ApPrevDem-11-2

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DisciplinaPlanejamento e Controle da Produção1.508 materiais7.507 seguidores
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PREVISÃO DA DEMANDA
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Prever é fazer estimativas de eventos e condições futuras, com o propósito de fornecer elementos para planejar o futuro que se deseja.
 Previsão não é adivinhação, ou profecia, está sempre sujeita a erros.
A maioria das operações não pode esperar que seus clientes coloquem pedidos para começar a planejar a sua capacidade e recursos para produção
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Previsões de demanda são necessárias em todos os níveis de decisão: estratégico, tático e operacional.
Em cada nível e situação de decisão o tipo de previsão necessária varia.
Boas previsões auxiliam os planejadores a:
Nível estratégico: melhorar seleção de tecnologia, tipo de produção, capacidade e localização.
Nível tático: programar a utilização eficiente da capacidade instalada, fazer contratos de fornecimento (como em planejamento agregado).
Nível operacional: reduzir os prazos de entrega, evitar atrasos, reduzir estoques (como em MRP, controle de estoques com demanda independente e programação da produção).
Importância
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Decisão sobre o que prever implica em:
Identificar as fontes de demanda \u2013 Ex.:Clientes internos e externos; outras fábricas da mesma empresa; depósitos de filiais; necessidades de peças e serviços; promoções; estoque de distribuição e de consignação em poder de terceiros
Decidir o nível de agregação da previsão
Previsão Agregada - Previsão por famílias de materiais ou serviços
Previsão Desagregada - Previsão da demanda dos itens individuais
Decidir a unidade de medida da previsão
Medidas de output
Volume
Valor
Medidas de tempo de processamento
Horas de máquina
Horas do funcionário
Medidas de faturamento
Projetando um sistema de previsão
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Escolha da técnica de previsão
Há vários métodos de previsão e raramente são perfeitos
As precisões variam
Há determinados métodos de previsão que têm melhor desempenho sob certas circunstâncias
Métodos
Julgamentos - Usa a opinião de gerentes, especialistas, pesquisas de opinião e de mercado, e estimativas da área de vendas.
Causais - Usa dados históricos em variáveis independentes (vamos ver um pouco disso logo adiante).
Séries Temporais	- Usa dados históricos com uma abordagem estatística (vamos iniciar com estes métodos).
A escolha da técnica adequada depende do problema, do objetivo e implica em obter um equilíbrio entre precisão desejada e custo.
Compra do software
Tempo de desenvolvimento da previsão
Treinamento do pessoal
Projetando um sistema de previsão
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Previsão da demanda a longo prazo. Geralmente no nível estratégico:
Feita para períodos de tempo superiores a 2 anos
Feita de forma agregada
Medida em valores das vendas anuais ou outra 	unidade comum de medida (toneladas, kilowatts, 	etc.)
Visa auxiliar nas decisões de planejamento estratégico
Localização das instalações
Planejamento da capacidade
Escolha do processo
Geralmente se usa métodos de julgamento ou causais
A experiência gerencial sempre deve ser levada em consideração devido ao grande horizonte de tempo envolvido
Diferentes necessidades de previsão
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Previsão da demanda a médio prazo. Geralmente no nível tático:
Feita para períodos de tempo entre 3 meses e 2 anos.
Feita de forma agregada, com mais detalhes que a de longo prazo.
Medida em valores das vendas totais mensais ou anuais, ou em número de unidades de cada família de produtos ou serviços similares.
Visa auxiliar nas decisões de planejamento da produção.
Planejamento da capacidade.
Geralmente se usa métodos causais.
Diferentes necessidades de previsão
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Previsão da demanda a curto prazo. Geralmente:
Feita para períodos de tempo entre 0 e 3 meses.
Feita de forma desagregada, para cada produto ou 	serviço individual (alto grau de detalhamento).
Medida em volume de vendas horárias, diárias, 	semanais, quinzenais, mensais.
Visa auxiliar nas decisões de planejamento da produção.	Elaboração do MPS, controle de estoques, programação da 	produção.
Usa métodos de séries temporais para itens com dados históricos.
	É relativamente preciso e barato; adequado quando necessário 	gerar um grande número de previsões. Métodos causais 	são mais demorados e caros, apesar de poderem ser mais 	precisos.
