Aula 2 PPCP - Planejamento, Programação e Controle da Produção

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PLANEJAMENTO, 
PROGRAMAÇÃO E CONTROLE 
DA PRODUÇÃO 
AULA 2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof.a Dayse Mendes 
 
 
 
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CONVERSA INICIAL 
Caros alunos! 
Nesta segunda aula de Planejamento, Programação e Controle da 
Produção se têm por objetivos: 
 Compreender que uma boa previsão de demanda garante 
melhores planejamento e programação da produção; 
 Conhecer vários métodos de previsão de demanda. 
 
Estes objetivos nos remetem a um real problema para quem trabalha 
com planejamento da produção, qual seja, saber da demanda futura com 
antecedência suficiente para que o sistema de produção tenha condições de 
atendê-la sem a formação de estoques que não serão consumidos ou em 
quantidade além da demanda. (BEZERRA, 2010, p. 50). 
 Assim, nesta aula vamos conhecer mais sobre o que significa Demanda, 
como gerir esta demanda, qual as ações necessárias para fazer uma boa 
previsão qualitativa ou quantitativa e aprenderemos a fazer os cálculos 
necessários para as previsões quantitativas. 
 
TEMA 1: GESTÃO DE DEMANDA 
Para que as empresas tomem decisões sobre quanto produzir, elas 
precisam ter conhecimento do quanto irão vender. No caso dos sistemas 
empurrados, esse conhecimento não é prévio, a empresa não sabe 
exatamente quanto irá vender de um determinado produto. Se a empresa não 
tem esta informação, como ela decide sobre quanto produzir? 
É neste momento que surge o conceito de demanda e de previsão de 
demanda. Demanda é a quantidade de um produto que os consumidores 
desejam adquirir, ao longo do tempo. Previsão de demanda é uma inferência 
sobre o futuro do que a empresa acredita que os consumidores queiram em 
termos de quantidade de produto. 
 
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Como as empresas não podem esperar até ter certeza de quanto vão 
vender, elas precisam se antecipar. Assim, para Corrêa et al. (2000, p. 227-
229), a demanda da empresa precisa ser gerenciada, não pode ser 
simplesmente imaginada, deduzida. 
Os autores entendem que os principais elementos desta gestão são: 
Habilidade para prever a demanda: a empresa precisa ter e saber utilizar 
ferramentas para cálculo de demanda futura que sejam adequados ao 
comportamento de vendas desta empresa. Para tanto há a necessidade de 
constituir uma boa base de dados históricos de vendas, bem como de 
informações sobre as variações de comportamento do produto ao longo do 
tempo. Além disso, é preciso acumular informação sobre as variáveis externas 
que possam influenciar no comportamento da demanda. 
Canal de comunicação com o mercado: este canal deve ser utilizado pela 
empresa não somente com o intuito de vender, mas também o de colher 
informações com o cliente e o mercado como um todo para auxiliar de forma 
mais direta na construção da base de dados necessária à previsão da 
demanda. 
Poder de influência sobre demanda: não basta prever a demanda. Uma boa 
gestão de demanda em qualquer organização passa pela ação de modificar a 
demanda de acordo com a capacidade da empresa para tanto. 
Habilidade de prometer prazos: quem gere a demanda deve garantir a 
confiabilidade das entregas. A atividade relacionada aos prazos de entrega 
depende do tipo de produção (para estoque, sob encomenda ou montagem 
contra pedido). 
Habilidade de priorização e alocação: pode ocorrer de a empresa não 
conseguir atender a toda a demanda em um determinado período. Assim há a 
necessidade de decidir a quais clientes atender no prazo e quais clientes não 
atender no prazo. 
 
