PCP-A2-EngMec

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CEFET- Itaguaí
Engenharia Mecânica
Planejamento da Produção
Profa. Ana Lucia Dorneles de Mello, D.Sc.
anadmello1@gmail.com
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Conteúdo Programático
1. Introdução à Administração da Produção: Contextualização no cenário empresarial
atual. Evolução histórica.
Livro texto – Slack, Nigel .Administração da Produção-Cap 1 a 3
2. Elementos organizacionais básicos do planejamento e programação da produção: O
sistema produtivo.Tipos de organizações. O ambiente organizacional.
3. Produtividade e eficiência: Indicadores de desempenho
Livro texto – Martins, Petrônio. Administração da Produção- Cap 21
4. Planejamento estratégico, visão geral. Estratégias de Produção.
Livro texto – Slack, Nigel .Administração da Produção-Cap 1 a 3
5. Decisões sobre o projeto e o composto de produtos. Conceitos. Aspectos do projeto.
Tipos de processos em manufatura e serviços; Desenvolvimento de novos produtos:
- O conceito do ciclo de vida. Estratégias para o desenvolvimento de novos
produtos.
Livro texto – Slack, Nigel .Administração da Produção-Cap 4 , 5 e 16
6. Planejamento empresarial.: Projeto da Rede de Operações Produtivas. Integração
Vertical. Localização de Modelos de localização
Livro texto – Slack, Nigel .Administração da Produção-Cap 6
- Martins, Petrônio. Administração da Produção- Cap 5.
7. Projeto, capacidade e arranjo físico de fábricas( layout) e fluxos. Gestão da capacidade
produtiva.Tipos básicos de layout, características.
Livro texto – Slack, Nigel .Administração da Produção-Cap 7 Martins, Petrônio.
Administração da Produção- Cap 6 .
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2
Conteúdo Programático
8. Previsão de Demanda.
9. Controle de Estoques.
10. Planejamento e Controle de Produção. Planejamento da Capacidade. Plano de Produção. PMP.
MRP. Programação da produção. Projeto.
11.Tecnologias de PCP: sistema Just-In-Time, Kanban, OPT
12. Modelos de simulação de produção.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA
1. Corrêa, H. L., Corrêa, C. A., 2006. Administração de Produção e Operações. Manufatura e Serviços. Uma abordagem estratégica. 2ª.Edição. Atlas. São 
Paulo.
2. Gaither, N., Frazier, G. , 2002. Administração da Produção e Operações. 8ª. Edição. Pioneira/ Thomson Learning.São Paulo. 
3. Slack, N.; Chambers, S.; Johnston, R. 2002. Administração da produção. Atlas. São Paulo.
4. Tubino, D. 2000. Manual de planejamento e controle da produção. Atlas. São Paulo. 
5. Corrêa, H. L., Gianesi, I. G., Caon, M., 2010. Planejamento, Programação e Controle da Produção. 4ª.Edição. Atlas. São Paulo.
6. Ritzman, L. P.; Krajewski, L.J. 2008. Administração da produção e operações. 2. ed. São 
Paulo: Prentice Hall.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
1. Tubino, D. F., 1999. Sistemas de Produção: A produtividade no chão de fábrica. Bookmann. Porto Alegre.
2..Martins, P. G.; Laugeni, F.2006. Administração Da Produção. São Paulo: Saraiva.
3. Moreira, D. A. 2008. Administração da produção e operações, 2. ed. São Paulo: Cengage Learning..
4. BUFFA, E. Modern Production/Operation Management. New York, USA: Jonh Wiley & 
Sons, 1987
5. Pozzo, H. 2002. Administração de Recursos Materiais e Patrimoniais. Uma abordagem logística. 3ª. Edição. Atlas. São Paulo.
6. Lachtermacher, Pesquisa Operacional na tomada de decisões, Rio de Janeiro: Campus, 2002.
7. Arenales, M; Armentano, V; Morabito, R E Yanasse, H. Pesquisa operacional . Ed. Campus, 2006.
Arranjo Físico
• Objetivo:
Localização física dos recursos de transformação
(máquinas, equipamentos, pessoal), determinando
a forma e o sentido do fluxo dos recursos através
do processo produtivo.
Profa. Ana Lucia Dorneles de Mello 3
3
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Arranjo Físico
Projeto de 
Processos
Projeto da Rede
Arranjo Físico
E Fluxos
Tecnologia 
de processos
Projeto 
do trabalho
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Gestão da Produção 1
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Arranjo Físico: Procedimentos
• Selecionar o tipo de arranjo físico básico, em
função do tipo de processo.
Tipos de Arranjo Físico 
Tipos de Processo 
Produtos Serviços 
Processo por Projeto 
Processo por Jobbing 
 
