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de prometer os menores prazos as clientes e depois cumpri-los
7- Ser capaz de reagir eficazmente
PCP – Planejamento, Programação 
e Controle de Produção
PREVISÃO DE DEMANDA
Prof. Julliana Paixão
PREVISÃO DE DEMANDA O QUE É?
Processo metodológico para determinação de dados (demanda)
futuros baseados em modelos estatísticos, matemáticos ou
econométricos ou ainda em modelos subjetivos apoiados em uma
metodologia de trabalho clara e previamente definida.
A previsão de demanda é a base para o planejamento estratégico
da produção, vendas e finanças de qualquer empresa. Partindo
dela se desenvolve os planos de capacidade, fluxo de caixa, de
vendas, de produtos e estoques, de mão de obra, de compras
além de outros planos.
QUAL O OBJETIVO DA PREVISÃO DE DEMANDA?
Reduzir a incerteza do futuro
Reduzir os riscos na tomada de decisão
PORQUE AS PREVISÃO DE DEMANDA SÃO 
NECESSÁRIAS?
Porque existe demora na provisão
Serve como base para o planejamento estratégico da produção, vendas e finanças
São fundamentais para os planos de capacidade , fluxo de caixa, de venda, de estoque,
de mão de obras e compras.
Para o PPCP a previsão de demanda é utilizada em dois momentos distintos e muito
importantes.
Planejar o sistema produtivo com previsões agregadas de longo prazo, usada para
elaborar estrategicamente o plano de produção.
Planejar o uso do sistema produtivo, plano mestre e programação de produção.
Envolvendo definições de estoque, compras, armazenamento, sequenciamento de
produção.
CARACTERÍSTICAS DA PREVISÃO DE DEMANDA
• Diretamente relacionanda com a satisfação do
cliente e a rentabilidade no longo prazo.
• Quase todas as previsões são baseadas na
suposição que o passado irá se repetir.
• Previsões raramente são perfeitas e a precisão
diminui com o aumento do período de tempo
sondado.
• As previsões de demanda agregada são,
normalmente mais precisas que as individuais
(menor aleatoriedade).
ELEMENTOS PRESENTES EM UMA BOA PREVISÃO DE 
DEMANDA
O horizonte de previsão precisa e deve cobrir o tempo
necessário à implementação das possíveis mudanças.
Previsões eficazes requer uma base de dados de demanda
precisa.
Registrar a demanda (não vendas) em tempo real, não
depois.
Deve-se detectar demandas irregulares
COMO SÃO USADAS PELO PPCP
Planejar o sistema produtivo – Planejamento Estratégico
Previsão agregada a longo 
prazo
Definir a família de produto 
ou serviço
Definir instalações, 
equipamentos, mão de 
obra, entre outras coisas
Planejar o uso do sistema produtivo – MPS e Progamação
Previsões detalhadas a 
médio e curto prazo
Utilização de recursos 
disponíveis
Definição de produção, 
reposição de estoque, 
sequenciamento, etc
HORIZONTE DE PREVISÕES
Curto – 1 a 3 meses, por semana ou meses, dependendo a situação
programação em dias
Médio – 3 meses a 2 anos, por meses ou trimenstre
Longo – 2 a 10 anos, por trimenstre ou ano
Quanto maior for o 
horizonte pretendido, 
menor a confiabilidade 
na demanda prevista
ETAPAS DA PREVISÃO DE DEMANDA
OBJETIVO DO MODELO
COLETA E ANÁLISE DE DADOS
SELEÇÃO DE TÉCNICA DE PREVISÃO
OBTENÇÃO DAS PREVISÕES
MONITORAMENTO DO MODELO
OBJETIVO DO MODELO
Definir a razão pela qual se necessita fazer a previsão,
quais produtos serão previstos, qual o grau de
acuracidade e detalhe pretende-se trabalhar na
previsão.
VALE LEMBRAR:
Itens pouco significativos podem ser previstos com maior margem de erro, podendo se
empregar técnicas mais simples de previsão de demanda. Além disso, previsões de longo
prazo pode-se admitir maior margem de erro.