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 Todas estas informações e ações são elementos importantes para que a 
empresa possa elaborar um plano mestre de produção que seja coerente com 
as ações da área comercial da empresa, bem como com um plano de vendas 
adequado à situação da área de produção. Assim a empresa atua com uma 
visão sistêmica, que possibilita menos problemas de gestão em todas as áreas. 
 A gestão de demanda deve ser atribuída a uma pessoa ou área 
responsável dentro da organização. Para a escolha desta pessoa/área, deve se 
levar em conta que, independentemente de quem será o responsável pela 
área, o importante é que o processo em si seja estabelecido por meio de 
informação de todas as áreas envolvidas, e que estas trabalhem de forma 
cooperativa e estejam comprometidas em repassar informações fidedignas, 
no tempo adequado. 
 De um modo geral, as organizações preferem que esta responsabilidade 
seja atribuída à área comercial, tendo em vista seu conhecimento do mercado 
de atuação da empresa. No entanto, se a área comercial for muito voltada 
somente às vendas, vale a pena a empresa pensar em treinar a força de 
trabalho desta área ou criar uma área específica para cuidar da gestão da 
demanda. Para Corrêa et al. (2000, p. 233), esta área específica pode estar 
ligada a uma diretoria comercial, industrial ou até mesmo financeira, desde 
que tenha autonomia para captar e seja capaz de articular todas as 
informações necessárias. 
 Para que se possa gerir a demanda de maneira adequada, também é 
necessário que se entenda com que tipo de demanda se está trabalhando. 
Conforme Jacobs e Chase (2009), a demanda pode ser dividida em dois tipos: 
dependente e independente. 
 A demanda dependente diz respeito àquela ocasionada em um 
produto ou serviço pela demanda de outros produtos ou serviços. Por exemplo, 
para se produzir 1000 patins, há a necessidade de se ter disponíveis 4000 
rodas. Assim, a demanda das rodas depende da demanda dos patins. Já a 
 
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demanda independente não será obtida de outros produtos, mas sim das 
vendas futuras. (JACOBS; CHASE, 2009, p. 263). Os autores complementam 
que, no caso da demanda dependente, a empresa não tem poder de decisão 
ou de interferência. Apenas deve supri-la. Já para a demanda independente, a 
empresa pode, como já dito neste capítulo, gerenciá-la. Dessa forma, tudo o 
que foi comentado até o momento vale para demanda independente. 
Para Tubino (1999), a demanda ainda pode ser classificada de acordo 
com o prazo de previsão. Previsões de demanda de longo prazo seriam usadas 
em estratégia de produção, para o desenvolvimento de planos de produção. 
Previsões de médio a curto prazos seriam usadas em situação de nível 
operacional, para o planejamento mestre de produção e o plano 
mestre de produção. 
TEMA 2: SISTEMA DE PREVISÃO DE DEMANDA 
Já sabemos que as empresas precisam ter uma noção de suas 
demandas futuras para que possam planejar adequadamente sua produção. 
Como este é um processo dinâmico, ou seja, com mudanças ao longo do 
tempo, é necessário que a empresa se prepare para que a previsão de 
demanda aconteça de forma eficaz e adequada. O processo de previsão de 
demanda acontecerá de maneira mais consistente se a empresa tiver um 
sistema para tanto. De acordo com Corrêa et al. (2000, p. 234), um “sistema de 
previsão de demanda é o conjunto de procedimentos de coleta, tratamento e 
análise de informações que visa gerar uma estimativa das vendas futuras [...]”. 
Esta estimativa pode estar relacionada ao produto especificamente, medido em 
unidades, ou famílias de produtos, em algum tipo de unidade de tempo como 
semanas, meses, trimestres, semestres, etc. 
Um sistema de previsão de demanda necessita de uma série de 
informações. Inicialmente é necessário definir o objetivo que está associado a 
esta previsão de demanda. É a partir da definição do objetivo que se determina 
qual o nível de precisão necessária, quem estará envolvido no processo de 
 
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determinação da demanda, quais são os prazos que se tem para realizar a 
previsão, bem como outros recursos necessários para se realizartodo o 
processo. A partir da determinação do objetivo, pode-se iniciar o levantamento 
das principais informações que sustentarão a previsão de demanda. 
Segundo Corrêa et al. (2000, p. 234-235), a coleta de dados deve conter 
os seguintes itens: 
 Dados históricos de vendas, de todos os períodos a serem considerados 
na previsão; 
 Informação de comportamento anormal ou irregular em situações de 
vendas anteriores; 
 Dados de variáveis que auxiliem no entendimento do comportamento 
relativo a vendas passadas; 
 Dados do momento atual relativos a variáveis que afetam a demanda 
agora ou no futuro; 
 Previsão de situação futura de variáveis que afetam a demanda futura; 
 Informação sobre a situação econômica atual e futura na qual a empresa 
está imersa; 
 Informações de clientes que possam sugerir como será seu 
comportamento em compras futuras; 
 Informações sobre a concorrência e como ela afeta a demanda da 
empresa; 
 Informações sobre a área comercial que possam alterar o 
comportamento de compras futuro. 
 
