AULA 03 MEDINDO DESEMPENHO E DEMANDA

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DISCIPLINA
GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTO
Faculdade Estácio do Amazonas
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Faculdade Estácio do Amazonas
Aula 03
MEDINDO O DESEMPENHO E A DEMANDA
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SUMÁRIO
1. Introdução
2. Cálculo do desempenho
3. Demanda
4. Método qualitativo
5. Método quantitativo
6. Métodos baseados em séries temporais
7. Média Móvel Simples
8. Média Ponderada
9. Método da Média de Suavização Exponencial
10. Previsões de demanda e seu impacto sobre a produção
11. Impactos em função da vulnerabilidade da demanda
12. Efeito chicote
13. Fatores que afetam a demanda
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1. INTRODUÇÃO
Se você tem um curso pré-vestibular, pode medir o desempenho do mesmo tendo como base a porcentagem de alunos aprovados em universidades renomadas. 
Se um restaurante que preza pelo serviço de qualidade, pode medir o seu desempenho de acordo com a taxa de clientes que retornam. 
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Se o caso é uma indústria de produção em massa, o desempenho pode ser medido pela quantidade de produtos finalizados por hora. 
Os indicadores de desempenho, também chamados de KPI, são métricas que quantificam sua performance de acordo com seus objetivos organizacionais.
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Para que esses indicadores de desempenho tenham uma contribuição significativa no controle da empresa, primeiro é necessário entender o planejamento estratégico e ter objetivos claros na hora da definição das metas que devem ser alcançadas. 
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Independentemente de em qual categoria os indicadores se encontram, eles são igualmente importantes, pois são eles quem fornecem a visão que a empresa necessita para enxergar seus processos e conseguir uma base sólida para alinhá-los aos objetivos traçados.
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2. CÁLCULO DO DESEMPENHO
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Por que medir o desempenho?
Organizações estão percebendo que medir a performance ajuda a:
Quantificar, e em alguns casos estimar os valores futuros.
Monitorar a performance de melhoria
Tomar decisões estratégicas
Você não pode gerenciar o que não pode medir!
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Por que medir?
Acompanhar o desempenho
Dar suporte ao processo de tomada de decisão
Agilidade no processo de tomada de decisão
Linguagem comum
Influência na criação da cultura de excelência de desempenho
Transparência na divulgação dos resultados
Melhoria do desempenho
Motivação da equipe
Clareza e alinhamento do pensamento: senso de prioridade
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Exemplo 
Uma empresa planeja que a demanda projetada do seu produto no mercado seja: 
Ano
1
2
3
4
5
Produto (unid)
100.000
110.000
123.000
138.000
135.000
Sabe-se que a previsão da estimativa é de 10% (para mais ou para menos) para os anos 1 e 2, e de 20% para os demais anos. 
A empresa decide que vai abranger uma participação de mercado de 35%. Portanto, o cenário de capacidade para a empresa é o seguinte:
Ano
1
2
3
4
5
Produto (unid)
100.000
+10% Ano 1: 100.000 + 10.000 =110.000
- 10 % Ano 1: 100.000 – 10.000 = 90.000 
+ 35 % Ano 1:110.000 = 38.500
- 35 % Ano 1: 90.000 = 31.500
Ano
1
2
3
4
5
Capacidade Máxima
38.500
Capacidade Mínima
31.500
Ano
1
2
3
4
5
Produto (unid)
110.000
+10% Ano 2: 110.000 + 11.000 = 121.000
- 10 % Ano 2:110.000 – 11.000 = 99.000
+35 % Ano 2: 121.000 = 42.350
- 35 % Ano 2:99.000 = 34.650
Ano
1
2
3
4
5
Capacidade Máxima
42.350
Capacidade Mínima
34.650
Ano
1
2
3
4
5
Produto (unid)
123.000
+ 20 % Ano 3: 123.000 + 24.600 = 147.600
- 20 % Ano 3: 123.000 – 24.600 = 98.400
+35 % Ano 3: 147.600 = 51.660
- 35 % Ano 3: 98.400 = 34.440
Ano
1
2
3
4
5
Capacidade Máxima
51.660
Capacidade Mínima
34.440
Ano
1
2
3
4
5
Produto (unid)
138.000
+ 20 % Ano 4: 138.000 + 27.600 = 165.600