Arranjo Físico Posicional 
 
Serviços Profissionais 
Processo por Lotes Arranjo Físico por Processo Loja de Serviços 
Processo em Massa Arranjo Físico Celular 
Processo Contínuo Arranjo Físico por Produto 
 
Serviços de Massa 
 
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Arranjo Físico
• Arranjo Físico Posicional (ou de posição
fixa):
- Materiais, informações e clientes se
movem em torno do produto ou serviço em
processamento. Exemplos: rodovia em
construção, algumas situações médicas,
estaleiro, manutenção em produtos de
grande porte, etc
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Arranjo Físico
• Arranjo Físico por Processo
- Processos similares ou com necessidades
similares são localizados juntos. Dessa forma,
materiais, clientes e informações fluem através
dos processos, segundo suas necessidades,
criando diferentes roteiros através das
operações, evidenciando um padrão de fluxo
complexo. Exemplos: áreas refrigeradas de
supermercados, áreas de usinagem, biblioteca,
etc.
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Arranjo Físico
• Arranjo Físico Celular
- Os produtos / tarefas são pré-selecionados para
cada célula de operação (parte específica), onde
se encontram todos os recursos necessários para
a transformação. O arranjo da célula em si pode
ser por processo ou por produto. Exemplos:
áreas de manufatura de componentes de
computadores, áreas específicas de
supermercados como lanches, lojas de
departamentos, maternidade de um hospital, etc.
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Arranjo Físico
• Arranjo Físico por Produto ou Arranjo Físico
em “fluxo” ou “linha”
- Os recursos transformadores são organizados
inteiramente para atender a necessidade de um
produto, onde o produto, cliente ou informação
segue um roteiro pré-definido, no qual a
sequência de atividades requeridas coincide com
a sequência na qual os recursos foram arranjados
fisicamente. Exemplos: montagem de
automóveis, restaurante self-service, etc.
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Arranjo Físico - Processo
Montagem Pintura
Furação
FresagemUsinagem
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Arranjo Físico – Produto
Produto
A
Produto
B
Produto
C
Passo 1
Passo 1
Passo 1
Passo 2
Passo 2
Passo 2
Passo 3
Passo 3
Passo 3
Passo 4
Passo 4
Passo 4
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Gestão da Produção 1
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Arranjo Físico
Fluxo de Materiais Fluxo de Materiais
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Arranjo Físico
• Arranjo Físico Misto
- Operação com a combinação de
elementos de alguns ou todos tipos de
arranjos básicos ou, alternativamente, usam
arranjos físicos básicos de forma pura em
diferentes etapas da operação. Exemplos:
hospital, complexo de restaurantes, etc.
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Arranjo Físico
• Decisão sobre Arranjo-Considerações
sobre o volume e variedade:
Para grandes volumes torna-se importante
a decisão relacionada ao fluxo, enquanto
que a medida que variedade diminui, torna-
se possível arranjar os recursos de acordo
com as necessidades de processamento do
produto.
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Gestão da Produção 1
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Arranjo Físico
 Vantagens Desvantagens 
Posicional Flexibilidade de mix e produto muito 
alta; Alta variedade para mão de obra 
Custos unitários altos ; Programação 
de atividades e espaço complexa, muita 
movimentação 
Processo Alta flexibilidade de mix e produto; 
Supervisão de equipamento 
relativamente fácil 
Baixa utilização de recursos; Alto 
estoque em processo ou filas de 
clientes ;Fluxo complexo de difícil 
controle 
CelularCompromisso entre custo e 
flexibilidade; Atravessamento rápido; 
Trabalho em grupo 
Reconfigurações caras; Pode requerer 
capacidades adicionais ; Pode reduzir 
níveis de utilização de recursos 
Produto Baixos custos unitários para altos 
volumes; Especialização de 
equipamentos ;Movimentação de 
materiais e clientes conveniente 
Baixa flexibilidade de mix; Pouco 
robusto para interrupções; Trabalho 
repetitivo 
 
