LUIZ ALBERTO BARBERINI


Eng. Mecânico – Mauá

Extensão Universitária em Transportes – Mauá

Pós Graduação Logística – FGV

Certified Quality Engineer – American Society for Quality Control

MBA – Mauá

BSCM – APICS

GREEN BELT

Experiência nas empresas Ford , Rhodia, Souza Cruz, Laboratórios Pfizer, Embalagens
Diadema, Nycomed Pharma

Coordenador do Grupo de Transportes Perigosos ABIQUIM

Seminários diversos em Transportes e Gestão de Demanda
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
DEMAND FORECASTING
PREVISÃO DA DEMANDA

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
“Procurar petróleo perfurando perfurando a
terra? Quer dizer procurar petróleo em baixo
da terra? Voce é louco!” Colegas do Edwin
L. Drake tentando vender uma idéia nova in
1859.
“A caixa de música sem fio (rádio) não tem
nenhum valor comercial. Não há mercado
para mensagens enviadas para ninguém
especificamente.” Sócios do David Sarnoff,
pioneiro em rádio, 1920s.
“Esse tal do telefone é cheio de defeitos e
não pode ser considerado seriamente como
meio de comunicação. Ele não tem nenhum
valor intrínseco para nos.” Western Union telégrafo, 1876.
“Ninguem vai querer escutar atores
falando.” H.M. Warner, Warner Brothers, 1927.
“Máquinas voadoras mais pesadas que o ar
são impossíveis.” Lord Kelvin, presidente,
Royal Society de Ciências, 1895.
“Essa bomba não vai se detonar e sou
perito em bombas.” Almirante William Leahy,
Projeto da bomba atômica, EUA em 1940.
“É absolutamente impossível o ser humano
alcançar a lua até mesmo considerando
todas as possibilidades futuras da ciência.”
Dr. Lee De Forest, pai de televisão. 1940
“Avioes são brinquedos excelentes sem
absolutamente nenhum valor militar.”
Marechal Ferdinand Foch, Professor de
Estratégias
de Guerra, Ecole
Superieure
Curso de Especialização
em Engenharia
dede
Negócios
Guerre. 1910.
Gestão de Demanda

“Acho que o mercado mundial para
computadores deve estar em 5 máquinas no
máximo.” Thomas Watson, diretor-chefe da
IBM, 1943
“Computadores no futuro podem pesar
apenas 1,5 toneladas.”
Revista Popular
Mechanics, 1949.
“Já viajei muito nesse país e conversei
com os melhores especialistas da área e sei
agora que o processamento de dados é
apenas moda superficial e não vai demorar
nem um ano para sumir completamente.”
Chefe – Editora Prentice Hall, 1957
“Não existe a mínima justificativa para
alguém querer um computador em casa.”
Ken Olson, Presidente, Digital Equipment
Corp., 1977
“Depois de jogar no Milan, Inter, Barcelona,
Real Madrid – Voces acham mesmo que esse
cara vem prá cá??? Nunca !!”
Meu cunhado Luiz, novembro 2008
“Nos não gostamos do som deles e,
também, música de guitarra está caindo em
popularidade.” Decca Recording Co.
rejeitando
Beatles, 1962.
Curso deos
Especialização
em Engenharia de Negócios

Gestão de Demanda

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
…é, não é fácil prever…

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Objetivos


Entender os fatores que influenciam a demanda

Reconhecer os tipos básicos de Demanda

Descrever os princípios básicos de Previsão (Forecasting)

Entender os princípios de coleta de dados

Comparar técnicas básicas de Previsão (Forecasting)

Entender os conceitos de sazonalidade

Entender os motivos e tipos de erros de Previsão (Forecast)
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Product
Supply
Procurement
SSL
Supplier
PSL
Scheduling / MRPII
Manufact.
SAV
Distribution
Warehouse
NyBR
Planning / MPS
SRC
POC
Sales
S&OP
ISL
S&OP
Sales Forecast
3PL
SC
DCO
SFA
Marketing
Wholes
aler
Wholes
aler DC
Promotion
CSL
Supports &
Suggests
improvements
Manage &
Execute
PRO
Doctor
Demand
Planning
Customer /
Client
SRC-CD
Point of
Sale
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
POS-SL
Capture Data
and have it changed
into info
Introdução
O FORECAST - ou PREVISÃO - é o prelúdio do planejamento.
DEMANDA É A
É necessário para termos um horizonte NECESSIDADE
do que fazer e DO
quando.
ITEM. A VENDA PODE
Algumas empresas, como MTO , precisam ter idéia de que
SER ABAIXO DA
estoques devem ser mantidos, assim como
dos recursos a
DEMANDA REAL !!!
serem alocados.
O processo no qual a PREVISÃO ou FORECAST está inserido é
o PLANEJAMENTO ou GESTÃO DE DEMANDA – em inglês ,
DEMAND MANAGEMENT ou DEMAND PLANNING.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Fatores que Influenciam a Demanda

CONDIÇÕES ECONOMICAS E DO BUSINESS

FATORES COMPETITIVOS

TENDENCIAS DE MERCADO

PLANOS DA EMPRESA

 POSICIONAMENTO GLOBAL

 ___________________________
ENTENDER O QUE INFLUENCIA A COMPRA PARA ENTENDER A DEMANDA

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Porque da Gestão de Demanda
O principal propósito de uma organização é atender ao cliente.
Gestão da Demanda
MARKETING
Foco em Atender
necessidades
OPERAÇÕES
Prover os Recursos
Coordena estes interesses

