2 2 - Métodos de previsão de demanda

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Métodos de previsão de demanda
APRESENTAÇÃO
Toda empresa precisa planejar as suas atividades futuras para que possa organizar questões com
o produção, estoques, compras e muitas outras. E para que esse planejamento seja possível, um i
mportante aspecto a ser conhecido e considerado é a previsão da demanda, pois a partir dela a e
mpresa pode elaborar planos e estratégias de atuação em seu mercado. Desse modo, a previsão d
e demanda corresponde a um fator fundamental aos processos de tomada de decisão, sendo um e
lemento de vital importância para o negócio, seja qual for o tipo ou o porte da empresa.
Para prever a sua demanda, a empresa pode utilizar métodos qualitativos e/ou quantitativos de p
revisão que permitem avaliar diferentes fatores e obter diversas informações relativas à demand
a, viabilizando à empresa o conhecimento antecipado (mesmo que estimado) sobre o que será re
querido por seu mercado, permitindo que ela possa se preparar para melhor atendê-lo.
Nesta Unidade de Aprendizagem, você vai estudar sobre os métodos de previsão da demanda, in
cluindo três importantes aspectos desse contexto: a diferenciação entre os métodos qualitativos e 
quantitativos, a descrição dos fatores considerados por cada um deles e a definição do método m
ais adequado a cada cenário.
Bons estudos.
Ao final desta Unidade de Aprendizagem, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
Diferenciar os métodos qualitativos e quantitativos de previsão 
de demanda.
•
Descrever os fatores considerados para a previsão de demanda.•
Definir o método adequado para prever a demanda.•
DESAFIO
Prever a demanda é um importante ponto de partida para o planejamento empresarial, pois perm
ite que áreas como suprimentos, recursos humanos, produção, finanças e todas as demais possa
m saber antecipadamente o que será requerido pelo mercado no qual a empresa atua, e assim se 
organizar de forma adequada e combinada.
Acompanhe, a seguir, o caso de João:
Maycon Carbone
Caixa de texto
Embora existam diversas maneiras de lidar com a questão, o ideal é que a resposta contenha aspectos como:
João está correto em relação às motivações que o fizeram tomar a decisão de implementar o processo de previsão da demanda, porque ele é um importante ponto de partida para o planejamento das atividades, especialmente no que diz respeito a suprimento das necessidades de recursos de produção, tanto materiais como humanos, seja no caso da empresa A, que permanecerá oferecendo os mesmos produtos, ou no caso da empresa B, que passará a oferecer um novo produto.
Contudo, João está equivocado em relação às suas intenções sobre como conduzir o processo de previsão da demanda, especialmente no que diz respeito à sua pretensão de utilizar o mesmo método nos dois casos. Na empresa A, como a demanda a ser prevista diz respeito a um produto já existente e comercializado anteriormente, haverá dados históricos disponíveis que podem ser utilizados para a aplicação do método da média móvel ponderada, que pode ser que seja uma alternativa apropriada, mas ainda assim é recomendável que se faça uma verificação mais apurada do cenário para avaliar se essa é realmente a técnica mais apropriada, pois tal escolha depende de diversos fatores, e alguns deles não foram fornecidos na contextualização do cenário, como, por exemplo, saber mais sobre o tipo de produto e do comportamento da demanda, se existem fatores, como sazonalidade, que podem levar à escolha de outro método.
No entanto, no caso da empresa B, por se tratar da previsão de demanda para um produto novo, não haverá dados históricos disponíveis, e isso já torna inviável que o processo de previsão seja conduzido com a aplicação do método da média móvel ponderada. Neste caso, será necessário iniciar o processo com a aplicação de alguma técnica qualitativa, como, por exemplo, uma pesquisa de mercado. É importante deixar claro para João que a elaboração de uma previsão de demanda consiste em um processo formado por algumas etapas básicas, entre elas a escolha do método mais apropriado, o que deve ser avaliado com cuidado, pois o método que é apropriado para um cenário pode não ser para outro, ou seja, a padronização não pode ser uma escolha arbitrada. Até pode ocorrer de a previsão de demanda para os dois cenários distintos ser conduzida pelo mesmo método, mas isso precisa ser avaliado previamente.
INFOGRÁFICO
Prever a demanda consiste em um processo por meio do qual as empresas estimam o que será re
querido por seu mercado futuramente, para que, assim, possam se preparar para melhor atender 
a essa demanda.
Esse processo costuma contar com a utilização de dados históricos e/ou a opinião e a experiênci
a de especialistas, que são submetidos a técnicas e modelos que permitem avaliações estruturada
s e a elaboração de previsões consistentes. Essas técnicas e modelos se subdividem em duas cate
gorias, que são os métodos qualitativos e quantitativos de previsão da demanda.
Acompanhe este Infográfico, que demonstra os aspectos mais relevantes de cada uma dessas cat
egorias de métodos, permite compreender a essência do que os diferencia e também os fatores c
onsiderados por cada um deles e possibilita perceber que cada uma das categorias se mostra mai
s adequada para determinadas situações.
CONTEÚDO DO LIVRO
Toda empresa precisa planejar as suas operações futuras, seja no curto, médio ou longo prazo. E, 
para fazer isso, lida com a incerteza, elemento natural em se tratando do futuro, ainda mais no lo
ngo prazo. Um dos caminhos para minimizar a incerteza e viabilizar o planejamento das operaçõ
es é realizar a previsão da demanda, informação sobre a qual a empresa elabora planos e estratég
ias de atuação em seu mercado.
Assim, a previsão de demanda se mostra como um fator de grande relevância para os processos 
de tomada de decisão em todos os níveis organizacionais. E, para prever a demanda, a empresa p
ode fazer uso de diferentes técnicas, como os métodos qualitativos e quantitativos de previsão, q
ue permitem à empresa ter conhecimento antecipado (ainda que estimado) do que será requerido 
pelo mercado em períodos futuros, podendo, assim, preparar-se para melhorar a demanda.
No capítulo Métodos de previsão de demanda, da obra Planejamento e controle da produção, ba
se teórica desta Unidade de Aprendizagem, você vai estudar sobre esse cenário, com especial ên
fase a três relevantes tópicos: diferenciação dos métodos qualitativos e quantitativos de previsão 
de demanda, descrição dos fatores considerados para previsão de demanda e definição do métod
o adequado para prever a demanda.
Boa leitura.
PLANEJAMENTO E 
CONTROLE DA 
PRODUÇÃO
Gisele Lozada
Métodos de previsão 
de demanda
Objetivos de aprendizagem
Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
 � Diferenciar os métodos qualitativos e quantitativos de previsão de 
demanda.
 � Descrever os fatores considerados para previsão de demanda.
 � Definir o método adequado para prever a demanda.
