GESTÃO DAS OPERAÇÕES PREVISÕES DE DEMANDA PROF. PAULO ROBERTO LEITE Correa e Correa, pag. 250; Slack, pag. 717 IMPORTÂNCIA DAS PREVISÕES Horizonte da previsão ? Longo, médio e curto prazo Quanto será realizado? Previsões e metas Precisão: Horizonte Menor o horizonte maior precisão Agregação Maior agregação maior precisão Erros inevitáveis PROF PAULO ROBERTO LEITE AGREGAÇÃO x PRAZO Sanduíche Previsões para o mês Especial de queijo 2500 Big Mac 6000 Hamburquer 4500 Cheesburger 3000 File de peixe 1200 MacChicken 1800 Total 18000 PROF PAULO ROBERTO LEITE VENDA EFETIVAS Sanduíche Vendas efetivas % erro por Média sanduíche dos erros 22,8% das 21,5% previs ões 10,6% por 9,0% sanduí che 19% Especial de queijo 1930 Big Mac 7269 Hamburquer 4980 Cheesburger 2730 File de peixe 1429 MacChicken 1050 41,6% Total 18443 2,4% 20,8% PROF PAULO ROBERTO LEITE TIPO DE PREVISÕES BASEADAS EM MÉTODOS QUANTITATIVOS UTILIZA MODELOS MATEMÁTICOS E VALORES DE DEMANDA DO PASSADO PARA INFERIR AS QUANTIDADES FUTURAS. BASEADAS EM METODOS QUALITATIVOS UTILIZA ANÁLISES DE PAINEL DE OPINIÕES AVALIAÇÕES PESSOAIS DE “ EXPERTS” E PROF PAULO ROBERTO LEITE MÉTODOS QUANTITATIVOS PROJEÇÃO ( SERIES TEMPORAIS): ADMITE QUE O FUTURO É UMA REPETIÇÃO DO PASSADO EXPLICAÇÃO(CAUSAIS): RELACIONA OS DADOS HISTORICOS DO CONSUMO COM OUTRAS VARIÁVEIS DE EVOLUÇÃO CONHECIDA E DE MELHOR PREVÍSIBILIDADE: PIB , IPI, RENDA PER CAPITA, TAXA DE NATALIDADE, ETC... DERIVADA:RELACIONA A DEMANDA ( CONSUMO ) CONHECIDA DE UM BEM DO QUAL É COMPONENTE ( INSUMO) OU COMPLEMENTAR PROF PAULO ROBERTO LEITE MÉTODOS QUALITATIVOS PREDILEÇÃO OU PREVISÃO DE OPINIÕES : UTILIZA A OPINIÃO DE EXPERTS , ATRAVÉS DE MÉTODOS QUALITATIVOS OBTENDO VALORES DE CONSUMO PARA O FUTURO . COLABORAM NORMALMENTE : PESSOAL DE VENDAS ; VENDAS REGIONAIS; COMPRADORES; PESQUISADORES DE MERCADO; PRODUÇÃO ; CONSULTORES; ETC... PROF PAULO ROBERTO LEITE TÉCNICAS USADAS NO HORIZONTE OPERACIONAL ITENS INDEPENDENTES : DE ALTA IMPORTÂNCIA ( A) : PROJEÇÃO + PREDILEÇÃO ALTO NIVEL EMPRESARIAL COMITÊ DE PLANEJAMENTO MEDIA IMPORTÂNCIA (B): PROJEÇÃO INFORMATIZAÇÃO AUTOMATIZADO BAIXA IMPORTÂNCIA (C): CONTROLE VISUAL ITENS DEPENDENTES DERIVADA ( MRP) PROF PAULO ROBERTO LEITE PROCESSO DE PREVISÃO INFORMAÇÕES EXTERNAS •Conjuntura •Comercial Decisão sobre processo Avaliação dos erros •Mercado •Clientes •Concorrentes INFORMAÇÕES INTERNAS •Dados históricos Tratamento quantitativo e / ou qualitativo Previsão de vendas Formulação de modelos •Atipicidades PROF PAULO ROBERTO LEITE DEMANDAS MODELOS: DEMANDA REGULAR OU ESTÁVEL CONSUMO TEMPO DEMANDA CRESCENTE/DECRESCENTE CONSUMO TEMPO DEMANDA SAZONAL >25% CONSUMO TEMPO PROF PAULO ROBERTO LEITE CICLO DE VIDA X DEMANDA VENDAS LANÇAMENTO CRESCIMENTO MATURIDADE DECLÍNIO TEMPO PROF PAULO ROBERTO LEITE MÉDIA MÓVEL A MÉDIA MÓVEL É FORMADA POR UM NÚMERO DE n PERIODOS DE FORMA CONSTANTE COM A ENTRADA DO ÚLTIMO CONSUMO E SAÍDA DO CONSUMO MAIS ANTIGO . n å Ci C(t-1)+C(t-2)+C(t-3)+....