 
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Arranjo Físico e Custos
Posicional Processo
Celular
Produto
Volume
Custo
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Avaliação de Layout
CUSTO DO TRANSPORTE
Ctotal = Σ Cij * Dij * Qij
Cij = Custo por unidade entre a origem i e o destino j
Dij = Distância entre a origem i e o destino j
Qij = Quantidade entre a origem i e o destino j
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Avaliação de Layout
CUSTO DO TRANSPORTE
• Exemplo: Uma empresa está estudando duas 
alternativas para localizar seis setores 
produtivos: A,B, C, D, E, F. Conforme a figura 
abaixo. A partir dos dados abaixo, determinar a 
alternativa de menor custo total:
A B C
E D F A B
CD
E
F
10 25
15D1
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Avaliação de Layout
CUSTO DO TRANSPORTE
• Cálculo das distâncias: 
D1 = √ ( 10 2 + 15 2) = 18m
D2 = √ ( 10 2 + 25 2) = 29m
SETORES QUANT DIST
A - B 100 10
A - C 50
A - D 80
A - E 30
B - C 80
B – E 60
B - F 100
C – D 50
C – F 80
C – E 90
D - F 30
DISTÂNCIA $/metro/t
Até 10 m 1,00
Entre 11 e 20 m 1,50
Acima de 20 m 2,00
Alternativa A
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Balanceamento da linha de montagem 
para produto único
• Objetivo do layout: Utilizar ao máximo o tempo dos operadores 
e das máquinas:
1 ) Determinar o Tempo de Ciclo = TC
Exemplo: uma linha deve produzir 1000 peças em 6,5 horas de 
trabalho. O tempo de ciclo é: 6,5 * 60 minutos / 1000 peças. 
Assim TC = 0,39 minuto /peça. Isto é: a cada 0,39 minutos a 
linha deve produzir uma peça para que seja atingida a meta de 
1000 peças em 6,5 horas
TC = Tempo de Produção
Número peças no tempo de Produção
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Balanceamento de linha
2) Número Mínimo de operadores = N
Sendo Ti = O tempo da peça em cada operação
3) Verifica-se o número real de operadores necessários -
NR, através de simulação, distribuindo os trabalhos em 
postos, alocando-se o menor número possível de 
operadores e considerando que o tempo alocado para 
cada operador deverá ser menor ou igual ao Tempo de 
Ciclo TC
4) Por último calcula-se a eficiência do balanceamento E
E = 1- ΣTlivre /TC* NR
N = Tempo Total para produzir uma peça na linha = Σ Ti
Tempo de Ciclo TC
12
22
Balanceamento de linha – Exemplo
A – 3,0
B – 3,5
F – 2,8
C – 1,0
D – 1,7
G – 2,5
E – 3,0
Uma linha de montagem tem os processos abaixo. 
Considerando que a demanda é de 10 peças/h e que cada 
operador trabalha 45 min por hora. Dimensionar essa linha.
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Balanceamento de linha de montagem 
para multiprodutos
Mesma metodologia e balanceamento para único produto, apenas 
pondera-se o tempo de ciclo em função quantidade a produzir de cada 
modelo
Exemplo: 
Uma empresa deseja produzir na mesma linha de montagem os 
produtos X, Y, e Z. Segunda a sequência de montagem abaixo. Cada 
operador trabalha 48 min/hora e devem ser produzidos 30 
unidades/hora.
13
24
Balanceamento de linha de montagem 
para multiprodutos
Produtos X Y Z
Quantidade/h 10 8 12
Tempos por operação (min) Tempos ponderados
A 2,5 3,0 2,8 (2,5*10+3*8+2,8*12)/30
B 1,7 1,2 2,4 (1,7*10+1,2*8+2,4*12)/30
C 1,5 0,8 0,72
D 2,0 1,0 2,0 1,73
E 1,6 - - 0,53
Totais
A
B C
D E
25
Balanceamento para multiprodutos
Produtos X Y Z Demanda
Quantidade/h 10 8 12 30
Tempos por operação 
(min)
Tempos 
ponderados
A 2,5 3 2,8 2,75
B 1,7 1,2 2,4 1,85
C 1,5 0,8 0,72
D 2 1 2 1,73
E 1,6 0,53
Totais 7,8 6,7 8 7,59
Postos 1 2 3 4 T
Operações A B D C+E
N Operadores 2 2 2 1 7
Tempos 2,75 1,85 1,73 1,25
TC 1,38 0,93 0,87 1,25 1,38
produção 34,91
Tempos de produção 48
Tempo de Ciclo (TC = 
TP/D) TC 1,6
Número mínimo N 4,74
14
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Layout em células de manufatura
Famílias de peças: peças com características de 
processamento similares. Podem-se formar células para 
fabricar um produto inteiro ou partes de um produto.
Formação de famílias:
