Previsão de Demanda na Produção

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PPCP
AULA 3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Prof. Roberto Pansonato
CONVERSA INICIAL
Em conteúdos anteriores, destacamos uma série de técnicas que influenciam diretamente o
planejamento, a programação e o controle da produção. Conhecer os diversos tipos de processos
produtivos, tais como o contínuo, em massa, em lotes e por projeto, citando alguns exemplos, é de
alta relevância para o profissional de PPCP. O sistema de produção, seja ele empurrado ou puxado,
também exerce influência no trabalho do especialista em PCP. O conhecimento sobre o tempo-
padrão auxilia o profissional de PPCP a obter a capacidade da produção e preparar os recursos
necessários.
Aí chegamos no tal de takt-time, que tem uma relação entre o tempo disponível para a
produção de um item em determinado período e sua respectiva demanda no mesmo período. A
pergunta que se faz é a seguinte: Como, especificamente, é obtida essa demanda do cliente? Será
que essa demanda é factível? Como conseguir uma previsão de demanda precisa que possibilite um
planejamento e programação da produção mais assertiva? Previsão da demanda: esse será um dos
tópicos principais desse estudo, que terá outros tópicos pertinentes, conforme a seguir.
1. Previsão de demanda (baseado em médias)
2. Previsão de demanda (regressão linear e Delphi)
3. Planejando com engenharia de produto e vendas
4. Planejando com MRP
5. Planejando os recursos
CONTEXTUALIZANDO
Anteriormente, ficou claro como a previsão da demanda é uma das atividades mais importantes
para o PPCP. Quando se aborda o termo previsão, temos desde astrólogos e videntes que tentam
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prever o futuro da vida pessoal de muita gente, até previsões realizadas com base em cálculos
estatísticos e algoritmos que buscam minimizar o erro e, respectivamente, o risco, porém, guardadas
as devidas proporções, tanto o astrólogo quanto o profissional de estatística terão probabilidades
de erro. Deve ficar claro que um astrólogo não seria bem alguém indicado para previsão da demanda
de clientes que impactam nos sistemas produtivos e que, sempre que possível, deve-se utilizar da
ciência, nesse caso de uma ciência exata, para previsão da demanda.
De qualquer forma, além das previsões baseadas em cálculos matemáticos, ou baseados em
históricos de consumo, temos também as variáveis como eleições, movimentações políticas e até um
pouco de intuição, por exemplo, podem ser utilizados para definição da demanda. Quando se aborda
a intuição como ferramenta para previsão de demanda, não estamos nos referindo à intuição de uma
pessoa que não conhece o mercado de atuação, mas, sim, alguém que conhece profundamente o
mercado em que atua.
Como exemplo de que essa tal de intuição empresarial pode funcionar de maneira a decidir
sobre previsão de demanda, gostaria de enfatizar uma situação vivida por mim em uma reunião
sobre demanda. Era muito comum, na empresa “X”, ter reuniões mensais para apurar os volumes de
produção estabelecidos. Utilizava-se de todas as ferramentas possíveis para se chegar a números
mais precisos possíveis, pois esses números seriam repassados a todos os fornecedores e aos demais
departamentos para preparação dos recursos produtivos. Naquela época, vivíamos uma crise
econômica (uma entre tantas), o que trazia incertezas com relação à demanda.
Um pouco antes de finalizar os números, um diretor comercial sugeriu, enfaticamente, que se
reduzisse a previsão de volume da maioria dos modelos a serem produzidos em torno de 15%. De
onde ele tirou esse número ninguém sabe, no entanto, pelo profundo conhecimento do mercado em
que a empresa atuava, todos acabaram por acatar a sugestão. Bom, para encurtar a conversa, o
diretor comercial foi preciso em suas previsões, o que evitou altos gastos desnecessários com
fornecedores e recursos produtivos.
Bom, essa história ilustra bem o ambiente de previsão de demanda, mas nem só de intuição
empresarial que vivem as equipes encarregadas pela árdua missão de prever a demanda dos clientes
e consumidores, sendo necessário muita técnica, e algumas veremos a seguir.