- 20 % Ano 4: 138.000 – 27.600 = 110.400
+35 % Ano 4: 165.600 = 57.960
- 35 % Ano 4: 110.400 = 38.640
Ano
1
2
3
4
5
Capacidade Máxima
57.960
Capacidade Mínima
38.640
Ano
1
2
3
4
5
Produto (unid)
155.000
+ 20 % Ano 5: 155.000 + 31.000 = 186.000 
- 20 % Ano 5: 155.000 – 31.000 = 124.000
+35 % Ano 5: 186.000 = 65.100
- 35 % Ano 5: 124.000 = 43.400
Ano
1
2
3
4
5
Capacidade Máxima
65.100
Capacidade Mínima
43.400
Ano
1
2
3
4
5
Capacidade Máxima
38.500
42.350
51.660
57.960
65.100
Capacidade Mínima
31.500
34.650
34.440
38.640
43.400
EXERCÍCIO
Uma empresa no seu planejamento estratégico decidiu que para os próximos cinco anos sua atuação no mercado será a seguinte:
Ano 1, não haverá variação; a previsão da estimativa de demanda para o ano 2 é de 18% (para mais ou para menos); no ano 3 a estimativa é de 22%; os anos 4 e 5 será de 25%. 
A empresa pretende que sua participação de mercado seja de 32%.
Solução 
Ano
1
2
3
4
5
Capacidade Máxima
Capacidade Mínima
Ano
1
2
3
4
5
Produto (unid)
115.000
121.000
123.000
135.000
155.000
3. DEMANDA
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Segundo Bowersox e Closs (2007), as previsões da demanda dividem-se por local, por quantidade de produto e por período de tempo, e tem a finalidade de auxiliar no planejamento das operações logísticas. 
Para desenvolver uma metodologia de previsão da demanda, os gestores de logística precisam considerar todas as possíveis fontes de informações e as características dos possíveis usuários. 
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Existem dois tipos de técnicas de previsão, as qualitativas e as quantitativas. 
As técnicas qualitativas utilizam informações baseadas em opiniões de especialistas para preverem o futuro. 
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Os métodos qualitativos, são baseados em opiniões e 
Os métodos quantitativos, são baseados em séries históricas ou em relações causais entre as variáveis.
4. MÉTODOS QUALITATIVOS
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Bowersox e Closs (2007) apontam que as técnicas qualitativas baseiam-se na experiência e no conhecimento especializados, sendo re- lativamente custosas em relação a custo e tempo. 
Tais técnicas são idéias para casos nos quais há pouca disponibilidade de dados históricos. 
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Um possível exemplo é a utilização de dados oriundos de equipes de vendas como base para prever vendas em uma nova região ou vendas de determinado produto. 
Entretanto, para a logística, os métodos qualitativos não são os mais apropriados, pois absorvem muito tempo para serem elaborados, já que dependem de pesquisas, painéis e reuniões para o atingimento de consenso. 
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5. MÉTODOS QUANTITATIVOS
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Os métodos quantitativos são divididos entre os baseados em séries temporais e os baseados em relações causais. 
6. MÉTODOS BASEADOS EM SÉRIES TEMPORAIS
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Tais métodos são técnicas estatísticas que utilizam dados históricos de vendas representativos de relações e tendências estáveis. 
São utilizados para a identificação dos seguintes fatores: 
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variações sistemáticas resultantes de fatores sazonais; 
padrões cíclicos;
tendências;
taxa de variação das tendências. 
As técnicas baseadas em séries temporais partem da premissa que o futuro será similar ao passado, ou seja, os padrões de demanda coexistem no futuro. 
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As técnicas baseadas em séries temporais trabalham com diversos métodos que realizam análise nos padrões e variações de dados históricos, alguns desses métodos serão abordados a seguir, em ordem crescente de complexidade. 
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7. MÉDIA MÓVEL SIMPLES
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A média móvel trabalha com a média dos períodos mais recentes dos dados históricos disponíveis. 
