Previsao de Demanda
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![Page 1: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/1.jpg)
UNIVERSIDADE ESTADUAL DO MARANHÃO CENTRO DE ESTUDOS SUPERIORES DE TIMON PRODUCAO PREVISÃO DE DEMANDA
Prof.: Espec Pedro Alexandre Cabral
![Page 2: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/2.jpg)
É possível prever o futuro?
![Page 3: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/3.jpg)
Previsão de Demanda
Previsão é muito dificil, especialmente ser for sobre o futuro
Niels Boer Nobel de Física
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Previsão de Demanda
1999 -‐ Inicio produção no Brasil com motor 1.6 2000 -‐ Motor 1.9 (125 cv) e 1.6 (102 cv) 2001 -‐ Série Spirit 2002 -‐ Versão Avantgarde 1.9 2005 -‐ Fim de produção no Brasil
Fabricado em Juiz de Fora InvesRmento de 820 milhões de dólares Capacidade de 70.000 unidades por ano (PREVISÃO DE DEMANDA) 2002 – 9.000 unidades
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![Page 6: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/6.jpg)
PREVISÃO não é META!
Previsões – “são esRmaRvas de como se comportará o mercado demandante no futuro. De uma certa forma trata-‐se de especulação de mercado.” Metas – “são a parcela desse potencial de compra do mercado a que a empresa deseja atender.”
Fonte: Correâ, 2008 Administração de Produção e de Operações
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Principais erros
Gastar tempo e esforço discuRndo se acerta ou erra na previsão, quando o mais relevante é discuRr “o quanto”;
“Tentamos muito fazer previsões de forma técnica, mas conRnuamos a errar, então paramos!”
![Page 8: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/8.jpg)
Vendas % Erro 1.930 -‐23% 7.269 -‐21% 4.980 11% 2.730 -‐9% 1.429 19% 1.200 -‐33%
19.388 2%
Sanduiche Previsão para o mês Quarteirão 2.500 Big Mac 6.000 Hamburger 4.500 Chessburger 3.000 File de Peixe 1.200 McChicken 1.800 Total 19.000
Média de erro 16%
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Tecnicas de Previsao
QuanRtaRvas
Intrínsecas
Média Móvel Suavização Potencial
Projeção de tendências Decomposição
Extrínsecas
Regressão Simples
Regressao MulRpla
QualitaRvas
Método Delphi Juri ExcuRvo
Força de Venda
Pesquisa de Mercado
Analogia Historica
![Page 10: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/10.jpg)
Tecnicas de Previsao
QuanRtaRvas
Intrínsecas
Média Móvel Suavização Potencial
Projeção de tendências Decomposição
Extrínsecas
Regressão Simples
Regressao MulRpla
QualitaRvas
Método Delphi Juri ExcuRvo
Força de Venda
Pesquisa de Mercado
Analogia Historica
Evita que uma ou poucas opiniões do grupo consultado predomine sobre os demais
![Page 11: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/11.jpg)
Delphi
• ÓRmo método para lidar com aspectos inesperados de um problema
• Previsões com carência de dados históricos • Interesse pessoal dos parRcipantes • Minimiza pressões psicológicas • Não exige presença qsica
![Page 12: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/12.jpg)
Delphi
• Processo lento, média de 6 meses
• Dependência dos parRcipantes
• Dificuldade de redigir o quesRonário
• Possibilidade de consenso forçado
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Tecnicas de Previsao
QuanRtaRvas
Intrínsecas
Média Móvel Suavização Potencial
Projeção de tendências Decomposição
Extrínsecas
Regressão Simples
Regressao MulRpla
QualitaRvas
Método Delphi Juri ExcuRvo
Força de Venda
Pesquisa de Mercado
Analogia Historica
Captura a opinião de pequenos grupos, em geral, execuBvos de nível alto.