TEMA 1 – PREVISÃO DE DEMANDA (BASEADA EM MÉDIAS)
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A previsão de demanda é uma das variáveis mais importantes na definição de um sistema de
produção, e o PPCP está fortemente envolvido nesse processo. Embora a previsão da demanda não
seja uma atribuição do PCP, os números obtidos nos processos de previsão de demanda interferem
diretamente no planejamento e na programação da produção. Em geral, na maioria das empresas, a
previsão da demanda é uma atribuição dos departamentos de marketing ou vendas.
Tubino (2017, p. 25) enfatiza que existem dois bons motivos para que o pessoal do PCP entenda
como essa atividade é realizada. Primeiro, a previsão da demanda é a principal informação
empregada pelo PCP na elaboração de suas atividades e afeta de forma direta o desempenho
esperado de suas funções de planejamento e controle do sistema produtivo. Segundo, ainda de
acordo com o autor, em empresas de pequeno e médio porte não existe ainda uma especialização
muito grande das atividades, cabendo ao pessoal do PCP (geralmente, o mesmo de vendas) elaborar
essas previsões. Portanto, fica clara a importância do profissional de PCP em conhecer algumas
técnicas para previsão de demanda.
Por mais técnicas que possam ser utilizadas, a previsão de demanda não é algo exato. Conforme
Tubino (1997, citado por Santos, 2015, P. 28), a previsão de demanda pode variar em razão de
diferentes fatores, tais como atrasos, vendas perdidas, variações de estoques, promoções,
competição de mercado, eventos, ações governamentais etc.
Antes de entrarmos nos métodos para previsão de demanda, é importante conhecer os tipos de
demandas, conforme Pansonato (2021, p. 5), a demanda pode ser dividida em dois tipos:
Demanda dependente: depende da demanda de outros produtos e/ou serviços, ou seja, está
subordinada à programação de produção de outros produtos e/ou serviços. Por exemplo, se
uma empresa de autopeças fornece retrovisores para uma empresa montadora que tem uma
demanda de 1000 veículos por mês, terá que se preparar para fornecer 2.000 retrovisores.
Demanda independente: ocorre quando a empresa que irá suprir a demanda de seus
consumidores não tem como base antecipações firmes sobre os pedidos dos consumidores, ou
seja, a previsibilidade não é tão precisa. Um exemplo típico dessa forma de demanda são os
supermercados, que planejam o estoque de produtos com base na experiência e conhecimento
sobre o comportamento dos consumidores, sem que haja garantias de que suas expectativas
sejam concretizadas.
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Compreendido o tipo de demanda, vamos aos métodos de previsão. Entre os métodos,
podemos destacar:
Métodos quantitativos: utilizam modelos matemáticos sujeitos a análises estatísticas. Como
exemplos, podemos citar os cálculos estatísticos baseados em médias e em regressão linear.
Métodos qualitativos: conforme Santos (2015, p. 29), esses métodos buscam identificar, por
meio de procedimentos interpretativos (não experimentais), o comportamento dos
consumidores. Ainda de acordo com a autora, como exemplo, pode-se citar as pesquisas de
mercado (escala quantitativa), a simulação de cenários e a técnica Delphi, que veremos adiante.
Vamos a alguns métodos quantitativos:
1.1 MÉDIA MÓVEL ARITMÉTICA
É a forma mais básica de se obter a demanda de acordo com o histórico de consumo. Vamos
supor uma empresa fabricante de ventiladores que precisa prever sua demanda para um
determinado ano baseado em um histórico de demanda de seis meses, conforme a seguir:
Quadro 1 – Média móvel aritméticaMês
Vendas 
(unidades)
setembro 980 B2
outubro 1.010 B3
novembro 1.250 B4
dezembro 1.400 B5
janeiro 1.750 B6
fevereiro 1.810 B7
Fonte: Pansonato, 2022.