Elas podem contemplar qualquer quantidade de períodos anteriores, sendo que as mais comuns são de um, três, quatro e doze períodos. 
A técnica leva em conta que o período seguinte sempre seja projetado a partir do último período de vendas. 
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Trata-se de um método que tem por objetivo “suavizar” as variações das séries por um processo de sucessivas médias. 
Mediante o emprego de médias móveis, podem ser eliminadas as variações sazonais e irregulares, conservando-se
desta forma o movimento de tendência.
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 C1+ C2+ C3 …. +Cn
MMS = --------------------------
 n
Onde:
C1, C2 …Cn = consumo nos períodos anteriores
n = número de períodos em questão
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FÓRMULA
Calcular uma previsão pela média móvel com base em vendas de 356, 387 e 288 produtos: 
 (356 + 387 + 288) 1.031
MMS = ------------------------- = ---------- = 343,66
 3 3
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EXEMPLOS
A empresa Fabricante de Peças S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto “Bomba Injetora YZ”: 
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BOMBA INJETORA YZ
Mês
Quantidade
Jan
2.500
Fev
2.200
Mar
2.650
Abr
2.800
Mai
2.850
Jun
2.900
Jul
3.000
 (2.500 + 2.200 + 2.650 + 2.800 + 2.850 + 2.900 + 3000) 
MMS = --------------------------------------------------------------
 7
 18.900
MMS = ---------- = 2.700
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8. MÉDIA MÓVEL PONDERADA
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Nesse método, a previsão do próximo período é obtida por meio da ponderação dada a cada período, sendo que o período mais próximo recebe peso maior e, vamos reduzindo os pesos para os períodos mais distantes.
 A soma das ponderações deve ser sempre 100%. 
Os valores das ponderações como regra geral devem ter peso de 40 a 60% para o período mais recente e para o último período 5%. 
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Essa alocação será sempre em função da sensibilidade do administrador em relação às variáveis e mudanças de mercado. 
Tal modelo tende a eliminar algumas das fragilidades apresentadas nos modelos anteriores.
MMP = (C1 . P1) + (C2 . P2) + (C3 . P3) + ... + (Cn . Pn)
Onde:
C = consumo dos períodos anteriores
P = ponderação dada a cada período
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FÓRMULA
A empresa Fabricante de Peças S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto “Bomba Injetora YZ”: 
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EXEMPLO
BOMBA INJETORA YZ
Mês
Qtde
%
Jan
2.500
5
Fev
2.200
5
Mar
2.650
7
Abr
2.800
8
Mai
2.850
15
Jun
2.900
20
Jul
3.000
40
A empresa Fabricante de Peças S.A. teve neste ano o seguinte volume de vendas para seu produto “Bomba Injetora YZ”: 
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EXEMPLO
BOMBA INJETORA YZ
Mês
Qtde
%
Jan
2.500
0,05
Fev
2.200
0,05
Mar
2.650
0,07
Abr
2.800
0,08
Mai
2.850
0,15
Jun
2.900
0,20
Jul
3.000
0,40
MMP = (2.500 . 0,05) + (2.200 . 0,05) + (2.650 . 0,07) + (2.800 . 0,08) + (2.850 . 0,15) + (2.900 . 0,2) + (3000 . 0,4)
MMP = (125) + (110) + (185,5) + (224) + (427,5) + (580) + (1.200)
MMP = 2.852
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9. MÉTODO DA MÉDIA 
DE SUAVIZAÇÃO EXPONENCIAL
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O amortecimento exponencial é um tipo semelhante a forma da média móvel ponderada. 
Este tipo de técnica estima as vendas futuras a partir de médias ponderadas dos níveis anteriores de vendas reais e de vendas previstas. 
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51
A nova previsão se dá em função da previsão anterior somada a uma fração da diferença entre as vendas projetadas anteriormente e as respectivas vendas reais alcançadas. 
A magnitude do ajuste é denominada fator alfa ou constante de amortecimento. 