Resumindo, a empresa precisa ter dados históricos de vendas e 
informações sobre fatos passados, presentes e futuros que possam influenciar 
no comportamento de compras do cliente. 
Na figura 1, Corrêa et al. (2000) ilustram um sistema genérico de 
previsão de vendas. Nesta figura, os autores explicam como funciona este 
sistema, em que inicialmente se tem a coleta e um tratamento estatístico dos 
 
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dados de vendas e outros dados e informações relevantes que possam auxiliar 
no entendimento do comportamento de venda, de acordo com o que foi 
descrito no parágrafo acima. Os responsáveis das principais áreas envolvidas 
no processo devem se reunir para realizar este tratamento de todas as 
informações e dados coletados de modo que haja comprometimento de todos 
com a previsão, para que haja maior qualidade no processo e legitimação dos 
resultados alcançados. 
 
Figura 1: Sistema genérico de previsão de vendas 
 
Fonte: Corrêa et al. (2000, p. 236). 
 
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Este é um modelo genérico. Para os cálculos da previsão de demanda, 
devemos observar o horizonte de tempo em que pretendemos trabalhar. Cada 
horizonte de tempo possui um modelo mais adequado para o 
cálculo da previsão. 
A forma mais simples de se calcular demanda é realizada pelo método 
do último período, em que simplesmente se repete o valor de vendas do 
período anterior como previsão para o período seguinte. Este método não leva 
em consideração informações internas e externas importantes, citadas 
anteriormente, que afetam o histórico de consumo dos produtos da empresa. 
Existem métodos mais elaborados, que levam em consideração outras 
informações além da venda do período anterior. Veremos estes métodos nos 
próximos temas. 
Além dos métodos que se utilizam de dados numéricos e de cálculos 
para previsão de demanda, ou seja, métodos quantitativos, também é 
possível inferir a demanda por meio de métodos qualitativos. Os métodos 
qualitativos utilizam a experiência de pessoas que conhecem o 
comportamento de compras dos clientes e que podem ter uma ideia sobre a 
demanda futura quando não há dados disponíveis ou os dados não são 
confiáveis. 
Mas antes de conhecermos mais profundamente os métodos mais 
comuns de previsão de demanda, vamos assistir ao vídeo sobre Sistemas de 
Previsão de Demanda, com a professora Dayse. 
TEMA 3: PREVISÃO COM BASE EM MÉDIAS 
 De acordo com Santos (2015, p. 30), a previsão com base em médias é 
mais utilizada para antever demanda de curto prazo. Por curto prazo se 
entende até cerca de quatro meses. Por ser curto prazo, tomamos como base 
a ideia de que haverá uma continuidade do passado em relação ao futuro. 
Entende-se que tendências de crescimento, estabilidade ou redução, 
 
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sazonalidade ou repetições cíclicas possivelmente se apresentarão como em 
ciclos anteriores. 
Assim, estas características nos levam à busca de um modelo que se 
adeque a elas. Primeiro deve se observar o comportamento dos dados. Para 
Corrêa et al. (2000), são quatro as possibilidades de comportamento: 
 Permanência: sem aumento, decréscimo ou sazonalidade 
observada nas vendas; 
 Sazonal com permanência: sem aumento ou decréscimo nas 
vendas, mas com sazonalidade; 
 Trajetória: observa-se aumento ou decréscimo com taxa 
uniforme nas vendas, sem sazonalidade; 
 Trajetória com sazonalidade: observa-se aumento ou 
decréscimo com taxa uniforme nas vendas, com sazonalidade. 
Cada uma destas situações conduz à utilização de um modelo 
matemático diferente. Para a situação mais simples, o método mais básico, o 
da média móvel aritmética. A média móvel aritmética consiste na soma das 
demandas anteriores dividida pela quantidade de períodos escolhidos. 
A escolha da quantidade de períodos para o cálculo da previsão deve ser 
realizada de acordo com a continuidade da demanda. 
Assim, a média móvel aritmética pode ser obtida pela seguinte fórmula: 
𝑀𝑚𝑛 = 
∑ 𝐷𝑖
𝑛
𝑖=1
𝑛
 
Em que: 𝑀𝑚𝑛= média móvel de n períodos. 
𝐷𝑖 = demanda ocorrida no período i. 
𝑛 = número de períodos. 
𝑖 = índice do período (i = 1, 2, 3, ...). 
 