A fórmula para obter a demanda do mês de março é bem simples:
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Utilizando-se do Excel e com a mesma posição do Quadro 1, a seguinte fórmula deve ser
utilizada:
= MÉDIA (B2:B7) => 1367
Supondo que, por se tratar de um produto sazonal, a empresa decida utilizar somente o
histórico da demanda dos meses mais quentes:
Ainda conforme o Excel e a tabela anterior:
= MÉDIA (B6:B7) => 1780 ventiladores
1.2 MÉDIA MÓVEL GEOMÉTRICAS
Relativamente simples, nesse método, a média pode ser obtida por meio da extração da raiz do
produto da multiplicação das demandas utilizadas. Usando os mesmos valores do método anterior,
temos:
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Utilizando-se do Excel e com a mesma posição do Quadro 1, a seguinte fórmula deve ser
utilizada:
= (B2.B3.B4.B5.B6.B7)^(1/6) => 1328
1.3 MÉDIA MÓVEL PONDERADA
Esse método possui alguma similaridade em relação aos apresentados anteriormente, porém
com uma ressalva: pesos diferenciados em relação a cada mês considerado no histórico da demanda
utilizada. Trata-se de um método simples que necessita da estimativa subjetiva dos pesos pela equipe
responsável pela definição da demanda. Utilizando-se dos mesmos números do Quadro 1, a equipe
definiu os seguintes pesos:
Quadro 2 – Exemplo
Mês Peso
setembro 8%
outubro 10%
novembro 12%
dezembro 15%
janeiro 25%
fevereiro 30%
Fonte: Pansonato, 2022.
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Utilizando-se do Excel e com os mesmos valores dos Quadros 1 e 2, chega-se ao seguinte
quadro:
Quadro 3 – Exemplo média móvel ponderada
Mês
Vendas 
(unidades)
(a)
Peso 
(b)
 
setembro 980 8% 78 =  a . b
outubro 1.010 10% 101
novembro 1.250 12% 150
dezembro 1.400 15% 210
janeiro 1.750 25% 438
fevereiro 1.810 30% 543
100% 1.520
Fonte: Pansonato, 2022.
Nesse caso, deve-se multiplicar as vendas por unidades (a) por seu respectivo peso (b),
ressalvando-se que a somatória dos pesos deve ser 100%.
TEMA 2 – PREVISÃO DE DEMANDA (REGRESSÃO LINEAR E DELPHI)
Embora, conforme já mencionado, não é de responsabilidade do PPCP o trabalho de previsão de
demanda, no entanto, o PPCP pode e muitas vezes deve participar de equipes que trabalham na
previsão de demanda. Além dos métodos que utilizam a média como forma de prever a demanda,
mais dois métodos serão apresentados, o da regressão linear e a Delphi.
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2.1 PREVISÃO BASEADA E REGRESSÃO LINEAR
Para nossos estudos, vamos utilizar o método de regressão linear simples. Conforme Tubino
(2017, p. 49), os métodos de regressão linear buscam prever a demanda de determinado produto
com base na previsão de outra variável que esteja relacionada com o produto. Por exemplo, será que
a demanda de vendas de sabão em pó está correlacionada com a venda de máquinas de lavar? Isto
nos leva a duas variáveis de uma equação linear: independente e dependente.
Independente (X): de acordo com Santos (2015, p. 33), é aquela que pode ser manipulada pelo
pesquisador durante o experimento.
Dependente (Y): trata-se das variáveis que são medidas e registradas, condicionadas às
variáveis independentes.
Para se obter o cálculo da equação da reta, é necessário aplicar a equação a seguir:
Vale salientar que estamos utilizando a regressão linear simples, envolvendo duas variáveis. Mas
vamos dar um toque mais prático a esse método. Suponha que uma empresa fabricante de calçados
tem o histórico de vendas dos últimos seis meses (janeiro a junho) e precisa estabelecer a demanda
para os meses seguintes (julho, agosto e setembro), conforme quadro a seguir:
Quadro 4 – Exemplo
Mês (A) Quant. (B)
A2 1 540 B2
A3 2 555 B3
A4 3 563 B4
A5 4 572 B5
A6 5 589 B6
A7 6 602 B7
Fonte: Pansonato, 2022.
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Passo 1: verificar se há correlação entre a sequência dos meses e o aumento da demanda. A
correlação pode ser positiva ou negativa, variando de zero (“0”), que significa nenhuma
correlação, a um (1) ou (-1), que representa alta correlação (positiva ou negativa). Para obter
esse valor, vamos, mais uma vez, fazer uso de uma planilha eletrônica, que pode ser o Excel.