+C (t-n) P(t) = -----------------= ------------------------------------n n DEMANDA ESTÁVEL E MUITOS REGISTROS PROF PAULO ROBERTO LEITE MÉDIA MÓVEL PONDERADA ADOTAM-SE PESOS ARBITRÁRIOS E DECRESCENTES PARA OS VALORES DE CONSUMO MAIS ANTIGOS VISANDO DAR MAIOR VAOR PONDERAL AOS CONSUMOS MAIS RECENTES. C(t-1) x p (t-1) + C(t-2) x p(t-2) +...+ C(t-n) x p(t-n) P ( t ) = ----------------------------------------------------------------------p(t-1)+p( t-2) +...+ p( t- n) NOTA: SE OS PESOS FOREM DADOS EM FRAÇÕES PORCENTUAIS O DIVISOR FICA IGUAL A 1 FACILITANDO OS CALCULOS. DEMANDA ESTÁVEL E MUITOS REGISTROS PROF PAULO ROBERTO LEITE MÉDIA COM FATOR DE SUAVIZAÇÃO P (t ) = P ( t-1) + a ( C ( t-1) - P (t-1) ) P (t ) = PREVISÃO PARA O PROXIMO PERÍODO ( t ) P ( t - 1 ) = PREVISÃO DO PERIODO ANTERIOR ( t - 1 ) a = CONSTANTE DE SUAVIZAÇÃO ( VALOR DE ZERO A UM) C ( t - 1 ) = CONSUMO EFETIVO NO PERIODO ANTERIOR ( t - 1 ) C ( t - 1 ) - P ( t - 1 ) = ERRO DA PREVISÃO DEMANDA ESTÁVEL E POUCOS REGISTROS PROF PAULO ROBERTO LEITE EFEITO DA SUAVIZAÇÃO DEMANDA REAL a = 0,3 a = 0,1 PERIODOS PROF PAULO ROBERTO LEITE REGRESSÃO LINEAR 5)MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS CONSUMO Y Yr = a + b X X =TEMPO åY=n a +båX å X Y = a å X + b å X² PROF PAULO ROBERTO LEITE REGRESSÃO LINEAR ANO VENDAS PERIODO PRODUTO QUADRADO ANUAIS (Y) ( X) (XY) (X²) 1 1000 1 1000 1 2 1300 2 2600 4 3 1800 3 5400 9 4 2000 4 8000 16 5 2000 5 10000 25 6 2000 6 12000 36 7 2200 7 15400 49 8 2600 8 20800 64 9 2900 9 26100 81 10 3200 10 32000 100 TOTAIS 21.000 55 133300 385 PROF PAULO ROBERTO LEITE REGRESSÃO LINEAR åY=n a +båX å X Y = a å X + b å X² 21000 = 10 * a + 55* b 133.300 = 55 * a + 385 * b A solução deste sistema de equações : a = 913,333 e b = 215,758 a equação será portanto: Y = 913,333 + 215,758 X Logo para Y nos meses 11, 12 e 13 teremos: Y (11) = 913,333 + 215,758 * 11 = 3.286,7 mil Y ( 12) = 913,333 + 215,758 * 12 = 3502,4 mil Y ( 13) = 913,333 + 215,758 * 13 = 3718,2 mil PROF PAULO ROBERTO LEITE CALCULO DE PREVISÕES (planilha) EXEMPLO DE PREVISÕES MÉDIA MÉDIA A SEMANA CONSUMO M.MOVEL M.MOVEL SUAVIZADA SUAVIZAD REGRESSÃO n=3 n= 5 a= 0,2 a = 0,5 LINEAR 1 120 100 100 ( USANDO BASE DE 2 125 104 110 3 130 108 118 4 140 125 113 124 5 155 