 
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Por exemplo: 
Vamos admitir que a demanda de um determinado produto nos últimos 
quatro meses teve o seguinte comportamento: 
Período 1 2 3 4 
Demanda 30 27 35 40 
 
Qual será a demanda para o período 5, empregando para o cálculo da 
previsão a média móvel aritmética dos quatro últimos períodos? 
Resolvendo: 
Usando a fórmula de média móvel aritmética teremos: 
𝑀𝑚4 =
27 + 30 + 35 + 40
4
 
𝑀𝑚4 = 33 
Resposta: a previsão de demanda do produto para o próximo período 
(período 5) é de 33 unidades. 
Outra possibilidade é o uso da média móvel geométrica. A média 
móvel geométrica, assim como a média móvel aritmética, envolve cálculos 
simples, e a escolha da quantidade de períodos a ser utilizada baseia-se na 
comparação da demanda prevista com a demanda efetiva, pois quanto mais 
distante o período de previsão em relação ao período de coleta de dados 
menor a confiabilidade destes dados. O modelo de cálculo de média móvel 
geométrica é o seguinte: 
𝑀𝑚𝑛= √𝐷…𝑛 
Por exemplo: 
Vamos utilizar os mesmos valores do exemplo anterior: 
 
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Período 1 2 3 4 
Demanda 27 30 35 40 
 
Qual será a demanda para o período 5, empregando para o cálculo da 
previsão a média móvel aritmética? 
Resolvendo: 
Usando a fórmula de média móvel geométrica teremos: 
𝑀𝑚4 = √27 ∗ 30 ∗ 35 ∗ 40
4
 
𝑀𝑚4 = 32,63 
Resposta: a previsão de demanda do produto para o próximo período 
(período 5) é de 32,63 unidades. 
Caso se queira considerar os valores de venda mais recentes, mais 
relevantes para a previsão de demanda, é possível usar o método da média 
móvel ponderada, considerando pesos distintos para os valores de demanda 
disponíveis, fazendo com que os últimos resultados sejam mais relevantes do 
que os resultados mais afastados no tempo. Assim, considera-se que os 
valores mais recentes serão mais confiáveis para a previsão da demanda do 
que os valores mais afastados no tempo. A média móvel ponderada pode ser 
obtida pela seguinte fórmula: 
𝑀𝑚𝑛 = ∑ 𝐷𝑖
𝑛
𝑖=1
∗ 𝑝𝑖 
Em que: 𝑀𝑚𝑛= média móvel de n períodos. 
𝐷𝑖 = demanda ocorrida no período n. 
𝑝𝑖 = peso atribuído ao período n. 
𝑛 = número de períodos. 
 
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𝑖 = índice do período (i = 1, 2, 3, ...). 
 Por exemplo: 
Vamos utilizar os mesmos valores do primeiro exemplo. 
Período 1 2 3 4 
Demanda 27 30 35 40 
 
Vamos admitir que, para a média móvel, o período mais recente tenhaponderação de 50%, o período 3 tenha 30%, o período 2 tenha 20% e o 
período 1 tenha 10%. Qual será a demanda para o período 5, empregando 
para o cálculo da previsão a média móvel ponderada? 
Resolvendo: 
Usando a fórmula de média móvel ponderada teremos: 
𝑀𝑚4 = 27 ∗ 0,1 + 30 ∗ 0,2 + 35 ∗ 0,3 + 40 ∗ 0,5 
𝑀𝑚4 = 39,2 
Resposta: a previsão de demanda do produto para o próximo período 
(período 5) é de 39,2 unidades. 
 
TEMA 4: PREVISÃO DE DEMANDA COM TENDÊNCIA DEFINIDA 
O modelo de previsão com base em regressão linear costuma ser usado 
em estimativas de médio prazo em que há uma tendência quanto à demanda. 
O cálculo da estimativa da tendência é feito por meio de uma equação que 
descreve este movimento futuro. Pela maior aplicabilidade, devido à maior 
facilidade do método, usa-se com mais frequência a análise de tendência 
linear. A técnica mais simples para esta análise baseia-se no uso de 
equação linear. 
 
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Conforme Santos (2015), este método consiste em manipular uma 
variável independente. Essa variável é um fator que vai sendo testado de forma 
experimental, enquanto as variáveis dependentes são as respostas, que serão 
medidas ou registradas ao longo do uso do método. Usa-se neste método uma 
equação linear de primeiro grau do tipo: 
Y = a + bX 
 
Figura 2: regressão Y = a + bX 
 
Fonte: <http://estatisticax.blogspot.com.br/2008/05/regresso-linear-simples-mtodo-dos.html>. 
 
