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Planejamento e controle de produção
Aula 8: Métodos quantitativos para previsão de demanda
Apresentação
Esta aula tratará dos conceitos fundamentais para entendimento dos métodos quantitativos de previsão de demanda, por
série histórica, denotando as características das formas de curvas de demanda no tempo, e ressaltando os parâmetros do
componente sistemático.
Bons estudos!
Atenção! Aqui existe uma videoaula, acesso pelo conteúdo online
Objetivos
Reconhecer os conceitos inerentes à previsão de demanda por métodos quantitativos, por séries históricas;
Identi�car as formas mais comuns das séries temporais;
Estabelecer os três parâmetros do componente sistemático que permitem avaliar a demanda.
Em tempos de mercado globalizado, com constantes mudanças nas condições de consumo, prever a demanda torna-se
fundamental e imprescindível para os três níveis de planejamento (estratégico, tático e operacional).
Para se obter e con�rmar a demanda futura, facilitando a programação de recursos e garantindo o ganho de oportunidade de
mercado, podem-se utilizar métodos matemáticos para previsão de demanda quantitativa, por séries históricas.
Atenção! Aqui existe uma videoaula, acesso pelo conteúdo online
Uma série temporal baseia-se em uma sequência de dados
uniformemente espaçados (semana, mês etc.). A previsão de
demanda por séries temporais implica que os valores futuros sejam
previstos somente a partir de valores passados e que outras variáveis,
não importa o quanto sejam potencialmente valiosas, possam ser
ignoradas.
 Tumisu (Fonte: Pixabay).
 As séries temporais podem ter formatos diferentes. As �guras 1a, 1b e 1c apresentam alguns formatos comuns.
Figura 1a
Formato de Séries Temporais – Quant. Demanda x Tempo.
Onde:
Curva A - Horizontal: os dados se agrupam em torno de uma linha horizontal.
Curva B – Com Tendência: os dados aumentam ou diminuem consistentemente.
Figura 1b
Formato de Séries Temporais – Quant. Demanda x Tempo.
Onde:
Curvas dos Anos 1 e 2 - Sazonal: os dados exibem picos e vales consistentemente.
Figura 1c
Formato de Séries Temporais – Quant. Demanda x Tempo.
Onde:
Cíclico: os dados revelam aumentos e diminuições graduais ao longo de períodos extensos
A demanda observada, em cada situação, baseando-se em uma série histórica, pode ser dividida em Previsão do Componente
Sistemático e Estimativa do Componente Aleatório, conforme observado na expressão a seguir.
O Componente Sistemático (CS) mede o valor esperado da demanda, podendo-se utilizar os dados históricos para isso. O CS
divide-se em:
1
Nível (L)
Demanda atual sem as sazonalidades.
 
2
Tendência (T)
Taxa de crescimento ou declínio da demanda para o próximo
período.
3
Sazonalidade (S)
Flutuações sazonais previsíveis na demanda.
 
Componente Aleatório (CA) não pode ser previsto, mas pode-se prever a dimensão e a variabilidade, determinando-se uma
medida de erro de previsão (mede o desvio entre a previsão da demanda e a demanda real). 
Considerando os modelos de Séries Temporais (dados históricos) podemos dividi-los em duas categorias básicas:
Clique nos botões para ver as informações.
Fazem-se estimativas para as diversas partes (nível, tendência e sazonalidade) do componente sistemático da demanda.
Não atualizam o componente sistemático com base em observações de novas demandas e utilizam-se os cálculos dos
valores médios ou as estimativas de regressão.
Estático 
Atualizam-se as estimativas das diversas partes do componente sistemático da demanda após cada observação da
demanda. Utilizam-se os cálculos com médias móveis, suavização exponencial simples e suavização exponencial de
séries com tendências e com variações de estado.
Adaptável 
Atenção! Aqui existe uma videoaula, acesso pelo conteúdo online
A composição dos parâmetros do Componente Sistemático pode apresentar
diversas formas, tais como:
 
Multiplicativo >> CS = L x T x S
Aditivo >> CS = L + T + S
Misto >> CS = (L + T) x S (O mais utilizado)
 
A utilização de uma das formas dependerá da natureza da demanda,
devendo ser avaliada caso a caso.
 Pexels (Fonte: Pixabay).
Atividade
1. Imagine-se como proprietário de um pequeno comércio. Analise e destaque a importância da previsão de demanda para que
haja o suprimento dos itens necessários, ressaltando a necessidade dos recursos �nanceiros para se adquirir tais itens.
Notas
Referências
ROSSETTO, Marta; DEIMLING, Moacir Francisco; ZANIN, Antonio; RODRIGUES, Márcio da Paixão; ROCHA NETO, Anselmo.
Técnicas qualitativas de previsão de demanda: um estudo multicasos com empresas do ramo de alimentos. In: VIII Simpósio
de Excelência em Gestão e Tecnologia – SEGeT. Disponível em: https://www.aedb.br/seget/arquivos/artigos11/55814697.pdf.
Acesso em: 19 de fev. de 2020.
SOUZA, Rafael Silva; TRIERWEILLER, Andréa Cristina; WEISE, Andreas Dittmar; ROCHA, Rudimar Antunes; MONTEIRO, Maria
Ieda. Previsão da demanda como suporte para o planejamento e controle da produção na Sigma — Indústria Eletro Eletrônica
XXX. In: Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Disponível em:
//www.abepro.org.br/biblioteca/enegep2010_TN_STO_113_740_16802.pdf. Acesso em: 11 de mar. de 2014.
ZAN, Gustavo Luis e SELLITTO, Miguel Afonso. Técnicas de previsão de demanda: um estudo de caso triplo com dados de
venda de materiais eletromecânicos. In: Revista GEPROS — Gestão da Produção, Operações e Sistemas. Ano 2, v. 4, p. 95-10.
Disponível em: https://revista.feb.unesp.br/index.php/gepros/article/viewFile/171/119 . Acesso em: 19 de fev. de 2020.
Próxima aula
A técnica de previsão de demanda quantitativa por média móvel.
Explore mais
Leia os livros:
CHOPRA, Sunil e MEINDL, Peter. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: Estratégia, Planejamento e Operação. São
Paulo: Prentice Hall, 2003.
GONÇALVES, Fábio. Excel Avançado 2003/2007 Forecast - Análise e Previsão de Demanda com CD-ROM. São Paulo:
Ciência Moderna, s/d.
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