Aula 05 - Previsão de Demanda

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Aula 5. Previsão de Demanda
Professora Waleska Monteiro
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Resolução do Exercício da aula 04
Exercício
O consumo previsto de um produto é de 12.000 unidades ao ano. A negociação do departamento de compras resultou na escolha de um fornecedor que se compromete a entregar o produto mantendo o preço unitário constante ao longo do ano em $3,50. Estima-se que a taxa de juros anual se situará em 20% para o período. e que o custo de cada pedido seja $100,00. 
Calcular:
a) o lote econômico;
b) quantos pedidos devem ser feitos ao longo do ano;
c) o custo total do sistema, incluindo o custo de compra do material.
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Resolução do Exercício da aula 04
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Resolução do Exercício da aula 04
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Previsão de Demanda
A previsão de demanda é importante para utilizar as máquinas de maneira adequada, para realizar a reposição dos materiais no momento e na quantidade certa, e para que todas as demais atividades necessárias ao processo industrial sejam adequadamente programadas.
Apesar de as previsões serem importantes e úteis para o planejamento das atividades, elas apresentam erros em suas estimativas, devendo-se ser cuidadoso tanto na coleta de dados como na escolha do modelo de previsão, para que diminuam os erros.
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Planejamento, Predição e Previsão
Planejamento. Processo lógico que descreve as atividades necessárias para ir do ponto no qual nos encontramos até o objetivo definido.
Predição. Processo para determinação de um acontecimento futuro baseado em dados completamente subjetivos e sem uma metodologia de trabalho clara.
Previsão. Processo metodológico para determinação de dados futuros baseado em modelos estatísticos, matemáticos ou econométricos ou ainda em modelos subjetivos apoiados em uma metodologia de trabalho clara e previamente definida.
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Quantidade demandada: quantidade de bens e serviços que os consumidores desejam e podem comprar.
Para que se possa realizar uma previsão de vendas adequada deve-se ter informações a respeito da demanda dos produtos. Os tipos de demanda mais comuns são:
Média
Tendência linear
Tendência não linear
EstacionaI (Sazonal)
Demanda
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Tipos de Demanda
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A, previsões podem ser de curto, médio e longo prazo.
Para as previsões de curto prazo (até 3 meses), são geralmente utilizados métodos estatísticos baseados em médias ou no ajustamento de retas.
Para prever o médio prazo (até 2 ou 3 anos) e o longo prazo (acima de 2 anos), são utilizados modelos explicativos ou modelos econométricos.
Tipos de Previsão
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Tipos de Previsão
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Métodos Baseados em Médias
Os métodos apresentados são baseados em dados históricos. Existe, portanto, a hipótese implícita de que "o futuro é uma continuação do passado". 
Naturalmente, caso isso não ocorra, outros métodos de previsão devem , ser utilizados.
Média Móvel (Simples)
A previsão no período futuro t é calculada como sendo a média de n períodos anteriores. Deve-se escolher sobre quantos períodos a média será calculada.
Métodos de Previsão de Demanda
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Métodos Baseados em Média 
Mês
Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Qtd
100
102
101
104
102
101
102
103
103
103
104
103
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Prever o mês de janeiro do ano 2 (ano seguinte) utilizando uma média móvel trimestral com fator de ajustamento 0,7 para dezembro, 0,2 para novembro e 0,1 para outubro.
Demanda Janeiro = 0,7x103 + 0,2x104 + 0,1x103 Demanda Janeiro = 103,2
Média Móvel com Ajustamento Exponencial
Nesse método a previsão P é calculada a partir da última previsão realizada no período (t - 1) adicionada ou subtraída de um coeficiente a que multiplica o consumo real (C) e a previsão no período (Pt - 1), de acordo com a expressão a seguir:
Métodos Baseados em Média 
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Métodos Baseados em Média 
Mês
Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Qtd
104
103
103
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Métodos Baseados em Média 
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Métodos Baseados em Média 
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Métodos Baseados em Média 
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Métodos Baseados em Média 
Exemplo:
Um produto industrial apresentou as vendas dos últimos seis meses conforme dados abaixo:
a) Ajustar uma reta e calcular.
b) Calcular o coeficiente de correlação.
c) Determinar a previsão para julho, agosto e setembro.
