Resumo prova 2 gp2 (MADUDA)

Prévia do material em texto

PROVA 2 – GP2
Capítulo 6 – MPS (Planejamento Mestre da Produção)
O que é o MPS?
É um documento que diz quais itens deverão ser produzidos e quando cada um será produzido em um determinado período. Este planejamento pode cobrir algumas semanas, podendo chegar de seis meses a um ano dependendo do nível de planejamento da indústria. 
Não precisa de lead time para fazer a tabela do MPS
Previsão de demanda independente (o que planeja produzir)
Significa a previsão da demanda que, esperamos, ocorrerá de forma independente da demanda de qualquer outro item do sistema. Refere – se, por exemplo, à demanda que o mercado consumirá, com itens sendo diretamente vendidos ao cliente. É quando um produto será produzido independentemente de uma necessidade de carteira.
Demanda dependente
Refere – se a quantidade do item em questão (parte do produto principal ou PI) que serão vendidos no futuro, como parte de algum outro produto. 
Pedidos em carteira (o que já foi vendido) 
Refere-se a ordens de clientes de produtos que já foram vendidos, 	mas ainda não foram despachados. Um cliente por exemplo, colocou um pedido de compra para uma quantidade de lapiseiras, mas por algum motivo (indisponibilidade imediata do material, indisponibilidade de capacidade produtiva, ou mesmo desejo do consumidor) estas lapiseiras deverão ser entregues no futuro.
Demanda total
Combina os três itens anteriores, sendo 	que os pedidos em carteira deduz-se do somatório das demandas independentes e dependentes.
Estoque projetado disponível 
Projeta a quantidade que estará disponível em estoque do item do MPS em questão, em determinado momento futuro. Considera-se a parametrização de níveis de estoque (segurança, mínimo e máximo)
Disponível para promessa
Refere-se a capacidade de atender as promessas de datas e quantidades para a entrega a clientes e projeta, a grosso modo, o suprimento de produtos menos os pedidos em carteira. O resultado dessa projeção informa aos setores de comercialização da empresa quais as quantidades, período a período, que podem ser prometidas aos clientes sem que o programa mestre de produção tenha de ser alterado.
Programa mestre - MPS 
Refere-se ao cálculo feito pelo programador mestre ou o sistema, para gerar as ordens de atendimento à demanda de cada período. Cada quantidade que aparece na linha do MPS representa uma quantidade definida de um item determinado que precisa estar pronto num momento especifico do tempo. As ordens de suprimento do programa-mestre aparecem, ou podem aparecer de três formas: ordens liberadas (ou abertas), ordens firmes planejadas (confirmadas, mas não abertas ainda) e ordens planejadas (mas não firmes). 
Primeiro passo: inserção da previsão de demanda independente:
Segunda passo: A demanda dependente e pedidos em carteira não foram citados nesse exemplo, então não temos dados para inserir nessas linhas. Então calculamos a demanda total:
 Demanda Total = Previsão de demanda independente – Pedidos em carteira (DT = PDI – PC)
Terceiro passo: O estoque inicial é de 240.
Quarto passo: No início da primeira semana (semana 1) iniciou-se a produção, portanto não tem registro de produção (MPS), ou seja, temos a OL (Ordem liberada).
Quinto passo: Estamos no período 1. Enquanto a OL está em processo no período 1 a demanda do mesmo período será atendida pelo estoque.
Sexto passo: Fim do período 1. Entramos no período 2 e a produção está finalizada e disponível para atender a demanda projetado para o 2° período. A produção foi iniciada em 1 e terminada no final do mesmo período (1), mas só foi disponibilizado no início do 2° período. Temos um total de 400 produzido (MPS) e uma DT de 200, (MPS(400) – DT(200) = 200) o saldo será 200, sendo que temos 40 do saldo no EPD anterior, então teremos um EPD de 240.
