Técnicas de Previsão de Demanda

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Distribuição Física
Everton José 
Buzzo
Aula 5
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Métodos de previsão de demanda
QUALITATIVAS – subjetivas, baseadas em opiniões
QUANTITATIVAS – análise numérica
http://www.filosofiahoje.com http://info.abril.com.br
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Qualitativos
Experiência
Conhecimento especializado
Falta de dados históricos
Para a logística não é o ideal, devido a demora: dependem de pesquisas, reuniões e consenso (método Delphi)
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Técnica Delphi
Há um coordenador - Anonimato, quantificação das respostas (escala numérica), resposta estatística:
Elaboração do questionário e envio ao grupo
Coordenador verifica coerência das respostas, altera possíveis questões, faz análise estatística e envia novamente ao grupo
Grupo responde novamente, respostas distantes da média devem ser justificadas
Coordenador verifica se não houve variações significativas, caso houve, retorna ou processo 
EVITA O EFEITO DE GRUPO
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Vídeo previsão de demanda
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Quantitativos
Séries temporais
Técnicas Causais
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Séries temporais
Dados históricos:
variações sistemáticas resultantes de fatores sazonais;
padrões cíclicos;
tendências;
taxa de variação das tendências.
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Média Móvel
Onde:
MMSt+1 = Média móvel simples no final do período t (pode ser usada como previsão para o período t+1)
Ai = demanda atual no período i
n = Número de períodos incluídos em cada média
Exemplo, calcular uma previsão pela média móvel com base em vendas de 356, 387 e 288:
P(próximo mês) = 356 + 387 + 288 = 343,7
	 3
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Amortecimento exponencial simples
			Pt = Rt-1 + (1 - ) x Pt-1
Onde:
Pt = vendas projetadas para o período t
Pt-1 = previsão para o período t-1
Rt-1 = demanda real para o período t-1
 = fator alfa ou constante de amortecimento (0<<1,0)
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Amortecimento exponencial simples
Suponhamos que a previsão do período mais recente tenha sido de 80 unidades e as vendas reais de 95 unidades. Considerando um fatos alfa de 0,3, a nova previsão seria a seguinte:
		Pt = Rt-1 + (1 - ) x Pt-1
		 = (0,3) (95) + (1-0,3) (80)
		 = 28,5 + 56
	 = 84,5
Há outros componentes também possíveis!
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Técnicas Causais
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Regressão Linear
y = 5,2432x - 43,041 r2 = 0,96
onde: y = venda de pneus
 x = venda de automóveis
Precisa-se de dados secundários
Precisa-se conhecer uma boa relação entre variáveis
Situações raras na logística
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Distribuição Física
Everton José 
Buzzo
Atividade 5
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Quais os tipos de técnicas de previsão de demanda?
Quando usar cada tipo de técnica?