Nesta equação, “Y” é a variável dependente, e “X” é a variável 
independente. O “a” representa a intersecção da reta com o eixo y, e o “b” 
representa a inclinação da reta, como podemos ver na Figura 2. 
Mais precisamente: 
Y = previsão de demanda para o período X; 
a = ordenada à origem, ou intercepção no eixo dos Y; 
b = coeficiente angular; 
X = período (partindo de X = 0) para previsão. 
 
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 Conforme Santos (2015, p. 36), o método de previsão de demanda com 
base em regressão linear simples é uma excelente ferramenta matemática para 
realizar as projeções futuras da demanda, tornando possível para a empresa 
planejar adequadamente suas ações de mercado. Vale lembrar que as 
previsões envolvem probabilidade estatística e, portanto, não são exatas. Por 
isso, é necessário que o gestor realize o monitoramento constante dos dados e 
faça as projeções rotineiramente. 
Por exemplo: 
Vamos utilizar os mesmos valores do primeiro exemplo. Qual será a 
demanda para o período 5, empregando para o cálculo a previsão de demanda 
com tendência definida? 
Resolvendo:’ 
Inicialmente temos que calcular os coeficientes “a” e “b” da 
equação linear: 
𝑏 = 
𝑛 (∑𝑋𝑌) − (∑𝑋)(∑𝑌)
𝑛(∑𝑋2) − (∑ 𝑋)²
 
 
𝑎 = 
∑𝑌 − 𝑏 (∑𝑋)
𝑛
 
Semana (X) Demanda (Y) ∑ X ∑ X2 XY 
1 27 1 1 27 
2 30 3 5 60 
3 35 6 14 105 
4 40 10 30 160 
∑ 132 352 
 
 
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Empregando as fórmulas: 
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 
𝑌 = 22 + 4,4 ∗ 5 = 44 
Resposta: a previsão de demanda do produto para o próximo período 
(período 5) é de 44 unidades. 
 
TEMA 5: PREVISÃO COM BASE NO MÉTODO DELPHI 
Até o momento vimos métodos de previsão quantitativos que se baseiam 
em dados históricos para poder antever o futuro. Estes métodos funcionam 
muito bem para períodos estáveis no curto e médio prazo, e atendem as 
necessidades de planejamento das empresas nestas situações (estabilidade e 
prazos não muito longos). 
No entanto, a complexidade de nossa sociedade tem aumentado de tal 
forma que, em muitos momentos, é impossível para uma empresa contar com 
estas condições para prever sua demanda, utilizando somente métodos 
quantitativos. As turbulências políticas e econômicas, a velocidade das 
mudanças tecnológicas e da modificação dos desejos e necessidades das 
pessoas contribuem para que o uso de técnicas tradicionais não seja suficiente 
para uma adequada previsão de demanda. 
Dessa forma, é necessário buscar uma visão prospectiva, em que o 
futuro possa ser determinado por tendências históricas interligadas a eventos 
incertos. Assim, Cardoso et al. (2005, p. 64) propõe que, se o futuro não está 
definido pelo passado, é possível agir sobre as variáveis que o afetam para 
construir futuros desejados e/ou nos afastar de futuros indesejados, 
envolvendo não somente técnicas quantitativas, mas também a comunicação e 
a negociação entre os diversos agentes que possam atuar sobre este futuro. 
 
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O método Delphi é uma das técnicas mais utilizadas para realizar 
estudos prospectivos. Seu nome é uma referência ao oráculo de Delfos, 
famoso local histórico no qual se faziam predições que determinaram muitas 
decisões de líderes da Grécia Antiga. 
O método Delphi é um método qualitativo de previsão que, conforme 
Santos (2015, p. 37), consiste na aplicação de questionários a especialistas, 
em várias rodadas, buscando identificar possíveis cenários futuros de acordo 
com o conhecimento que estes especialistas têm acerca da situação que se 
pretende prever. Após cada uma das rodadas, faz-se uma análise estatística 
dos dados obtidos. Com base nesses resultados se faz um novo questionário 
para distribuir ao grupo. Após cada iteração, observa-se se há variação 
significativa nas respostas. Quando acabam as variações entende-se que o 
processo está encerrado. 
Cardoso et al. (2005, p. 67) comentam que são necessárias três 
condições para assegurar a autenticidade do método: 
(a) deve ser assegurado o anonimato dos respondentes, para evitar a 
influência prévia de uns sobre os outros e eventuais constrangimentos devido a 
mudanças de opinião durante o processo; 
(b) retorno (feedback) das respostas, para que os especialistas possam, 
conhecendo as opiniões do grupo, reavaliar e aprofundar suas visões; e 
(c) tratamento estatístico das respostas, para que cada especialista possa se 
posicionar em relação ao grupo. O tratamento estatístico também é necessário 
para que a equipe de coordenação possa acompanhar a evolução das 
respostas em direção ao consenso. 
 Quanto ao consenso é importante ressaltar que nem sempre ele 
acontecerá em todas as questões, sem que isso prejudique o processo 
em sua totalidade. 
 Entre as principais vantagens do método Delphi, Cardoso et al. 
(2005, p. 68) destacam: 
(a) a reflexão individual e coletiva sobre os temas tratados, sem as 
desvantagens que reuniões presenciais costumam apresentar, em especial o 
 