Sétimo passo: Fim do período 2. Início do período 3. Novamente é usado o saldo do estoque anterior para atender a demanda e gerando um novo saldo. Assim, como também uma nova OL.
Oitavo passo: Fim do período 3. Entramos no período 4 e a produção está finalizada e disponível para atender à demanda projetada para o 4° período. A produção foi iniciada e 3 e terminada em no final do mesmo período (3), mas só foi disponibilizada para o final do período 4°. Temos um total de 400 produzido (MPS) e uma DT de 200, (MPS(400) – DT (200) = 200), o saldo será 200 mais 40 do EPD anterior, temos um EPD de 240.
Seguindo a mesma logica teremos inicio da produção no período 5 e um saldo positivo no período 6, mas não teremos produção no período 7. Enquanto chegamos ao período sete com estoque, como não houve produção, o estoque não foi o suficiente para atender a demanda no período 8.
O que seria necessário para consertar esse erro na programação? Seria necessário gerar uma nova OL para produção de lapiseiras, como a quantidade mínima de produção é de 400 unidades teríamos um saldo de 240 novamente. 
Capítulo 7 – Gestão de Demanda
Assim como a produção, a demanda da empresa também dever ser gerenciada, algumas razões apontadas foram:
Habilidade para prever a demanda: É muito importante que a empresa saiba utilizar todas as ferramentas disponíveis para conseguir antecipar a demanda futura com alguma precisão.
Canal de comunicação com o mercado 
Poder de influência sobre a demanda: Além de tentar prever o comportamento da demanda, é fundamental que a empresa procure influenciá-lo. Esta influência pode dar-se sobre a demanda já manifesta, negociando parcelamento de entrega com os clientes. 
Habilidade de prometer prazos: É importante garantir desempenho em confiabilidade de entregas, a atividade de promessa de prazo também é de responsabilidade de quem faz a gestão de demanda.
Habilidade de priorização e alocação: O objetivo do planejamento é criar condições para que a empresa consiga atender a toda demanda de clientes. Contudo, se ocorre de não haver produtos suficientes ou se os recursos e materiais necessários não estão disponíveis, é preciso decidir quais clientes serão atendidos total ou parcialmente e quais terão que esperar. Essa decisão é de responsabilidade da área comercial, devendo ser operacionalizada por meio dos mecanismos da função de gestão de demanda.
Principais processos operacionais da função de gestão de demanda:
· Processo de previsão de vendas
· Processo de cadastramento de pedidos
· Processo de promessa de data de entrega
· Processo de definição e avaliação do nível de serviço ao cliente
· Processo de planejamento de necessidades
· Processo de distribuição física dos produtos aos clientes 
Processo de previsão de vendas:
PREVISÃO DE VENDAS DE CURTO PRAZO
Para revisão de curto prazo (até cerca de 4 meses), normalmente utilizamos a hipótese de que o futuro seja uma continuação do passado, ou seja, as mesmas tendencias de crescimento ou declínio observadas no passado devem permanecer no futuro, assim como a sazonalidade ou ciclicidade observadas no passado. A técnica geralmente utilizada é a de projeção. Essa denominação vem do fato de fazermos correlação entre as vendas passadas e o tempo, projetando-se um comportamento similar para o tempo futuro:
Sazonalidade - podemos definir a sazonalidade como todo e qualquer fator externo que possa influenciar nos resultados de um determinado negócio. Vamos a um exemplo prático: uma sorveteria passa por um período de sazonalidade durante o inverno ou dias de temperatura baixa. São situações em que os consumos de sorvetes caem drasticamente, afetando as vendas da sorveteria em questão.
É importante ressaltar que a sazonalidade pode ser positiva, como é o caso do grande aumento de vendas no comércio em datas especiais, como dia das mães, dia dos pais, natal e ano novo, por exemplo. Nestes casos, cabe a essas empresas a tarefa de explorar ao máximo as oportunidades proporcionadas por essas sazonalidades.
