PCP 04- Previsoes

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Aula 04
Previsões
PCP H.Shih 1
Definição
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• O que é previsão?
• Por que fazer previsões?
– Longo prazo
– Médio e curto prazos
• Previsões dentro das empresas
• Ciência exata?
• Responsabilidade
Características das previsões
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• Premissa: Futuro com mesmo sistema causal 
do passado
• Imperfeição
• Agregadas com maior precisão que individuais
• Maior horizonte temporal -> menor precisão
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Elementos de boa previsão
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• Oportuna – horizonte adequado
• Exata – com erro esperado explícito
• Confiável – consistente
• Unidades significativas – necessidades do usuário
• Registrada – por escrito
• Simples compreensão e utilização – cirscunstâncias e 
limites de aplicação claros
Passos
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1. Objetivo: propósito e aplicação
2. Horizonte temporal: limite de tempo
3. Método de previsão
4. Levantamento e análise de dados
5. Previsão
6. Monitoramento: avaliação de desempenho
Abordagens
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• Qualitativa
– Subjetiva
– Julgamentos e opiniões
– Elementos de difícil descrição numérica
• Quantitativa
– Dados concretos
– Extrapolação de dados históricos
– Séries temporais
– Correlação
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Qualitativa
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• Quando usar?
• Opiniões de executivos
– Pequeno grupo de gerentes
– Quando?
– Riscos
• Pessoas com contato direto com clientes
– Planos futuros dos consumidores
– Planos X atos
– Influência de experiências recentes
– Conflito de interesses
Qualitativa
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• Pesquisa de opinião
– Pequeno número de clientes
– Grande número de clientes -> amostragem
– Validade das respostas
– Interpretação dos dados coletados
• Método Delphos
– Previsões tecnológicas, não repetitivas
– Longo prazo
– Questionários para especialistas
– Anonimato
– Várias rodadas até consenso
Pontos fortes e fracos dos métodos
qualitativos
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Método Pontos fortes Pontos fracos
Opiniões de 
executivos
Pessoas com contato 
direto com clientes
Pesquisa de opinião
Método Delphos
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Quantitativas – séries temporais
• Série temporal – sequência cronológica de 
observações registradas em intervalos regulares, ao 
longo de determinado período
• Premissa: valores futuros estimados a partir de 
dados do passado
• Sem identificação de fatores que influenciam a série
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Quantitativas – séries temporais
• Tendência
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Quantitativas – séries temporais
• Sazonalidade
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Quantitativas – séries temporais
• Ciclos
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Quantitativas – séries temporais
• Variações irregulares
• Variações aleatórias
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Demanda?
Vendas?
Pedidos?
Entregas?
• Variações “verdadeiras”
• Variações aleatórias
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Previsões ingênuas
• Mais simples
• Cópia do passado
• Exemplo: Sacos de farinha vendidos
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Dia Vendas Dia Vendas
1 25 7 28
2 31 8 32
3 29 9 30
4 33 10 38
5 30 11 31
6 35 12
Para pensar e responder
• Quais são as vantagens dos métodos
quantitativos? Quais são suas limitações?
• Liste possíveis consequências de previsões
deficientes.
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Para resolver
Calcule usando o método ingênuo três previsões de demanda
diferentes para o mês de abril de 20x2, usando os dados 
históricos a seguir. Qual delas você usaria e por quê?
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Mês Demanda Mês Demanda
Jan/20x1 360 Set/20x1 306
Fev/20x1 338 Out/20x1 317
Mar/20x1 322 Nov/20x1 321
Abr/20x1 304 Dez/20x1 339
Mai/20x1 299 Jan/20x2 375
Jun/20x1 301 Fev/20x2 348
Jul/20x1 307 Mar/20x2 334
Ago/20x1 298 Abr/20x2