PREVISAODADEMANDA

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Previsão da Demanda
Prof. Reinaldo Di Lucia
1º Semestre de 2010
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Introdução	
Previsão é a fase anterior ao Planejamento.
É uma estimativa das condições que existirão dentro de um período futuro.
A previsão de demanda é a base para o planejamento da produção, vendas e finanças de qualquer empresa.
Permite o desenvolvimento dos planos de capacidade, de fluxo de caixa, de vendas, de produção e estoques, de mão-de-obra, de compras etc.
Permite que os administradores dos sistemas de produção antevejam o futuro e planejem adequadamente suas ações.
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Porque se deve gerenciar a demanda?
Poucas empresas são flexíveis ao ponto de poder alterar de forma eficiente seus volumes de produção ou de mix de produtos para atender as variações da demanda, principalmente no curto prazo.
Para muitas empresas, parte da demanda vem de outras divisões ou de subsidiárias
Empresas que têm relações de parceria com seus clientes podem negociar quantidade e momento da demanda por eles gerada.
A demanda de muitas empresas pode ser criada ou modificada, tanto em termos de quantidade ou de momento, por meio de atividades de marketing, promoções, propaganda, esforço de vendas, entre outros
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Curva do ciclo de vida
Lançamento
Perda de interesse do mercado
 pelo modelo novo
Face lift
Venda com desconto 
e mais aplicações
Morte do produto 
Vendas
Tempo
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Influências na demanda
Influência de Fatores na Demanda
O negócio em geral e as condições econômicas.
Fatores competitivos.
Tendências de mercado, tais como alterações de
	demanda. 
Planos da empresa referentes a propaganda, promoção, determinação de preços e mudanças do produto.
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Hierarquia de planejamento
Plano estratégico de negócios
Plano de produção
MPS
Implementação
Plano Mestre
Planejamento
Controle das atividades
MRP
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Padrões de demanda
Tendência
 Sazonalidade
 Variação Aleatória
 Ciclo
 Estável X Dinâmico
 Demanda dependente X Demanda independente
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Padrões de demanda: tendência e sazonalidade
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Padrões de demanda: variação aleatória
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Estável x Dinâmico
Estável: Os formatos dos padrões de demanda se conservam ao longo do tempo.Quanto mais estável, mais fácil de fazer a previsão.
Dinâmico: Os formatos variam ao longo do tempo
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Demanda dependente x independente
Dependente: a demanda de um item depende da demanda de outros itens
Independente: não está relacionada à demanda de nenhum outro item ou serviço
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Princípios da previsão
As previsões geralmente estão erradas
Cada previsão deve incluir uma estimativa de erro
Quando a demanda real excede a aceitabilidade do erro, deve-se fazer uma investigação para descobrir a causa de erro
As previsões são mais precisas para famílias ou grupos
 As previsões são mais precisas para períodos de tempo mais próximos
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Bases das técnicas de previsão
Coleta e Preparação de Dados
Registrar os dados nos mesmos termos exigidos pela previsão
Dados baseados na demanda e não nas remessas
Período
Prever a demanda do produto e também suas opções
Registrar as circunstâncias relativas aos dados
Registrar a demanda separadamente para grupos de clientes diferentes
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Etapas do processo de previsão
Definição do Problema
 razão da previsão de demanda
Coleta de Dados e Informações
Análise preliminar dos Dados
Escolha do Modelo de Previsão
Calibração e Testes de Validação
Implantação do Sistema de Previsão
Avaliação Permanente do Sistema
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Técnicas de previsão
Técnicas Qualitativas:
Baseadas na intuição ou opiniões informadas. São subjetivas e utilizadas pela alta gerência. Exemplos:
Pesquisa com clientes;
Painel de Consenso.
Focus Group
Ex.: demanda potencial de grandes famílias de produtos
Técnicas Extrínsecas:
Baseadas em indicadores externos, por exemplo, taxa de nascimento / renda disponível
Normalmente, a demanda de um grupo é proporcional às atividades de outro grupo
Ex.: Vendas de pneus de automóveis são proporcionais 	ao consumo de gasolina
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Técnicas de previsão
Técnicas intrínsecas:
Baseadas em dados históricos, registrados e disponíveis na empresa
Estrutura de análise estatística
Base: “O que aconteceu no passado acontecerá no futuro”
Ex.: “A demanda desse mês será igual à do mês passado” / “A demanda deste mês, será igual à demanda do mesmo mês do ano passado”.
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Técnicas intrínsecas importantes
Demanda média
Médias móveis
Suavização exponencial
Índice de sazonalidade
Previsões sazonais
Demanda desestacionalizada
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Demanda média
Se não temos nenhuma informação sobre a demanda, devemos usar a média histórica, aliada a uma margem de erro
Ex.: usar a média da demanda do ano anterior como previsão da demanda para janeiro do ano em curso.
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Média móvel
Uma maneira mais precisa de usar a média é usar um período determinado (três ou seis meses, por exemplo) e determinar a previsão.
Ao fim do próximo período, já com a demanda sabida, o primeiro período é desprezado e o novo período acrescentado, formando uma nova média.
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Média móvel
Cálculo da previsão para Janeiro:
(63 + 91 + 84) / 3 = 79
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Média móvel
Cálculo da previsão para Fevereiro:
(91 + 84 + 90) / 3 = 88
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Suavização exponencial
Usa-se um peso, determinado por experiência, para refazer a média entre a média móvel do período anterior e a do novo período.
Este peso () pode ser qualquer um entre 0 e 1,0 e recebe o nome de Constante de Suavização.
Nova previsão = () x (última demanda) + (1- ) x previsão anterior
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Suavização exponencial
Se usarmos os 6 últimos meses, prevemos a demanda para janeiro em 80.
Se a demanda real for 90, e determinarmos um  = 0,1, temos:
Dem. Fev. = 0,1 x 90 + 0,9 x 80 = 81
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Sazonalidade
Demanda sazonal ou periódica
Ex: Sorvete, luzes de árvores de Natal, ovos de páscoa
Definimos índice de sazonalidade, ou índice sazonal como sendo:
 A demanda média para todos os períodos é um valor que neutraliza a sazonalidade, e chama-se demanda desestecionalizada.
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Sazonalidade
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Sazonalidade
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Rastreamento da previsão
É o processo que compara a demanda real com a previsão
Erro de previsão é a diferença entre a demanda real e a previsão.
O erro pode ser:
Variação por viés: erro sistemático para acima ou para abaixo da demanda prevista
Variação aleatória: Produtos com demanda instável e variação grande
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Rastreamento da previsão
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Rastreamento da previsão
 Previsão Média estava correta
 Não há viés
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Desvio Absoluto Médio
O erro de previsão deve ser mensurado antes de revisar a previsão
Cálculo do erro total ignora os sinais de mais ou menos:
DAM = soma dos desvios absolutos / no. de observações
No exemplo anterior:
DAM = (5+6+2+4+3+4)/6 = 24/6 = 4
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