Para isso, vamos fazer o uso da seguinte fórmula:
=CORREL (A2:A7;B3:B7) => 0,9939, o que significa alta correlação positiva.
Nota: as letras “A” e “B” equivalem à identificação das colunas na planilha.
Passo 2: elaborar uma tabela de apoio em uma planilha eletrônica (Excel).
Quadro 5 – Exemplo
A B C D E
X 
(meses)
Y 
(vendas unit.)
X . Y X² Y²
3 1 540 540 1 291.600
4 2 555 1.110 4 308.025
5 3 563 1.689 9 316.969
6 4 572 2.288 16 327.184
7 5 589 2.945 25 346.921
8 6 602 3.612 36 362.404
soma 21 3421 12.184 91 1.953.103
Média 3,5 570,17
Fonte: Pansonato, 2022, elaborado com base em Santos, 2015, p. 170.
Coluna X (A no Excel): meses.
Coluna Y (B no Excel): Vendas (por par de calçado).
Coluna “X . Y” (C no Excel): multiplicar X por Y. No Excel: =A3*B3.
Coluna X² (D no Excel): multiblicar X por X. No Excel: =A3*A3.
Coluna Y² (E no Excel): multiblicar Y por Y. No Excel: =B3*B3.
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Repetir a operação (ou copiar) no Excel para todos os meses (linhas 3 a 8 no Excel.
Efetuar a soma das linhas 3 a 8 nas colunas A, B, C, D e E no Excel.
Calcula as médias para X (coluna A) e Y (coluna B) no Excel.
Passo 3: obter o valor de “b” da equação da reta.
Passo 4: substituir o valor de “b” na fórmula de regressão linear (equação da reta).
Passo 5: substituir os valores de “a” e “b” na equação da reta para obter a previsão de demanda
para os meses subsequentes do ano.
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Nota: vale salientar que todas as fórmulas utilizadas nos passos 3 a 5 podem ser inseridas em
uma planilha de Excel, obtendo automaticamente os resultados.
2.2 PREVISÃO BASEADA NO MÉTODO DELPHI
Trata-se de uma metodologia para previsão de demanda qualitativa que utiliza a participação e
parecer de especialistas no segmento. Conforme McCOY (2001, citado por Kurrle, 2004, p. 60), o
método Delphi é um método estruturado para correlacionar opiniões de especialistas e informações
pertinentes a uma determinada área da estratégia empresarial, visando a prospecção de tendências
futuras.
De uma forma genérica, o método se baseia na aplicação de questionários aos especialistas que,
num primeiro momento, devem respondê-los e submetê-los à apreciação de um coordenador, que
avalia as informações, elabora um relatório de análise e replica os questionários aos especialistas com
foco nas respostas discrepantes. Com base em Kurrle (2004, p. 74), segue de forma resumida as
principais etapas da metodologia Delphi para previsão de demanda.
1. Seleção dos especialistas (pessoal de vendas, como diretores, gerentes, vendedores sêniores
etc.).
2. Preparação e distribuição de tabelas de previsão aos especialistas.
3. Análise estatística e apresentação das informações aos especialistas (médias, mediana, quartis
superior e inferior, desvio padrão, pontos de convergência e divergência etc.).
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4. Definição da previsão final do grupo de especialistas. Deve apresentar certo grau de
convergência e estabilidade.
5. Atualização e monitoramento do processo de previsão qualitativa.
Ainda, segundo Kurlle (2004, p. 60), quatro características são consideradas essenciais para
definir um processo de previsão de demanda como o Delphi: anonimato dos respondentes, repetição
dos questionários, reavaliação das respostas do grupo e representação estatística da distribuição dos
resultados.Como qualquer método de previsão de demanda, existem vantagens e desvantagens na
aplicação. Com relação às vantagens da metodologia Delphi, pode-se destacar sua boa performance
para lidar com aspectos inesperados de um problema, interesse pessoal dos participantes e a não
necessidade de presença física. Como desvantagens, pode-se ressaltar a demora no processo de
elaboração, a dependência dos participantes e, eventualmente, a possibilidade de consenso forçado.
