Unidade II Métodos Quantitativos de Previsão da Demanda - Métodos de Séries Temporais

Gestão da Demanda
Métodos Quantitativos de Previsão da Demanda - Métodos de 
Séries Temporais
Material Teórico
Responsável pelo Conteúdo:
Profº Dr. Marcos Crivelaro
Revisão Textual:
Profª. Ms. Selma Aparecida Cesarin
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Métodos Quantitativos de Previsão da 
Demanda - Métodos de Séries Temporais
• Introdução
• Métodos De Estimativa Da Média
• Padrões Sazonais (Para Fenômenos Sem Tendências)
• Rastreamento da Previsão
Iniciaremos nossos estudos explicando conceitos sobre a importância dos dados históricos, 
que são registrados na empresa para serem utilizados nas previsões de demandas futuras. A 
partir de então, veremos os Métodos de Séries Temporais. 
Em seguida, aprenderemos os conceitos dos métodos de Previsão Ingênua, Média 
Simples, Média Móvel Simples, Média Móvel Ponderada, Suavização Exponencial e 
Método Holt-Winters.
Aprenderemos também os Padrões Sazonais e o Rastreamento da Previsão.
É interessante que vocês revejam alguns conceitos de Matemática para facilitar o entendimento 
desses conceitos.
Para ajudá-lo(a), realize a leitura dos textos indicados, acompanhe e refaça os exemplos 
resolvidos.
Não deixe de assistir, também, à apresentação narrada do conteúdo e de alguns exercícios 
resolvidos.
Finalmente, e o mais importante, fique atento(a) às atividades avaliativas propostas e ao 
prazo de realização e envio. 
Bom estudo!
A proposta desta Unidade é apresentar os conceitos e cálculos relacionados a 
Métodos Quantitativos de Previsão da Demanda tipo Métodos Séries Temporais.
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Unidade: Métodos Quantitativos de Previsão da Demanda - Métodos de Séries Temporais
Contextualização
As empresas em geral possuem dados históricos de suas vendas, que estão registrados na 
empresa e estão prontamente disponíveis para o uso. Por meio deles, é possível fazer a previsão 
da demanda futura de suas vendas e assim dimensionar os insumos, matéria prima, máquinas 
e mão de obra necessária para atendimento das vendas.
Existem vários métodos quantitativos que utilizam as séries temporais, partindo da hipótese 
implícita de que o futuro é continuação do passado. 
Aspectos do dia a dia de nossa vida pessoal ocorrem também nas atividades profissionais. 
Exemplo disso é o nosso trabalho diário. Nele, realizamos a prestação de serviço para quem nos 
contratou. Isso ocorre também nas indústrias de manufatura e empresas prestadoras de serviços. 
Em nossa vida pessoal e nas empresas, é necessário prever a demanda de produtos, com o 
objetivo de atender às vendas realizadas. Assim, é realizada a compra de matéria prima e de 
insumos para garantir os níveis de produção necessários para manter a entrega de produtos 
comercializada pelo setor de vendas da empresa.
Exemplificando com fatos do cotidiano, como podemos avaliar a quantidade de produtos que 
devem ser adquiridos para nossas necessidades mensais? Em quais épocas do ano determinados 
produtos são mais consumidos? 
Tendo essas informações, é possível determinar o estoque necessário em nossa casa. Podem 
surgir questões pontuais, como variações do consumo em uma determinada semana, como 
no caso de aniversários. Todas essas preocupações são similares quando se comparam com as 
necessidades de uma empresa.
Uma empresa pode passar por situações mais complexas como, por exemplo, a variação 
da demanda em função de aspectos da Economia ou climáticas. Mas, similarmente ao nosso 
cotidiano, as empresas precisam estimar as eventualidades inerentes à atividade de produção.
Para cada tipo de produto, existem questões estabelecidas e eventualidades que devem ser 
administradas na programação da produção.
