3 - Previsão da Demanda - Notas de Aula

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Disciplina: Organização e Administração II
1. Introdução
❑ Previsão é a arte de especificar informações significantes sobre
o futuro.
❑ A previsão deve estar relacionada a um conjunto de métodos e
ao conhecimento do previsor sobre o mercado, ao invés de
simples adivinhação.
❑ As previsões servem como guia para o planejamento
estratégico da produção, finanças e vendas de uma empresa.
❑ No âmbito do Planejamento e Controle da Produção, a previsão
também é importante, uma vez que ela é um dos principais
dados de entrada para funções e decisões do PCP.
Disciplina: Organização e Administração II
1. Introdução
❑ As previsões dentro do PCP são classificadas de acordo com o
horizonte de planejamento (longo, médio e curto prazo).
❑ Longo prazo: servem para o planejamento de novas
instalações, de novos produtos, gastos de capital, entre
outros.
❑ Médio prazo: servem como base para o planejamento
agregado da produção e análises de capacidade agregadas.
❑ Curto prazo: auxiliam na programação da força de
trabalho, na programação de compras, nas análises de
capacidade de curto prazo, dentre outras.
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2. Fundamentos para Elaborar uma boa previsão
1. Os métodos de previsão geralmente pressupõem que o
comportamento causal que existiu no passado continuará a
existir no futuro;
2. Os erros das previsões não devem desestimular a utilização
das previsões, uma vez que o grau de acuracidade das
previsões deve ser medido em função dos concorrentes da
empresa;
3. Previsões agregadas são mais precisas do que as previsões
elaboradas para itens individuais;
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2. Fundamentos para Elaborar uma boa previsão
4. A exatidão das previsões diminui com o aumento do horizonte
de planejamento;
5. Um bom sistema de previsão é aquele que reage a variações
verdadeiras e ignora variações aleatórias;
6. A previsão deve ser coerente (em relação ao horizonte de
tempo considerado) com as decisões que essa previsão
pretende apoiar;
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2. Fundamentos para Elaborar uma boa previsão
7. A confiabilidade do sistema de previsão é fundamental;
8. A previsão precisa ser expressa em unidades significativas;
9. Os métodos de previsão devem ser fáceis de compreender e
simples de usar;
10. O processo de previsão de vendas é de responsabilidade
conjunta das funções de Marketing/Vendas e produção.
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3. Etapas do Processo de previsão
❑ Passo 1: Identificar o objetivo da previsão
❑ Decisão que será afetada pelo processo de previsão.
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3. Etapas do Processo de previsão
❑ Passo 2: Selecionar uma abordagem de previsão
❑ Pontos importantes a serem considerados:
❑ (𝑖) A existência ou não de dados; 
❑ (𝑖𝑖) a possibilidade de coleta desses dados;
❑ (𝑖𝑖𝑖) a natureza dos dados (qualitativa ou quantitativa);
❑ (𝑖𝑣) a existência ou não de fatores causais.
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Definir os objetivos da 
Previsão
Analisar dados
Abordagem
Qualitativa
Abordagem
Causal
Abordagem
Baseada em Séries 
Temporais
Dados
Disponíveis ? 
Dados
Quantitativos
? 
Fatores
Causais
? 
É possível
Coletar os dados
? 
SIM
NÃO
SIM
NÃO
NÃO
SIM
SIM
NÃO
Processo de escolha da abordagem de previsão
Adaptado de Fernandes e Godinho Filho (2010)
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3. Etapas do Processo de previsão
❑ Passo 3: Selecionar os métodos de previsão e estimar os
parâmetros
❑ Um item importante nesta etapa é a coleta de dados (caso
existam).
❑ A tabela a seguir apresenta os métodos de previsão mais
comuns de acordo com as abordagens de previsão.