• Conceito russo (Mitrofanov e Sokolovski)
• Conceito de codificação ( (Brish-birn – General Motors)
• Conceito de fluxo do Processo
• Algorítmos otimizantes (Gomory-Hu)
Profa. Ana Lucia Dorneles de Mello 27
Layout em células de manufatura
Conceito russo (Mitrofanov e Sokolovski): Analisa-se as 
peças, agrupando-as em quatro etapas sequenciais:
• Em função dos equipamentos em que serão processadas. 
Ex. Prensa ou torno
• Por forma geométrica. Cilíndricas – eixos e discos com e 
sem furo central
• Por tipo de projeto: parafusos, eixos, anéis ou 
engrenagem
• Por similaridade do ferramental
15
28
Layout em células de manufatura
Conceito de codificação ( (Brish-Birn – General Motors)
• Cada dígito depende do anterior
3 1 1 3 1 2 
0,80< diâmetro externo< 0,90
0,50< diâmetro interno< 0,57
Fura passante central único sem outros furos
Metálico, curto, plano, único diâmetro externo
Redondo com linha de centro reta
Peça
Fonte: Di Sério. L.C. Célula de Manufatura. FGV. SP
Profa. Ana Lucia Dorneles de Mello 29
Layout em células de manufatura
Conceito de fluxo do Processo: Necessitam-se de;
• Ordens de fabricação
• Material
• Tempo por operação
• Equipamentos
• Ferramentas
• Lista completa de equipamentos da fábrica
16
30
Layout em células de manufatura
Conceito de fluxo do Processo: Dado o layout
Departamento de Montagem e Acabamento
Tratamento superficial
Tratamento térmico
Corte
Usinagem
1
2 3
4
5 6 7
8 9
10
11 12
Armazém de matérias primas
31
Layout em células de manufatura
Conceito de fluxo do Processo:
Matriz de processos das partes
Máquinas
Partes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
A x x x x x
B x x x
C x x x
D x x x x x
E x x x
F x x x
G x x x x
H x x x
17
32
Layout em células de manufatura
Conceito de fluxo do Processo:
Matriz de processos das partes (reoordenadas em células)
Máquinas
Partes 1 2 4 8 10 3 6 9 5 7 11 12
A x x X x X
D x x X x X
F X x X
C X X x
G x X X X
B X X X
H X x
E X X x
Profa. Ana Lucia Dorneles de Mello 33
Layout em células de manufatura
• Algorítmos otimizantes (Gomory-Hu)
• Deseja-se formar ao menos três células com no mínimo 
duas máquinas
Matriz de Máquinas e Peças
Tempos ou volumes
Peças 
Máquinas
A B C D E F G
1 5 3 1 7
2 1 9 2
3 8 3 10
4 7 6 2
5 7 11
6 9
7 5
18
34
Layout em células de manufatura
A
B FC
D
G
E
Rede-Máquinas-peças
1
5
2
3
4 5
6
7
6
7
2
7
3 1
5
2
9
9
8 10
113
7
Células:
1)7, D, 4, G, B,1,A,6
2)2,C,3,E,F,5
35
Previsão de Demanda
19
Gestão da Produção - 2 36
Previsão de Demanda
• A previsão da demanda é a base para o
planejamento estratégico da produção, vendas e
finanças de qualquer empresa.
As previsões são usadas pelo PCP em dois
momentos distintos:
• para planejar o sistema produtivo
• para planejar o uso deste sistema produtivo.
37
Etapas de um modelo de Previsão de 
Demanda
Objetivo do modelo
Coleta e análise dos dados
Seleção datécnica de previsão
Obtenção das previsões
Monitoração do modelo
20
38
Objetivo do modelo
• A primeira etapa consiste em definir a razão pela qual
necessitamos de previsões. Que produto, ou famílias de
produtos, será previsto, com que grau de acuracidade e
detalhe a previsão trabalhará, e que recursos estarão
disponíveis para esta previsão.
– A sofisticação e o detalhamento do modelo depende
da importância relativa do produto, ou família de
produtos, a ser previsto e do horizonte ao qual a
previsão se destina.
– Itens pouco significativos podem ser previstos com
maior margem de erro, empregando-se técnicas
simples. Assim como admite-se margem de erro maior
para previsões de longo prazo, empregando-se dados
agregados de famílias de produtos.
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Coleta e análise dos dados
• Visa identificar e desenvolver a técnica de previsão que melhor
se adapte. Alguns cuidados básicos:
– Quanto mais dados históricos forem coletados e analisados,
mais confiável a técnica de previsão será;
– Os dados devem buscar a caracterização da demanda pelos
produtos da empresa, que não é necessariamente igual as