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MMSE= [(Ra x α) + (1 - α ) x Pa]
Onde: 
MMSE = vendas projetadas para o período
Ra = demanda real para o período
Pa = previsão para o período
α = fator alfa ou constante de amortecimento
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FÓRMULA
Para resolução do nosso exercício utilizaremos α = 0,2 e a ponderação dada ao último período (Rt-1) como 4.158 unidades e Pt-1 como sendo o último período do exemplo anterior (3000).
Pt = (4.158 x 0,2) + (1 – 0,2) x 3.000
Pt = = 831,6 + (0,8 x 3.000)
Pt = 831,6 + 2400
Pt = 3.231,6
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EXEMPLO 1
Suponhamos que a previsão do período mais recente tenha sido de 80 unidades e as vendas reais de 95 unidades. Considerando um alfa de 0,3, a nova previsão seria a seguinte: 
MMSE = [(Ra x α) + (1 - α ) x Pa]
MMSE = [(95 x 0,3) + (1 – 0,3) x 80]
MMSE = [28,5 + 56]
MMSE = 84,5 = 84
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EXEMPLO 2
EXERCÍCIO
A empresa PPW Ltda. produz o produto “Z” que, nos meses de janeiro a junho, tiveram os consumos de 1.000, 1.050, 1.100, 1.200, 1.050, e 1.150 respectivamente. 
Estime a demanda para o mês de julho utilizando o MMS e MMSE.
Utilizar a constante de suavização exponencial de 0,35 e consumo real de 1200 unidades 
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O amortecimento exponencial simples permite cálculo rápido de novas previsões sem que seja preciso trabalhosas atualizações nas bases de dados. 
Um aspecto importante é entender o funcionamento do fator alfa para escolhê-lo adequadamente. 
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57
Quanto maior o seu valor, maior será o peso para o período mais recente. 
Por exemplo, ao escolher um valor alfa igual a 1, a venda do período mais recente será a venda prevista, já valores muito baixos, próximos a zero, a previsão torna-se praticamente uma média móvel simples. 
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O amortecimento exponencial simples tem a desvantagem de não identificar diferenças entre sazonalidade e flutuações aleatórias, sendo que, desta forma, não elimina a necessidade de julgamento posterior. 
As técnicas de utilização de amortecimento exponencial com outros componentes resolvem esta desvantagem. 
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10. PREVISÕES DE DEMANDA E SEU IMPACTO SOBRE A PRODUÇÃO
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As previsões de demanda podem ser classificadas com independentes e dependentes. 
A demanda dependente tem por característica uma sequência interligada de atividades de compra e produção. 
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Um exemplo dessa interligação é a ligação entre componentes usados para a montagem de um produto final, as necessidades de teclados de notebooks dependem da programação da sua produção. 
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62
No caso de itens de demanda dependente dentro de um processo produtivo, não há a necessidade de previsão, sua necessidade no processo produtivo é calculada a partir de necessidades dos itens independentes (estes sim, precisão da utilização de técnicas de previsões de demanda). 
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11. IMPACTOS EM FUNÇÃO DA VARIABILIDADE DA DEMANDA
PROF LOPES
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A variação da demanda, quando contraria os valores estimados pelas técnicas de previsão leva a impactos que as organizações precisam enfrentar e buscar uma solução. 
Divergências entre oferta e demanda resultam em alto custo, levando a prejuízos com efeito cascata nos demais componentes da cadeia de suprimentos. 
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12. EFEITO CHICOTE 
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O efeito chicote, também conhecido como efeito Forrester (1961) é resultado da discrepância entre a demanda real e à prevista, em conjunto com a intenção das empresas em alinharem sua oferta a esta demanda, para não deixar de atendê-la. 
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13. FATORES QUE AFETAM A DEMANDA
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Há diversos fatores que influenciam a demanda, alguns deles são fatores internos, os quais podem ser controlados e outros são externos, os quais as empresas não conseguem controlar, entretanto, precisam acompanhar possíveis mudanças e as suas influências.
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Fatores Internos
Preço;
Qualidade do produto;
Investimento e publicidade;
Lançamento de produtos substitutos pela própria empresa
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Fatores externos
Preço de bens substitutos dos concorrentes;
Preços de bens complementares;
Renda dos consumidores;
Regulamentação governamental;
Comportamento do consumidor
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Aula 1 - Globalização
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