132 118 132 6 150 142 134 125 143 7 150 148 140 130 147 8 165 152 145 134 148 162 9 180 155 152 140 157 169 10 200 165 160 148 168 181 11 170 182 169 159 184 198 12 190 183 173 161 177 192 13 210 187 181 167 184 200 14 180 190 190 175 197 212 15 190 193 190 176 188 PROF PAULO 199 ROBERTO LEITE CALCULO DE PREVISÕES MÉDIA MÉDIA A SEMANA CONSUMO M.MOVEL M.MOVEL SUAVIZADA SUAVIZAD REGRESSÃO n= 3 n= 5 a= 0,2 a = 0,5 LINEAR ERRO QUADRADO ERROS ABSOLUTOS (E)² (E)² a= 0,2 a=0,5 1 0 0 0 0 2 21 15 441 225 3 22 13 475 156 4 15 27 16 753 264 5 23 37 23 1365 535 6 8 16 25 7 603 43 7 2 10 20 3 386 11 8 13 20 31 17 3 944 277 9 25 28 40 23 11 1566 544 10 35 40 52 32 19 2669 1002 11 12 1 11 14 28 128 201 12 7 17 29 13 2 845 167 13 23 29 43 26 10 1871 700 14 10 10 5 17 32 21 281 15 3 0 14 2 9 187 3 MÉDIA DE 10 = ERRO MÉDIO TOTAL = 16,0417 18,1250 27,9846 17,9436 14,72 17,10 27,71 16,06 14,1964 14,20 944,86 335,60 PROF PAULO ROBERTO LEITE CALCULO DE PREVISÕES 250 200 150 100 50 15 13 11 9 7 5 3 0 1 CONSUMO ( UNID.) CONSUMO SEMANAL SEMANAS PROF PAULO ROBERTO LEITE EXEMPLO: CONSUMO EM UNIDADES TRIMESTRE ANO 1 ANO 2 ANO 3 ANO 4 1 45 70 100 100 2 335 370 585 725 3 520 590 830 1160 4 100 170 285 215 TOTAL 1000 1200 1800 2200 MÉDIA 250 300 450 550 PROF PAULO ROBERTO LEITE CALCULO DOS ÍNDICES DE SAZONALIDADE TRIMESTRE ANO 1 1 45/250=0,18 70/300=0,23 100/450=0,22 100/550=0,18 0,20 2 335/250=1,34 370/300=1,23 585/450=1,30 725/550=1,32 1,30 3 520/250=2,08 590/300=1,97 830/450=1,84 1160/550=2,1 2,00 4 100/250=0,40 170/300=0,57 285/450=0,63 215/550=0,39 0,50 ANO 2 ANO 3 ANO 4 MÉDIA PROF PAULO ROBERTO LEITE CÁLCULO DA PREVISÃO ACRESCIMO NA MÉDIA TRIMESTRAL = 550 - 250 = 300 / 4 = 75 UNID/ANO MÉDIA ANUAL PREVISTA PARA O 5º ANO = 550 + 75 = 625 UNID. TRIMESTRE PREVISÃO 1 625 X 0,20 =125 2 625 X 1,30 = 813 3 625 X 2,00 = 1250 4 625 X 0,50 = 313 PROF PAULO ROBERTO LEITE ERRO DAS PREVISÕES MEDIDA ABSOLUTA DIFERENÇA ENTRE DEMANDA REAL E A PREVISTA DESVIO ABSOLUTO MÉDIO ( DAM) SOMA DOS DESVIOS / NÚMERO DE OBSERVAÇÕES PROF PAULO ROBERTO LEITE RESUMO DO CAPÍTULO TIPOS E FUNÇÕES DOS ESTOQUES TIPO E RESSUPRIMENTO DOS ITENS TER OU NÃO TER ESTOQUES FUNÇÃO DAS PREVISÕES INCERTEZA DE DEMANDAS HORIZONTE/AGREGAÇÃO TIPOS / MÉTODOS DE ESTIMATIVAS AJUSTE DO MODELO PROF PAULO ROBERTO LEITE PONTOS CHAVES A busca da minimização dos estoques O Brasil e os estoques A precisão da previsão deve ser função da importância do item Entender o nível de incerteza da demanda. O tipo e método adotado determina a precisão das previsões. Precisão de previsões deve ser uma busca constante. PROF PAULO ROBERTO LEITE