TEMA 3 – PLANEJANDO COM ENGENHARIA DE PRODUTO E
VENDAS
Conforme já mencionado, o PPCP tem como características a relação, interação e integração com
diversos departamentos (ou funções) dentro de uma empresa. Entre os departamentos em que o
PPCP se relaciona, dois deles são bem importantes quanto ao planejamento: engenharia de produto
e vendas.
Partindo-se do pressuposto que, dentre as várias responsabilidades do PPCP, uma delas se refere
à disponibilização de recursos para a fábrica, não há como disponibilizá-los sem as informações
provenientes da engenharia de produto. Essa dependência fica ainda mais saliente quando se trata
da produção que utiliza o processo de montagem de produtos discretos, tais como forno de micro-
ondas computadores, máquinas de lavar roupa e veículos, por exemplo. O planejamento mestre da
produção, de onde se obtém o plano mestre de produção (PMP), necessita da participação especial
do pessoal de engenharia de produto.
A partir da estrutura do produto, elaborada pela engenharia de produto, as informações técnicas
e quantitativas são disponibilizadas e o PCP se encarrega da verificação da necessidade ou não de
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fabricação, ou de colocar pedidos de matérias-primas ou componentes com o pessoal de compras,
citando resumidamente dois exemplos.
Suponha um notebook que possui muitos componentes, tais como processador, HD, placa mãe,
memória RAM, placa de vídeo, cooler e fonte de alimentação, para citar alguns poucos exemplos,
como a relação entre os departamentos de engenharia de produção e PCP deve estar afinado. Para
facilitar o entendimento, segue um exemplo fictício e ilustrado de uma estrutura de produto de uma
cadeira.
Figura 1 – Exemplo ilustrativo de uma estrutura de produto simplificada
Fonte: Pansonato, 2022.
Vale ressaltar que, na maioria das vezes, uma estrutura de produto é elaborada por meio de
listas, com informações mais precisas do que as apresentadas na Figura 1.
Bom, estrutura de produto em mãos, já se sabe quais os componentes necessários para se obter
o produto, no entanto, de quantos produtos estamos falando? Aí é que entra o departamento de
vendas, que possui as informações referentes à quantidade a ser produzida e os respectivos prazos.
De uma forma geral, os departamentos de vendas e marketing sempre estão sob o mesmo guarda-
chuva, ou seja, há uma integração natural entre eles.
Além da função de captação de novos clientes, os departamentos de marketing e vendas tem a
difícil função de prever a demanda, conforme vimos no tema anterior e apresentar números mais
precisos possíveis. Para a saúde financeira de uma empresa, ter uma previsão de vendas muito alta e
ela não se tornar realidade é tão prejudicial quanto ter uma previsão de vendas baixa e na realidade a
demanda é muito maior, fazendo com que a empresa não consiga atender ao mercado.
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Em grandes e médias empresas, é comum ter reuniões periódicas (normalmente mensais), em
que um grupo de pessoas se reúnem para avaliação e planejamento de demanda para os meses
subsequentes. Via de regra, esse grupo é formado por gestores e outros profissionais das áreas de
vendas, marketing, engenharias de produto e produção, PCP e logística.
Eventualmente, em caso de alguma demanda que exija recursos materiais e humanos, as áreas
de finanças e gestão de pessoas são convidadas a participar. Nessa reunião, além das projeções de
demanda do setor de vendas por meio de várias metodologias, são levados em consideração e
discutidos assuntos referentes a histórico de demanda nos meses anteriores, movimentação do
mercado em que a empresa está inserida, situação econômica dos consumidores e infraestruturas
logísticas, entre outros.
TEMA 4 – PLANEJANDO COM MRP
Ao estudar Planejamento, Programação e Controle de Produção (PPCP), deve-se
obrigatoriamente conhecer os sistemas MRP e MRP II. Embora, na atualidade, as funções desses
sistemas estejam incorporadas e integradas a outros sistemas, é de suma importância conhecê-los. O
MRP (ou MRP I), foi desenvolvido na década de 1960 para exercer as funções de programação da
produção, aproveitando a capacidade de armazenagem e de processamento de dados (demanda,
produção, estoques, estrutura de produtos etc.), por meio do surgimento da informática nas
empresas.