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Gestão da Demanda


Habilidade para prever a
demanda

Canal de comunicação com o
mercado

Poder de influência sobre a
demanda

Habilidade de prometer prazos

Habilidade de priorização e
alocação
Previsão de
Demanda
Influência
sobre o
Mercado
Promessa
de Prazos
Gestão de
Demanda
Comunicação
com o
Mercado
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Priorização
e Alocação
… responde às Questões Logísticas Básicas…
o que produzir e comprar
quanto produzir e comprar
quando produzir e comprar
com que recursos produzir

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Evolução dos computadores
… usando ferramentas aprimoradas…
´60
´70
´80
´90

Bill of materials
automatizada
BOM
MRP - Material
Requirements Planning
MRPII - Manufacturing
Resource Planning
ERP - Enterprise
Resource Planning
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
MRP
BOM
MRPII
MRP
BOM
ERP
MRPII
MRP
BOM
Demand Forecast = Previsão de Demanda
Vendas
ciclicidade projetada
no futuro
ciclicidade no passado
tendência projetada
no futuro
passado
Passado

Hoje
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Futuro
Demand Forecast = Previsão de Demanda
Vendas
vendas reais
tendência
sazonalidade

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Incerteza de Previsão
As incertezas das previsões
aumentam com o horizonte
previsão
tempo

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Variação
“Acho que todas estouraram ao mesmo tempo”

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Variablidade pequena = 6 
VENDA
PREVISÃO GP
PREVISÃO ESTAT

 = 184.442
 = 160.222
 = 110.269
D
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
 = 184.442
 = 160.222
 = 110.269
Ciclo Virtuoso X Vicioso
Erro / Acerto na Previsão
de Vendas
Afeta...
Falta de maior conhecimento do mercado / produto, com risco de
repetição de erros no futuro.
Planejamento
de
Planejamento de
Demanda
Demanda
Reprogramação da produção – redução da produtividade
Planejamento alinhado com
as áreas envolvidas
Forte comunicação e integração
Planejamento
da produção
Alta produtividade
Custo de pedido e despesas desnecessárias
Menor poder de barganha
Compra
de MPde
Levantamento
Obsolescência
Dados
Alto nível de serviço
Otimização da programação
Alto custo de oportunidade
de S&OP
de pedidos / Savings
Estoque adequado, sem perdas e de acordo com a
demanda do mercado
Maior margem de contribuição,
despesas reduzidas

Baixa margem de
contribuição no
produto afeta lucro
Reunião
Preliminar
Estoques
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Reunião Executiva
Vendas
de S&OP
Baixo nível de
serviço
Por que NÃO Prever Demanda?
PODER - segredos significam poder, e poder garante a segurança de quem o
detém
COMPETIÇÃO - modelo mais aberto, empresa sofre uma queda de moral
MIOPIA - grande lucro no curto prazo como resultado de inovações formidáveis
dos gênios da mercadologia
POLÍTICA - frente a qualquer idéia nova, não fazer nada e ficar inerte são
sempre as primeiras decisões tomadas pelos grupos
estabelecidos.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Planejamento
Planejar as necessidades futuras de capacidade produtiva
Planejar os materiais comprados
Planejar os níveis adequados de estoques
Programar atividades de produção
Ser capaz de saber e de informar a respeito da situação
dos recursos e das ordens
Ser capaz de prometer os menores prazos possíveis ao cliente e
cumprí-los
Ser capaz de reagir eficazmente

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Hierarquia do Planejamento
Longo
prazo
Médio
prazo
Curto
prazo
Curtíssimo
prazo
mês 1
mês 2
mês 3
mês 12
Famílias
sem 1
sem 2
sem 3
sem 4
sem 5
sem 6
sem 12
Produtos
sem 1
sem 2
sem 3
sem 4
Componentes
seg
ter
qua
qui
sex
desagregação

sem 11
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
sab
Operações
Demanda X Venda
DEMANDA É A
NECESSIDADE DO
ITEM. A VENDA PODE
SER ABAIXO DA
DEMANDA REAL !!!
Fornecedor de
Matéria Prima
Fabricante de
Componentes
Montadora de
Equipamentos
Varejo
Atacado
Consumidores
LEMBRANDO QUE ESTOQUES SÃO OS REGULADORES DESTE CICLO

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Exemplo do Mercado Farma
Sell-In
Sell-out
Venda
Demanda
Em um processo ainda MAKE TO STOCK, permanece a dificuldade de alinhar
VENDA E DEMANDA

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Características da Demanda
A demanda é avaliada em 3 níveis :


Quanto ao seu Padrão

Se é Estável ou Dinâmica

Se é Demanda Dependente ou Independente
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Padrões de Demanda
O comportamento da Demanda tem :
 Tendência
 Sazonalidade

 Variação
Aleatória
 Variação
Cíclica
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Padrão - Tendência
Sugestão de “para onde vai”a demanda.
Pode ser Crescente, Decrescente ou Flat
Venda
6
5
4
3
2
1
0
jan

fev
mar
abr
mai
jun
jul
ago
set
out
nov
dez
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
A demanda flat ou
estável varia dentro
de
um
certo
comportamento
previsivel
Padrão - Sazonalidade
É a variação de demanda baseada em um período de tempo.
Não necessariamente anual, mas com intervalos regulares.
6
5
4
3
2
1
0
jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez jan fev mar abr

