AULA 5

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PLANEJAMENTO E CONTROLE DA PRODUÇÃO
Aula 05: Métodos de previsão de demanda
AULA 05: MÉTODOS DE PREVISÃO DE DEMANDA
Planejamento e controle da produção
AULA 01: NOME DA AULA
Disciplina
Objetivos da disciplina
Indicadores ou erros de previsão;
Métodos de Previsão.
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Em um planejamento, erros e incertezas sempre existirão, porém o ideal é que possamos verificar, monitorar e procurar prever o que pode ocorrer de errado e fora da previsão para minimizar ou inviabilizar a ocorrência de erros.
Ao invés de desastres que são, na maioria, imprevistos, temos que ter uma pequena ou grande visão do projeto, do que pode dar certo ou o que pode dar errado. Exemplo: um terremoto ou uma tsunami, já que é de mais difícil previsão, e não temos os controles sobre a ocorrência e/ou a magnitude dos estragos.
Se saímos da garagem com um pneu furado ou baixo, sabemos que se não o trocamos ou reparamos, logo ficaremos com o carro parado e em algum lugar impróprio e seremos “obrigados” a realizar a troca em condições muitas vezes desfavoráveis gerando desconforto e perda de tempo maios do que se o tivéssemos feito na garagem.
Desse modo, o mais correto é que se soubermos que alguma coisa poderá dar errado, com certeza ela dará.
Introdução
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Indicadores ou erros de previsão
A precisão da previsão refere-se ao quão perto as previsões chegam dos dados reais. Os indicadores são utilizados para verificar medidas de desempenho do nível de precisão que o modelo de previsão possui. Previsões muito próximas dos dados reais significam erros de precisão pequenos, logo são mais aceitas.
Quando os erros de precisão são maiores, é sinal que o modelo de previsão deve ser alterado ou ajustado. Considere o erro de previsão entre o valor real e o valor previsto representado por:
Para analisar e decidir o melhor modelo de previsão que se ajusta aos dados precisamos levar em conta os indicadores listados.
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Indicadores ou erros de previsão
O indicador básico de Erro de Previsão para o período t (Et) é a diferença (ou desvio) entre o Valor Real (Dt) e o Valor Previsto da demanda (Ft, forecast), no período correspondente. Representada pela fórmula:
Desvios positivos significam que a demanda superou a previsão;
Os desvios negativos representam que a demanda não superou a previsão.
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O erro percentual absoluto médio MAPE (Mean Absolute Percentage
Error) representa a média percentual da divisão entre erro de previsão e o valor real.
Erro percentual absoluto médio – MAPE
Valores pequenos para o MAPE determinam precisão nos dados previstos. 
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O erro absoluto médio EAM, ou MAD (Mean Absolute Deviation) é a soma dos desvios absolutos dos períodos, dividida pelo número de períodos. É representado pela fórmula:
Erro absoluto médio (EAM) ou MAD (Mean Absolute Deviation)
Se MAD for pequeno, os dados reais seguem estreitamente as previsões da variável dependente e o modelo de previsão fornece previsões acuradas.
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Uma alternativa ao EAM, pois considera desvios relativos ou percentuais no cálculo do erro (LUSTOSA):
Erro Percentual Absoluto Médio (EPAM)
Admitindo-se que os desvios tenham distribuição normal e que a previsão seja não tendenciosa, pode-se afirmar que o erro de uma nova previsão seria:
1 EAM em relação à média, com 60% de probabilidade;
2 EAM em relação à média, com 90% de probabilidade;
3 EAM em relação à média, com 98% de probabilidade.
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O erro quadrático médio é dado pela expressão:
Erro Quadrático Médio – EQM
De uma maneira geral, quando os valores do EQM forem pequenos, os dados reais seguem estreitamente as previsões da variável dependente e o modelo de previsão fornece previsões acuradas. 
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Métodos qualitativos 
São os que, segundo LUSTOSA (2008), apresentam um maior grau de subjetividade e, por isso, parecem menos adequados do que os quantitativos.
São a alternativa correta quando não temos dados suficientes (ou nenhum);
Por exemplo, quando se trata do lançamento de um novo produto ou uma previsão sobre tendências de longo prazo de um setor econômico ou tecnologia, os métodos estatísticos são de pouca utilidade.