MRP (Material Requirements Planning), ou, em tradução direta para o português,
planejamento de requisitos de materiais, é um sistema utilização para identificação das quantidades
de materiais a serem comprados para o abastecimento de uma linha de manufatura. O MRP utiliza
como entrada para os seus processos, os pedidos em carteira (firmes), a previsão de vendas e os
materiais em estoque.
De acordo com Tubino (2015, p. 144), o MRP parte das quantidades de produtos acabados a
serem produzidas período a período, determinadas no plano-mestre, o sistema passa a calcular as
necessidades brutas dos demais itens dependentes de acordo com a estrutura (ou árvore) do
produto e o roteiro de fabricação e compras.
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A estrutura de produto, conforme vimos no tema anterior, é de responsabilidade da engenharia
de produto, que apresenta dados referentes aos itens que compõem o produto, portanto, o foco
principal do MRP é sobre os materiais.
Em resumo, o MRP se suporta em três pontos básicos:
MPS (Master Prodution Schedule) – Planejamento Mestre de Produção (PMP), ou seja, um
cronograma de produção para produtos acabados.
BOM (Bill Of Material) – Lista de Materiais, para compras ou manufatura.
Estoque – Informações de inventário, lead time para fornecimento etc.
MRP II (Manufacturing Resource Planning), ou planejamento de recursos de manufatura,
além de atender as necessidades de materiais, conforme o MRP, acumula também o planejamento
dos recursos humanos e de equipamentos considerando a capacidade máxima instalada.
No MRPII, além das provisões de materiais, tem-se a provisão de recursos de produção e aí entra
em cena a engenharia de produção, por meio dos roteiros de fabricação, que possuem informações
sobre tempo padrão, tempo de ressuprimento (lead time) e outros necessários para planejamento e
programação da produção.
O MRP II é considerado uma evolução do sistema MRP, pois integra outros departamentos da
empresa, como marketing, engenharia de produção e finanças aos sistemas de produção.
Embora a filosofia Just-in-Time tenha alterado a forma como administrar os materiais e os
recursos produtivos, para aplicações em que se necessite a antecipação da demanda, esses sistemas
podem ser bastante úteis.
Saiba mais
Para saber mais sobre MRP, acesse o livro Gestão da Produção Industrial, de Moacyr
Paranhos Filho (p. 272-280) disponível na biblioteca virtual.
TEMA 5 – PLANEJANDO OS RECURSOS
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O planejamento dos recursos de produção é primordial para o estabelecimento da capacidade
produtiva, proporcionando eficiência e eficácia aos processos produtivos.
É importante conhecer as limitações de capacidade produtiva dos recursos disponíveis, sejam
equipamentos ou pessoas. Tanto a subutilização dos recursos quanto à falta de recursos incutem
ineficiência e ineficácia às empresas.
Para nossos estudos, vamos considerar dois recursos muito importantes para a definição da
capacidade produtiva: carga de mão deobra e carga máquina.
Carga de mão de obra: refere-se à mão de obra necessária para a execução de determinada
atividade, considerando a programação de produção, os tempos padrão da operação e o
tempo de atravessamento. Vamos relembrar um exemplo anterior para ilustrar esse tópico.
Suponha que seja necessário definir a mão de obra para um sistema produtivo em que o tempo
de atravessamento (tempo total para fabricação de um produto passando por todos os postos
de trabalho), seja de 360 segundos (tempos manuais) e o takt time (tempo para se produzir
algo em função do tempo disponível para produção e da demanda do cliente) seja de 90
segundos. Utiliza-se da seguinte equação:
Carga máquina: trata-se do quanto uma máquina ou equipamento está ocupado durante um
período. Dependendo do sistema de produção adotado, a forma de considerar a carga
máquina tem uma perspectiva diferente. Na produção empurrada, a carga máquina é utilizada
na sua máxima capacidade e na produção puxada é levado em consideração o takt time. De
qualquer forma, para ambos os sistemas, é utilizado o tempo de ciclo para produzir um
determinado item.