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Padrão - Variação Aleatória
Muitos fatores afetam a demanda durante períodos especificos e
ocorrem numa base aleatória (randômica).
O padrão pode ser estimado e, em alguns casos, decifrado.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
ju
l
ai
m
ar
m
ja
n
no
v
se
t
ju
l
ai
m
ar
m
ja
n
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Padrão - Cíclica
Ciclos de longa e curta duração também influenciam na demanda.
O histórico de crescimento e recessão é um exemplo disso.
Aplica-se, por exemplo, a uma curva de queda de moda.
7
6
5
4
3
2

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
jul
jun
mai
abr
mar
fev
jan
dez
nov
out
set
ago
jul
jun
mai
abr
mar
jan
0
fev
1
Estática X Dinâmica
9
8
Demanda Estática mantém
um padrão no tempo.
7
6
5
A demanda Dinâmica tende a
ser errática
4
3
2
1
0
jan fev mar abr mai jun

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
jul ago set out nov dez jan
fev mar
Demanda Dependente X Independente
Itens de demanda independente são geridos pelo seu
comportamento de mercado.
Itens de demanda dependente são aqueles atrelados à itens de
demanda independente.
Farol
Pneu (??)

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Parachoque
Princípios de Forecast
 Raramente
 Devem
são 100% certos ao longo do tempo
incluir uma estimativa de erro
O tamanho do erro
 São mais acurados para familias e linhas de
produtosvaique
parano
projetado
ajudar
SKUs
processo de
planejamento – gera o
 São mais acurados em horizontes próximosestoque
de tempo
de segurança
conforme nível de
serviço desejado

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Coleta e Preparação de Dados
Previsões são normalmente baseadas em dados históricos. Assim, uma
previsão é tão boa quanto a base de dados na qual é feita. Para isso, três
princípios são importantes:

Coletar dados na mesma base usada para demanda
– Salsicha em unidades ou metros?

Coletar circunstâncias relativas aos dados
– Aumento de consumo de Digestivo nas festas de São João

Coletar demandas separadamente por grupos de eventos
– Diferentes grupos possuem diferentes demandas
A demanda muda, pois os fatores mudam !!!!

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnicas de Forecast
METODOS DE
PREVISÃO
QUANTITATIVOS
PROJEÇÃO
QUALITATIVOS
CORRELAÇÃO
METODOS
DELPHI
MÉDIAS MÓVEIS
DECOMPOSIÇÃO
AMORTECIMENTO
BOX JENKINS
PROJEÇÃO
TENDENCIAS

REGRESSÃO
PROJEÇÃO
TENDENCIAS
SIMPLES
PESQUISA DE MERCADO
REGRESSÃO
MÚLTIPLA
SIMULAÇÃO DE
CENÁRIOS
METODOS
ECONOMETRICOS
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnicas de Forecast
 Qualitativas
 Quantitativas


Extrínsecas

Intrínsecas
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnicas de Forecast
 Qualitativas
Intuitivas. Baseadas em opinião informal, tendendo a ser
subjetivas. Usadas principalmente em novos produtos
 Quantitativas
Técnicas matemáticas baseadas em dados históricos , assumem
que o que ocorreu no passado se repetira no futuro. Mais usada
em planejamento de produção, por exemplo, e os dados estão
acessíveis nos registros da empresa.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnicas de Forecast
 Extrínsecas
Baseadas no princípio de causa e efeito, chamadas também de
técnicas casuísticas. Por exemplo, construções impactarão no
aumento de venda de telhas. Usam indicadores externos para os
quais os dados estão disponíveis. Quando uma demanda para
um grupo está relacionada a um indicador, este indicador pode
ser usado para previsão.
 Intrínsecas
Baseada em fatores internos ex. Vendas históricas

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Métodos Qualitativos
• Consenso do comitê executivo: executivos com capacidade de
discernimento, de vários departamentos da organização, formam um comitê
que tem a responsabilidade de desenvolver uma previsão de vendas.
• Método Delphi: usado para se obter o consenso dentro do comitê, podendo
ser obtida uma previsão com a qual a maioria dos participantes concordou,
apesar de ter ocorrido uma discordância inicial.
• Pesquisa de equipe de vendas: estimativas de vendas regionais futuras são
obtidas e combinadas para formar uma estimativa de vendas única para todas
as regiões, que deve então ser transformada pelos executivos em uma
previsão de vendas para assegurar estimativas realísticas.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Métodos Qualitativos
• Pesquisa de clientes: clientes individuais são pesquisados para determinar
quais quantidades dos produtos da empresa eles pretendem comprar em cada
período de tempo futuro.
• Analogia histórica: o conhecimento das vendas de um produto durante várias
etapas de seu ciclo de vida é aplicado às estimativas de vendas de um
produto similar. Pode ser especialmente útil na previsão de vendas de novos
produtos.
• Pesquisa de mercado: questionários por correspondência,
entrevistas telefônicas ou de campo formam base para testar
hipóteses sobre mercados reais.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Algumas Técnicas Importantes
 Média
Móvel
 Amortecimento
Exponencial Simples
 Decomposição
Clássica
 Projeção
 Box
 Holt

por Taxas de Crescimento
Jenkins (Exponencial Dupla)
Winter (Exponencial Multipla)
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnica Média Móvel
Usada para filtrar variações aleatórias;
Longos períodos atenuam variações aleatórias;
Se existe uma tendência, fica difícil detecta-la;
Cálculos manuais podem ser complexos com relação a longos
períodos