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3. Etapas do Processo de previsão
Abordagens de Previsão Método de Previsão
Abordagem qualitativa
- Consenso do comitê executivo
- Analogia histórica
- Pesquisa de Mercado
- Pesquisa de Clientes
- Pesquisa de Equipe de Vendas
- Método Delphi
Abordagem causal
- Análise de regressão
- Sistemas simultâneos
- Simulação
Abordagem de Séries Temporais
- Média móvel
- Média móvel ponderada
- Suavização exponencial
- Modelos com tendências
- Modelos com sazonalidade
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3. Etapas do Processo de previsão
❑ Passo 4: Elaborar a previsão
❑ Passo 5: Monitorar, interpretar e atualizar a previsão
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ Alguns fatores a serem avaliados para escolha da técnica de 
previsão:
❑ custo do erro decorrente de uma previsão inadequada;
❑ acuracidade dos dados;
❑ disponibilidade de dados históricos;
❑ período de planejamento para o qual necessitamos da 
previsão.
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.1. A abordagem Qualitativa
❑ A abordagem qualitativa tem um caráter subjetivo e se
baseia basicamente no julgamento do tomador de decisões
(baseado na intuição, emoção, experiência pessoal e
valores) para a realização da previsão.
❑ Alguns Exemplos:
❑ Método do consenso do comitê executivo;
❑ Método Delphi;
❑ Método da analogia histórica.
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.2. A abordagem Causal
❑ A abordagem causal identifica uma ou mais variáveis (ditas
independentes) que possam ajudar a prever a demanda
futura para o produto em questão (variável dependente).
❑ Exemplo:
❑ O número de refrigeradores vendidos pode estar
relacionado com o investimento feito em propaganda.
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4. As abordagens e os métodos de previsão
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.2. A abordagem Causal
❑ Os métodos de regressão têm a seguinte forma geral:
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.2. A abordagem Causal
❑ Método de Regressão Linear Simples:
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ Exemplo 01: Aplicação do Método de Regressão Linear Simples
Uma empresa produtora de automóveis deseja testar um modelo
de regressão linear simples para prever a demanda por um tipo
de automóvel que é comprado em grande parte por meio de
financiamento. Ela acredita que a variável “taxa de juros” pode
ser utilizada como variável independente, uma vez que isso
influencia bastante a compra desse modelo de automóvel. Os
dados para este problema são apresentados na tabela a seguir.
Considerando que a taxa de juros prevista para o período
seguinte é de 0,75%, estime qual seria a demanda para este
período.
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ Exemplo 01: Aplicação do Método de Regressão Linear Simples
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.2. A abordagem Causal
❑ Regressão Linear Múltipla
❑ Regressão Curvilínea
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.3. A abordagem baseada em Séries Temporais
❑ Série temporal é um conjunto de observações ordenadas no
tempo. A diferença com relação à regressão é que no eixo x
tem-se o tempo.
❑ procuram modelar matematicamente a demanda futura
relacionando os dados históricos do próprio produto com o
tempo.
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.3. A abordagem baseada em Séries Temporais
❑ As previsões baseadas em séries temporais partem do
princípio de que a demanda futura será uma projeção de
seus valores passados, não sofrendo influência de outras
variáveis.
❑ É o método mais simples e usual de previsão, e quando bem
elaborado oferece bons resultados.❑ Para montar o modelo de previsão, é necessário plotar os
dados passados e identificar os fatores que estão por trás
das características da curva obtida.
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4. As abordagens e os métodos de previsão
❑ 4.3. A abordagem baseada em Séries Temporais
Tendência: Movimento 
gradual de longo prazoSazonalidade: Variações 
cíclicas de curto prazo
Variações Randômicas: 
Variações aleatórias que 
serão tratadas pela média
Variações irregulares: alterações 
na demanda passada resultantes de 
fatores excepcionais
Disciplina: Organização e Administração II
4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Métodos baseados na média
❑ procuram privilegiar os dados mais recentes da série
histórica, que normalmente representam melhor a
situação atual.
