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Aula 10 Gestão da cadeia de suprimentos

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GST0045 – Gestão da Cadeia de Suprimento 
Aula 10: Métodos Quantitativos - Tecnologia da Informação
AULA 10: Métodos Quantitativos - Tecnologia da Informação
Gestão da cadeia de suprimentos
Métodos Quantitativos - Tecnologia da Informação
Ao final desta aula o aluno deverá ser capaz de:
• Conhecer métodos quantitativos de gestão de demanda
• Conhecer a aplicação da Tecnologia da informação na Cadeia de Suprimentos
AULA 10: Métodos Quantitativos - Tecnologia da Informação
Gestão da cadeia de suprimentos
Métodos Quantitativos
Os métodos quantitativos envolvem a análise numérica 
dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais e 
palpites. Empregam-se modelos matemáticos para 
projetar a demanda futura. Podem ser subdivididos em 
dois grandes grupos: os métodos baseados em séries 
temporais, médias móveis, correlações e outras técnicas 
estatísticas mais avançadas. 
AULA 10: Métodos Quantitativos - Tecnologia da Informação
Gestão da cadeia de suprimentos
Previsão de Demanda
Técnicas quantitativas para calcular a previsão de consumo:
• Método do último período;
• Método da média móvel;
• Método da média móvel ponderada;
• Método da média com ponderação exponencial;
• Método dos mínimos quadrados.
AULA 10: Métodos Quantitativos - Tecnologia da Informação
Gestão da cadeia de suprimentos
Séries Temporais
As séries temporais baseiam-se em sequências de dados 
uniformemente espaçados(semana, mês, etc). A previsão 
de dados por séries temporais implica que os valores 
futuros sejam previstos somente a partir de valores 
passados e que quaisquer outras variáveis, não importa o 
quanto sejam potencialmente valiosas, sejam ignoradas.
AULA 10: Métodos Quantitativos - Tecnologia da Informação
Gestão da cadeia de suprimentos
Médias Móveis
• Estabelecer a média dos dados de alguns períodos 
recentes, que se tornam a previsão;
• Considerar o número de períodos (período de 
recorrência – PR) de dados a serem incluídos na média.
• Usar dados de um número predeterminado de 
períodos, normalmente os mais recentes.
• Cada novo período de previsão substitui o dado mais 
antigo pelo mais recente.
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