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnica Média Móvel
A previsão de demanda é baseada nos meses anteriores:
janeiro
63
(63 + 91 + 83)
----------------------
fevereiro
91
março
83
fevereiro
91
3
Abril = _____
(91 + 83 + ___ )
----------------------

março
83
abril
___
=
=
3
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Maio = _____
Técnica Média Móvel
A previsão de demanda é baseada nos meses anteriores:
janeiro
63
(63 + 91 + 83)
----------------------
fevereiro
91
março
83
fevereiro
91
3
79
Abril = _____
79 )
(91 + 83 + ___
----------------------

março
83
abril
79
= 79
=
3
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
84
Maio = _____
Exemplo
-
Plotar a demanda
-
Forecast para meses 4, 5 e 6
-
Melhor Forecast para mês 7
110
105

MÊS
DEMANDA
1
2
3
4
5
6
102
91
95
105
94
101
TOTAL
TRES
MESES
FORECAST
PROXIMO
MÊS
100
95
90
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
1
2
3
4
5
6
7
Exemplo
-
Plotar a demanda
-
Forecast para meses 4, 5 e 6
-
Melhor Forecast para mês 7
110
105

MÊS
DEMANDA
1
2
3
4
5
6
102
91
95
105
94
101
TOTAL
TRES
MESES
FORECAST
PROXIMO
MÊS
100
95
288
291
294
300
96
97
98
100
90
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
1
2
3
4
5
6
7
Técnica Amortecimento Exponencial
Técnica que reduz a quantidade de dados necessários e faz com
que o cálculo de médias móveis seja mais simples,
especialmente em cálculos automáticos.
 Método
rotineiro para atualizar forecast
bem para demanda estática – não indicada para baixa
ou intermitente
 Funciona
 Satisfatório
 Detecta

para forecast de curto período
tendências, mas pode causar defasagem
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnica Amortecimento Exponencial

Vantagens
– Relativamente fácil de calcular e implementar
– Observações passadas recebem pesos decrescentes com a
idade. Maior peso para os dados mais recentes.

Desvantagens
– Sensível a dados extremos (outliers), especialmente com valores
de a elevados (a ~ 1).
– O AES é indicado a séries com média estável
– Séries com tendência e/ou sazonalidade: Usar método modificado

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnica Amortecimento Exponencial
FC1 = a D0 + ( 1 - a ) X FC0
FC2 = a D1 + ( 1 - a ) X FC1
a = Pesos complementares de forma a ter uma reação mais ou
menos rápida à previsão.
Entre 0 e 1 , algoritmo genérico, empírico.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento exponencial (a = 0.3)
Trimestre
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

Vendas de veiculos (unidades)
Alfa:
0,3
Vendas AM(a =0.3) Previsão
1271
1271
1271
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Erro
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento exponencial (a = 0.3)
Trimestre
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

Vendas de veiculos (unidades)
Alfa:
0,3
Vendas AM(a =0.3) Previsão
1271
1271
1295
1278
1271
1278
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Erro
24
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento exponencial (a = 0.3)
Trimestre
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

Vendas de veiculos (unidades)
Alfa:
0,3
Vendas AM(a =0.3) Previsão
1271
1271
1295
1278
1271
1313
1289
1278
1289
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Erro
24
35
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento exponencial (a = 0.3)
Trimestre
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

Vendas de veiculos (unidades)
Alfa:
0,3
Vendas AM(a =0.3) Previsão
1271
1271
1295
1278
1271
1313
1289
1278
1150
1247
1289
1247
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Erro
24
35
-139
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento exponencial (a = 0.3)
Trimestre
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

Vendas de veiculos (unidades)
Alfa:
0,3
Vendas AM(a =0.3) Previsão
1271
1271
1295
1278
1271
1313
1289
1278
1150
1247
1289
1289
1260
1247
1245
1255
1260
1270
1260
1255
1103
1213
1260
1273
1231
1213
1031
1171
1231
1143
1162
1171
1101
1144
1162
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Erro
24
35
-139
42
-15
15
-157
60
-200
-28
-61
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento Exponencial Simples (alfa=0.30)
1400
Vendas
1300
1200
Vendas
1100
Previsão
1000
900
800
0
5
10
15
20
Período

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
25
30
35
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento Exponencial Simples (alfa=0.10)
1400
Vendas
1300
1200
Vendas
1100
Previsão
1000
900
800
0
5
10
15
20
Período

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
25
30
35
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento Exponencial Simples (alfa=0.80)
1400
Vendas
1300
1200
Vendas
1100
Previsão
1000
900
800
0
5
10
15
20
Período

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
25
30
35
Técnica Amortecimento Exponencial
Amortecimento Exponencial (a = 1)
• Caso especial, onde a previsão = último valor
observado
• Processo sem memória
• Situação comum no mundo real: mercados
eficientes
• Previsão de ativos de Risco: Ações, Commodities,
US$, ...

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Relação Média Móvel X Amortecimento


Relação de equivalência (mesma idade média):
a = 2 / (n + 1)

Maior n, menor alfa!