A projeção é feita modelando matematicamente os dados do passado. Geralmente procura -se decomporás vendas passadas em duas ou mais componentes que possam ser modeladas matematicamente. Nos casos mais comuns, decompõe-seas vendas em termos de uma curva de tendência e fatores de sazonalidade, como visto na figura acima.
O primeiro passo a ser dado na modelagem matemática dos dados históricos é a análise dos dados e a escolha de uma hipótese de comportamento dos dados. Quatro hipóteses básicas podem ser adotadas:
Hipótese de permanência: admite que as vendas tem comportamento estável e uniforme, sem tendência de aumento ou decréscimo, nem sazonalidade que possa ser identificada.
Hipótese sazonal com permanência: Admite que há sazonalidade que pode ser identificada e justificada, mas sem tendência de aumento ou decréscimo na média de vendas.
Hipótese de trajetória: Admite que as vendas tem comportamentos de aumento ou decréscimo a determinada taxa uniforme, mas sem sazonalidade que possa ser identificada. 
Hipótese sazonal com trajetória: a mais complexa, admite que há sazonalidade que pode ser identificada e justificada, com tendência de aumento a determinada taxa uniforme. 
Uma vez escolhida a hipótese de comportamento a ser adotada, trata-se de escolher um modelo adequado. Os modelos mais comuns para a previsão de curto prazo são os de média móvel e os de suavização exponencial.
MÉDIA MÓVEL: Os modelos de média móvel são adequados quando se adota hipótese de permanência. Nesse caso, assume-se que as variações de vendas reais são na maioria devidas a causas aleatórias e distribuídas de forma simétrica em relação à média, assim, procura-se, por meio desse modelo, suavizar essas variações, assumindo que a melhor previsão de vendas no próximo período é a média dos últimos N valores das vendas passadas, conforme a equação:
Exemplo:
3 meses: 
3 meses: 
4 meses: 
Os modelos de média móvel são uteis quando se busca um modelo simples e de baixo custo para prever a venda de muitos itens com histórico de pequenas flutuações e sem indicações de tendência.
MÉDIA MÓVEL PONDERADA: Uma variação do modelo de média móvel permite que se dê, ao calcular a média, um peso maior para os valores de vendas mais recentes. Esse modelo assume que as observações mais recentes são mais confiáveis como projeção de vendas futuras.
O exemplo abaixo ilustra o cálculo da média de três meses com fatores de ponderação 0,5; 0,3; 0,2 (fatores que somando resultam em 1). Dados: vendas de janeiro = 115, vendas de fevereiro = 120 e vendas de março = 105. Pede-se a previsão para abril:
SUAVIZAÇÃO EXPONENCIAL: É similar ao da média móvel ponderada, com a diferença de que são utilizados todos os valores históricos, com coeficientes de ponderação que decrescem exponencialmente. O modelo básico de suavização exponencial, para a hipótese de permanência é explicado pela seguinte equação:
Onde:
Voltar para entender a suavização 
PREVISÃO DE VENDAS DE MÉDIO PRAZO
Quando o horizonte da previsão começa a aumentar, a hipótese de que o futuro vai repetir o passado deixa em geral de ser válida. Nesse ponto devemos adotar modelo causais ou de explicação. Nesses modelos a hipótese é de que as relações que haviam no passado entre as vendas e outras variáveis, continuam a valer no futuro. 
PREVISÃO DE VENDAS DE LONGO PRAZO
Quando o horizonte aumenta ainda mais (vários anos), a hipótese de que as relações que havia no passado entre as vendas e outras variáveis continuam a valer no futuro deixa muitas vezes de ser válida, porque mudanças tecnológicas, podem alterar as relações anteriores válidas. Nesses casos, adotamos a hipótese de que o futuro não guarda relação direta com o passado, pelo menos não uma relação que possa ser modelada matematicamente. A previsão deve ser da opinião de especialistas, para que utilizamos métodos específicos para chegarmos a um consenso sobre essas opiniões.