vendas passadas;
– Variações extraordinárias da demanda devem ser
analisadas e substituídas por valores médios, compatíveis
com o comportamento normal da demanda;
– O tamanho do período de consolidação dos dados tem
influência direta na escolha da técnica de previsão mais
adequada, assim como na análise das variações
extraordinárias.
21
40
Seleção da técnica de previsão
• Existem técnicas qualitativas e quantitativas. Cada uma
tendo o seu campo de ação e sua aplicabilidade. Alguns
fatores merecem destaque na escolha da técnica de
previsão:
– Decidir em cima da curva de troca “custo-acuracidade”;
– A disponibilidade de dados históricos;
– A disponibilidade de recursos computacionais;
– A experiência passada com a aplicação de
determinada técnica;
– A disponibilidade de tempo para coletar, analisar e
preparar os dados e a previsão;
– O período de planejamento para o qual necessitamos
da previsão.
41
Obtenção da previsões e monitoração
• Com a definição da técnica de previsão e a aplicação dos 
dados passados para obtenção dos parâmetros 
necessários, podemos obter as projeções futuras da 
demanda. Quanto maior for o horizonte pretendido, menor 
a confiabilidade na demanda prevista.
– A medida em que as previsões forem sendo 
alcançadas pela demanda real, deve-se monitorar a 
extensão do erro entre a demanda real e a prevista, 
para verificar se a técnica e os parâmetros 
empregados ainda são válidos. Em situações normais, 
um ajuste nos parâmetros do modelo, para que reflita 
as tendências mais recentes, é suficiente. 
22
42
Técnicas de previsão
• Existem uma série de técnicas disponíveis, com diferenças
substanciais entre elas. Porém, cabe descrever as
características gerais que normalmente estão presentes em
todas as técnicas de previsão, que são:
– Supõem-se que as causas que influenciaram a demanda
passada continuarão a agir no futuro;
– As previsões não são perfeitas, pois não somos capazes de
prever todas as variações aleatórias que ocorrerão;
– A acuracidade das previsões diminui com o aumento do
período de tempo auscultado;
– A previsão para grupos de produtos é mais precisa do que
para os produtos individualmente, visto que no grupo os
erros individuais de previsão se anulam.
43
Técnicas de previsão
• As técnicas de previsão podem ser subdivididas em dois 
grandes grupos:
– As técnicas qualitativas privilegiam principalmente 
dados subjetivos, os quais são difíceis de representar 
numericamente. Estão baseadas na opinião e no 
julgamento de pessoas chaves, especialistas nos 
produtos ou nos mercados onde atuam estes produtos;
– As técnicas quantitativas envolvem a análise numérica
dos dados passados, isentando-se de opiniões
pessoais ou palpites. Empregam-se modelos
matemáticos para projetar a demanda futura. Podem
ser subdivididas em dois grandes grupos: as técnicas
baseadas em séries temporais, e as técnicas
baseadas em correlações.
23
Previsão da Demanda 44
Previsões baseadas em séries temporais
• Partem do princípio de que a demanda futura será uma 
projeção dos seus valores passados, não sofrendo influência 
de outras variáveis. 
– É o método mais simples e usual de previsão, e quando 
bem elaborado oferece bons resultados.
– Para se montar o modelo de previsão, é necessário plotar os 
dados passados e identificar os fatores que estão por trás 
das características da curva obtida.
– Uma curva temporal de previsão pode conter tendência, 
sazonalidade, variações irregulares e variações randômicas.
45
Previsões baseadas em séries temporais
0
10
20
30
40
50
60
Jan. Fev. Mar. Abr. Mai. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez.
De
ma
nd
a
Variação irregular
Sazonalidade Tendência
Variação randônica
24
46
Técnicas para média móvel
• A média móvel usa dados de um número predeterminado 
de períodos, normalmente os mais recentes, para gerar 
sua previsão. A cada novo período de previsão se 
substitui o dado mais antigo pelo mais recente.
Mm
D
nn
i
i 1
n



