A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo."— Transcrição da apresentação:

1 Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo

2 Previsão da Demanda A previsão da demanda é a base para o planejamento estratégico da produção, vendas e finanças de qualquer empresa. nPermite que os administradores destes sistemas antevejam o futuro e planejem adequadamente suas ações. As previsões são usadas em dois momentos distintos: para planejar o sistema produtivo (longo prazo) e para planejar o uso (curto prazo) deste sistema produtivo. Longo prazo: produtos/serviços, instalação, equipamentos,... Curto prazo: planos de produção, armazenagem e compras, sequenciamento

3 Objetivo do Modelo  A primeira etapa consiste em definir a razão pela qual necessitamos de previsões.  A sofisticação e o detalhamento do modelo depende da importância relativa do produto, ou família de produtos, a ser previsto e do horizonte ao qual a previsão se destina.  Itens pouco significativos podem ser previstos com maior margem de erro, empregando-se técnicas simples. Assim como admite-se margem de erro maior para previsões de longo prazo, empregando-se dados agregados de famílias de produtos.

4 Coleta e Análise dos Dados Visa identificar e desenvolver a técnica de previsão que melhor se adapte. Alguns cuidados básicos: Quanto mais dados históricos forem coletados e analisados, mais confiável a técnica de previsão será; Os dados devem buscar a caracterização da demanda real pelos produtos da empresa, que não é necessariamente igual as vendas passadas (faltas, postergação,...); Variações extraordinárias da demanda (greves, promoções,...) devem ser analisadas e substituídas por valores médios, compatíveis com o comportamento normal da demanda; O tamanho do período de consolidação dos dados (semanal, mensal,...) tem influência direta na escolha da técnica de previsão mais adequada, assim como na análise das variações extraordinárias.

5 Seleção da Técnica de Previsão Existem técnicas qualitativas e quantitativas. Cada uma tendo o seu campo de ação e sua aplicabilidade. Alguns fatores merecem destaque na escolha da técnica de previsão: Decidir entre o trade off: “custo-acuracidade”; A disponibilidade de dados históricos; A disponibilidade de recursos computacionais; A experiência passada com a aplicação de determinada técnica; A disponibilidade de tempo para coletar, analisar e preparar os dados e a previsão; O período de planejamento para o qual necessitamos da previsão.

6 Técnicas de Previsão Existem uma série de técnicas disponíveis, com diferenças substanciais entre elas. Porém, as características gerais que normalmente estão presentes em todas as técnicas são: Supõem-se que as causas que influenciaram a demanda passada continuarão a agir no futuro; As previsões não são perfeitas, pois não somos capazes de prever todas as variações aleatórias que ocorrerão; A acuracidade das previsões diminui com o aumento do período de tempo; A previsão para grupos de produtos é mais precisa do que para os produtos individualmente; visto que no grupo de produtos, os erros individuais de previsão se anulam.

7 Técnicas de Previsão As técnicas de previsão são subdivididas em dois grandes grupos: QUALITATIVAS privilegiam os dados subjetivos, os quais são difíceis de representar numericamente. São baseados na opinião e no julgamento de pessoas chaves, especialistas nos produtos ou nos mercados onde atuam estes produtos; QUANTITATIVAS envolvem a análise numérica dos dados passados. Empregam-se modelos matemáticos para projetar a demanda futura. Subdividido em dois grandes grupos: as técnicas baseadas em séries temporais, e as técnicas causais (Mais conhecidos: Regressão Simples e Múltipla)

8 Técnicas de Previsão Técnicas Qualitativas nPouco tempo para coleta de dados, introdução de novos produtos, cenário político/econômico instável nQuestões estratégicas – em conjunto com modelos matemáticos e técnicas quantitativas Técnicas Quantitativas Séries Temporais – modelo matemático da demanda futura relacionando dados históricos de vendas do produto com o tempo Causais – associar dados históricos de vendas do produto com uma ou mais variáveis relacionadas à demanda

9 l Técnica Delphi l Análise de Cenários l Júri executivo de opiniões l Composição de forças de vendas l Pesquisas de mercado Métodos QUALITATIVOS mais comuns Vamos estudar cada um deles...