Leia o texto Métodos de Previsão de Demanda Integrados ao S&OP. Disponível em: http://nortegubisian.com.br/metodos-de-previsao-de-demanda-integrados-ao-sop 
Métodos de previsão
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Pesquisa de Mercado 
A pesquisa de mercado pode ser útil para avaliar o potencial de consumo (demanda), nível de satisfação dos consumidores, participação no mercado (market share) e força da marca, teste de novos produtos (design e desempenho), avaliação de preço e concorrência etc.
Para a gestão ou o gestor de uma empresa, esse é um recurso que serve a diferentes finalidades de inserção, modificação de um produto, inovação etc.
Busca-se avaliar a demanda potencial de um produto ou serviço diretamente com os consumidores finais, através de diferentes métodos de pesquisa.
Dessa maneira, a fonte de informação são agentes externos à empresa, concorrência local, global etc.
Métodos de previsão
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Simulação de Cenários
A Simulação de Cenários, procura construir, a partir da opinião de especialistas, diferentes situações futuras e, para cada uma delas, estimar o comportamento das vendas.
O resultado final pode ser apresentado em três cenários alternativos, classificados da seguinte forma:
Otimista;
Mais provável;
Pessimista.
A partir da avaliação subjetiva das probabilidades de cada contexto, ocorre o processo de decisão.
Essa técnica pode fornecer subsídios para o planejamento da capacidade e decisões de investimento no médio e longo prazo.
Métodos de previsão
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Métodos de Consenso
Envolve principalmente colaboradores da empresa ou de empresas parceiras na cadeia de suprimentos, que buscam quantificar o volume de demanda para efeito do planejamento da produção e reposição dos estoques.
Frequentemente, essa previsão qualitativa confunde-se com o processo subsequente de tomada de decisão, isto é, as decisões de planejamento da produção.
Em um processo de previsão baseado em consenso, inicialmente, deve-se escolher os participantes e o mediador (líder) do processo.
Tipicamente, a alta gerência é formada por profissionais que acompanham atentamente a evolução do mercado e, por isso, são candidatos naturais à participação.
Métodos de previsão
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Métodos de Consenso
Basicamente, o processo consiste em duas etapas.
Na primeira, os participantes são estimulados a emitir sua opinião individual acerca do problema formulado, tendo suas opiniões coletadas e analisadas pelo mediador (semelhante ao método brainstorming).
Busca permitir que cada participante possa expressar suas opiniões e conhecimento sem influência dos demais, evitando que relações de hierarquia e aspectos
ligados à personalidade inibam a participação dos envolvidos.
A etapa seguinte consiste na busca de um consenso das opiniões em reunião envolvendo todos os participantes.
Métodos de previsão
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Métodos de Consenso
De forma geral, o método pode ser estruturado nos seguintes passos:
Escolher os participantes;
Enviar questionários aos participantes para obter as previsões e os argumentos de cada um;
Analisar os resultados e redistribuir os questionários com novas questões pertinentes;
Repetir os Passos 2 e 3, enquanto necessário;
Consolidar os resultados obtidos (relatório);
Discussão dos resultados obtidos em reunião com os participantes (conclusões).
Para Lustosa (2008), os passos 1 a 4 caracterizam a primeira etapa (fase do oráculo), enquanto 5 e 6 correspondem à segunda (fase do consenso).
Métodos de previsão
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Métodos de Consenso - método Delfi
Importante destacar que, em vez de serem considerados excludentes, os métodos qualitativos e quantitativos podem ser utilizados de forma complementar.
No método Delfi, projeções estatísticas podem ser fornecidas aos participantes como subsídio para as discussões. 
Por outro lado, há situações em que os resultados de uma previsão estatística devem ser interpretados e, eventualmente, corrigidos com base em informações subjetivas, que não podem ser incorporadas nos modelos quantitativos.
Métodos de previsão
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MODELOS QUANTITATIVOS
Existe grande variedade de métodos estatísticos de previsão de demanda, com diferentes Características e níveis de complexidade.
Na próxima aula, serão apresentados dois tipos principais de modelos estatísticos de previsão: Projeção de Séries Temporais e Correlação e Regressão.
Métodos de previsão
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LUSTOSA, Leonardo et al. Planejamento e controle da produção. Rio de Janeiro: Campus, 2008. 
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Disciplina
VAMOS AOS PRÓXIMOS PASSOS?
 
Modelos Quantitativos:
Projeção de Séries Temporais;
Correlação e Regressão.
Exercícios.
AVANCE PARA FINALIZAR A APRESENTAÇÃO.
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