Para realizar a previsão, a variável X corresponde aos meses que numeramos de 1 a 6.
Vendas em unidades
Mês
Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Consumo Real
340
355
365
375
390
401
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Métodos Baseados em Média 
Para ajudar os cálculos, monte a tabela abaixo:
X
Y
XY
XX
YY
1
340
340
1
115600
2
355
710
4
126025
3
365
1095
9
133225
4
375
1500
16
140625
5
390
1950
25
152100
6
401
2406
36
160801
21
2226
8001
91
828376
3,5
371
Total
Média
20
Métodos Baseados em Média 
21
Métodos Baseados em Média 
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Métodos Baseados em Média 
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Existem diversos métodos para a realização de previsões quando o consumo é sazonal. O método do coeficiente sazonal, é o mais utilizado. Para desenvolve-lo deve-se:
a) Determinar a média em cada ano . .
b) Determinar os coeficientes de sazonalidade em cada período de sazonalidade.
c) Calcular o coeficiente médio de sazonalidade em cada período.
d) Projetar a demanda global para o ano (utilizando um método de previsão).
e) Determinar a média para cada período do ano previsto.
f) Determinar a demanda em cada período do ano utilizando o coeficiente médio de sazonalidade.
Ajuste Sazonal
Exemplo: A Tabela abaixo apresenta os dados de consumo de um produto nos últimos quatro anos e deseja-se determinar a previsão de vendas trimestral no ano 5.
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Ajuste Sazonal
Consumo em Unidades
Trimestre
20X1
20X2
20X3
20X4
1
45
70
100
100
2
335
370
585
725
3
520
590
830
1160
4
100
170
285
215
Total
1000
1200
1800
2200
Média
250
300
450
550
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Cálculo:
Vamos supor que a previsão para o ano 20X5 fosse de 2.500 baseada em que em quatro anos o consumo passou de 1.000 para 2.200 unidades.
Ajuste Sazonal
Consumo em Unidades
Trimestre
20X1
20X2
20X3
20X4
Média
1
45/250 = 0.18
70/300 = 0,23
100/450 = 0,22
100/550 = 0,18
0,20
2
335/250 = 1,34
370/300 = 1,23
585/450 = 1,30
725/550 = 1,32
1,30
3
520/250 = 2,08
590/300 = 1,97
830/450 = 1,84
1160/550 = 2,11
2,00
4
100/250 = 0,40
170/300 = 0,57
285/450 = 0,63
215/550 = 0,39
0,50
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Cálculo:
2500/4 = 625
Ajuste Sazonal
Trimestre
Previsão
1
625x (0,20) = 125
2
625 x (1,30) = 813
3
625x (2,00) = 1250
4
625x (0,50) = 313
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Seleção do Modelo de Previsão
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Seleção do Modelo de Previsão
Mês
Valor Real
Previsão
Erro
Erro aoquadrado
Erro absoluto
1
200
225
-25
625
25
2
240
220
20
400
20
3
270
290
-20
400
20
4
230
250
-20
400
20
5
280
270
10
100
10
6
210
250
-40
1600
40
Total
-75
3525
135
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Uma empresa industrial está desenvolvendo uma análise preço de venda x quantidade vendida visando determinar de maneira empírica qual o preço unitário de venda do produto que forneceria a maior receita de venda. A empresa colocou seu produto a preços diferenciados em pontos-de-venda (lojas) diferentes, mas com o mesmo potencial de venda, e obteve os dados médios apresentados na Tabela. Em que valor a empresa deveria fixar o preço de seu produto para que tivesse a maior receita, considerando que a receita é igual a preço unitário x quantidade vendida?
Exercício – Entregar no final da aula
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Dica: 
Calcule o beta (coeficiente de regressão – b)
Calcule o coeficiente de correlação
Y é a variável dependente (a qtde vendida depende o preço), por isso, o valor de Y será a quantidade vendida prevista, dado o preço X.
Exercício
Nº de Lojas
Preço de venda unitário
Qtdevendida (unidade)
1
45
1000
2
48
950
3
50
820
4
55
850
5
60
800
6
65
700
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Dúvidas – Cap. 08 Martins