10 Características: anonimato, realimentação controlada das informações, quantificação das respostas (escala numérica), resposta estatística (pode não haver consenso) Processo: 1 Passo – Coordenador elabora Questionário; 2 Passo - Grupo responde Questionário (escala numérica); 3 Passo – Coordenador confere coerência das respostas, altera questões (se necessário), processa análise estatística, sistematiza os argumentos manifestados; 4 Passo – Grupo responde novo Questionário (com as informações da análise estatística e dos argumentos), respostas discrepantes com relação à Média devem ser justificados; 5Passo – Coordenador verifica se não houve variações significativas (Fim - Relatório), caso contrário retornar ao Passo Método Delphi Métodos Qualitativos

11 1. Método Delphi Métodos Qualitativos

12 VANTAGENS: l Ótimo método para lidar com aspectos inesperados de um problema; l Previsões com carência de dados históricos; l Interesse pessoal dos participantes; l Minimiza pressões psicológicas; l Não exige presença física. DESVANTAGENS: l Processo lento, média de 6 meses; l Dependência dos participantes; l Dificuldade de redigir o questionário; l Possibilidade de consenso forçado. 1. Método Delphi Métodos Qualitativos

13 l Situações muito complexas; l Geralmente utilizado para o longo prazo; l Aplicado quando não há parâmetros que permitam uma previsão segura. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

14 l Os cenários apresentam (preferivelmente) situações estruturalmente diferentes. l Monitorando a evolução dos Fatores Condutores, preparamo-nos para a tomada de decisões dentro do cenário (ou do leque de cenários) que se configura. l Procura-se reduzir os riscos por meio de monitoramento e flexibilidade. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

15 Vantagens: l Estruturar e sistematizar o processo de projeções qualitativas; l Identificar as variáveis que impactam a demanda e seus impactos mútuos; l Estabelecer objetivos de longo prazo; l Identificar prioridade de ação. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Desvantagens: l Dependência dos resultados em função da escolha das variáveis; l Complexidade para se tratar muitas variáveis ao mesmo tempo; l Pequenas alterações nas variáveis podem causar grandes distorções nas previsões.

16 POSTURA ESTRATÉGICA Adotar o cenário mais provável como referência Assumir postura flexível e conceber estratégia de contingência Monitorar a trajetória e acompanhar as incertezas. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

17 1. Técnica Matriz Motricidade e Dependência l A matriz foi estruturada para ranquear a influência de cada fator sobre o outro, utilizando os critérios. l O objetivo é estudar o nível de motricidade e de dependência, e dos inter-relacionamentos de cada fator. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

18 Primeiro Passo: Definir o horizonte de tempo para a construção do cenário; Listagem preliminar das variáveis do sistema-objeto, distinguindo as variáveis exógenas e endógenas. Segundo Passo: Discussão para levantamento das incertezas que irão afetar o desenvolvimento da empresa dentro do horizonte de tempo de estudo definido Montagem 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

19 Identificar fatores: Intercritérios > preferência entre critérios diferentes de avaliação (Poder de influência); Intracritérios > relevância entre os mesmos critérios de acordo com cada fator de avaliação (Poder de dependência). 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

20 Terceiro Passo: Organizar as variáveis numa matriz quadrada (colunas e linhas) de Análise Estrutural ; O critério utilizado é o de grau de relevância de acordo com as notas abaixo: 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos INFLUÊNCIANOTA Alta3 Média2 Baixa1 Não interfere0 As notas para preenchimento da matriz devem ser dadas através da realização de um brainstorming gerando o resultado dos impactos cruzados, que é a média das notas dadas pelos grupos de trabalho.