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Suponha que o sistema de produção adotado seja o sistema empurrado e o tempo de ciclo de
ciclo de uma máquina “Y” para fabricar um item denominado peça “X” seja de 30 segundos. Supondo
que, para esse caso, após a análise da carga máquina “Y” pelo PCP, obteve-se a informação que havia
uma disponibilidade de carga máquina de 1,5 horas por dia. Conforme previsão de demanda do
pessoal de vendas, o pedido do cliente para peça “X” é de 1.800 peças e o prazo de entrega é de 11
dias.
De posse dessas informações, o PCP programou a produção da seguinte forma:
Como a demanda do cliente é de 1.800 peças, e a capacidade disponível por dia é de 180 peças,
10 dias serão suficientes para atender a produção da peça “X”, e o 11º dia será destinado à entrega
das peças, atendendo a demanda do cliente.
Em outro exemplo, vamos supor uma produção puxada em que seja necessário utilizar um
equipamento “Z” (entre outros no processo) para produzir o produto “B”. O takt time para o produto
“B” é de 60 segundos, e o tempo de ciclo do equipamento “Z” é de 90 segundos, portanto, um
equipamento não seria suficiente. Nesse caso, deve-se dividir o tempo de ciclo pelo takt time para se
obter a quantidade de equipamentos.
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Portanto, o PPCP deverá planejar e programar a produção com dois equipamentos “Z” para
atender ao takt time do produto “B”.
TROCANDO IDEIAS
Nesta etapa, foram destacados dois temas relativos à revisão de demanda. Algumas
metodologias quantitativas e qualitativas foram abordadas. Na maioria dos casos abordados, há a
necessidade da utilização de planilhas eletrônicas (Excel, por exemplo). Mas como utilizar planilhas
eletrônicas para previsão de demandas? Será que existem outras metodologias? Veja mais exemplos
de utilização de planilhas eletrônicas a seguir.
Saiba mais
Para saber mais sobre previsão de demanda, acesse o livro: PPCP – técnicas de
planejamento, programação e controle da produção, de Cícero Aparecido Bezerra, disponível na
biblioteca virtual.
NA PRÁTICA
Vamos a uma prática? Considere que foi solicitado a você fazer uma previsão de demanda para o
mês de março utilizando-se da metodologia de média geométrica conforme informações a seguir:
Mês
Vendas 
(unidades)
setembro 1.200
outubro 1.300
novembro 1.350
dezembro 1.400
janeiro 1.500
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fevereiro 1.450
Fonte: Pansonato, 2022.
Utilize uma planilha eletrônica (Excel, libre office, planilhas do Google ou outra) juntamente com
as dicas estudadas.
FINALIZANDO
Nos dois primeiros tópicos, o foco principal foi sobre a previsão da demanda. Neste momento,
você consegue distinguir as diferenças entre os métodos quantitativos e qualitativos de previsão de
demanda, bem como alguns cálculos baseados na média e regressão linear. Nesse momento você é
capaz de compreender as funções de vendas e engenharia de produto no planejamento da
produção. Fechamos com mais planejamento: você conheceu o sistema MRP e seus principais
aspectos e está apto a programar a produção a partir dos recursos disponíveis.
Bons estudos!
REFERÊNCIAS
BEZERRA, C. T.; Técnicas de Planejamento, programação e controle da produção. Curitiba:
Intersaberes, 2013.
KURRLE, M. A. Métodos para previsão de demanda de veículos novos: estudo de caso em
uma concessionaria de automóveis. Porto Alegre: UFRGS, 2009.
PARANHOS FILHO, M. Gestão da Produção Industrial. Curitiba: Intersaberes, 2012.
SANTOS, A. P. L. Planejamento, programação e controle da produção. Curitiba: Intersaberes,
2015.
TUBINO, D. F. Planejamento e controle da produção: teoria e prática. 3. ed. São Paulo: Atlas,
2017.
26/07/2022 17:49 UNINTER
https://univirtus.uninter.com/ava/web/roa/ 21/21