Introdução
Seja qual for o tipo de empresa (prestador de serviço, fabricante, dis-
tribuidor ou varejista) ou o porte da organização (pequena, média ou 
grande), é necessário que os gestores do negócio utilizem a previsão 
de demanda como base para o planejamento das atividades. Afinal, 
embora toda empresa precise planejar sua operação sob condições 
futuras incertas, prever a demanda pode ser o caminho para minimizar tais 
incertezas, permitindo que a empresa possa elaborar planos e estratégias 
de atuação em seu mercado. Nesse sentido, a previsão de demanda se 
revela um fator fundamental aos processos de tomada de decisão tanto no 
nível organizacional quanto no nível departamental, sendo, dessa forma, 
um elemento de vital importância para o negócio. E, a fim de realizar 
a previsão de sua demanda, a empresa pode lançar mão de diferentes 
ferramentas, como os métodos qualitativos e quantitativos de previsão, 
que avaliam diferentes fatores e fornecem diversas informações, permi-tindo que a empresa possa conhecer, de forma antecipada, o que será 
requerido pelo mercado e possa, assim, se preparar para melhor atendê-lo.
Neste capítulo, você vai poder estudar sobre os métodos de previsão 
da demanda, incluindo a diferenciação entre os métodos qualitativos e 
quantitativos, a descrição dos fatores considerados por cada um deles e 
a definição do método mais adequado a cada contexto.
1 Métodos qualitativos e quantitativos 
de previsão de demanda
Há algum tempo, antes da disseminação do uso dos computadores e da tec-
nologia da informação, o processo de planejamento da demanda era pautado 
sobre uma previsão puramente intuitiva. Porém, com a incorporação dessas 
ferramentas no contexto empresarial, prever a demanda passou a ser um 
processo alicerçado sobre modelos e técnicas que permitem ao gestor o acesso 
a um maior e melhor nível de informação e detalhes, que servem de subsídio 
às atividades de planejamento e controle nos níveis operacional, tático e 
estratégico. Isso trouxe maior qualificação ao processo de previsão da de-
manda, pois, embora a mente humana tenha o poder de armazenar e associar 
informações com notável complexidade, está sujeita a emoções que podem 
levar o julgamento a tendências como otimismo ou pessimismo, que podem 
afetar as previsões realizadas (WANKE; JULIANELLI, 2011).
O processo de planejamento da demanda possui grande relevância no 
contexto empresarial, pois permite que os gestores possam estimar as vendas 
a serem realizadas em períodos futuros, colaborando para o planejamento 
e a coordenação das diversas atividades internas e externas das empresas, 
o que inclui as conexões entre os departamentos das empresas e entre as 
empresas na cadeia de suprimentos. Prever a demanda é um processo que 
incorpora informações oriundas de diversas fontes, das quais se destacam 
os departamentos de marketing e vendas, e ainda outros agentes da cadeia 
de suprimentos, como depósitos e varejistas. Embora seja sujeito a erros, 
o processo de planejamento da demanda fornece informações muito importan-
tes, obtidas mediante técnicas que permitem o desenvolvimento de sistemas 
de suporte à tomada de decisão.
O processo de planejamento da demanda permite fazer constatações como a seguinte: 
o investimento em propaganda do produto A em x% tem potencial de aumentar as 
vendas desse produto em y%. Com base nessa informação, é possível avaliar, por 
exemplo, se esse investimento em propaganda seria interessante, considerando-se o 
novo patamar de demanda frente à capacidade instalada.
Métodos de previsão de demanda2
Nesse contexto, estão presentes como importantes ferramentas os métodos 
de previsão da demanda, que consistem em um processo metodológico utili-
zado para a determinação de dados futuros, apurados com base em modelos 
estatísticos, matemáticos ou econométricos, ou, ainda, em modelos subjetivos 
apoiados em uma metodologia de trabalho clara e previamente definida. Tais 
métodos permitem transformar dados históricos ou outros parâmetros diversos 
em estimativas de vendas futuras. As técnicas de previsão de demanda são 
geralmente divididas em duas categorias principais, que são os métodos qua-
litativos e os métodos quantitativos (MARTINS; LAUGENI, 2000; WANKE; 
JULIANELLI, 2011).
Os métodos qualitativos são essencialmente subjetivos, correspondendo 
a técnicas baseadas na experiência daquele que faz a previsão, tendo o ob-
jetivo de estruturar o raciocínio com vistas a apoiar a tomada de decisão. 
O desenvolvimento desse tipo de técnica ocorre por meio de mecanismos 
como pesquisas de opinião, painéis e reuniões de especialistas, tendo o recurso 
humano como processador de informação.
Já os métodos quantitativos são essencialmente objetivos, consistindo em 
técnicas baseados em dados passados, com o objetivo de prever o comporta-
mento futuro. O desenvolvimento desse tipo de técnica é realizado mediante 
cálculos matemáticos ou estatísticos, com vistas a permitir a realização de 
análises mais objetivas que os métodos qualitativos. 
Métodos qualitativos são técnicas de previsão essencialmente subjetivas, enquanto 
os métodos quantitativos são técnicas mais objetivas. 
Cabe destacar que as técnicas quantitativas e qualitativas de previsão de 
demanda não são métodos excludentes, mas, sim, complementares, sendo muito 
comum o uso combinado das técnicas. Um exemplo disso pode ser observado 
quando técnicas quantitativas são empregadas como ponto de partida para 
posterior aplicação das técnicas qualitativas, o que permite a realização de 
uma previsão mais elaborada e complexa por meio de métodos quantitativos. 
3Métodos de previsão de demanda
Aliás, a utilização de uma única técnica de previsão de demanda pode não 
ser suficiente para incorporar todo o conhecimento associado ao ambiente 
de previsão. Por isso, é comum a adoção de uma combinação de métodos de 
previsões, com o uso de mais de uma única técnica ao mesmo tempo — prática 
essa que tem demostrado ótimo potencial para reduzir os erros de previsão 
e obter estimativas mais aprimoradas (ROSSETTO et al., 2011; WANKE; 
JULIANELLI, 2011).
Os métodos quantitativos e qualitativos não são excludentes, ou seja, utilizar uma 
técnica qualitativa para prever a demanda não significa que as técnicas quantitativas 
deixarão de ser utilizadas nessa determinada situação. É, aliás, bastante comum a 
utilização combinada das duas categorias de métodos.
É valido também comentar que o julgamento do decisor, que é a essência 
dos métodos qualitativos, está presente até mesmo durante a utilização dos 
métodos quantitativos, em etapas como a definição da técnica a ser utilizada, 
a seleção dos dados a serem utilizados e a realização dos tratamentos neces-
sários sobre os dados selecionados (WANKE; JULIANELLI, 2011).
Além disso, merece destaque a seleção do método a ser utilizado, a qual é 
muito importante no contexto da previsão de demanda. A escolha do método 
de previsão deverá ser feita com base no contexto em que será aplicado, pois, 
dependendo da situação, um método será mais apropriado que outro. 