Para n=1 (menor valor), alfa =1 (maior valor)

Para n=3 , alfa = 0.50

Para n=7 , alfa = 0.25

Para alfa = 0.10 , n= 19
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Decomposição Clássica

A decomposição clássica consiste em separar a demanda histórica em dois ou
mais padrões, quase sempre com uma tendência “embutida”

Cada classe é estudada separadamente , e depois reagrupada em modelos; na
Tendência
prática o modelo considera apenas a tendência
e a variação sazonal.
T = aX + b


Sazonalidade
Variação Aleatória
O valor T da tendência pode ser determinado
usando análise de regressão linear.
Assim, o valor de pela equação da reta de regressão,
onde
Variação Cíclica

a e b foram determinados anteriormente

X são os períodos de tempo
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Sazonalidade
Previsões são feitas para demandas médias. A sazonalidade é a
variação da demanda baseado em dados temporais. Se a
sazonalidade existe, pode ser calculada.
Um índice sazonal mede a variação da demanda de um item no
tempo
Venda Média no Período
Indice sazonal = -----------------------------------------------------
Venda média em todos os períodos

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Indice Sazonal - Exemplo

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Demanda Sazonalizada
Demanda Sanonalizada é a Demanda média linear para o
período estudado.
A equação para achar o índice sazonal é a mesma para trabalhar
a Demanda Sazonal.
Relaciona Demanda com Indice
Demanda Sazonal = Indice Sazonal X Demand linear

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Exemplo
Quarter
Ano
1
2
3
Media

1
122
130
132
128
2
108
100
98
102
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
3
81
73
71
75
4 total
90
96
99
95
401
399
400
400
Entendendo o Forecast Tracking
Concorrenci
Economia
a
Oportunidades
As previsões são, por definição, erradasMercado
!!!!
Transito
Pessoas
Crise
Corinthians
Se determinarmos quanto nossas previsões são corretas,
podemos melhorar o modelo utilizado.
Para tanto, é importante Acompanhar o Forecast
O Forecast Traking é o processo de comparar a demanda real
com o forecast realizado.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Forecast Error
Forecast Error (Erro da previsão) é a diferença entre a demanda
atual e a demanda prevista.
Pode ser por variação de tendência ou aleatório.

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Forecast Error – Bias ou Tendências
É o comportamento apresentado pelo forecast quando os erros
são concentrados em uma tendência, positiva ou não. Possível
influência intrínseca ao processo.
Forecast
mês
Mensal
Real
Acum.
Forecast
Mensal
800
Acum.
Real
700
ERROS SEMPRE
PARA VALOR
ACIMA DO REAL
600
1
100
100
110
110
500
2
100
200
125
235
400
3
100
300
120
355
4
100
400
125
480
5
100
500
130
610
6
100
600
110
720
300
200
100
Total

600
0
720
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
1
2
3
Acum. Forecast
4
5
Acum. Real
6
Forecast Error – Variação Aleatória
Aleatória : ocorre quando a demanda real acumulada é diferente
do forecast acumulado, mas sem um padrão definido que
permita análise (influência extrínseca).
110
Mês
Forecast
Real
1
2
3
4
5
6
Total
100
100
100
100
100
100
600
105
94
98
104
103
96
600
Variacao
(erro)
5
-6
-2
4
3
-4
105
100
95
90
85
1

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
2
3
4
5
6
Desvio Médio Absoluto (MAD)
Podemos ter demandas com variação total nula, mas variando
mês a mês. Uma forma de avaliar este erro é calculando a média
em valor absoluto.
Mês

Forecast
Atual
Variação
(erro)
Erro
absoluto
1
100
105
5
5
2
100
94
-6
6
3
100
98
-2
2
4
100
104
4
4
5
100
103
3
3
6
100
96
-4
4
Total
600
600
0
24
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
MAD =
Soma dos desvios absolutos
Numero de Observações
Desvio Médio Absoluto (MAD)
Podemos ter demandas com variação total nula, mas variando
mês a mês. Uma forma de avaliar este erro é calculando a média
em valor absoluto.
Mês

Forecast
Atual
Variação
(erro)
Erro
absoluto
1
100
105
5
5
2
100
94
-6
6
3
100
98
-2
2
4
100
104
4
4
5
100
103
3
3
6
100
96
-4
4
Total
600
600
0
24
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
MAD =
Soma dos desvios absolutos
Numero de Observações
MAD =
24
6
=4
Mean Average Porcentage Error - MAPE
Quando temos várias famílias para projeção, é importante
avaliarmos o erro médio, ponderando-se o impacto em cada
família.
Calculo do Forecast Accuracy:
 (Forecast [units] x MAPE)
Forecast Accuracy = 100 - ——————————————
Forecast [units]

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Gestão de Demanda
Mean Average Porcentage Error - MAPE
Forecasted
Quantity
A
B
C
Total
200.000
100.000
10.000
310.000
MAPE
Sales
1%
4%
50%
MAPE Total
Quantity
Forecast/Sales
198.000
96.000
15.000
309.000
99,68%
(200.000 x 1% + 100.000 x 4% + 10.000 x 50%)
Forecast Accuracy = 100 -
= 96,45 %
310.000

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Gestão de Demanda
Distribuição Normal
Importante:
Média (Forecast) e
Dispersão
4%
-3

15%
-2
30%
-1
30%
0
D
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Gestão de Demanda
15%
1
4%
2
3
Revisão de conceitos
1. Qual dos itens abaixo é uma característica da demanda?
a. Variação Absoluta Média
b. Variação Sazonal
c. variação Média
d. Desvio Padrão