Nos métodos de previsão de séries temporais, o histórico de vendas passadas é ponto 
fundamental para a determinação da demanda dos produtos pelos seus clientes. Desta forma, a 
previsão da demanda futura é baseada na série histórica de vendas passadas. 
Assim, com esse exemplo simples de nosso cotidiano, lembro que as organizações podem ter 
situações muito mais complexas em seu dia a dia. 
Cabe ao engenheiro de produção identificar as características de vendas de sua empresa e 
construir um sistema de previsão de demanda de produtos, capaz de informar as necessidades 
de produção, para que possa atender os níveis de vendas futuras.
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Introdução
As técnicas que utilizam dados históricos utilizam dados que, geralmente, são registrados na 
empresa e estão prontamente disponíveis para uso. 
Essas técnicas se baseiam na suposição de que o que aconteceu no passado acontecerá no 
futuro, suposição essa que pode ser comparada com a situação de dirigir um carro orientando-
se pelo espelho retrovisor. 
Embora exista alguma verdade óbvia nisso, também não deixa de ser verdadeiro o fato 
de que, na falta de qualquer outra “bola” de cristal, o melhor guia para o seu futuro é o que 
aconteceu no passado.
Os métodos apresentados a seguir 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 devem ser utilizados.
Métodos De Estimativa Da Média
Os métodos de estimativa da média são:
• Previsão Ingênua;
• Média Simples;
• Média Móvel Simples;
• Média Móvel Ponderada;
• Suavização Exponencial;
• Método Holt-Winters.
Previsão Ingênua
É um método de previsão da demanda frequentemente usado. Nesse método, a previsão 
para o próximo período se iguala à demanda para o período corrente. Assim, se a demanda real 
para o dia de quinta-feira é de 36 clientes, a demanda prevista para o dia de sexta-feira será, 
também, de 36 clientes.
O método de previsão ingênua pode ser adaptado para levar em conta uma tendência de 
demanda. Uma tendência em uma série temporal é uma variação sistemática na média da série 
ao longo do tempo. Os métodos de suavização exponencial precisam ser modificados quando 
ocorre uma tendência, senão as previsões sempre ficarão fora da demanda real.
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O aumento (ou diminuição) na demanda observado entre os últimos dois períodos é 
ajustado para ajustar a demanda corrente para se chegar a uma previsão. Suponha que, na 
última semana, a demanda fosse de 120 unidades e na semana anterior a essa fosse de 108 
unidades. A demanda aumentou 12 unidades em uma semana e, dessa maneira, a previsão 
para a próxima semana seria de 120 + 12 = 132 unidades. Se se verificar que a demanda real 
da próxima semana é de 127 unidades, a próxima previsão será de 127 + 7 = 134 unidades.
As vantagens do método de previsão ingênua são sua simplicidade e custo baixo. Se a 
variação aleatória for grande, usar a demanda do último período para estimar a demanda do 
próximo período pode ter como resultado previsões altamente variáveis que não são úteis para 
o propósito de planejamento. Entretanto, se seu nível de precisão é aceitável, a previsão ingênua 
é uma abordagem atraente para a previsão da série temporal.
Média Simples
O cálculo da Média Simples é o cálculo inicial quando se busca informações em Séries 
Temporais. A Média Simples é a média aritmética que insere no cálculo todas as vendas passadas.
Fórmula
n
t
t 1
t 1
R
P
n
=
+ =
å
Onde:
Pt+1 = Previsão para o próximo período;
Rt = Valor real observado no período t;
n = Número de períodos no histórico de vendas passadas.
Exemplo 1
Um produto apresentou, nos últimos meses, a demanda dada na Tabela 1. 
Determine a previsão para o próximo período, utilizando o Método da Média Simples.
Tabela 1. Dados de vendas do Ano 1.
Ano Mês
1 Jan 34 Jul 35
Fev 34 Ago 35
Mar 35 Set 34
Demanda Abr 36 Out 35
(Unidades)
Mai 37 Nov 35
Jun 34 Dez 36
n
9
Resolução
Inicia-se calculando o somatório das vendas ocorridas ao longo do ano 1. A média