Requisitos da boa previsão de vendas: 
Conhecer os mercados, suas necessidades e comportamentos: Para compreender adequadamente o comportamento da demanda, é preciso conhecer bem o comportamento de compra dos clientes.
Conhecer os produtos e seus usos: Essas informações ajudarão a entender os dados numéricos de vendas, identificar as razões da sazonalidade, entre outros.
Saber analisar os dados históricos
Conhecer a concorrência e seu comportamento: As ações de concorrências como introdução de novos produtos, politica de preços, promoções, utilização de novos canais de distribuição, prestação de serviços, entre outros, afetam o comportamento dos clientes, e, portanto, das vendas. É importante, que essas ações estejam sendo monitoradas e que seu conhecimento seja refletido nas previsões de vendas, além de obviamente subsidiar respostas rápidas por parte da empresa.
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
Controlando os erros de previsões
Nenhum esforço de previsão terá sucesso se os erros não forem apontados e analisados, com o objetivo de reavaliar as hipóteses, modificar o método de previsão e ganhar o comprometimento com a melhoria do processo. 
DESVIO ABSOLUTO MÉDIO (DAM) – Os erros podem ser monitorados pelo cálculo do desvio absoluto médio. Esse método calcula o erro médio de previsão. O termo absoluto significa que apenas o valor do desvio é importante e não se as vendas foram maiores ou menores. O DAM é calculado dividindo-se o desvio absoluto acumulado pelo número de períodos. O DAM de março é 300/3 = 100.
TRACKING SIGNAL (TS) – Esse método utiliza um sinal de advertência que dá uma indicação da acurácia da previsão. O TS é definido como a relação entre o desvio acumulado e o desvio absoluto médio. Se as previsões são maiores que as vendas reais, o desvio acumulado é positivo e isso indica um possível viés. Em março, o TS é igual a zero, o que mostra que a previsão é correta, O DAM é de 100, o que mostra que houve um erro de previsão durante os três primeiros meses, mas não um erro sistemático, ou seja, a previsão não estava viesada. 
ESTABELECENDO LIMITES DE AÇÃO PARA O TRACKING SIGNAL (TS): Para uma previsão não viesada, isto é, sem erro sistemático, os valores de TS devem ser normalmente distribuídos em torno de zero, com pouca ocorrência de valores muitos positivos ou muito negativos. 
DRP – DISTRIBUTION REQUIREMENTS PLANNING 
Em muitos casos, empresas acham convenientes montar uma estrutura logística com centros de distribuição regionais para que esses produtos estejam mais facilmente disponíveis a seus clientes. Essa estratégia tem três objetivos:
· Reduzir lead time
· Reduzir custo de transporte
· Controle do canal de distribuição
O TIME-PHASED ORDER POINT (TPOP) E SEU FUNCIONAMENTO 
Suponhamos o caso da gestão de um item “A”. O uso da mecânica do registro básico do MRP para a gestão de itens de demanda independente ganha o nome de TPOP:
A MECÂNICA DO DRP – DISTRIBUTION REQUIREMENTS PLANNING
Comunicação
com o
Mercado
Previsão deDemandaInfluênciasobre oMercadoPromessade PrazosPriorização
e Alocação
Gestão deDemanda
Dadoshistóricos devendasInformações queexpliquemcomportamentoatípicoDados devariáveis queexpliquem asvendasTratamento estatísticodos dados de vendas eoutras variáveisTratamento estatísticodos dados de vendas eoutras variáveisInformações declientesInformações daconjunturaeconômicaInformações deconcorrentes
Decisões da áreacomercial
Outras informações
do mercado
Outras informações
do mercado
Tratamento das
informações disponíveis
Tratamento das
informações disponíveis
Previsão de vendas
Previsão de vendas
Reunião de Previsão
Comprometimento das áreas
envolvidas