 (0,17*159+0,33*139+0,5*161) = 153,4 Dezembro 150 (0,17*139+0,33*161+0,5*128) = 140,76 Limiação Para ober resulado saisfaório é ecessário aribuir PESO correo 19 20 Previsão de demada Os méodos de previsão média móvel e poderada êm como pricipal desvaagem a ecessidade coíua de carregar grade quaidade de dados hisóricos. Coforme cada ovo dado é adicioado a esses méodos, a observação mais aiga é derrubada e a ova previsão é calculada; As ocorrêcias recees idicam mais o fuuro do que aquelas um passado mais disae. Se essa premissa for verdadeira, a imporâcia do dado dimiui à medida que o passado disacia. 3) Suavização expoecial simples ou de 1 a ordem F F A F 1 1 1 α Deermia o ível de suavização e velocidade para reação para as difereças ere ocorrêcia auais e previsa. Ode: F = Media suavizada para o período F -1 = Previsão de demada expoecialmee suavizada para período -1 A -1 = Demada real do período aerior = Cosae de suavização (0 1) O valor da cosae,, é deermiado pela aureza do produo e seso do geree. 21 22 Limiação A suavização pode dar meor imporâcia aos dados aigos (-1) e é possível que variações recees sejam mascaradas Média Poderada expoecial Moivo de ser chamada de média poderada expoecial é que o icremeo o passado é reduzido por (1-α). Se α = 0,05, eão os pesos para os períodos seguies seriam: Poderação em α=0,05 Poderação mais recee = α (1-α) 0 0,0500 Dado de um período aerior = α (1-α) 1 0,0475 Dado de dois período aerior = α (1-α) 2 0,0451 Dado de rês período aerior = α (1-α) 3 0,0429 Razões que oraram a écica aceia: Modelo expoecial são surpreedeemee precisos; Formulação do modelo expoecial é relaivamee fácil; Usuário cosegue eeder como o modelo fucioa; Requer pouco recurso compuacioal para usar o modelo; Necessidade de armazeameo em compuadores são pequeas devido o uso limiado de dados hisóricos; Teses de precisão são fáceis de implemear; 23 24 4
Exemplos: Suavização expoecial simples Exemplos: Suavização expoecial simples C) Calcule a demada pelo méodo suavização expoecial simples, cosiderado alfa (α) = 0,1 e a úlima previsão de veda foi 150 mil Quaidade de veda de orquídeas (x1000) vasos. F F A F 1 1 1 C) Calcule a demada pelo méodo suavização expoecial simples, cosiderado alfa (α) = 0,1 e a úlima previsão de veda foi 150 mil Quaidade de veda de orquídeas (x1000) vasos. F F A F 1 1 1 Quaidade Suavização expoecial simples Previsão Jaeiro 159 = 150,0 Fevereiro 119 = 150,9 Março 170 = 147,7 Abril 157 = 149,9 Maio 181 = 150,6 Juho 139 = 153,7 Julho 128 = 152,2 Agoso 159 = 149,8 Seembro 139 = 150,7 Ouubro 161 = 149,5 Novembro 128 = 150,7 Dezembro 150 = 148,4 Quaidade Suavização expoecial simples Previsão Jaeiro 159 = 150,0 Fevereiro 119 (0,1*159+(1-0,1)*150,0) = 150,9 Março 170 (0,1*119+(1-0,1)*150,9) = 147,7 Abril 157 (0,1*170+(1-0,1)*147,7) = 149,9 Maio 181 (0,1*157+(1-0,1)*149,9) = 150,6 Juho 139 = 153,7 Julho 128 = 152,2 Agoso 159 = 149,8 Seembro 139 = 150,7 Ouubro 161 = 149,5 Novembro 128 = 150,7 Dezembro 150 (0,1*128+(1-0,1)*150,7) = 148,4 25 26 Exercício Esime da demada com α = 0,5 Esime da demada com α = 0,8 Moe um gráfico com as rês previsões de demada. 27 28 A escolha do valor da cosae é de EXTREMA imporâcia. Segudo (; Valor alo => idica que se deseja dar um maior peso ao erro ocorrido o úlimo período, iso é o modelo esará eededo que as ovas iformações de demada real são mais cofiáveis e correas. Valor baixo => idica que se deseja dar um maior peso ao Passado. Iso é, Exercícios 29 30 5
Exercício 1 Exercício 2 31 Semaa Demada 1 800 2 1400 3 1000 4 1500 5 1500 6 1300 7 1800 8 1700 9 1300 10 1700 11 1700 12 1500 13 2300 14 2300 15 2000 16 1700 17 1800 18 2200 19 1900 20 2400 21 2400 22 2600 23 2000 24 2500 25 2600 26 2200 27 2200 28 2500 29 2400 30 2100 Previsão p/ 3 semaa Previsão p/ 9 meses Calcule a previsão de demada pelo media móvel simples de 3 semaas e 9 semaas. 32 2) Uma loja de deparameos poderá descobrir a melhor previsão é obida uilizado-se: Mês Vedas % de veda reais 1 100 10% 2 90 20% 3 105 30% 4 95 40% 5?? a) Deermie o valor de veda o mês 5 pelo méodo da média móvel simples de 2 períodos; b) 40% das vedas reais para o mês mais recee, 30% de dois meses arás, 20% de rês meses arás e 10% de quaro meses arás. c) Esime a demada para o mês 5 pelo méodo suavização expoecial com α = 0,1 e previsão para mês 4 foi de 102 uidades. Exercício 3 Exercício 4 Demada hisórica para um produo é: Quaidade demadada Jaeiro 12 Fevereiro 11 Março 15 Abril 12 Maio 16 Juho 15 a) Esime a demada para o mês de julho pelo méodo média móvel simples de 3 e 6 períodos; b) Esime a demada para o mês de julho pelo méodo média móvel poderada, assumido pesos de 0,60 para abril, 0,30 para maio e 0,10 para juho; c) Esime a demada para o mês de julho pelo méodo suavização expoecial com α = 0,2 e previsão para juho de 13 uidades. A padaria X comercializa soho por meio de rede de alimeos. Ela em passado por muia oscilação a produção devido ao erro de previsão. Os dados seguies são a demada de soho para as úlimas 4 semaas. Os sohos são feios para o dia seguie; por exemplo, a produção de soho o domigo é comercializada a seguda, e assim por diae. A padaria fecha o sábado, porao a produção da sexa feira deve ser suficiee para suprir a demada de sábado e domigo. Dia Semaa 4 Semaa 3 Semaa 2 Semaa 1 Seguda 2200 2400 2300 2400 Terça 2000 2100 2200 2200 Quara 2300 2400 2300 2500 Quia 1800 1900 1800 2000 Sexa 1900 1800 2100 2000 Sábado Domigo 2800 2700 3000 2900 33 34 Perguas Faça previsão de demada para esa semaa baseado o seguie dados 1. Diariamee, usado uma média móvel simples; 2. Diariamee, usado uma média poderada de 0,40 para semaa 4 (S4); 0,30 (S3); 0,20 (S2) e 0,10 (S1). 3. Cosiderado uma previsão de demada de 22000 sohos para as 4 semaas e demada real de 21000, qual seria a ova previsão da padaria X para esa semaa uilizado o méodo suavização expoecial com α = 0,10. 4. Supoha que, com a previsão do iem 3, a demada dessa semaa seja realmee 22500 sohos. Qual seria a ova previsão para a próxima semaa? 35 6