Sendo assim, é de acordo com o contexto e por meio de critérios de seleção 
que os diferentes métodos deverão ser selecionados. Além disso, importa 
mencionar que o processo de previsão da demanda envolve diversos fatores, 
os quais precisam ser conhecidos para que cada contexto seja adequadamente 
compreendido e, assim, o método de previsão adequado possa ser selecionado. 
E é sobre esses assuntos que você terá a oportunidade de estudar nas seções 
seguintes deste capítulo.
Métodos de previsão de demanda4
2 Fatores considerados para previsão 
de demanda
Previsões são feitas basicamente para que as empresas possam tomar decisões 
e antecipar ações sem se expor a tantos riscos. Nesse sentido, é importante 
ter em mente que o cenário no qual as previsões são realizadas envolve tanto 
eventos externos incontroláveis (originados pela economia, pelo governo, pelos 
concorrentes ou por outros elementos do ambiente externo) quanto eventos 
internos controláveis (como decisões de marketing, produção, suprimento, 
entre outras) e que, embora o sucesso da empresa dependa da combinação 
desses dois tipos de eventos, a previsão se aplica aos fatores incontroláveis 
(DIAS et al., 2015).
Para que seja possível prever um comportamento, é um fator fundamental 
e de grande valia olhar para o passado, seja por meio da coleta e do tratamento 
de dados, seja por meio da experiência e do conhecimento para realizar julga-
mentos, de modo a formar um contexto que envolva diversos fatores. A fim 
de que se possa falar sobre os fatores envolvidos na previsão da demanda, 
é interessante antes verificar os fatores envolvidos na demanda em si, pois 
eles são elementos que a previsão vai buscar identificar.
Na maioria dos casos, a demanda é composta por componentes como 
tendência, elemento sazonal, fatores cíclicos, variação aleatória e autocorre-
lação. Esses componentes revelam comportamentos da demanda,tais como 
os seguintes: a tendência consiste em um comportamento sistemático de 
crescimento ou redução da demanda; a sazonalidade corresponde a um compor-
tamento que se repete em intervalos constantes; ciclos são intervalos de tempo 
nos quais a demanda apresenta comportamento totalmente distinto. Assim, 
as linhas de tendências costumam ser o ponto de partida do desenvolvimento 
de uma previsão. Essas linhas são, então, ajustadas aos efeitos sazonais, aos 
elementos cíclicos e a qualquer outro evento esperado que possa influenciar 
a previsão final. Os fatores cíclicos são mais difíceis de determinar, pois o 
período pode ser desconhecido ou a causa do ciclo pode não ser considerada 
— sendo que a influência cíclica na demanda pode se originar de fatos como 
eleições políticas, guerras, condições econômicas ou pressões sociológicas. 
A variação aleatória é a porção inexplicada da demanda, aquela que resta 
quando são dela subtraídas todas as suas causas conhecidas (tendência, sa-
zonalidade, ciclo e autocorrelação). Por não ser possível identificar a causa 
dessa demanda remanescente, supõe-se que ela seja puramente aleatória, 
provocada por eventos ocorridos ao acaso. A autocorrelação indica a per-
sistência da ocorrência, sendo o valor esperado altamente correlacionado 
5Métodos de previsão de demanda
aos seus próprios valores passados. Assim, quando a demanda é aleatória, 
pode variar muito de um período para outro, mas, quando há autocorrelação 
elevada, não existe expectativa de que a demanda varie muito nesse período 
(JACOBS; CHASE, 2012).
Na teoria das filas, por exemplo, a extensão da fila é altamente autocorrelacionada: 
se uma fila é relativamente longa em determinado momento, espera-se que, um 
pouco depois, ela continue longa.
Como mencionado anteriormente, os métodos de previsão da demanda se 
subdividem em dois grupos — os métodos qualitativos e os métodos quan-
titativos —, sendo a diferença mais essencial entre eles o fato de o primeiro 
ser subjetivo e o segundo, mais objetivo. Por conta dessa diferença básica, 
as técnicas integrantes desses dois grupos costumam tratar com fatores espe-
cíficos, dada a característica essencial da natureza de cada um (MOREIRA, 
2012; WANKE; JULIANELLI, 2011).
Os métodos qualitativos são baseados em fatores como o julgamento, 
a experiência e o conhecimento de planejadores experientes, capazes de es-
tabelecer generalizações, transformando opiniões e intuições em previsões. 
Em outras palavras, trata-se de métodos alicerçados no julgamento das pessoas 
com capacidade para opinar sobre a demanda futura (como gerentes, vende-
dores, fornecedores e, é claro, os clientes, entre outros). Sendo assim, esses 
métodos podem não se apoiar em um modelo específico, embora possam ser 
conduzidos de maneira sistemática. 
Os modelos integrantes dessa categoria de métodos de previsão costumam 
ser especialmente úteis em situações nas quais haja ausência de dados, ou 
quando os dados disponíveis não sejam confiáveis. Nesses casos, julgamento 
e intuição são utilizados para prever o comportamento da demanda, pois o 
conhecimento e a experiência de especialistas permitem que eles possam 
antever como a demanda se comportará frente a fatores que causam influência 
sobre ela.
Métodos de previsão de demanda6
Já os métodos quantitativos envolvem fatores como dados históricos 
e o relacionamento entre variáveis, aspectos que são submetidos a cálculos 
matemáticos e estatísticos para que, por meio deles, sejam apurados valores 
previstos para o futuro. Em função de tais aspectos, esses métodos permitem 
controlar o erro nas previsões, mas exigem informações quantitativas prelimi-
nares. Os métodos quantitativos se subdividem em dois subgrupos principais: 
os modelos causais e as séries temporais. 
Os modelos causais promovem a correlação de parâmetros a partir do 
entendimento de que a demanda de um item é afetada por um ou mais fatores 
internos ou externos à empresa, sugerindo a existência de variáveis depen-
dentes e interdependentes (ou causais). Nesse contexto, as vendas (variável 
dependente) estão relacionadas a outros fatores, como tempo, população, 
inflação e PIB, entre outros (variáveis independentes). Sendo assim, tais 
modelos focam em prever o comportamento da variável causal e, a partir dela, 
projetam a demanda do item em estudo. Ou seja, são técnicas que objetivam 
explicar as flutuações da demanda a partir de fatores externos, com base na 
identificação de variáveis que influenciam o comportamento da demanda e 
na determinação da relação existente.
Os modelos causais apresentam subdivisões, sendo a mais popular entre 
elas a regressão da demanda sobre a(s) variável(is) causal(is), que consiste em 
utilizar pares de valores da demanda e da(s) variável(is) causal(is) visando a 
descobrir alguma lei que as ligue. A regressão pode ser simples (quando a 
demanda está ligada a apenas uma variável causal) ou múltipla (quando há 
duas ou mais variáveis causais ligadas à demanda).