Mmn = Média móvel de n períodos;
Di = Demanda ocorrida no período i;
n = Número de períodos;
i = índice do período (i = 1,2,3,...)
47
Técnicas para média móvel
Período jan fev mar abril mai jun jul
Demanda Real 60 50 45 50 45 70 
Dem. Prevista 46,66 55
7
50 45 70
55,00
3
Mm
 
 
6
45 50 45
46,66
3
Mm
 
 
7
50 45 50 45 70
52,00
5
Mm
   
 
25
48
Técnicas para média móvel Ponderada
1
1
n
i
i
k


• Usa dados de um número predeterminado de períodos 
com pesos diferenciados, cuja soma de pesos é igual a 1. 
Normalmente, definem-se pesos maiores para os dados 
mais recentes. A cada novo período de previsão se 
substitui o dado mais antigo pelo mais recente.
n
1
Mmp
n
i i
i
D k


49
Técnica– Média Móvel Ponderada
Período jan fev mar abril mai jun jul
Demanda Real 60 50 45 50 45 70 
Dem. Prevista 60,5
Usando k: 0,1; 0,3 e 0,6 do último período até o período mais 
recente, respectivamente
7 50.0,1 45.0,3 70.0,6 60,5Mm    
26
50
• O peso de cada observação decresce no tempo em progressão 
geométrica, ou de forma exponencial.
– Cada nova previsão é obtida com base na previsão anterior, 
acrescida do erro cometido na previsão anterior, corrigido 
por um coeficiente de ponderação.
O coeficiente de ponderação (α) é fixado pelo analista dentro 
de uma faixa que varia de 0 a 1. Quanto maior o seu valor, 
mais rapidamente o modelo de previsão reagirá a uma 
variação real da demanda. 
Técnicas para média exponencial móvel
 M M D Mt t t t    1 1 1
Mt = Previsão para o período t;
Mt-1 = Previsão para o período t-1;
 = coeficiente de ponderação;
Dt-1 = Demanda do período t-1.
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Técnicas para média exponencial móvel
Período jan fev mar abril mai jun jul
Demanda Real 60 50 45 50 45 70 
Dem. Prevista 47
Usando alfa – 0,2 46,6 51,28
Usando alfa - 0,7 45,6 62,68
 6 47 0,2 45 47 46,6Mm      7 46,6 0,2 70 46,6 51,28Mm    
 6 47 0,7 45 47 45,6Mm      7 45,6 0,7 70 45,6 62,68Mm    
27
52
• Uma equação linear possui o seguinte formato:Y = previsão da demanda para o período X;
A = ordenada à origem, ou intersecção no eixo dos Y;
B = coeficiente angular;
X = período (partindo de X=0) para previsão;
N = número de períodos observados.
Técnicas para tendência equação linear
Y a bX 
    
   
b
n XY X Y
n X X



  
 2
2
 
a
Y b X
n

 
53
Técnicas para tendência equação linear
Semana(X) Demanda(Y) X X 2 XY
1 450 1 1 450
2 430 3 5 860
3 470 6 14 1410
4 480 10 30 1920
5 450 15 55 2250
6 500 21 91 3000
7 520 28 140 3640
8 530 36 204 4240
 3830 17770
73,12
336
4280
36362048
383036177708