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Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
2. O produto A é feito dos componentes B e C. O componente B é feito com as partes D e E.
Qual destes itens deve ter sua demanda projetada?
a. Somente o item A
b. A, B e C
c. D e E
d. B, C, D, e E

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Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
3. Qual das seguintes observações é a melhor sobre princípios de Forecasting?
a. Previsões são melhores para indivíduos que para grupos de itens
b. Previsões são mais precisas para longos períodos de tempo
c. Toda previsão deve conter uma estimativa de erro
d. Previsões são normalmente acuradas

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Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
4. Qual importante hipótese é considerada sobre métodos de previsão estatísticos
(quantitativos)?
a. O passado é um indicador válido de futuro
b. Tendência de demanda é linear
c. Variações Sazonais são pequenas
d. Variações aleatórias são pequenas

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Revisão de conceitos
5. Qual técnica de previsão considera como importante a demanda em alguns períodos de
tempo passados?
a. Média de tendência no tempo
b. Média móvel
c. Amortecimento da demanda
d. Analises Qualitativas

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Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
6. Porque é importante monitorar a previsão ou forecast?
a. Para comparar as vendas atuais com o forecast feito
b. Para melhorar nossas técnicas de previsão
c. Para atualizar dados atuais de vendas
d. Para satisfazer os dados que marketing precisa ter

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Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
7. Qual dos seguintes itens é o mais correto?
a. As flutuações de demanda que dependem da época do ano, semana ou dia são
chamadas de tendências
b. O índice sazonal é uma estimativa de quanto a demanda durante uma certa época estará
acima ou abaixo da demanda média
c. Sazonalidade sempre ocorre no verão, Outono, Inverno ou Primavera
d. Variações aleatórias são constantes de período a período

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Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
8. Qual dos itens abaixo causa erro no forecast?
a. Variações aleatórias da demanda média
b. Erros em monitorar a previsão ou o forecast
c. Diferenças em lead times de produção
d. Diferenças entre Venda e Demanda

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Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
9. Qual das seguintes é mais correta?
a. Itens de demanda independente deve ser previsionados
b. Uma previsão de vendas para o próximo ano não será tão precisa quanto uma previsão
para um ano a partir de agora
c. Previsões para famílias e grupos de produtos devem ser construídas a partir de
previsões de itens individuais
d. Previsões são quase sempre precisas

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Revisão de conceitos
10. Qual dos abaixo é o mais correto?
a. Se desejamos prever a demanda, vendas passadas devem ser usadas na previsão
b. Previsões em R$ para vendas totais devem ser usadas em Produção
c. Previsões devem ser feitas para SKUs em um grupo de produtos
d. Circunstancias relativas a dados de demanda devem ser registradas

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Gestão de Demanda
PROCESSO DE GESTÃO DA DEMANDA
S&OP

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Demand Planning
Não é...
É...

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Demand Planning
Buscando...
 atingir
o nível de serviço esperado pelo negócio,
 adequar
 reduzir
os inventários,
os lead-times operacionais,
 otimizar
o fluxo de caixa,
 garantir
a integridade da interface dos processos de Demand
Planning e S&OP.

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Gestão de Demanda
Processo de Previsão de Demanda
Dados de
variáveis que
expliquem as
vendas
Informações que
expliquem
comportamento
atípico
Dados
históricos de
vendas
Tratamento
Tratamentoestatístico
estatístico
dos
dosdados
dadosde
devendas
vendase
e
outras
outrasvariáveis
variáveis
Informações da
conjuntura
econômica
Informações de
clientes
Decisões da área
comercial
Informações de
concorrentes
Outras informações
do mercado
Outras informações
do mercado
Reunião de Previsão
Comprometimento das áreas
envolvidas
Tratamento
Tratamentodas
das
informações
informaçõesdisponíveis
disponíveis
Previsão
Previsão de
de vendas
vendas

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Demand Planning - Processo

-
Coleta de dados estatísticos
-
Preparação e estudo pelo Demand Manager
-
Suporte a Mkt / Business – análise do histórico
-
Gerenciamento de alterações na previsão
-
Cálculo dos indicadores de desempenho
-
S&OP Meeting – só o que interessa e com quem decide!
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Demand Planning - KPI
SFA
100%
81%
84%
73%
80%
64%
81%
81%
60%
79%
82% 80%
78%
75%
69%
63%
79%
71%
69%
77%
64%
65%
60%
40%
20%

Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Fev
Jan/09
Dez
Nov
Out
Sep
Aug
Jul
Jun
May
Abr
Mar
Feb
Jan/08
Dec
Nov
Oct
Sept
Aug
Jul
0%
Demand Planning - DICAS !!!!
1- Ter um único conjunto de números.
2- Ferramentas estatísticas
3- Planilhas hierarquizadas por apresentação, famílias, gerências de produto,
gerências de MKT e divisões de Negócio.
4- O time de Marketing é responsável pela geração e aprovação final dos volumes de
vendas
5- Variações passadas e futuras serão analisadas quando apresentarem variações
superiores a 20% e os produtos estratégicos serão analisados mensalmente.
6- Processo de Planejamento de Demanda e S&OP tem periodicidade mensal, sendo
os meses M e M+1 firmes.