❑ As técnicas mais empregadas são:
❑ a média móvel e a média exponencial móvel.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Método da Média Móvel
❑ Usa dados de um número predeterminado de períodos,
normalmente os mais recentes, para gerar sua
previsão.
❑ A cada novo período de previsão se substitui o dado
mais antigo pelo mais recente.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Método da Média Móvel
❑ A média móvel pode ser obtida a partir da seguinte equação:
𝑀𝑇 =
1
𝑁
෍
𝑡=𝑇−𝑁
𝑇−1
𝑑𝑡
❑ Onde: 
𝑀𝑇 = média móvel para o período 𝑇;
𝑑𝑡 =demanda ocorrida no período 𝑡;
𝑁 = número de períodos considerados;
𝑡 = índice do período (𝑡 = 1, 2, 3, ...)
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Exemplo 02: 
A) Considerando que a demanda nos últimos seis meses de
determinado produto foi igual à apresentada na Tabela seguinte,
calcule a demanda para o mês de julho por meio da média
móvel de três períodos.
B) Admitindo que em julho a demanda real foi de 60 unidades, a
nova previsão para Agosto seria?
C) Com os dados apresentados na tabela, calcule a demanda
para o mês de julho por meio da média móvel de cinco períodos.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Método da Média Móvel Ponderada
❑ Outra alternativa de ponderar a importância relativa
dos períodos empregados na previsão consiste em
atribuir-lhes pesos diferentes, conforme se queira dar
mais ou menos ênfase ao período.
❑ Normalmente, pondera-se com pesos maiores os
dados mais recentes.
❑ A soma das ponderações tem que ser igual a 1.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Método da Média Móvel Ponderada
❑ A média móvel ponderada pode ser obtida a partir da
seguinte equação:
𝑀𝑃𝑇 = ෍
𝑡=𝑇−𝑁
𝑇−1
𝑤𝑡𝑑𝑡
❑ Onde: 
𝑀𝑃𝑇 = média móvel ponderada para o período 𝑇;
𝑤𝑡 = pesos atribuídos aos dados reais de demanda 
no período 𝑡.
❑ Importante: σ𝑤𝑡 = 1
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Exemplo 03: 
Utilizando-se os dados do exemplo 02, vamos admitir que
para uma média móvel de três períodos, o período mais
recente tenha ponderação de 50%, o do meio 30% e o
mais antigo 20%. Calcule a previsão para o mês de julho.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries 
Temporais
❑ Método da Média Móvel
❑ Recomenda-se o método da média móvel em situações
em que a demanda apresentar comportamento
estável e o produto não for muito relevante.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Método da Média Exponencial Móvel
❑ O peso de cada observação decresce no tempo em
progressão geométrica, ou de forma exponencial.
❑ Cada nova previsão é obtida com base na previsão
anterior, acrescida do erro cometido na previsão
anterior, corrigido por um coeficiente de ponderação.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Método da Média Exponencial Móvel
❑ A média móvel exponencial móvel pode ser obtida a partir
da seguinte equação:
𝑃𝑇 = 𝑃𝑇−1 + 𝛼(𝐷𝑇−1 − 𝑃𝑇−1)
Onde:
PT = previsão para o período T;
PT-1 = previsão para o período T-1;
 = coeficiente de ponderação;
DT-1 = demanda do período T-1.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Método da Média Exponencial Móvel
❑ O coeficiente de ponderação () é fixado pelo analista dentro
de uma faixa que varia de 0 a 1. Quanto maior o seu valor,
mais rapidamente o modelo de previsão reagirá a uma
variação real da demanda.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Exemplo 04:
Admitindo que as demandas nos últimos 10 períodos
tiveram o comportamento mostrado na tabela seguinte.
Empregar a média exponencial móvel para prever a
demanda do período 11, utilizando  = 0,10 e  = 0,50.
