PCP I_TP 01_III

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PCP I
Universidade Veiga de Almeida – UVA
Curso de Engenharia de Produção
Profª Izabel Saldanha Matsuzaki, MSc. 
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.1) Pontos‐chave:
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
• Entender a importância da demanda nos sistemas
produtivos;
• Inter‐relacionar as etapas de uma modelo de previsão
de demanda;
• Escolher a técnica de previsão mais adequada;
• Aplicar técnicas para previsão da média;
• Desenvolver técnicas para previsão da tendência;
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.1) Pontos‐chave:
• Identificar sazonalidade e montar uma previsão;
• Correlacionar variáveis para previsão da demanda;
• Manter e monitorar um modelo de previsão da
demanda.
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
2) PREVISÃO DA DEMANDA
Vale lembrar:
• A previsão da demanda é a base para o planejamento
estratégico da produção, vendas e finanças de
qualquer empresa;
• As previsões são usadas pelo PCP i) para planejar o
sistema produtivo e ii) para planejar o uso desse
sistema produtivo;
• Normalmente a responsabilidade pela preparação da
previsão da demanda é do setor de Marketing ou de
Vendas.
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
2) PREVISÃO DA DEMANDA
Vale lembrar:
• Está sujeito a erros;
• É ideal obter informações direto do cliente:
Manufatura Enxuta e Gestão da Cadeia de
Suprimentos;
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
ETAPA 1: razão pela 
qual se necessita de 
previsões.
 Qual produto?
 Qual o grau de 
acuracidade?
 Quais recursos 
estão disponíveis?
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
ETAPA 2: auxilia na 
identificação e 
desenvolvimento 
da técnica de 
previsão que 
melhor se adapte.
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha Matsuzaki
ETAPA 3: Técnica 
de previsão mais 
apropriada
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
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2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
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ETAPAS 4 e 5: Obter 
as projeções futuras 
e monitoração do 
modelo
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2.2) Etapas de um modelo de previsão:
Disciplina: PCP I
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.3) Técnicas de previsão:
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.3) Técnicas de previsão:
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões: Séries Temporais
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões (Séries Temporais): Previsão da média
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Ex.: Na tabela a seguir, tem‐se os resultados aplicados à demanda (média) de
uma família de produtos ilustrada no gráfico anterior. Como exemplo de média
móvel empregando 3, 6 e 12 períodos.
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• 𝑀𝑚 𝑚é𝑑𝑖𝑎 𝑚ó𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒 𝑛 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜𝑠;
• 𝐷 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑑𝑎 𝑛𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑖;
• 𝑛 𝑛º 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜𝑠;
• 𝑖 í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑖 1, 2, 3, …
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões (Séries Temporais): Previsão da média
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Ex.: Na tabela a seguir, tem‐se os resultados aplicados à demanda da mesma
família de produtos ilustrada no exemplo anterior. Como exemplo de média
exponencial móvel, empregando 𝛼 de 0,10; 0,50 e 0,80, têm‐se
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• 𝑀 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡;
• 𝑀 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡 1;
• 𝛼 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑟𝑎çã𝑜;
• 𝐷 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡 1.
𝑀 𝑀 𝛼 𝐷 𝑀
Ex.: Na tabela a seguir, tem‐se os resultados aplicados à demanda da mesma
família de produtos ilustrada no exemplo anterior. Como exemplo de média
exponencial móvel, empregando 𝛼 de 0,10; 0,50 e 0,80, têm‐se
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• 𝑀 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡;
• 𝑀 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡 1;
• 𝛼 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑟𝑎çã𝑜;
• 𝐷 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡 1.
𝑀 𝑀 𝛼 𝐷 𝑀
𝑀 𝑀 𝛼 𝐷 𝑀
Ex.: Na tabela a seguir, tem‐se os resultados aplicados à demanda da mesma
família de produtos ilustrada no exemplo anterior. Como exemplo de média
exponencial móvel, empregando 𝛼 de 0,10; 0,50 e 0,80, têm‐se
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• 𝑀 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡;
• 𝑀 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡 1;
• 𝛼 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑟𝑎çã𝑜;
• 𝐷 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑡 1.
𝑀 𝑀 𝛼 𝐷 𝑀
𝑀 3.256 0,10 3.315 3.256 3.262 𝑘𝑔 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝛼 0,10
𝑀 3.256 0,50 3.315 3.256 3.286 𝑘𝑔 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝛼 0,50
𝑀 3.256 0,80 3.315 3.256 3. 303𝑘𝑔 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝛼 0,80
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões (Séries Temporais): Previsão da média
Disciplina: PCP I
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões (Séries Temporais): Previsão da média
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Previsões empregando 
𝛼 0,10, curva de 
previsão mais suave
Previsões empregando 
𝛼 0,80, curva de 
previsão reage rápido 
aos aumentos da 
demanda 𝑛 18 𝑒 20
Porém a demanda real 
diminui no período 
seguinte, fazendo com que 
o erro fosse de -515 kg
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões (Séries Temporais): Técnicas para
Previsão da tendência
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2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões (Séries Temporais): Técnicas para
Previsão da tendência
Disciplina: PCP I
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Onde:
• 𝑌 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑑𝑎 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑋;
• 𝑎 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑑𝑎 à 𝑜𝑟𝑖𝑔𝑒𝑚, 𝑜𝑢 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑒𝑠𝑠ã𝑜 𝑛𝑜𝑠 𝑒𝑖𝑥𝑜𝑠 𝑑𝑜𝑠 𝑌;
• 𝑏 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎𝑛𝑔𝑢𝑙𝑎𝑟;
• 𝑋 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑛𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑋 0 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜.
• 𝑛 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜𝑠.
Ex.: Como exemplo da obtenção da equação linear para a tendência, há na
tabela a seguir, os resultados dos somatórios necessários para o cálculo de b e
de a quando aplicados à demanda (média) da família de produtos.
𝑏
24 811.620 300 71.856
24 4.900 300 300 75,2870
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𝑎
71.856 75,2870 300
24 3.935
2) PREVISÃO DA DEMANDA
2.4) Previsões (Séries Temporais): Técnicas para
Previsão da tendência
Disciplina: PCP I
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EXERCÍCIO
1ª) Em quais momentos o Planejamento e Controle da Produção utiliza as
informações de previsão? Explique o que acontece nesses horizontes de
planejamento.
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2ª) Marque “V” se a sentença for VERDADEIRA e “F” se a sentença for
FALSA.
( ) A responsabilidade pela preparação das previsões de demanda é normalmente
atribuída ao setor de Marketing ou de Vendas.
( ) As técnicas de previsão evoluíram muito e permitem a geração de previsões
exatas tanto para o médio quanto para o longo prazos.
( ) Em sistemas de produção contínuo, a demanda é mais difícil de ser prevista
devido à grande instabilidade destes tipos de sistemas.
( ) Técnicas de previsão qualitativas privilegiam dados subjetivos; e as
quantitativas, a análise numérica dos dados históricos.
EXERCÍCIO
Disciplina: PCP I
Prof.ª Izabel Saldanha MatsuzakiCopyright © EDITORA ATLAS LTDA.
2ª) Marque “V” se a sentença for VERDADEIRA e “F” se a sentença for
FALSA. (continuação..)
( ) As técnicas de previsão baseadas em séries temporais correlacionam a
demanda com variáveis que podem influenciá-la, como, por exemplo, o Produto
Interno Bruto (PIB).
( ) Em um bom modelo de previsão, é possível notar apenas as variações
aleatórias de demanda.
EXERCÍCIO
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3ª)