Uma variável independente (geralmente representada pela letra X) corresponde a uma 
grandeza que está sendo manipulada em um experimento, enquanto uma variável 
dependente (geralmente representa pela letra Y) corresponde a uma grandeza cujo 
valor depende de como a variável independente é manipulada.
Numa situação em que se avalia a possível redução de preços e seu potencial de 
aumentar as vendas, os preços representam uma variável independente, e as vendas, 
uma variável dependente.
7Métodos de previsão de demanda
As séries temporais fazem uso de dados históricos de vendas para deter-
minar padrões que possivelmente se repetirão no futuro. Sendo assim, as séries 
temporais têm como principal fator o conhecimento de valores passados da 
demanda da variável que se deseja prever. O termo “séries temporais” indica 
conjuntos de valores da demanda tomados em instantes específicos de tempo, 
geralmente com o mesmo espaçamento. A expectativa do modelo é de que o 
padrão observado nos valores passados forneça informação adequada para a 
previsão de valores futuros da demanda. 
As séries temporais também apresentam subdivisões, sendo que, entre elas, 
as mais populares são algumas classes de médias (extraídas dos dados passados 
da demanda) e os modelos de decomposição (que envolvem a determinação da 
linha de tendência da demanda, em que o tempo é considerado uma variável 
ligada à demanda).
Como exemplos de métodos qualitativos e quantitativos comumente utilizados, 
podemos listar os seguintes.
 � Qualitativos
 ■ Baseadas em julgamento: técnica Delphi, júri executivo de opiniões, composição 
de forças de venda; 
 ■ Baseadas em experiências: pesquisas de mercado e análise de cenários (ou 
simulações).
 � Quantitativos
 ■ Séries temporais: médias móveis, amortecimento (ou suavização) exponencial 
e decomposição clássica;
 ■ Modelos causais: regressão linear simples e múltiplas.
Quando métodos quantitativos e qualitativos são empregados de forma 
conjunta, incorporam-se aos “números frios” (como são chamados os valores 
previstos mediante técnicas quantitativas) o julgamento e a sensibilidade 
dos gestores a respeito de diversas questões de mercado, tais como ações 
da concorrência, promoções e várias outras. Depois dessa adição, as infor-
mações são ainda levadas para discussões junto a outros departamentos da 
empresa, nas quais são tratadas questões como planejamento de capacidade 
e programação de paradas de máquinas para manutenção, definição de níveis 
Métodos de previsão de demanda8
de serviço, disponibilidade de produtos, entre outras. Ou seja, aos números 
frios são adicionados aspectos como sensibilidade, intuição, conhecimento 
e experiência, o que permite a realização de uma previsão de vendas mais 
elaborada e complexa. Nesse contexto de utilização combinada de métodos 
de previsão da demanda, pode haver antes técnicas qualitativas (para aná-
lises macro) e, depois, técnicas quantitativas (para “afunilar” a decisão). 
No entanto, tambémpode ocorrer o contrário, com quantitativas antes, para 
análises econômico-financeiras, e qualitativas depois, para validar as análises 
por meio de cenários político-econômicos, etc. Atualmente, previsões mais 
eficientes e precisas são feitas por gestores capazes de mesclar resultados 
fornecidos por técnicas quantitativas e capacidades subjetivas presentes nas 
técnicas qualitativas, como sensibilidade de mercado e restrições impostas 
pelas capacidades da empresa, formando os pilares para o processo de plane-
jamento da demanda. Sendo assim, é possível considerar que a combinação 
das técnicas qualitativas (que utilizam decisão gerencial) com as técnicas 
quantitativas (que se baseiam em modelos matemáticos) é essencial para um 
processo de previsão que seja bom e adequado às decisões a serem tomadas 
(JACOBS; CHASE, 2012; WANKE; JULIANELLI, 2011).
É bastante comum que os gestores deparem com a seguinte questão: “Como 
estarão as vendas da empresa daqui a 10 anos?”. A resposta a esse questiona-
mento é muito relevante para uma grande quantidade de decisões estratégicas 
a serem tomadas pela empresa. Contudo, chegar a tal resposta não é algo tão 
simples, pois o ambiente empresarial é naturalmente complexo e existem muitas 
variáveis capazes de promover impacto sobre as vendas, como ampliação da 
concorrência, crescimento do mercado, capacidade produtiva e de aquisição 
de recursos, entre outros (WANKE; JULIANELLI, 2011). 
Em verdade, uma vez que ocorrem nesse complexo cenário mencionado, 
muitas das decisões empresariais a serem tomadas são difíceis e podem não 
apenas ser influenciadas pela demanda, mas também causar impacto so-
bre ela. E isso pode envolver fatores tanto qualitativos quanto quantitativos. 
A decisão sobre onde localizar uma empresa, por exemplo, pode ser impactada 
por questões relativas à demanda e pode promover impacto sobre a demanda 
por seus produtos e serviços. Além disso, a decisão a respeito da localização 
da empresa envolve vários fatores, alguns qualitativos (como localização de 
clientes e fornecedores, disponibilidade de água e energia elétrica, qualidade 
da mão de obra, entre outros) e outros quantitativos (como custo de trans-
porte, que tem relação com as matérias-primas ou, também, com os produtos 
acabados) (MOREIRA, 2012).
9Métodos de previsão de demanda
O fato é que dificilmente um problema empresarial é tratado apenas com 
análises quantitativas, pois os aspectos qualitativos muitas vezes são indis-
pensáveis para uma análise criteriosa, mesmo que não possam ser tratados 
por meio de um modelo matemático. Se o problema for bastante estruturado, 
tendo dados conhecidos e quantificáveis que possam ser tratados mediante 
uma análise quantitativa, ainda assim é provável que, antes de implementar a 
solução apurada, seja necessário levar em conta alguns fatores qualitativos. 
Se o problema for pouco estruturado, com muitas informações não quanti-
ficáveis ou indefinidas, a análise quantitativa não será viável, e, então, será 
necessário tomar a decisão com base na experiência, no poder de avaliação e 
no julgamento do decisor — ou, pelo menos, ela deverá ser iniciada com base 
nessas capacidades, para depois ser levada a um estudo quantitativo.
Frente ao exposto, é possível afirmar que reconhecer os vários fatores 
envolvidos nos diversos métodos de previsão existentes é fundamental para 
sua aplicação. Contudo, esses fatores também são relevantes para a escolha do 
método (ou combinação de métodos), uma decisão de extrema importância que 
envolve, ainda, o reconhecimento das características associadas ao contexto 
em que se dará a aplicação — afinal, escolher o método adequado é o ponto 
de partida para a realização de boas previsões. E é sobre isso que você vai 
poder estudar a seguir.