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Gestão de Demanda
Demand Planning - DICAS !!!!
. Defina processo, papéis e responsabilidades
. Crie ferramente
. Tenha base histórica
. Busque Comprometimento
. Tenha assertividade

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Gestão de Demanda
Demand Planning - Finalizando
• Previsões nunca são 100% corretas. Elas irão variar, é natural e
esperado!! 80% - 120% já é um target desafiador!
• Previsões são mais acuradas para um futuro próximo do que
um futuro distante
• Previsões devem sempre considerar uma estimativa de erros
• O sucesso deste processo depende do comprometimento e
envolvimento de TODOS!

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Gestão de Demanda
OBRIGADO
Luiz Alberto Barberini
[email protected]

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Gestão de Demanda
BACK UP
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Processo S&OP – Outputs
STOCKS – DAYS IN INVENTORY
60.000
124
105
50.000
120
111
105
114
102
98
111
103
99
105
93
88
100
98
93
40.000
80
30.000
60
20.000
40
10.000
20
-
jan/07
fev/07
mar/07
Estoque Total - IFRS
abr/07
mai/07
jun/07
Estoque RX
jul/07
ago/07
set/07
Estoque OTC
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
out/07
nov/07
Estoque IDL
dez/07
jan/08
fev/08
mar/08
Giro dos estoques ytd - Total
Supply Chain – Brazil
SL and SFA evolution from 2004 to 2008
Service Level x Sales Forecast Accuracy
100%
80%
60%
SL (+5 overall)
SFA (1 month frozen)
Trend
Hosp./ Large Nets (+-0/0)
SFA (3 months frozen)
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Dist. (+-5/5)
Trend
Feb
Dec/07
Oct
Aug
Jun
Abr
Fev
Dec/06
Oct
Aug
Jun
Apr
Feb
Dec/05
Oct
Aug
Jun
Apr
Feb
Dec/04
Oct
Aug
Jun
Apr
Feb
40%
Supply Chain – Brazil
Net Sales and Inventory evolution from 2004 to 2008
Net Sales x Inventory
R$ 510.000
R$ 51.000
R$ 475.000
R$ 47.500
R$ 440.000
R$ 44.000
R$ 405.000
R$ 40.500
R$ 370.000
R$ 37.000
R$ 335.000
R$ 33.500
R$ 300.000
R$ 30.000
2004
2005
2006
NS
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
2007
2008E
Inv
KPI – Sales Forecast Accuracy
100%
81%
84%
73%
80%
64%
64%
57%
64%
63%
60%
64%
52%
81%
81%
60%
60%
63%
69%
62%
73%
72%
78%
69%
65%
72%
72%
78%
75%
74%
82%
77%
72%
67%
58%
50%
79%
51%
61%
62%
56%
37%
37%
40%
37%
20%
Argentina
Brazil
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Mexico
Sep
Aug
Jul
Jun
May
Abr
Mar
Feb
Jan/08
Dec
Nov
Oct
Sept
Aug
Jul
0%
KPI – Customer Service Level
99%
100%
99%
99%
98%
98%
98%
97%
96%
100%
97%
98%
96%
95%
95%
93%
95%
92%
92%
90%
90%
89%
88%
85%
85%
82%
80%
78%
79%
75%
Jul
Aug
Sept
Brazil 2007
Oct
Nov
Dec
jan/08
Feb
Mar
Distribuitor - +5/-5 days tolerance
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Hospitals - 0/0 days tolerance
Product
Supply
Procurement
SSL
Supplier
PSL
Scheduling / MRPII
Manufact.
SAV
Distribution
Warehouse
NyBR
Planning / MPS
SRC
POC
Sales
S&OP
ISL
S&OP
Sales Forecast
3PL
SC
DCO
SFA
Marketing
Wholes
aler
Wholes
aler DC
Promotion
CSL
Supports &
Suggests
improvements
Manage &
Execute
PRO
Doctor
Demand
Planning
Customer /
Client
SRC-CD
Point of
Sale
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
POS-SL
Capture Data
and have it changed
into info
Previsão das vendas de sanduíche
Sanduíche
Quarteirão com queijo
Big Mac
Hamburguer
Cheeseburger
Filé de peixe
MacChicken
Previsão de vendas de sanduíche
Previsão de vendas para o mês passado
(feita há um ano e meio)
2500
5000
4500
3000
1200
1800
Total
Sanduíche
Quarteirão com queijo
Big Mac
Hamburguer
Cheeseburger
Filé de peixe
MacChicken
Total
18000
Vendas efetivas de sanduíche e erros percentuais de previsão
Vendas efetivas no
% erro de
mês passado
previsão
1930
22,8%
6324
26,5%
Média dos
4980
10,7%
erros das previsões
2730
9,0%
por sanduíche
1429
19,1%
21,6%
1050
41,7%
18443
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
2,5%
S&OP
Características Típicas
S&OP
MPS
Horizonte de planejamento
12 a 24 meses
2 a 5 meses
Período de replanejamento
1 a 2 meses
1 semana
Item planejado
famílias de produtos
produtos finais
Participantes do
planejamento
Superintendência, Diretorias
de Manufatura, Marketing,
Finanças e Engenharia
Gerências de Manufatura e
Marketing/Vendas
orçamento
agregado
vendas
plano de
S&OP
S&OP
agregado
produção
plano de
agregada
vendas
previsão de
estratégias
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Gestão de demanda e MPS formando um processo integrado
Sales and
Operations
Planning
(S&OP)
Processo
de MPS e
Gestão de
Demanda
Manufatura
Marketing/Vendas
Planejam
Agregado
Prod./Capac
Planejam.
Agregado
de Vendas
Orçamento
MPS/RCCP
Plano
Detalhado
de Vendas
Fluxo
de Caixa
Detalhado
MRP/CRP
Outras
Decisões
de Vendas
Outras
Decisões
Financeiras
PUR/SFC
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Finanças
Outros
Planos
Funcionais
Requisitos da boa previsão de vendas

