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slide-Previsão de demanda, Notas de estudo de Logística

GESTÃO DE ESTOQQUE PREVISÃO DE DEMANDA

Tipologia: Notas de estudo

2010

Compartilhado em 03/09/2010

eder-pedro-pedro-7
eder-pedro-pedro-7 🇧🇷

4.3

(4)

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Baixe slide-Previsão de demanda e outras Notas de estudo em PDF para Logística, somente na Docsity! 2.1 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Previsão de Demanda uConceitos básicos uMétodos de Previsão uDiscussão Formulação do Problema uDemanda: disposição ao consumo uDemanda versus Vendas uFatores que afetam a Demanda (Vendas) – Economia, Mercado, Preços, Disponibilidade, Divulgação etc u Incertezas da Demanda – Estoque de segurança uPrevisão de Demanda e Planejamento da Produção – Modelos, Base de Dados e Implantação 2.2 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Características da Demanda uDemanda Pontual uDemanda Regular (estável) uDemanda Sazonal e com Tendências uDemanda Independente ou Dependente – Previsão versus Cálculo de Necessidades uDemanda de Produtos Perecíveis uDemanda na Cadeia de Suprimentos – efeito chicote, fluxo de informações Distribuição da Demanda uGeográfica (mercados regionais) uProdutos (famílias / itens) uClientes (canais de distribuição) uTemporal (tendências e sazonalidades) uAnálise de Pareto – distribuição de freqüências 2.5 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Horizontes de Previsão uLongo Prazo (5 anos ou mais) – expansão da capacidade, novos produtos/serviços etc – principalmente métodos qualitativos uMédio Prazo (1 a 2 anos) – planejamento da produção e recursos – misto de métodos quantitativos e de consenso uCurto Prazo (1 a 6 meses) – compras, produção, estoques e pedidos – métodos quantitativos (projeção) 0 12 24 36 48 Meses D em an da Componentes da Demanda u Base, Tendência, Sazonalidade, Ciclos e Aleatório 2.6 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Métodos de Previsão uQualitativos (Consenso de Opiniões) uQuantitativos – Projeção (Séries Temporais) – Correlação (Relação de Causa-e-Efeito) – Simulação (Cenários) Métodos Qualitativos uPesquisa de Mercado uPainel de Consenso – Executivos – Força de Vendas – Outros uAnalogia Histórica – novos produtos 2.7 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Pesquisa de Mercado uNecessidades dos Clientes – nível atual de satisfação – introdução de novos produtos / serviços uColeta de Dados por Amostragem – questionários e/ou entrevistas uPrevisões de Médio e Longo Prazo – tendências do mercado Painel de Consenso 1. Escolha dos participantes do processo 2. Enviar questionários aos participantes para obter as previsões e explicações de cada um sobre a demanda 3. Análise dos resultados e redistribuir os questionários com comentários e novas questões pertinentes 4. Repetir o Passo 3, quantas vezes necessário 5. Síntese e discussão dos resultados obtidos em reunião com os participantes (conclusão do processo) 2.10 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda n-tn3-t32-t21-t1t Dp+...+Dp+Dp +Dp =F 1p pp n21 =+++ K Semana Demanda 1 680 2 650 3 785 4 Média Móvel Ponderada u Determine a previsão para a semana 4 por média móvel com os seguintes pesos : p1 = 0,5; p2 = 0,3 e p3 = 0,2 Solução Semana Demanda Previsão 1 680 2 650 3 785 4 723,5 0,2(680)+0,3(650)+0,5(785) =F4 2.11 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda )B -(D+B =B 1-t1-t1-tt α 1-t1-tt )B-(1+D =B αα Suavização Exponencial uParâmetro α : constante de suavização tkt, B =F Exemplo Semana Demanda 1 820 2 775 3 680 4 655 5 uDetermine as previsões para as semanas de 2 a 5, usando α = 0,4. 