1. UNIVERSIDADE
ESTADUAL
DO
MARANHÃO
CENTRO
DE
ESTUDOS
SUPERIORES
DE
TIMON
PRODUCAO
PREVISÃO
DE
DEMANDA
Prof.:
Espec
Pedro
Alexandre
Cabral

2. É
possível
prever
o
futuro?

3. Previsão
de
Demanda
Previsão
é
muito
dificil,
especialmente
ser
for
sobre
o
futuro
Niels
Boer
Nobel
de
Física

4. 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

6. 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

7. 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!”

8. Sanduiche
Previsão
para
o
mês
Vendas
%
Erro
Quarteirão
2.500
1.930
-­‐23%
Big
Mac
6.000
7.269
-­‐21%
Hamburger
4.500
4.980
11%
Chessburger
3.000
2.730
-­‐9%
File
de
Peixe
1.200
1.429
19%
McChicken
1.800
1.200
-­‐33%
Total
19.000
19.388
2%
Média
de
erro
16%

9. Tecnicas
de
Previsao
QuanRtaRvas
QualitaRvas
Intrínsecas
Extrínsecas
Método
Delphi
Juri
ExcuRvo
Suavização
Regressão
Regressao
Força
de
Pesquisa
de
Média
Móvel
Potencial
Simples
MulRpla
Venda
Mercado
Projeção
de
Analogia
Decomposição
tendências
Historica

10. Tecnicas
de
Previsao
QuanRtaRvas
QualitaRvas
Intrínsecas
Extrínsecas
Método
Delphi
Juri
ExcuRvo
Suavização
Regressão
Regressao
Força
de
Pesquisa
de
Média
Móvel
Potencial
Simples
MulRpla
Venda
Mercado
Projeção
de
Analogia
Decomposição
tendências
Historica
Evita
que
uma
ou
poucas
opiniões
do
grupo
consultado
predomine
sobre
os
demais

11. 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

12. Delphi
• Processo
lento,
média
de
6
meses
• Dependência
dos
parRcipantes
• Dificuldade
de
redigir
o
quesRonário
• Possibilidade
de
consenso
forçado

13. Tecnicas
de
Previsao
QuanRtaRvas
QualitaRvas
Intrínsecas
Extrínsecas
Método
Delphi
Juri
ExcuRvo
Suavização
Regressão
Regressao
Força
de
Pesquisa
de
Média
Móvel
Potencial
Simples
MulRpla
Venda
Mercado
Projeção
de
Analogia
Decomposição
tendências
Historica
Captura
a
opinião
de
pequenos
grupos,
em
geral,
execuBvos
de
nível
alto.

14. Tecnicas
de
Previsao
QuanRtaRvas
QualitaRvas
Intrínsecas
Extrínsecas
Método
Delphi
Juri
ExcuRvo
Suavização
Regressão
Regressao
Força
de
Pesquisa
de
Média
Móvel
Potencial
Simples
MulRpla
Venda
Mercado
Projeção
de
Analogia
Decomposição
tendências
Historica
Cada
grupo
de
venda
emite
uma
esBmaBva

15. Tecnicas
de
Previsao
QuanRtaRvas
QualitaRvas
Intrínsecas
Extrínsecas
Método
Delphi
Juri
ExcuRvo
Suavização
Regressão
Regressao
Força
de
Pesquisa
de
Média
Móvel
Potencial
Simples
MulRpla
Venda
Mercado
Projeção
de
Analogia
Decomposição
tendências
Historica
Verifica
intenções
de
compras
futuras

16. Tecnicas
de
Previsao
QuanRtaRvas
QualitaRvas
Intrínsecas
Extrínsecas
Método
Delphi
Juri
ExcuRvo
Suavização
Regressão
Regressao
Força
de
Pesquisa
de
Média
Móvel
Potencial
Simples
MulRpla
Venda
Mercado
Projeção
de
Analogia
Decomposição
tendências
Historica
Analisa
uma
seria
histórica
e
tenta-­‐se
criar
uma
previsão

17. Calculo
da
Média
Móvel
Não
é
indicada
quando
há
Tendência
ou
Sazonalidade
• 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.
( Rt + Rt −1 + Rt − 2 + ... + Rt − n +1 )
Pt +1 = M t =
n
Pt +1: previsão para o próximo período;
: média móvel no período t;
Mt
: valor real observado no período t;
Rt : número de períodos considerados na média
móvel.
n

18. Calculo
da
Média
Móvel
Período
Janeiro
Fevereiro
Março
Abril
Maio
Junho
Julho
Demanda
60
50
45
50
45
70
60
Previsões
para
Julho
50 + 45 + 50 + 45 + 70
Mm5 = = 52,00
5
50 + 45 + 70 45 + 70 + 60
Mm3 = = 55,00 Mm3 = = 58,33
3 3
Previsão
para
Agosto
AlternaRva:
ponderar
os
períodos
com
pesos
maiores
para
os
mais
recentes
(50%,
30%,
20%:
Julho
=
58,50)
18

19. Calculo
da
Média
Móvel

20. Calculo
da
Média
Móvel

21. Ex
Calculo
da
Média
Móvel
Mes
Vendas
de
Copos
Janeiro
154
fevereiro
114
marco
165
Abril
???
Abril
=
154+114+165
=
144
3

22. Calculo
da
Média
Móvel
Ponderada

24. Sazonalidade

25. 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?

26. Regressão
Linear
• Uma
equação
linear
possui
o
seguinte
formato:
n(∑ XY ) − (∑ X )(∑ Y )
b=
Y = a + bX
2
n(∑ X ) − (∑ X )
2
a=
∑ Y − b(∑ X )
Y
=
Variável
Dependente;
n
a
=
Intercepto
no
eixo
dos
Y;
b
=
Coeficiente
angular;
X
=
variável
Independente;
n
=
número
de
períodos
observados.

27. Regressão
Linear
Desvio
ou
erro
Valor

28. Regressão
Linear
Vendas
Propaganda
Meses
(milhões)
(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?

29. Regressão
Linear
Y=
-­‐8,137+109,230X
X=1,75
Y=
-­‐8,137+109,230(1,75)
=183,016
unidades

30. Boa noite!