3 Método adequado para prever a demanda
Existem diferentes métodos de previsão de demanda que, em princípio, podem 
ser utilizados em quaisquer circunstâncias. Isso, porém, deixa de ser uma 
verdade absoluta em função de que a capacidade de aplicação dos métodos 
ou os resultados que eles oferecem dependem de certos fatores, tais como os 
apresentados a seguir (JACOBS; CHASE, 2012; MOREIRA, 2012).
 � Disponibilidade de dados, tempo e recursos: alguns métodos, especial-
mente os mais sofisticados, envolvem modelos matemáticos, e esses 
exigem dados numéricos com certa abundância e profissionais com o 
conhecimento suficiente para trabalhar com os modelos, além de outros 
recursos, como computadores e software.
 � Horizonte de previsão: alguns métodos se mostram mais apropriados 
para previsões de longo prazo, o que compreende vários anos no futuro, 
enquanto outros são geralmente aplicados para a realização de previsões 
para períodos mais curtos, como meses, semanas ou mesmo dias.
Métodos de previsão de demanda10
Além disso, ao selecionar um modelo de previsão, é preciso ter em mente 
que existem outros fatores relevantes a serem considerados, como o grau de 
exatidão necessário à previsão, o grau de flexibilidade da empresa (se ela 
consegue reagir rapidamente a mudanças, a previsão não demanda tanta 
exatidão) e a consequência de uma previsão malfeita (já que as decisões 
tomadas com base nessas previsões podem envolver altos investimentos de 
capital) (JACOBS; CHASE, 2012).
Quando se trata de previsões empresariais, curto prazo costuma cor-
responder a menos de três meses, médio prazo corresponde a um período 
de três meses a dois anos e longo prazo diz respeito a mais de dois anos. 
É usual que decisões táticas (como reposição de estoque ou programação de 
funcionários) sejam baseadas em previsões de curto prazo, enquanto, por 
outro lado, decisões estratégicas (como o planejamento para atendimento da 
demanda nos 6 a 18 meses subsequentes) costumam envolver previsões de 
curto e médio prazos. Como os modelos de curto prazo costumam compensar 
a variação aleatória da demanda e se ajustar a mudanças de curto prazo, eles 
são especialmente úteis para medição da variação atual da demanda. Já os 
modelos de previsões de médio prazo são interessantes para capturar efeitos 
sazonais, enquanto os modelos de longo prazo permitem detectar tendências 
gerais e são especialmente úteis na identificação de grandes pontos de inflexão 
(JACOBS; CHASE, 2012).
Outro aspecto importante para a identificação do método de previsão mais 
adequado para uma determinada situação é a consideração do objetivo da 
previsão. Algumas previsões são utilizadas para estabelecer a estratégia de 
como a demanda será atendida, envolvendo aspectos como capacidade, projeto 
dos processos de produção e de serviços, suprimento, projeto de localização 
e distribuição, planejamento de vendas e operações — essas são previsões 
estratégicas, que envolvem decisões de prazo relativamente longo. As previsões 
também são utilizadas para estabelecer o modo como a empresa opera seus 
processos diariamente, envolvendo aspectos como manutenção de estoques, 
reabastecimento e programação da produção — essas são previsões táticas, 
cujo objetivo é estimar a demanda em um período de tempo relativamente 
curto, importantes para garantir que a empresa seja capaz de atender às expec-
tativas de tempo de atendimento ao cliente e a outros critérios relacionados à 
disponibilidade de seus bens e serviços (JACOBS; CHASE, 2012).
Nesse contexto, a escolha de um método ou combinação de métodos para 
realização de previsões de demanda se mostra como uma decisão muito im-
portante, que envolve vários fatores e que pode ser conduzida por meio de 
diferentes critérios. 
11Métodos de previsão de demanda
A primeira escolha pode corresponder à decisão de utilizar métodos quali-
tativos ou quantitativos (ou, pelo menos, por qual dessas categorias começar o 
estudo, já que pode haver uma combinação de técnicas). Nesse caso, a consi-
deração mais básica a se fazer é avaliar as informações disponíveis: métodos 
qualitativos, por exemplo, são apropriados para situações em que não existem 
dados históricos disponíveis (comoocorre no lançamento de novos produtos) 
ou em que o julgamento humano seja necessário (por motivos como insegurança 
sobre padrões passados). Assim, a existência ou não de uma base de dados 
históricos para análise e realização de previsões talvez seja a situação mais 
básica para a escolha do tipo de método de previsão a se utilizar, sendo que a 
aplicação de técnicas quantitativas pressupõe a existência de dados históricos. 
Nesses casos (WANKE; JULIANELLI, 2011):
 � se são conhecidos os valores da demanda realizada em períodos pas-
sados, podem-se utilizar modelos de séries temporais; 
 � se a demanda do produto (variável dependente) for impactada por algum 
fator (variável independente), o caminho é utilizar modelos causais.
Ainda que existam dados históricos à disposição, é importante levar em 
consideração outros fatores, como, por exemplo, a relevância (peso) dos dados 
relativos a cada período integrante do intervalo histórico que será utilizado 
como base para a previsão. Por exemplo, no caso da utilização de modelos 
de séries temporais, existe mais de uma técnica de média móvel que pode ser 
escolhida, como se pode observar a seguir.
 � Se possuímos dados relativos às vendas de um produto nos últimos 
n períodos para prever a demanda do próximo período e se os dados de 
cada um dos períodos passados têm o mesmo “peso”, podemos utilizar 
média móvel simples. Por exemplo: temos os dados das vendas de um 
produto no ano anterior (de janeiro a dezembro) e, com base nesses 
dados, desejamos prever a demanda de janeiro do ano seguinte; para 
tanto, somamos os dados dos 12 meses e dividimos esse total por 12.
 � Se entendemos que os valores realizados nos três meses mais recentes 
do ano anterior são mais importantes para a determinação do valor 
previsto para o primeiro mês do ano seguinte, então, antes de calcular 
a média, ponderamos os valores, dando mais peso para os meses mais 
recentes, o que pode ser feito utilizando-se a média móvel ponderada.
Métodos de previsão de demanda12
Porém, nem sempre existem dados históricos à disposição ou, mesmo que 
existam, eles podem estar inseridos em um cenário de incerteza, o que pode 
tornar sua utilização inviável, pois a demanda futura pode não se comportar 
da mesma forma como se comportou no passado. Sendo assim, em situações 
de incerteza, a aplicação de técnicas quantitativas não se mostra apropriada, 
uma vez que realizar projeções com base em dados históricos não confiáveis 
gera previsões inconsistentes. Nesses casos, são mais apropriadas as técnicas 
qualitativas, pois permitem estruturar o contexto e sistematizar a análise, 
proporcionando previsões mais acuradas, tendo em vista a incerteza. 