conhecer os mercados, suas necessidades e comportamentos

conhecer os produtos e seus usos

saber analisar os 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 opiniões

articular diversos setores para a elaboração da previsão
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Controlando os erros das previsões
Fev
1200
1350
-150
150
250
125
Mar
1000
950
50
50
300
100
Abr
900
1000
-100
100
400
100
Maio
1100
1250
-150
150
550
110
Jun
1200
1300
-100
100
650
108
Jan
Fev
1 Previsão
1000
1200
2 Vendas
900
1350
3 Desvio
100
-150
4 Desvio acumulado
100
-50
5 Desvio absoluto
100
150
6 Desvio absoluto acumulado
100
250
7 Desvio absoluto médio
100
125
de Especialização
em Engenharia de1,0
Negócios
8Curso
Tracking
Signal (TS)
-0,4
Mar
1000
950
50
0
50
300
100
0,0
Abr
900
1000
-100
-100
100
400
100
-1,0
Maio
1100
1250
-150
-250
150
550
110
-2,3
Jun
1200
1300
-100
-350
100
650
108
-3,2
1
2
3
4
5
6
Previsão
Vendas
Desvio
Desvio absoluto
Desvio absoluto acumulado
Desvio absoluto médio
Gestão de Demanda
Jan
1000
900
100
100
100
100
Técnica Amortecimento Exponencial Duplo de Holt
NÍVEL: Mt = a * Rt + (1-a) * (Mt-1 + Tt-1)
TENDÊNCIA:
PREVISÃO:
Tt = b * (Mt - Mt-1) + (1-b) * Tt-1
Pt+n = Mt + n * Tt
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Séries com tendência e sazonalidade

Método de Holt-Winters:
Amortecimento Exponencial Triplo (Recomendado!)

Métodos alternativos:
Decomposição Clássica
Box e Jenkins
Redes Neurais, ...
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Índices Sazonais
•
Índice sazonal (Sk, k = 1,..,12): peso relativo do mês k em relação a um mês médio.
•
Sk = 1: mês neutro (médio)
•
Sk > 1: mês forte
•
Sk < 1: mês fraco
•
Atenção: Os índices mensais devem somar 12 !
•
Exemplos:
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Índices sazonais
Champanhe França
Índice mês
Mês
0.736
Jan
0.669
Fev
0.812
Mar
0.837
Abr
0.914
Mai
0.876
Jun
0.750
Jul
0.355
Ago
0.940
Set
1.209
Out
1.741
Nov
2.162
Dez
Soma
Média
12.000
1.000
Geração Eletricidade USA
Mês
Índice mês
Jan
1.050
Fev
0.936
Mar
0.961
Abr
0.891
Mai
0.950
Jun
1.043
Jul
1.149
Ago
1.137
Set
0.987
Out
0.942
Nov
0.932
Dez
1.022
Soma
Média
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
12.000
1.000
Diesel Brasil
Índice mês
Mês
0.898
Jan
0.886
Fev
0.963
Mar
0.967
Abr
0.994
Mai
1.011
Jun
1.014
Jul
1.070
Ago
1.076
Set
1.109
Out
1.061
Nov
0.952
Dez
Soma
Média
12.000
1.000
Amortecimento Exponencial Triplo

Método de Holt-Winter’s: Definido por três amortecimentos:
Nível, Tendência e Sazonalidade (índices sazonais).
•Valores
estimados ao
final do
processo
Mt = a * Rt / St-L + (1-a) * (Mt-1 + Tt-1)
Tt = b * (Mt - Mt-1) + (1-b) * Tt-1
St = g * Rt / Mt + (1-g) * St-L
PREVISÃO:
Pt+n = (Mt + n * Tt ) * St-L+n
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Amortecimento Exponencial Triplo
•Valores
estimados ao
final do
processo
Mt = 500
Tt = 20
St = (1.20; 0.90; 0.85; 1.05)
Pt+1 = (500 + 1*20)*1.20 = 624
PREVISÕES:
Pt+2 = (500 + 2*20)*0.90 = 486
Pt+3 = (500 + 3*20)*0.85 = 476
P = (500 + 4*20)*1.05 = 609
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
t+4
Gestão de Demanda
Exemplo
-
Plotar a demanda
-
Forecast para meses 4, 5 e 6
-
Melhor Forecast para mês 7
110
105
MÊS
DEMANDA
1
2
3
4
5
6
102
91
95
105
94
101
TOTAL
TRES
MESES
FORECAST
PROXIMO
MÊS
100
95
90
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
1
2
3
4
5
6
7
Fronteiras do Supply Chain e Industrial
Demand
Planning
S&OP
FG
Warehousing
MPS
IMPORTS
FG Distribution
MRP
Procurement
WAY
Industrial
Production
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
Antes jan/07
Supply Chain
Fronteiras do Supply Chain e Industrial
Demand
Planning
FG
Warehousing
Supply Chain
MPS
IMPORTS
Industrial
MRP
Procurement
Reporting to SC
WAY
Production
Curso de Especialização em Engenharia de Negócios
Gestão de Demanda
FG Distribution
Após jan/07
S&OP