Previsão de Demanda - GABARITO

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CURSO(s): Administração de Empresas, 
Engenharia de Produção e Logística. 
DISCIPLINA: Gestão da Produção e Operações II (21234) 
Prof. Eng. Márcio B. Silvano GABARITO 
Trabalho T7 – Cap. III – Previsão de Demanda 
 
 
Nome(s):_____________________________________________________________ Data: ___/___/___ 
 
RESPOSTAS A CANETA 
 
1. (1,0) As vendas dos últimos 10 meses de bicicletas têm os valores a seguir apresentados: 
 
 
Vendas de 
Bicicletas 
 Mês 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
Unidades 285 288 310 290 305 299 315 320 303 300 
 
Determinar a previsão de vendas para o mês 11, utilizando o modelo da média móvel dos últimos 
10 meses e dos últimos 5 meses. 
 
 
Últimos 10 meses. 
Previsão do mês 11: ((285 +288 + 310 + 290 + 305 + 299 + 315+ 320 + 303 + 300) /10) = 
Previsão do mês 11: 301,5 → 302 unidades 
 
Últimos 5 meses. 
Previsão do mês 11: ((299 + 315+ 320 + 303 + 300) / 5) = 
Previsão do mês 11: 307,4 → 308 unidades 
 
2. (1,0) Imaginando que mensalmente tenhamos os dados das vendas reais do exercício 
anterior. Utilizando o mesmo modelo da média móvel dos últimos 10 meses, determinar as 
previsões de vendas para os meses 12 e 16. 
 
 
Vendas Reais de Bicicletas 
 Mês 11 12 13 14 15 16 
Unidades 285 288 310 290 305 299 
 
 
Últimos 10 meses. 
Previsão do mês 12: ((288 + 310 + 290 + 305 + 299 + 315+ 320 + 303 + 300 + 285) /10) = 
Previsão do mês 12: 301,5 → 302 unidades 
 
Últimos 10 meses. 
Previsão do mês 16: ((299 + 315+ 320 + 303 + 300 + 285 + 288 + 310 + 290 + 305) /10) = 
Previsão do mês 16: 301,5 → 302 unidades 
 
 
 
 
3. (1,0) A quantidade de carga embarcada no aeroporto de uma cidade tem apresentado os 
dados da Tabela a seguir. Utilizando o modelo da média móvel dos últimos 3 anos, calcular 
a previsão para os próximos períodos a partir do ano de 1994. 
 
Carga Embarcada (tn) 
ANO CARGA 
1991 20.000 
1992 30.000 
1993 60.000 
1994 100.000 
1995 80.000 
1996 70.000 
 
Últimos 3 anos. 
Previsão do ano 1994: ((20.000 + 30.000 + 60.000) / 3) = 
Previsão do ano 1994: 36.666,67 → 36.667 unidades 
 
Últimos 3 anos. 
Previsão do ano 1995: ((30.000 + 60.000 + 100.000) / 3) = 
Previsão do ano 1995: 63.333,33 → 63.334 unidades 
 
Últimos 3 anos. 
Previsão do ano 1996: ((60.000 + 100.000 + 80.000) / 3) = 
Previsão do ano 1996: 80.000 unidades 
 
4. (1,5) Utilizar os dados da Tabela do exercício 1 e 2, calcular a previsão de vendas para os 
meses 11 e 16 utilizando o modelo da média móvel nos últimos 3 meses, ponderando o 
último mês com coeficiente 0,6, o penúltimo com coeficiente 0,3 e o antepenúltimo mês com 
coeficiente 0,1. 
 
Últimos 3 meses. 
Previsão do mês 11: ( (300x0,6) + (303x0,3) + (320x0,1) ) = 
Previsão do mês 11: 302,9 → 303 unidades 
 
Últimos 3 meses. 
Previsão do mês 16: ( (305x0,6) + (290x0,3) + (310x0,1) ) = 
Previsão do mês 16: 301 unidades 
 
5. (1,5) Calcular a previsão de carga para 1994 com os dados do exercício 3, supondo que seja 
utilizada a média móvel dos últimos 3 anos com coeficientes de 0,5; 0,3 e 0,2 para os anos 
de 1993, 1992 e 1991, respectivamente. Com o mesmo critério, calcule as previsões para os 
anos de 1994 a 1997. 
Últimos 3 anos. 
Previsão do ano 1994: ( (60.000x0,5) + (30.000x0,3) + (20.000x0,2) ) = 
Previsão do ano 1994: 43.000 unidades 
 
Últimos 3 anos. 
Previsão do ano 1995: ( (100.000x0,5) + (60.000x0,3) + (30.000x0,2) ) = 
Previsão do ano 1995: 74.000 unidades 
 
Últimos 3 anos. 
Previsão do ano 1996: ( (80.000x0,5) + (100.000x0,3) + (60.000x0,2) ) = 
Previsão do ano 1996: 82.000 unidades 
 
Últimos 3 anos. 
Previsão do ano 1997: ( (70.000x0,5) + (80.000x0,3) + (100.000x0,2) ) = 
Previsão do ano 1997: 79.000 unidades 
6. (1,0) Uma linha de cosméticos tem apresentado as vendas dos últimos 7 meses da Tabela a 
seguir. Calcular a previsão de vendas para os meses de Agosto, Setembro, e Outubro pelo 
método de ajustamento por regressão linear, considerando o perfil gráfico apresentado na 
seqüência 
 
 
Vendas de Cosméticos - 
Caixas 
 Mês Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul 
Pacotes 100 110 125 135 140 153 167 
. 
- Os dados de ajuste à linearidade são apresentados a seguir: 
- Y = 10,8X + 89,7 
- r = 0,995 
 
Agosto → Y(8) = 10,8 x (8) + 89,7 = 176,1 unidades →177 unidades 
 
Setembro → Y(9) = 10,8 x (9) + 89,7 = 186,9 unidades → 187 unidades 
 
Outubro → Y(10) = 10,8 x (10) + 89,7 = 197,7 unidades → 198 unidades 
 
7. (1,0) Um dos métodos utilizados para a previsão de demanda é a média móvel ponderada, 
em que se considera a influência da demanda real dos meses anteriores. Considere que 
uma empresa de embalagens pretenda utilizar esse método para definir a previsão de 
demanda para novembro de 2017. Verificou-se que a influência dos últimos meses, nesse 
ano, é de 50%, 30% e 20%, do mês anterior mais próximo até os meses mais distantes, e 
que correspondente demanda real, em toneladas, foi a seguinte: 
 
 Julho: 75; 
 Agosto: 125; 
 Setembro: 175; 
 Outubro: 225. 
 
Com base nesses dados, qual a previsão de demanda, em toneladas, para o mês de novembro de 
2017? 
 
a) (XXX) 150 
b) (XXX) 160 
c) (XXX) 175 
d) (XXX) 190 
e) (XXX) 275 
 
Previsão de Novembro de 2017 = ( ( (225x0,5) + (175x0,3) + (125x0,2) ) = 
Previsão de Novembro de 2017 = 190 unidades 
 
8. (2,0) Um serviço apresenta o histórico de consumo definido na Tabela abaixo. A demanda 
prevista para o Ano 5 é de 3000 unidades. 
 
 
Consumo em Unidades 
 Trimestre ANO 1 ANO 2 ANO 3 ANO 4 
1 145 190 50 80 
2 335 250 685 1125 
3 420 390 730 760 
4 200 370 335 235 
 
Calcular pelo método de coeficiente sazonal a demanda de cada trimestre do Ano 5.