 � Se a empresa for lançar novo produto no mercado (e, por isso, não exis-
tem dados históricos disponíveis para análise e realização de projeções), 
o caminho mais indicado será utilizar a técnica Delphi, que permite 
gerar e capturar informações mediante ferramentas como questioná-
rios e entrevistas com os diversos agentes envolvidos na situação em 
questão — ferramentas essas que são aplicadas sucessivas vezes, até 
que se tenham obtido informações suficientes e se tenha atingido um 
nível de consenso adequado sobre elas.
 � Se a empresa estiver operando em um ambiente que está passando por 
muitas transformações, motivadas pela entrada de novos concorrentes e 
pelo crescimento do mercado, o caminho mais indicado será a utilização 
da técnica de análise de cenários.
Importa reforçar que, como já mencionado, os métodos qualitativos e 
quantitativos não são alternativas excludentes; eles podem ser aplicados em 
conjunto. Desse modo, a aplicação das técnicas qualitativas em situações de 
incerteza pode corresponder a um primeiro estágio no processo de previsão, 
podendo abrir caminho para a posterior aplicação de técnicas quantitativas, 
ou vice-versa, situação na qual se aumenta ainda mais a acurácia das pre-
visões. E pode-se também usar uma combinação de métodos, como duas 
técnicas qualitativas em sequência, e depois uma técnica qualitativa (WANKE; 
JULIANELLI, 2011).
Por exemplo, no caso de cenários complexos, em que muitas variáveis 
podem influenciar a demanda futura, a técnica da análise de cenários se mos-
tra mais apropriada, pois simula situações hipotéticas futuras contando com 
diferentes níveis de influência das variáveis e, com isso, permite estruturar 
as análises (que são mais subjetivas) e facilitar o processo de planejamento. 
13Métodos de previsão de demanda
Essa técnica é bastante utilizada no planejamento de longo prazo, auxiliando 
nas decisões estratégicas da empresa, como seleção de canais de marketing, 
dimensionamento de capacidade e seleção de recursos. Em linhas gerais, 
a técnica da análise de cenários consiste em identificar as variáveis que podem 
impactar a demanda futura, quantificar esse impacto e elaborar previsões. 
As variáveis envolvidas podem ser classificadas como ambientais (fatores 
externos à empresa) e organizacionais (fatores internos, que tratam de ações 
da própria empresa). Assim, as variáveis organizacionais tendem a ser mais 
controláveis do que as ambientais. 
A elaboração de previsões é feita em três cenários: cenário-base (realista) 
e outros dois cenários alternativos (um mais otimista e outro mais pessimista). 
O cenário-base pressupõe que o comportamento atual da demanda se manterá 
no futuro, assim como o nível de concorrência, o market share e a estabilidade 
do mercado. No primeiro cenário alternativo, as variáveis são alteradas de modo 
a melhorar a situação no futuro, como aumento do mercado e diminuição da 
concorrência. No segundo cenário alternativo (pessimista), as variáveis são 
alteradas em sentido inverso, promovendo a piora da situação futura, como 
diminuição do mercado e aumento da concorrência. Para a identificação das 
variáveis envolvidas, o que nem sempre é uma tarefa fácil, podem-se utilizar 
ferramentas como brainstorming com a participação de diferentes áreas organi-
zacionais (como marketing, vendas, produção, entre outras). Para a montagem 
dos cenários, o cenário-base, como carrega o comportamento atual, pode ser 
elaborado com a utilização de técnicas extrapolativas ou de séries temporais, 
a fim de projetar variáveis ambientais e organizacionais no futuro. Já a ela-
boração dos cenários alternativos costuma ser mais complexa, pois trata de 
hipóteses futuras de comportamento da demanda em função das variáveis 
selecionadas, o que pode ser feito com a aplicação da técnica Delphi, visando 
a obter consenso com relação aos impactos das variáveis sobre a demanda. 
O desenvolvimento dos cenários propriamente ditos demanda o estudo dos 
impactos mútuos de todas as variáveis, o que costuma ser feito com a monta-
gem de uma matriz, conforme ilustrado na Figura 1, em que as variáveis são 
cruzadas e, para cada par de variáveis, é estabelecida uma classificação de 
impacto: alto, médio, baixo. A intenção dessa análise é identificar as variáveis 
e interações que precisam ser estudadas mais profundamente durante a cons-
trução dos cenários. Por fim, são analisadas as implicações de cada cenário 
em relação aos objetivos organizacionais, com a atribuição de probabilidades 
de ocorrência para cada cenário, e, a partir disso, são elaboradas estratégias de 
atuação, estabelecidas prioridades e implementado plano de ação (WANKE; 
JULIANELLI, 2011).
Métodos de previsão de demanda14
Figura 1. Impactos cruzados das variáveis.
Fonte: Wanke e Julianelli (2011, p. 63).
Contudo, é importante apontar que é praticamente impossível fazer uma 
previsão perfeita, pois nem todos os fatores no ambiente de negócios podem ser 
previstos com suficiente grau de certeza. Mudanças na economia global, por 
exemplo, podem afetar o comportamento dos consumidores, e essas alterações 
podem não ser captadas pelos métodos de previsão — o que acaba afetando as 
previsões realizadas. Por isso, é importante aprender a conviver com previsões 
inexatas e estabelecer a prática de revisãocontínua das previsões, buscando 
aprimorar o modelo ou a metodologia de previsão, ou até mesmo tentando 
influenciar a demanda de forma a reduzir a sua incerteza. Nesse sentido, 
ao fazer previsões, uma boa estratégia consiste em selecionar alguns métodos 
e os examinar conjuntamente, para que se possa formar uma visão balanceada 
(JACOBS; CHASE, 2012).
Quando se trata de escolher uma entre várias alternativas de métodos 
quantitativos, uma forma bastante utilizada para seleção da técnica de previsão 
mais adequada consiste em avaliar a precisão obtida com a aplicação de diversos 
métodos, para que então se possa optar por aquele que oferecer maior precisão 
(ou menor erro). Para tanto, recomenda-se aplicar algumas técnicas — fazendo 
previsão para períodos passados —, calcular o erro obtido e escolher a técnica 
que apresentar maior precisão. Ou seja, essa seleção é baseada em medidas de 
15Métodos de previsão de demanda
acurácia dos modelos de previsão, que visam a apontar a diferença entre os 
valores reais (V) e os valores previstos (P). Essa diferença é conhecida como 
erro ou resíduo (E), que pode ser expresso pela seguinte equação: E = V - P. 
Entre os tipos de medidas de erro mais utilizadas para avaliar a precisão de 
um método de previsão de demanda, é possível listar os seguintes (MARTINS; 
LAUGENI, 2000; WANKE; JULIANELLI, 2011).