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4.3. Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Exemplo 04:
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4.4. Manutenção e Monitoramento do Modelo
❑ Uma vez decidida a técnica de previsão e implantado o modelo,
há necessidade de acompanhar o desempenho das previsões e
confirmar sua validade perante a dinâmica atual dos dados.
❑ O monitoramento é realizado por meio de cálculo e
acompanhamento do erro da previsão, que é a diferença entre
o valor real da demanda e o valor previsto pelo modelo para
dado período.
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4.4. Manutenção e Monitoramento do Modelo
❑ A manutenção e monitoramento de um modelo de previsão
confiável busca:
❑ verificar a acuracidade dos valores previstos;
❑ Identificar, isolar e corrigir variações anormais;
❑ permitir a escolha de técnicas, ou parâmetros, mais
eficientes.
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4.4. Manutenção e Monitoramento do Modelo
❑ Uma forma de acompanhar o desempenho do modelo consiste
em verificar o comportamento do erro acumulado, que deve
tender a zero, pois espera-se que o modelo de previsão gere,
aleatoriamente, valores acima e abaixo dos reais, devendo
assim se anular.
❑ O erro acumulado deve ser comparado com um múltiplo do
desvio médio absoluto, MAD (Mean Absolute Deviation).
❑ Em geral, compara-se o valor do erro acumulado com o valor de
4MAD.
❑ Quando |erro| > 4MAD, o problema deve ser identificado e o
modelo deve ser revisto.
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4.4. Manutenção e Monitoramento do Modelo
❑ O desvio médio absoluto, MAD (Mean Absolute Deviation), é
calculado pela seguinte expressão:
𝑀𝐴𝐷 =
σ𝑖=1
𝑛 𝐷𝑟𝑒𝑎𝑙
𝑖 −𝐷𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎
𝑖
𝑛
onde: 
Datual = demanda ocorrida no período;
Dprevista = demanda prevista no período;
n = número de períodos analisados.
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4.4. Manutenção e Monitoramento do Modelo
❑ Uma série de fatores pode afetar o desempenho de um modelo
de previsão, sendo que os mais comuns são:
❑ a técnica de previsão pode estar sendo usada
incorretamente ou sendo mal interpretada;
❑ a técnica de previsão perdeu a validade devido à mudança
em uma variável importante ou devido ao aparecimento de
uma nova variável;
❑ variações irregulares na demanda podem ter acontecido em
função de greves, formação de estoques temporários,
catástrofes naturais, etc.;
❑ ações estratégicas da concorrência, afetando a demanda;
❑ variações aleatórias aos dados da demanda.
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4.4. Manutenção e Monitoramento do Modelo
❑ Exemplo 05:
Considerando os dados apresentados no exemplo 04,
calcule o valor dos erros acumulados para as duas
alternativas de previsões empregando a média exponencial
móvel ( = 0,10 e  = 0,50) e compará-las ao valor
padrão de 4MAD.
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4.4. Manutençãoe Monitoramento do Modelo
❑ Exemplo 05: Para  = 0,5
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Abordagens baseadas em Séries Temporais
❑ Exercício:
Uma empresa dispõe dos dados históricos de demanda mostrados
na tabela a seguir.
(A) Calcule a previsão para o próximo período (período 11)
utilizando: (i) método da média móvel com N=3 e N=6; (ii)
método da média móvel ponderada com N=3 e pesos 0,3;
0,3 e 0,4; (iii) método da média móvel exponencial com 
= 0,25.
(B) Calcule o valor do erro acumulado para a previsão
empregando a média exponencial móvel ( = 0,25) e
compará-lo ao valor padrão de 4MAD.
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Bibliografia
❑ Fernandes, F. C. F; Godinho Filho, M. Planejamento e
Controle da Produção. São Paulo: Atlas, 2010.
❑ TUBINO, Dalvio Ferrari. Manual de Planejamento e
Controle da Produção. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2000.