Usa métodos de julgamento para itens sem dados históricos.
Diferentes necessidades de previsão
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Fatores externos - Incontroláveis 
Crescimento / Recessão econômica
Política 
Regulamentação governamental
P. ex.: A proibição de amianto em caixas d\u2019água
 Moda
Imagem do produto/serviço pelo consumidor
P. ex.: A conscientização de que fumar faz mal a saúde, diminui a demanda
Fatores que afetam a demanda
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Fatores internos - Controláveis. Tratam de decisões internas sobre:
Projeto do produto ou serviço
Preço
Propaganda
Promoções
Descontos
Embalagem do produto
Comissões ou incentivos para os vendedores
Etc.
Fatores que afetam a demanda
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Começaremos examinando métodos de séries temporais, os mais usados para previsões de curto e médio prazo, geralmente nos níveis operacional e tático.
Partem da premissa de que o passado reflete o futuro, i.e. que o processo gerador da demanda no futuro será o mesmo que gerou as demandas passadas.
Usam os dados passados para determinar o processo gerador (modelo) e, depois, usam o modelo para gerar previsões.
Os métodos não são \u201cbolas de cristal\u201d e, para serem úteis, têm que ser bem entendidos.
Séries temporais
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Modelo de série temporal \u2013 Padrão formado pelas observações da demanda de um produto ou serviço, dispostas cronologicamente. Geralmente vistas como compostas por: 
Média. Nível básico da demanda em torno da qual ela varia.
Tendência. Crescimento ou decrescimento sistemático e permanente da média da série ao longo do tempo
Sazonalidade. Crescimento e decrescimento repetitivo e previsível da demanda, dependendo do mês ou da estação do ano. Decorrem de eventos característicos de uma época do ano. Por extensão pode se referir a fenômenos com ciclo diferente de um ano. 
Ciclos. Crescimentos e decrescimentos menos previsíveis da demanda, através de longos períodos de tempo (anos ou décadas). Decorrem de fenômenos dinâmicos na economia (recessão, expansão), ou do ciclo de vida do produto.
Variação aleatória. Variações imprevisíveis, ou resíduos (parte dos dados que não são captadas pelo modelo)..
Séries temporais
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Padrões de demanda: Constante
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Padrões de demanda: Tendência linear
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Ano 1
Ano 2
Sazonal: os dados exibem padrões de picos e vales consistentemente.
Padrões de demanda: Sazonal
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Padrões de demanda: Cíclico
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Não muito importantes para previsão de curto e médio prazos
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Séries temporais podem ser usadas quando há dados históricos disponíveis e quando há razões para se acreditar (i.é., uma \u201cteoria\u201d) que o padrão de comportamento passado da variável dependente (demanda) continuará no futuro. Ou, seja que o processo gerador dos dados passados vai prevalecer no futuro.
Etapas da previsão com base em séries temporais:
Com base no conhecimento sobre o sistema gerador da demanda, escolher um modelo genérico (i.e. parametrizado) que se acredita ser representativo do processo gerador;
Usar dados da série temporal para estimar os parâmetros do modelo;
Usar as estimativas dos parâmetros para especificar completamente o modelo.
Previsão baseada em séries temporais
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			dt=	Demanda observada no período t
			a =Demanda média
			et=	Termo de erro, com distribuição normal, média 		zero e desvio padrão se
Previsão baseada em séries temporais
Exemplo 
1. Estimação pela média aritmética simples: 
Usa todas as observações disponíveis
Modelo constante
Plan4
		Período (t)		1		2		3		4		5		6		7		8		9		10		11		12
		Demanda (dt)		11		16		13		18		13		20		31		21		24		26		-		-
		Estimativa (ât)		11		13.5		13.3333333333		14.5		14.2		15.1666666667		17.4285714286		17.875		18.5555555556		19.3		19.3		19.3
Plan1
		Semana		Demanda		Variância				média móvel				Semana		Demanda		média móvel, n=10		Amort. Exp.
		1		11		111.30				1		11		1		11
		2		16		30.80				2		16		2		16
		3		13		73.10				3		13		3		13				Alfa
		4		18		12.60				4