 � Soma acumulada dos erros (SAE)
 � Erro quadrado médio (EQM)
 � Desvio padrão (DP)
 � Média da soma dos erros absolutos (MSEA)
Para facilitar o entendimento de como são realizados os cálculos para 
cada uma dessas medidas de erro, vejamos um exemplo simples: a previsão 
de demanda de um certo item foi realizada com base em um certo modelo de 
previsão, que forneceu os resultados contidos na tabela da Figura 2. 
Figura 2. Resultados das medidas de acurácia de um modelo de previsão de demanda.
Fonte: Martins e Laugeni (2000, p. 181).
Com base nos dados da tabela, é possível proceder com o cálculo das quatro 
medidas de erro mencionadas:
SAE = 25 - 20 + 20 ... + 40 = 75
EQM = 625 + 400 + 400 ... + 1.600 = 3.525 / 6 = 587,5
DP = √ EQM = √ 587,5 = 24,2
MSEA = 25 + 20 + 20 ... + 40 = 135 / 6 = 22,5
Métodos de previsão de demanda16
Agora que você já aprendeu como se calculam as medidas de erro men-
cionadas, vejamos um exemplo de sua aplicação para a escolha do método de 
previsão da demanda. Para tanto, vamos analisar a situação de uma empresa 
fabricante de bicicletas que deseja realizar a previsão de vendas de seus produtos 
para períodos futuros com base em dados históricos disponíveis. Porém, essa 
empresa está em dúvida a respeito do método que vai utilizar — se será média 
móvel simples, média móvel ponderada ou média móvel com ajustamento 
exponencial. A fim de identificar o método mais indicado, as três técnicas 
foram aplicadas para cálculo das previsões para os períodos históricos como 
forma de poder comparar o que teria sido previsto para aqueles períodos 
e o que foi de fato realizado e, assim, medir a acurácia de cada técnica. 
Os resultados apurados por meio de cada uma das técnicas estão apresentados 
na tabela da Figura 3 (MARTINS; LAUGENI, 2000).
Figura 3. Resultados das medidas de acurácia das três técnicas de previsão de demanda.
Fonte: Martins e Laugeni (2000, p. 190).
17Métodos de previsão de demanda
Os resultados apurados pelas três técnicas foram, então, consolidados na 
tabela apresentada na Figura 4. 
Figura 4. Resultados das medidas de acurácia de um modelo de previsão de demanda.
Fonte: Martins e Laugeni (2000, p. 191).
Analisando os resultados de forma comparativa, é possível concluir que, nesse 
caso, o método mais apropriado é a média móvel simples, pois foi a técnica que 
apresentou maior precisão, ou seja, menor erro nas quatro medidas consideradas.
DIAS, E. N. et al. Previsão de demanda: uma análise quantitativa baseada em séries 
temporais de uma empresa fabricante de portas. In: ENCONTRO DE ENGENHARIA DE 
PRODUÇÃO AGROINDUSTRIAL (EEPA), 9., 2015, Campo Mourão. Anais eletrônicos [...]. 
Campo Mourão: Universidade Estadual do Paraná, 2015. Disponível em: http://www.
fecilcam.br/anais/ix_eepa/data/uploads/1-engenharia-de-operacao-e-processos-da-
-producao/1-01.pdf. Acesso em: 10 ago. 2020.
JACOBS, F. R.; CHASE, R. B. Administração de operações e da cadeia de suprimentos. 
13. ed. Porto Alegre: AMGH, 2012.
MARTINS, P. G.; LAUGENI, F. P. Administração da produção. São Paulo: Saraiva, 2000.
MOREIRA, D. A. Administração da produção e operações. 2. ed. São Paulo: Cengage 
Learning, 2012. 
ROSSETTO, M. et al. Técnicas qualitativas de previsão de demanda: um estudo multicasos 
com empresas do ramo de alimentos. In: SIMPÓSIO DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO E TEC-
NOLOGIA, 8., 2011, Resende. Anais eletrônicos [...]. Resende: Associação Educacional Dom 
Bosco, 2011. Disponível em: https://www.aedb.br/seget/arquivos/artigos11/55814697.
pdf. Acesso em: 10 ago 2020.
WANKE, P.; JULIANELLI, L. (Orgs.). Previsão de vendas: processos organizacionais e mé-
todos quantitativos e qualitativos. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2011.
Métodos de previsão de demanda18
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cionamento foi comprovado no momento da publicação do material. No entanto, a 
rede é extremamente dinâmica; suas páginas estão constantemente mudando de 
local e conteúdo. Assim, os editores declaram não ter qualquer responsabilidade 
sobre qualidade, precisão ou integralidade das informações referidas em tais links.
19Métodos de previsão de demanda
DICA DO PROFESSOR
Os métodos de previsão de demanda qualitativos são aqueles que 
se baseiam na subjetividade, no julgamento e na intuição daqueles 
que fazem a previsão.
Uma das principais técnicas da categoria de métodos qualitativos 
de previsão é o método Delphi, no qual se reúnem pessoas que têm conhecimento sobre o negóc
io e elaborem previsões, tendo como alicerce suas experiências e julgamentos a respeito dele.
Acompanhe a Dica do Professor, que traz para você mais detalhes sobre essa importante ferrame
nta para a elaboração de previsões de demanda.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar.
EXERCÍCIOS
1) Os métodos de previsão de demanda consistem em processos que permitem transfor
mar dados históricos ou outros parâmetros diversos em estimativas de vendas futura
s, tomando como base modelos estatísticos, matemáticos ou econométricos, ou ainda 
modelos subjetivos apoiados em uma metodologia de trabalho clara e previamente de
finida. 
As técnicas de previsão de demanda são divididas em duas categorias principais, que 
são os métodos qualitativos e os quantitativos, sobre os quais é verdadeiro afirmar:
A) 
Métodos qualitativos têm como foco essencial os dados passados da demanda em estudo.
B) 
Métodos qualitativos são técnicas baseadas na experiência daquele que faz a previsão.
Métodos quantitativos utilizam mecanismos como pesquisas de opinião, painéis e reuniões 
C) 
https://fast.player.liquidplatform.com/pApiv2/embed/cee29914fad5b594d8f5918df1e801fd/e86cc2506d7b8c5f1aa5d35bf91fc9c2
Maycon Carbone
Realce
de especialistas.
D) 
Métodos quantitativos são essencialmente subjetivos, enquanto os métodos qualitativos sã
o mais objetivos.
E) 
Métodos qualitativos são desenvolvidos por meio da aplicação de cálculos matemáticos ou 
estatísticos.
2) Quando se deseja prever o comportamento futuro da demanda, olhar para o passado 
é fundamental, seja por meio da coleta e tratamento de dados, ou por meio da experiê
ncia e do conhecimento para realizar julgamentos, formando um contexto que envolv
e diversos fatores. Para que se possa falar sobre os fatores envolvidos na previsão da 
demanda, é oportuno primeiro verificar os fatores envolvidos na demanda em si, pois 
eles são elementos que a previsão irá buscar identificar. Os fatores ou os componentes 
da demanda expressarão comportamentos dela, como, por exemplo, a demanda de u
m produto atinge picos máximose mínimos a cada cinco meses.