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predomínio de algumas opiniões individuais em detrimento das opiniões dos 
demais indivíduos e do grupo; 
(b) a integração e a sinergia de ideias e visões entre os especialistas e 
consequentemente dos setores, organizações e visões que estes representam; 
(c) a agregação de conhecimento ao processo, não só pelas respostas, que 
incorporam esforço de reflexão e opiniões de especialistas nos temas tratados, 
mas também porque o próprio processo propõe, por meio das rodadas, a 
reformulação e o aprimoramento das questões formuladas. 
 Mas também há desvantagens que devem ser levadas em consideração 
ao se escolher o método: 
Dificuldade na elaboração do questionário: é necessário um grande 
conhecimento do tema em pauta para a elaboração do questionário, 
determinando o uso de dados disponíveis sobre o assunto, com o cuidado de 
não se ter nenhum tipo de viés ou ambiguidade nas questões; 
Dificuldades nas respostas: as respostas exigem grande grau de 
concentração dos especialistas e as sucessivas rodadas acabam por causar 
fadiga e, por consequência, uma alta desistência dos especialistas ao longo do 
processo. Há também a possibilidade de alguns especialistas não se sentirem 
confortáveis para responder algumas das perguntas; 
Prazos: considerando todos osprocedimentos, como elaboração do 
questionário, aplicação, tabulação, entre outros, o prazo é da ordem de 4 a 6 
meses. Assim, há necessidade de um planejamento adequado para que o 
método possa ser válido. 
 
A aplicação do Método Delphi deve seguir algumas etapas 
pré-estabelecidas para aumentar a confiabilidade do método e a consistência 
das informações geradas. A Figura 3 explica a sequência de etapas do método. 
 
 
 
 
 
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Figura 3: Etapas do Método Delphi 
 
Fonte: Santos, 2015, p.38 
 
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SÍNTESE 
Nesta aula abordamos uma etapa fundamental do PPCP, a previsão de 
demanda. Em especial nos sistemas empurrados de produção, nos quais ainda 
não sabemos qual a demanda real. Para que possamos planejar as ações de 
produção, precisamos estimar quanto devemos produzir. Esta estimativa pode 
ser obtida por uma série de métodos, tanto quantitativos quanto qualitativos. 
Dentre os métodos quantitativos destacamos as séries temporais, utilizando 
média, e as técnicas com base em correlações. Para os métodos qualitativos, 
exemplificamos o Método Delphi. Vale ressaltar que existe uma série de outros 
métodos não exemplificados aqui, posto que buscamos mostrar dentre os mais 
utilizados, aqueles de mais simples execução. É fundamental observar a 
sequência para realizar uma previsão correta, que é: escolher o modelo de 
previsão; coletar e analisar os dados; selecionar a técnica de previsão – 
qualitativa ou quantitativa – séries temporais ou correlações; obter as 
previsões; monitorar o modelo. 
 
REFERÊNCIAS 
BEZERRA, C. A. Técnicas de planejamento, programação e controle da 
produção: aplicações e planilhas eletrônicas. Curitiba: IBPEX, 2010. 
 
CARDOSO, L. R. A. et al. Prospecção de futuro e Método Delphi: uma 
aplicação para a cadeia produtiva da construção habitacional. Ambiente 
Construído, Porto Alegre, v. 5, n. 3, p. 63-78, jul./set. 2005. 
 
CORRÊA, H. L. et al. Planejamento, programação e controle da produção: 
MRP II/ERP. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2000. 
 
JACOB, F. R.; CHASE, R.B. Administração da produção e operações: o 
essencial. Porto Alegre: Bookman, 2009. 
 
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SANTOS, A. P. L. Planejamento, programação e controle da produção. 
Curitiba: Intersaberes, 2015.