b
a 
 

3830 12 73 36
8
421 46
,
,
Y = 421,46 + 12,73 X
Y9 = 421,46 + 12,73 (9) = 536,03
Y10 = 421,46 + 12,73 (10) = 548,76
28
Previsão da Demanda 54
Técnicas para previsão da sazonalidade
• A sazonalidade é expressa em termos de uma
quantidade, ou de uma percentagem, da demanda que
desvia-se dos valores médios da série. Caso exista
tendência, ela deve ser considerada.
– O valor aplicado sobre a média, ou a tendência, é
conhecido como índice de sazonalidade.
• A forma mais simples de considerar a sazonalidade nas
previsões da demanda, consiste em empregar o último
dado da demanda, no período sazonal em questão, e
assumi-lo como previsão.
Previsão da Demanda 55
Técnicas para previsão da sazonalidade
• A forma mais usual de inclusão da sazonalidade nas
previsões da demanda, consiste em obter o índice de
sazonalidade para os diversos períodos, empregando a
média móvel centrada, e aplica-los sobre o valor médio
(ou tendência) previsto para o período em questão.
– O índice de sazonalidade é obtido dividindo-se o valor
da demanda no período pela média móvel centrada
neste período. O período empregado para o cálculo da
média móvel é o ciclo da sazonalidade. Quando se
dispõem de dados suficientes, calculam-se vários
índices para cada período e tira-se uma média.
29
Gestão da Produção - 2 56
Previsão – Ajustamento Sazonal
• 1 – Determinar a média em cada ano
• 2 – Determinar o coeficiente de sazonalidade de cada ano
• 3 – Calcular o coeficiente médio em cada período
• 4 – Projetar a demanda global para o ano
• 5 – Determinar a média por período do ano previsto
• 6 – Determinar a demanda por período usando o 
coeficiente médio de sazonalidade 
57
Previsão – Ajustamento Sazonal
Trim. Ano 
1
Coef. 
Saz.
Ano 
2
Coef. 
Saz.
Ano 
3
Coef. 
Saz.
Ano 
4
Coef 
Saz.
Méd
1 45 45/250 70 0,23 100 0,22 100 0,18 0,20
2 335 1,34 370 1,23 585 1,30 725 1,32 1,30
3 520 2,08 590 1,97 830 1,84 1160 2,11 2,00
4 100 0,40 170 0,57 285 0,63 215 0,39 0,5
Total 1000 1200 1800 2200
Média 250 300 450 550
Supondo previsão de 625/ trimestre, teríamos para cada trimestre
1- 625 x 0,20 = 125 3- 625 x 2,00 = 1250 
2- 625 x 1,30 = 813 4- 625 x 0,50 = 313 
30
Previsão da Demanda 58
Previsões baseadas em correlações
• Buscam prever a demanda de determinado produto a partir da
previsão de outra variável que esteja relacionada com o
produto.
• O objetivo da regressão linear simples consiste em encontrar
uma equação linear de previsão, do tipo Y = a + bX (onde Y é a
variável dependente a ser prevista e X a variável independente
da previsão), de forma que a soma dos quadrados dos erros de
previsão (b) seja a mínima possível. Este método também é
conhecido como “regressão dos mínimos quadrados”.
Previsão da Demanda 59
Manutenção e monitoração do modelo
• Uma vez decidida a técnica de previsão e implantado o
modelo, há necessidade de acompanhar o desempenho das
previsões e confirmar a sua validade perante a dinâmica atual
dos dados. Esta monitoração é realizada através do cálculo e
acompanhamento do erro da previsão, que é a diferença que
ocorre entre o valor real da demanda e o valor previsto pelo
modelo para um dado período. A manutenção e monitoração
de um modelo de previsão confiável busca:
– Verificar a acuracidade dos valores previstos;
– Identificar, isolar e corrigir variações anormais;
– Permitir a escolha de técnicas, ou parâmetros, mais
eficientes.
31
Previsão da Demanda 62
Manutenção e monitoração do modelo
• Uma série de fatores pode afetar o desempenho de um 
modelo de previsão, sendo que os mais comuns são:
– A técnica de previsão pode estar sendo usada 
incorretamente, ou sendo mal interpretada;
– A técnica de previsão perdeu a validade devido à 
mudança em uma variável importante, ou devido ao 
aparecimento de uma nova variável;
– Variações irregulares na demanda podem ter 
acontecido em função de greves, formação de 
estoques temporários, catástrofes naturais, etc.
– Ações estratégicas da concorrência, afetando a 
demanda;
– Variações aleatórias inerentes aos dados da demanda.