2.12 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Solução Semana Demanda α = 0,4 1 820 2 775 820,0 3 680 802,0 4 655 753,2 5 713,9 0,6(820)0,4(775) =F3 + Exemplo (efeito do valor de α) Semana Demanda 1 780 2 820 3 680 4 660 5 750 6 800 7 790 8 690 9 775 10 uDetermine a previsão de demanda para a semana 10, utilizando α = 0,1 e 0,6. 2.15 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Mês Vendas 1 510 2 515 3 530 4 530 5 540 6 550 7 560,9 8 569,2 9 577,5 10 585,8 Previsão por Suavização Exponencial com Tendência 480 500 520 540 560 580 600 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Mês D em an d a Exemplo (cont.) u Parâmetros: α = 0,2 e β = 0,4 α = 0,2 β = 0,4 t Real Bt Tt Prev 0 --- 500 10 1 510 510,0 10,0 510,0 2 515 519,0 9,6 520,0 3 530 528,9 9,7 528,6 4 530 536,9 9,0 538,6 5 540 544,7 8,6 545,9 6 550 552,6 8,3 553,3 7 560,9 8,3 560,9 8 569,2 8,3 569,2 9 577,5 8,3 577,5 10 585,8 8,3 585,8 2.16 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Trimestre Vendas Índice 1 100 1,00 2 120 1,20 3 100 1,00 4 80 0,80 5 105 1,05 6 120 1,20 7 95 0,95 8 80 0,80 Suavização com Sazonalidade uConsiderar a demanda descontando o fator sazonal de cada período Demanda Sazonal 0 40 80 120 160 200 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Trimestre D em an da 1)1( − − −+      = t Lt t t BI D B αα kLttkt IBF +−=, Previsão com Sazonalidade uFórmulas: base e índice de sazonalidade Lt t t t IB D I −−+      = )1( γγ 2.17 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Previsão com Sazonalidade e Tendência (Método de Holt-Winters) u Fórmulas: base, tendência e índice de sazonalidade ))(1( 11 −− − +−+    = tt Lt t t TBI D B αα 11 )1()( −− −+−= tttt TTBT ββ Lt t t t IB D I −−+    = )1( γγ kLtttkt IkTBF +−+= )(, Métodos de Projeção uAjuste de Tendências: Linear, Polinomial, Logarítmica, Exponencial, Auto-correlação etc y = 1,6061x + 22,667 r 2 = 0,9739 20 25 30 35 40 45 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Ano V en da s 2.20 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Etapas do Processo de Previsão de Demanda uDefinição do Problema – razão da previsão de demanda uColeta de Dados e Informações uAnálise preliminar dos Dados uEscolha do Modelo de Previsão uCalibração e Testes de Validação u Implantação do Sistema de Previsão uAvaliação Permanente do Sistema Escolha do Modelo de Previsão uEscolha um modelo baseado em: – Horizonte de Previsão – Disponibilidade de Dados – Precisão Necessária – Disponibilidade de Pessoal Qualificado – Disponibilidade de Recursos 2.21 EPUSP - PRO Prof.Dr. Marco Aurélio de Mesquita PRO5760 - Previsão de Demanda Dados para exercício (Minitab) 1998 1999 2000 2001 2002 1 89,7 106,2 125,8 143,5 157,2 2 80,1 96,4 112,8 130,0 136,9 3 98,4 116,4 138,1 154,8 159,6 4 111,5 129,1 153,1 174,0 172,5 5 118,5 138,8 163,7 181,9 179,2 6 131,7 153,6 177,3 201,2 204,3 7 124,3 149,6 174,2 194,0 8 117,0 137,9 157,6 179,9 9 114,4 133,0 153,9 173,3 10 108,2 127,9 148,2 166,3 11 116,0 138,0 158,6 176,3 12 98,9 117,5 134,5 153,8 Bibliografia uAdministração da Produção – Nigel Slack et al, Ed. Atlas, 2ed, 2002. uBusiness Forecasting – Hanke e Reitsch, Prentice Hall, 6ed, 1998. uForecasting: Methods and Applications. – Makridakis et al, JohnWiley, 3ed., 1997. uProduction and Operations Management – Chase, Aquilano e Jacobs, McGrawHill, 8ed, 1998.
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