![Page 14: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/14.jpg)
Tecnicas de Previsao
QuanRtaRvas
Intrínsecas
Média Móvel Suavização Potencial
Projeção de tendências Decomposição
Extrínsecas
Regressão Simples
Regressao MulRpla
QualitaRvas
Método Delphi Juri ExcuRvo
Força de Venda
Pesquisa de Mercado
Analogia Historica
Cada grupo de venda emite uma esBmaBva
![Page 15: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/15.jpg)
Tecnicas de Previsao
QuanRtaRvas
Intrínsecas
Média Móvel Suavização Potencial
Projeção de tendências Decomposição
Extrínsecas
Regressão Simples
Regressao MulRpla
QualitaRvas
Método Delphi Juri ExcuRvo
Força de Venda
Pesquisa de Mercado
Analogia Historica
Verifica intenções de compras futuras
![Page 16: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/16.jpg)
Tecnicas de Previsao
QuanRtaRvas
Intrínsecas
Média Móvel Suavização Potencial
Projeção de tendências Decomposição
Extrínsecas
Regressão Simples
Regressao MulRpla
QualitaRvas
Método Delphi Juri ExcuRvo
Força de Venda
Pesquisa de Mercado
Analogia Historica
Analisa uma seria histórica e tenta-‐se criar uma previsão
![Page 17: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/17.jpg)
Calculo da Média Móvel
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• A média móvel usa dados de um número já determinado de períodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previsão. A cada novo período de previsão se subsRtui o dado mais anRgo pelo mais recente.
Não é indicada quando há Tendência ou Sazonalidade
nRRRRMP ntttt
tt)...( 121
1+−−−
+
++++==
1+tP : previsão para o próximo período;
: média móvel no período t;
: valor real observado no período t;
: número de períodos considerados na média móvel.
tM
tRn
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Calculo da Média Móvel
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Período Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho Demanda 60 50 45 50 45 70 60 Previsões para Julho
Mm350 45 70
355 00=
+ += , Mm3
45 70 603
58 33=+ +
= ,
Mm550 45 50 45 70
552 00=
+ + + += ,
Previsão para Agosto
AlternaRva: ponderar os períodos com pesos maiores para os mais recentes (50%, 30%, 20%: Julho = 58,50)
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Calculo da Média Móvel
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Calculo da Média Móvel
![Page 21: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/21.jpg)
Ex Calculo da Média Móvel
Mes Vendas de Copos Janeiro 154 fevereiro 114 marco 165 Abril ???
Abril = 154+114+165 = 144 3
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Calculo da Média Móvel Ponderada
![Page 23: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/23.jpg)
![Page 24: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/24.jpg)
Sazonalidade
![Page 25: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/25.jpg)
Dia Vendas Domingo 5 segunda 20 terca 30 quarta 35 quinta 49 sexta 70 sabado 15 Total 224
1. Qual o fator Sazonal? 2. EsRmar 500 pratos, qual será o volume para cada dia na semana?
![Page 26: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/26.jpg)
Regressão Linear
• Uma equação linear possui o seguinte formato:
Y = Variável Dependente; a = Intercepto no eixo dos Y; b = Coeficiente angular; X = variável Independente; n = número de períodos observados.
Y a bX= +( ) ( )( )( ) ( )
bn XY X Y
n X X=
−
−
∑ ∑ ∑∑ ∑2 2
( )a
Y b X
n=
− ∑∑
![Page 27: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/27.jpg)
Regressão Linear
Desvio ou erro
Valor
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Regressão Linear
Meses Vendas (milhões)
Propaganda (milhares $)
1 264 2,5 2 116 1,3 3 165 1,4 4 101 1 5 209 2
Próximo mês invesXmento de 1,750 em propaganda, qual a quanXdade de vendas?
![Page 29: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/29.jpg)
Regressão Linear
Y= -‐8,137+109,230X
X=1,75
Y= -‐8,137+109,230(1,75) =183,016 unidades
![Page 30: Previsao de Demanda](https://reader033.fdocument.pub/reader033/viewer/2022042503/55723922d8b42a78548b4a1e/html5/thumbnails/30.jpg)
Boa noite!