COLETA E ANÁLISE DE DADOS
Esta etapa é realizada no sentido de identificar e desenvolver a técnica
de previsão que melhor se adapte ao objetivo esperado. Para isso deve-
se tomar alguns cuidados:
◦ Quanto maior a amostragem de dados históricos coletados e analisado, mais
confiável a técnica de previsão
◦ Os dados devem buscar a caracterização real da demanda, portanto os dados de
venda pode não caracterizar o ocorrido devido há algumas variações que possam
ter ocorrido nos períodos como: falta de produto, promoções, entre outros
◦ O tamanho dos períodos assim como as variações tem influência direta na
escolha da técnica de previsão
SELEÇÃO DA TÉCNICA DE PREVISÃO
Ao se optar por uma técnica deve-se ponderar uma série de
fatores, principalmente custo e acuracidade. Deve-se avaliar
quanto se está disposto a gastar no modelo de previsão e quanto
custa o erro decorrente de uma previsão inadequada.
Além disso é importante levar em consideração no momento da
escolha:
◦ Disponibilidade de dados históricos
◦ Experiência passada com aplicação de determinadas técnicas
◦ Disponibilidade de tempo para coletar, analisar e preparar os dados e a
previsão
◦ Período de planejamento para o qual se necessita a previsão.
TÉCNICAS DE PREVISÃO
A definição da técnica que melhor se adapte a uma situação
específica é apenas um dos passos do modelo de previsão, porém
sem dúvida é o mais importante.
Independente da escolha há características que normamente estão
presente em todas as técnicas e são elas:
TÉCNICAS DE PREVISÃO
◦ Supõe-se que as causas que influenciaram no passado continuará
no futuro.
◦As previsões não são perfeitas, pois não se é capaz de prever
todas as variações aleatórias que ocorrerão.
◦A acuracidade da previsão diminui com o aumento do período
previsto
◦A previsão para grupo de produto é mais precisa que para
produto individual
TÉCNICAS DE PREVISÃO
Método
Quantitativo
Intrínsecos (Série
Temporais)
Extrínsecos
(Regressões)
Qualitativo
15
➢ As técnicas de previsão podem ser subdivididas em dois grandes
grupos:
• Qualitativas;
• Quantitativas.
➢Qualitativas: baseadas na opinião e no julgamento de pessoas-
chaves, especialistas no produto ou no mercado onde atuam
estes produtos. Uso:
• Quando não se dispõe de tempo para coletar e analisar os dados da
demanda passada;
TÉCNICAS DE PREVISÃO
16
➢Qualitativas (cont.):
• Introdução de um produto novo;
• Quando o panorama político-econômico for muito instável (dados passados 
são obsoletos);
• Questões estratégicas da empresa, em conjunto com
previsões quantitativas;
➢Quantitativa: analisar os dados passados objetivamente,
empregando-se de modelos matemáticos para projetar a demanda
futura.
TÉCNICAS DE PREVISÃO
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➢Quantitativa: pode ser dividida em dois grandes grupos:
• Séries temporais: modelam matematicamente a demanda futura
relacionando os dados históricos do próprio produto com o tempo;
• Correlações: associam os dados históricos do produto com uma ou mais
variáveis que tenham alguma relação com a demanda doproduto.
TÉCNICAS DE PREVISÃO
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➢ Uma curva temporal pode conter:
• Tendência: movimento gradual de longo prazo,
direcionando os dados;
• Sazonalidade: variações cíclicas de curto prazo, relacionadas ao fator
tempo;
• Variações irregulares: alterações na demanda passada, resultantes de
fatores excepcionais que não podem ser previstos;
• Variações randômicas: variações aleatórias ou normais que serão tratadas
pelamédia.
TÉCNICAS DE PREVISÃO
EXEMPLO DE SÉRIES TEMPORAIS
PREVISÃO DE DEMANDA MÉTODO 
INTRÍNSECOS
Peródo a período – horizonte deslizante.
◦ Exemplo: Se preveem 12 meses, cada mês que passa, volto a prever outros 12
meses (revisou os 11 que tinha previsto e acrescento 1)
Na revisão se modificam previsões realizadas e se acrescenta um
novo período
REVISÃO DA PREVISÃO:
MANUTENÇÃO E MONITORAMENTO DO MODELO
◦ 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 (diferença entre o
valor real da demanda e o valor previsto).
MANUTENÇÃO E MONITORAMENTO DO MODELO
◦ Objetivos:
◦Verificar a precisão dos valores previstos;
◦ Identificar, isolar e corrigir variações anormais;
◦Permitir a escolha de técnicas ou parâmetros mais eficientes.
◦Uma forma de acompanhar o desempenho do modelo é
comparar o erro acumulado