Esse comportamento é típico de qual componente da demanda?
A) 
Ciclo.
B) 
Tendência.
C) 
Sazonalidade.
D) 
Variação aleatória.
E) 
Autocorrelação.
3) Os métodos qualitativos e quantitativos de previsão têm características particulares q
ue os diferenciam, tornando cada uma dessas categorias mais adequadas para determ
inadas situações. Sendo assim, a escolha do método de previsão precisa ser feita com 
base no contexto em que será aplicado e nos fatores que ele envolve, pois, dependendo 
da situação, um método será mais apropriado que outro.
Nesse contexto, a primeira definição corresponde à decisão de utilizar métodos qualit
ativos ou quantitativos, para depois selecionar o método. Frente ao exposto, é correto 
afirmar que:
Maycon Carbone
Realce
A) 
Métodos quantitativos são muito apropriados para situações em que não existem dados hist
óricos.
B) 
Métodos quantitativos são especialmente úteis nos casos em que os dados existentes não sã
o confiáveis.
C) 
Métodos quantitativos são os mais indicados para ocasiões em que novos produtos estão se
ndo lançados.
D) 
Métodos qualitativos permitem estabelecer generalizações, transformando opiniões em pre
visões.
E) 
Métodos qualitativos permitem controlar um importante fator, que é o erro nas previsões.
4) Quando se trata de escolher uma entre várias alternativas de métodos _________, um
a forma muito utilizada consiste em avaliar a/o ________ decorrente da aplicação de 
diversos métodos, para que então se possa optar por aquele que apresentar menor 
________. Para tanto, recomenda-se aplicar algumas técnicas, fazendo previsão para 
períodos ________, para que seja possível verificar a diferença entre previsto e realiz
ado, e assim apurar o erro e, então, escolher a técnica que apresentar maior 
________.
Qual alternativa completa adequadamente a frase?
A) 
quantitativos – tempo – prazo – futuros – agilidade
B) 
qualitativos – investimento – custo – futuros – economia
C) 
quantitativos – erro – precisão – futuros – resíduo
D) 
qualitativos – erro – precisão – passados – conformidade
E) 
quantitativos – precisão – erro – passados – acurácia
Uma alternativa muito útil para a tomada de decisão sobre qual método de previsão ut
ilizar é medir a acurácia oportunizada por alguns métodos pré-selecionados para, entã
o, compará-los e identificar o melhor (que gera previsão mais acurada).
Partindo dessa alternativa, resolva o seguinte problema: a empresa Breads é uma fábr
5) 
Maycon Carbone
Realce
Maycon Carbone
Realce
ica de pão de forma e está desejando prever a demanda futura de seu produto. A empr
esa deseja escolher uma entre três técnicas de média móvel – simples, ponderada e exp
onencial, e para decidir, vai avaliá-las segundo uma medida de erro – a MSEA.
As previsões referentes aos seis últimos períodos foram elaboradas com base nas três t
écnicas mencionadas e os resultados estão apresentados na tabela a seguir, juntamente 
com os valores reais de cada período.
Com base nesses resultados, compare as técnicas segundo a MSEA e indique a técnica 
mais apropriada, selecionando uma das alternativas a seguir:
A) 
MMP, pois apresenta MSEA igual a 8,72.
B) 
MMS, pois apresenta MSEA igual a 30,72.
C) 
MME, pois apresenta MSEA igual a 24,56.
D) 
MMS, pois apresenta MSEA igual a 8,72.
E) 
MMP, pois apresenta MSEA igual a 24,56.
NA PRÁTICA
A previsão de demanda fornece informações muito relevantes para uma série de decisões organi
zacionais, que incluem desde a realização de compras de insumos e programação da produção at
Maycon Carbone
Realce
é definições como a ampliação da capacidade de produção ou a instalação de uma nova unidade 
produtiva.
O processo de elaboração de previsões inclui a aplicação de métodos (que podem ser qualitativo
s e/ou quantitativos), mas também inclui alguns passos importantes, que são executados antes e 
após a aplicação dos métodos de previsão.
Acompanhe, Na Prática, o exemplo de uma empresa que fez uso da elaboração da previsão de d
emanda para tomar uma importante decisão.
SAIBA +
Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto, veja abaixo as sugestões do professo
r:
Previsão de demanda e planejamento de estoques
A previsão da demanda costuma ter papel muito importante para o planejamento empresarial e s
eus desdobramentos funcionais, ou seja, o planejamento de áreas como marketing, finanças, rec
ursos humanos, suprimentos e produção. O vídeo a seguir trata sobre esse cenário, em especial s
obre a conexão entre a previsão de demanda e o planejamento e controle da produção.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar.
Previsão de demanda e técnicas qualitativas
A previsão de demanda pode ser elaborada por meio da aplicação de diversas técnicas e ferrame
ntas que se subdividem em duas categorias, que são os métodos qualitativos e quantitativos de p
revisão. Os métodos quantitativos são mais objetivos, pois lidam com dados históricos para prev
er a demanda futura. No entanto, os métodos qualitativos são mais subjetivos, elaborando previs
ões com base no julgamento e na experiência de profissionais especialistas. O vídeo a seguir apr
esenta algumas das técnicas integrantes da categoria de métodos qualitativos de previsão.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar.
Ajuste de previsão de demanda quantitativa com base em fatores qualitativos: estudo de c
aso em um restaurante fast food
Embora os métodos qualitativos e quantitativos tenham diferenças, eles não são alternativas excl
udentes, bem pelo contrário, eles se complementam. Inclusive a aplicação combinada dessas dua
s categorias de métodos é uma prática que pode aumentar a acurácia das previsões. O artigo a se
https://www.youtube.com/embed/bHhV2s5Otxo
https://www.youtube.com/embed/dxVK44pfLfk
guir apresenta um estudo de caso, no qual a demanda foi prevista por meio da integração de técn
icas quantitativas e qualitativas em que os resultados gerados pelo modelo qualitativo foram ajus
tados com base na opinião de especialistas, gerando previsões mais assertivas.
Aponte a câmera para o código e acesse o link do vídeo ou clique no código para acessar.
https://revistasg.uff.br/sg/article/view/1188/836
Maycon Carbone
Caixa de texto
Segundo o critério de MSEA (média da soma dos erros absolutos), a técnica que se mostrou mais apropriada ao caso da empresa Breads foi a MMP (média móvel ponderada), pois foi a que apresentou menor erro, ou seja, maior acurácia das previsões, conforme comparativo a seguir.​​​​​​​
Maycon Carbone
Carimbo
Maycon Carbone
Carimbo
Maycon Carbone
Carimbo
Maycon Carbone
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