APOSTILA_PREVISÃO DE DEMANDA

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PREVISÃO DE DEMANDA 
 
INTRODUÇÃO 
A previsão é recurso administrativo importante para o planejamento, pois este é feito 
considerando-se cenários futuros prováveis, para os quais são feitas estimativas do 
comportamento das principais variáveis que podem afetá-lo. Não se pode fazer nada sem 
alguma forma de estimativa (ARNOLD, 2006). 
Estimar a demanda futura de bens e serviços é condição essencial para o planejamento 
das necessidades de recursos produtivos, financeiros e de materiais necessários para a 
produção deles (GONÇALVES, 2004). A previsão de demanda é o ponto de partida direto ou 
indireto para praticamente todas as decisões organizacionais. Ela é um processo racional de 
busca de informações acerca do valor das vendas futuras de um item ou de um conjunto de itens. 
Tanto quanto possível ela deverá fornecer tamabém informações sobre qualidade e localização 
(lugar onde serão necessários) dos produtos no futuro. 
Prever a demanda é de responsabilidade de vendas e/ou marketing. 
Os sistemas de comercialização estruturados segundo o modelo make-to-order (MTO) 
não podem começar a fabricar um produto antes que o consumidor faça o pedido, mas devem 
ter os recursos de trabalho e de equipamentos disponíveis para suprir a demanda. 
A previsão da demanda é base para o planejamento estratégico da produção, vendas 
e finanças de qualquer empresa e, segundo Dias (2006) a previsão é o ponto de partida de todo 
planejamento empresarial. 
Com o planejamento as empresas podem desenvolver os planos de capacidade, de 
fluxo de caixa, de vendas, de produção e estoques, de mão-de-obra, de compras etc (TUBINO, 
2007). 
Segundo Arnold (2006, p.234-235), as previsões têm quatro princípios fundamentais. 
- As previsões geralmente estão erradas. Tentam olhar o futuro desconhecido 
e, a não ser por pura sorte, erram em alguma medida. Os erros são inevitáveis e devem ser 
esperados. 
- Cada previsão deve incluir uma estimativa de erro. Como já se espera que 
as previsões dêem errado, a verdadeira pergunta é, “em quanto?” 
- As previsões são mais precisas para famílias e grupos do que quando 
abrimos para itens individuais. 
- As previsões são mais precisas para períodos de tempo mais próximos. 
Assim prever a necessidade do próximo mês é mais seguro do que estimar a do ano seguinte. 
As previsões não são perfeitas pois existem muitos fatores no ambiente empresarial 
que não podem ser previstos e controlados com segurança. 
Quanto maior o período coberto pelo planejamento, menor a precisão com que se pode 
contar. Mas uma previsão por mais imperfeita que seja, sempre é necessária. 
A definição da técnica de previsão que melhor se adapte a uma situação especifica é apenas um 
dos passos do modelo de previsão, porém, sem dúvida, o mais importante. Existe uma série de 
técnicas disponíveis, com diferenças substanciais entre elas, contudo, antes de se apresentarem 
as principais (TUBINO, 2007). As características gerais que normalmente estão presentes em 
todas as técnicas de previsão podem ser assim resumidas: 
- Supõe-se que as causas que influenciaram a demanda passada continuarão a agir no 
futuro; 
- As previsões não são perfeitas, pois não se é capaz de prever todas as variações 
aleatórias que ocorrerão; 
- A acuracidade das previsões diminui com o aumento do período de tempo; 
- A previsão para grupos de produtos é mais precisa do que para os produtos 
individualmente, visto que no grupo os erros individuais de previsão se minimizam. 
 
 
INFORMAÇÕES BÁSICAS PARA PREVISÃO 
 
a) QUANTITATIVAS 
 evolução de vendas no passado 
 variáveis ligadas diretamente a vendas - ex. pedido em carteira 
 variáveis como: população, renda, etc. 
 influência de propaganda 
 
 
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b) QUALITATIVAS 
 Opiniões de gerentes, vendedores, compradores, pesquisa de mercado. 
 
TÉCNICAS DE PREVISÃO 
 
a) Projeção (base histórica) 
b) Explicação (explica vendas relacionadas a variáveis cuja evolução é conhecida) 
c) Predileção (baseada na experiência de funcionários conhecedores do mercado) 
 
FORMAS DE EVOLUÇÃO DE CONSUMO 
 
a) Evolução Horizontal 
b) Evolução de Consumo sujeito a tendência 
c) Evolução Sazonal 
 
 
 
Influências que podem alterar o consumo 
 
 Políticas 
 Conjunturais 
 Sazonais 
 Alteração no comportamento dos clientes 
 Inovações técnicas 
 Novos produtos 
 Produtos retirados do mercado 
 
 
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MÉTODOS DE PREVISÃO DE DEMANDA 
 
Método da Média Móvel Simples 
 Consiste no cálculo da média dos valores de consumo nos “n” períodos 
anteriores. 
 
 
 
 C1 + C2 + C3 + Cn 
 P = ------------------------------------ 
 n 
 
 
P= Previsão para o período 
C= Consumo nos períodos anteriores 
n= Número de períodos 
 
Método da Média Móvel Ponderada 
 
Este método permite a atribuição de pesos aos valores correspondentes aos 
períodos. O Valor de P (Previsão) será dado por: 
 
 
 P= ∑ Ci x pi 
 
 
 
 
P= Previsão para o período 
Ci = Consumo no i-ésimo período 
pi = peso dado ao i-ésimo período 
 
 Método da Média Móvel Exponencial Simples 
 
Neste método são necessários três fatores para gerar a previsão do próximo 
período: 
 
 O consumo ocorrido no último período 
 A previsão do último período, e 
 Uma constante que determina o valor ou ponderação dada aos valores 
mais recentes. 
 
 A previsão para o próximo período será dada por: 
 
 
 
 Pn +1 = Pn + αx (Cn- Pn ) 
 
 
 
 
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Pn+1 = previsão para o período 
Pn = previsão do período n 
Cn = consumo do período n 
α = constante 
 
 Método da Regressão Linear 
 
Este método é utilizado para determinar a melhor linha de ajuste que passa mais 
perto de todos os dados coletados, ou seja, é a linha de melhor ajuste que 
minimiza as distâncias entre cada ponto de consumo levantado. A linha reta é 
definida pela equação: 
 
 
 
Y = Y + bx(X – X ) 
 
__ ∑Y 
 Y = -------- 
 n 
__ 
 Y = média dos valores de Y 
 ∑Y = soma dos valores de Y 
 n = número de períodos 
 
 __ ∑X 
 X = ------ 
 n 
__ 
 X = média dos valores de X 
 ∑X = soma dos valores de X 
 n = número de períodos 
 
 Sxy 
b =---------- b = coeficiente dos mínimos quadrados 
 Sxy 
 
 (∑X x ∑Y) 
Sxy = ∑ XxY - ------------- 
 n 
 
 (∑X )2 
Sxx = ∑ X2 - -------- 
 n