Universidade Federal do Vale do São Francisco
Campus de Juazeiro
Colegiado de Engenharia de Produção
Previsão da demanda (parte 1)
Disciplina: Gestão de serviços
Professor: Marcel de Gois Pinto
Conteúdo
 Revisão demanda e capacidade
 Gerenciar capacidade e demanda
 Previsão da demanda
 Métodos quantitativos
 Métodos qualitativos
 Híbridos
 Sistema de previsão da demanda
Capacidade
 Segundo Moreira (1993) capacidade refere-se à quantidade
máxima de produtos e serviços que podem ser produzidos
numa unidade produtiva, num dado intervalo de tempo.
 Ex: toalhas/hora, clientes/dia, pares/min, cheques
compensados/hora
 Variáveis da função capacidade:
Volume
Tempo
Demanda
 Quantidade de clientes que chega no sistema para serem
tratados por período de tempo
 Em serviços, o mesmo atendimento pode levar diferente
intervalo de tempo para diferentes clientes
 Aumenta a complexidade do setor
 Existe uma aleatoriedade na chegada e no tempo de
atendimento
Gerenciar a capacidade em serviços
 Gerenciamento da capacidade de oferta
 Compartilhar a capacidade
 Aumentar a participação de clientes
 Treinar empregados multifuncionais
 Programar turnos de trabalho
 Utilizar empregados em meio turno
 Criar uma capacidade ajustável
Gerenciar a capacidade em serviços
 Gerenciamento da demanda
 Dividir a demanda
 Desenvolver serviços complementares
 Desenvolver sistema de reservas
 Oferecer incentivos de preços
 Promover demanda fora da alta estação
Mas qual será a demanda da empresa
no(s) próximo período?
Previsão da demanda
 Aplicações:
 Área financeira - planejamento da necessidade de recursos
 Recursos humanos - modificações no nível da força de trabalho
 Vendas - no agendamento de promoções)
 Operações - gestão de estoques (bens facilitadores) e no
desenvolvimento de planos agregados de produção
Previsão da demanda
 Métodos utilizados:
 Quantitativos (forecasting) - análise de séries temporais –
previsões são realizadas a partir do passado (dados históricos)
 Qualitativos - opinião de especialistas – previsões baseadas em
experiência.
 Combinação de ambos - modelos híbridos, ou validação de
quanti por critérios quali.
Qual o melhor tipo de método?
Sistema de Previsão da demanda
 Três condições sem a qual não... (Makridakis et al., 1998)
 Disponibilidade de informações históricas
 Possibilidade da transformação das informações históricas em
dados numéricos
 Suposição da repetição de padrões observados em dados
passados no tempo futuro.
E NO CASO DE IMPLANTAÇÃO DE
UMA EMPRESA DE SERVIÇOS?
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Custo vs. Precisão
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Período – unidade de tempo da
previsão
 Horizonte – períodos fututos
cobertos pela previsão
 Intervalo – freqüência das novas
previsões
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
 Dados estatísticos e dados subjetivos
Coleta de informações
 Montagem do banco de dados – série
temporal (serviços e demandas) e filtros
Pacote computacional
 Classificação ABC dos produtos
Análise preliminar
Classe A - Esta classe representa 80% do faturamento
e cerca de 20% dos serviços
A previsão de demanda é feita para cada produto
desta classe. Estratificações das séries temporais de
demanda podem também ser de interesse gerencial.
Escolha dos modelos
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
 Dados estatísticos e dados subjetivos
Coleta de informações
 Montagem do banco de dados – série
temporal (serviços e demandas) e filtros
Pacote computacional
 Classificação ABC dos produtos
Análise preliminar
Classe B - representa 15% do faturamento e cerca de
30% dos serviços. A previsão de demanda é feita
individualmente para cada produto, porém
estratificações nas séries não são, via de regra,
necessárias.
Escolha dos modelos
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
 Dados estatísticos e dados subjetivos
Coleta de informações
 Montagem do banco de dados – série
temporal (serviços e demandas) e filtros
Pacote computacional
 Classificação ABC dos produtos
Análise preliminar
Classe C - contempla 5% do faturamento e cerca de
50% dos produtos vendidos pela empresa.
Para os produtos nesta classe, o mais indicado é a
realização de uma previsão agregada de demanda.
Escolha dos modelos
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Definição dos níveis de agregação
 Permite a visualização de
características de comportamento
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Modelos de forecasting contemplados
no produto
 Forma de gerenciamento das
informações
 A apresentação gráfica e relatórios dos
resultados obtidos na análise
 Sistema operacional
 Fácil utilização e aprendizado
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Possibilidade de implementação de
novos modelos de forecasting
 Centenas de séries temporais podem
estar em estudo?
 Capacidade de processamento de
dados do pacote
 Precisão dos cálculos
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Dados históricos são agrupados e
representados graficamente
 Tratamento dos dados espúrios
Procedimento A. Quando o valor espúrio encontra-se
no final da série temporal e existem valores suficientes
para gerar um modelo de previsão, substitui-se o valor
espúrio pela previsão relativa ao período
correspondente ao dado excluído.
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Dados históricos são agrupados e
representados graficamente
 Tratamento dos dados espúrios
Procedimento B. Quando o valor espúrio encontra-se
no início da série temporal substituir o valor espúrio
por um valor médio das observações imediatamente
adjacentes a ele, e gerar um modelo de previsão. Uma
vez feita a previsão, o valor espúrio é substituído pela
previsão relativa ao período correspondente.
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Conhecer os aspectos que influenciam
a demanda a ser analisada (promoção,
e.g.)
 Características da série temporal
(sazonalidade, tendência, entre outros)
 Agregação temporal dos dados
(agregamentos dos dados – seleção do
modelo)
Sistema de Previsão da demanda
 Passos na elaboração do sistema
Definição do problema
Coleta de informações
Pacote computacional
Análise preliminar
Escolha dos modelos
 Intervalo de previsões – também
auxiliam na determinação do método a
ser utilizado
 Após implantado, o sistema deve ser
contínuamente alimentado
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Colegiado de Engenharia de Produção
Previsão da demanda (parte 1)
Disciplina: Gestão de serviços
Professor: Marcel de Gois Pinto