21 Terceiro Passo: Análise da influência de cada variável sobre as outras, definindo pesos para a interação na matriz;  somatório de todas as linhas resultando no Poder de Influência;  somatório de todas as colunas resultando no Grau de Dependência;  Hierarquização e classificação das variáveis. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

22 VARIÁVEL/ VARIÁVEL Variável A Variável B Variável n Poder de Dependência Grau de motricidade Análise de Cenários Métodos Qualitativos

23 O resultado da Matriz é uma seleção dos fatores em quatro categorias: 1. Motrizes: Influenciam os outros; 2. Dependentes: são influenciados; 3. Independentes: não influenciam e não são influenciados; 4. Ligação: estes são instáveis, ou seja, ao mesmo tempo influenciam e são influenciados por eles mesmos. São considerados os mais importantes, devendo ser tratados de forma simultânea. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

24 DIAGRAMA MOTRICIDADE- DEPENDÊNCIA Motricidade Variáveis Explicativas Variáveis de Ligação Variáveis Autônomas Variáveis de Resultado Dependência III III IV

25

26 l O resultado efetivo da matriz deve gerar a construção do gráfico de Motricidade x Dependência a partir dos pontos médios de motricidade e dependência dos respectivos fatores facilitadores. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

27 Quarto Passo: Definição das variáveis que serão trabalhadas pela equipe 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

28 O gráfico oferece ao gestor uma visão dos fatores que devem ser priorizados, ou seja, qual o investimento que deve ser feito. Sexto Passo: Elaboração de três hipóteses para cada uma das variáveis escolhidas. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

29 Matriz de Investigação Morfológica l Técnica que permite configurar todas as situações possíveis para um dado sistema, mediante a combinação de diferentes estados das incertezas (%) selecionadas dentre os condicionantes de futuro; l É a mais antiga das técnicas de prospecção de futuros, elaborada por um norte americano na 2ª Guerra Mundial. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

30 Matriz de Investigação Morfológica l Analisa-se cada incerteza, esta pode assumir várias hipóteses. l Haverá, portanto,tantos cenários possíveis quantas forem as combinações de hipóteses. l O conjunto destas combinações representa o campo de possibilidades. Deve-se excluir com base em critérios de consistência delas. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

31 Montagem 1: Descrição dos cenários plausíveis e consistentes 2:Definição do Cenário “mais provável” para adoção da empresa. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

32 Dedução: n Seleciona e prevê os acontecimentos para cada fator relevante; n Malha estratégica; n Matriz de GUT 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Outras técnicas de análise de cenários

33 l A Matriz GUT (Gravidade, Urgência e Tendência) é uma forma de priorização baseado em medidas ou observações subjetivas. As letras têm o seguinte significado: l G (gravidade): diz respeito ao impacto do problema sobre os processos, pessoas, resultados. Refere-se ao custo por deixar de tomar uma ação que poderia solucionar o problema; l U (urgência): relaciona-se com o tempo disponível, ou o necessário, para resolver o problema; l T (tendência): diz respeito ao rumo ou propensão que o problema assumirá se nada for feito para eliminar o problema. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Matriz de GUT

34 l Atribuir notas de 1 a 5 para cada uma das variáveis G, U e T dos problemas listados e tomar o produto como o peso relativo do problema. l O método deve ser desenvolvido em grupo, sendo as notas atribuídas por consenso. l Consenso é a concordância obtida pela argumentação lógica. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Outras técnicas de análise de cenários

35 l Os problemas são organizados em ordem decrescente. l Se dois ou mais problemas receberem a mesma nota, o desempate pode ser feito pela consideração relativa de um novo GUT, agora considerando apenas os problemas empatados. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Outras técnicas de análise de cenários

36 Indução Seleciona poucos fatores relevantes Postula possibilidades futuras para cada fator Verifica a combinação Seleciona um conjunto de 3-4 cenários distintos (otimista, pessimista, neutro, mais provável) 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Outras técnicas de análise de cenários

37 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

38 Lógica intuitiva n Feeling do gestor; n Estruturação e debate dos cenários; n Uso de outras técnicas em conjunto; n Primeiro se analisa as estratégias e depois os cenários de cada uma delas, de acordo com as implicações (SWOT) e com os Fatores Críticos de Sucesso. 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Outras técnicas de análise de cenários

39 Análise do impacto cruzado n Considera todas as combinações/ cruzamentos de fatores; n Considera as expectativas dos especialistas; n Simulação destas expectativas para poder trabalhar com o cenário mais adequado ao gestor e à empresa. Simulação n Utilização de recursos tecnológicos 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos

40 Inserção n Especificação dos segmentos (maior para menor de acordo com a segmentação ambiental), de maior e menor interação com a realidade da empresa Encadeamento n Vínculos entre o sistema produtivo e o ambiente empresarial (economia do sistema): –Para trás > insumos e fatores ambientais (RH, R$, Software) –Para frente> produtos e serviços no mercado 2. Análise de Cenários Métodos Qualitativos Outras técnicas de análise de cenários

41 l Vendedores tem contato direto com os consumidores; l Vendedores conhecem o desenvolvimento do produto (histórico) e percebem a sua evolução no mercado. Desvantagem: Podem ser influenciados: eventos passados, nas metas que gostariam ter, pelas cotas mínimas de vendas 3. Opinião da força de vendas Métodos Qualitativos

42 l Consumidor é quem determina a demanda; l Faz-se pesquisas de mercado para saber as necessidades da demanda; l Cuidados na Pesquisa: amostra, questionário, plano de execução; interpretação dos dados! 4. Pesquisas com os consumidores Métodos Qualitativos

43 l Métodos causais: demanda de um item é relacionada a uma ou mais causas externas à empresa. n Regressão simples e múltipla. l Séries temporais: conhecimento de valores passados da demanda (tempo com igual espaçamento). n Classes de média e decomposição das séries temporais. Métodos QUANTITATIVOS mais comuns

44 1. Séries Temporais Partem do princípio de que a demanda futura será uma projeção dos seus valores passados, não sofrendo influência de outras variáveis. É o método mais simples e usual de previsão, e quando bem elaborado oferece bons resultados. Para se montar o modelo de previsão, é necessário plotar os dados passados e identificar os fatores que estão por trás das características da curva obtida (Previsão final = composição dos fatores). Uma curva temporal de previsão pode conter tendência, sazonalidade, variações irregulares e variações aleatórias. Métodos Quantitativos

45 1. Séries Temporais Métodos Quantitativos

46 Media Simples (MS) l Média aritmética simples de todas as vendas passadas: - Previsão para o próximo período; - Valor real observado no período t; - Número de períodos no histórico de vendas passadas 1. Séries Temporais Métodos Quantitativos

47 Média Móvel Simples (MMS) l 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 substitui o dado mais antigo pelo mais recente. : previsão para o próximo período; : média móvel no período t; : valor real observado no período t; : número de períodos considerados na média móvel. 1. Séries Temporais Métodos Quantitativos

48 Média Móvel Simples Período JaneiroFevereiro Março Abril Maio Junho Julho Demanda ? Previsões para Julho

49 Amortecimento Exponencial Simples - AES Sem Tendência. Método permite atribuir um maior peso ( ) em valores mais recentes. Deve-se efetuar os seguintes cálculos: Sendo: = coeficiente de amortecimento Próximo de 1 – previsão mais sensível ao último valor observado Geralmente adota-se P 0 = R 0 ou P 0 = (  R t )/n 1. Séries Temporais Métodos Quantitativos

50 l Leva em consideração n valores reais anteriores da demanda para a composição da média; l Adota-se os pesos para a competição da previsão. Exemplo: Média Móvel Ponderada (MMP) 1. Séries Temporais Métodos Quantitativos Com os valores do exemplo anterior ponderar os períodos com pesos maiores para os mais recentes (50%, 30%, 20%: Julho = 58,50)

51 l Uma equação linear possui o seguinte formato: Y = Variável Dependente; a = Intercepto no eixo da variável Independente (Y); b = Coeficiente angular; X = variável Independente; n = número de períodos observados. Regressão Linear 2. Método causal Métodos Quantitativos

52 Buscam prever a demanda de determinado produto a partir da previsão de outra variável (interna ou externa à empresa) que esteja relacionada com o produto. nExemplo: Pneus e Carros, Vidros planos e Construção Civil O objetivo da regressão linear simples consiste em encontrar uma equação linear de previsão, do tipo Y = a + bX (onde Y é a variável dependente a ser prevista e X a variável independente da previsão), de forma que a soma dos quadrados dos erros de previsão (  ) seja a mínima possível. Este método também é conhecido como “regressão dos mínimos quadrados”. Regressão Linear 2. Método causal Métodos Quantitativos

53 Regressão Linear - Exemplo

54 Previsões Baseadas em Regressões l Medida da Correlação entre duas Variáveis:

55 Manutenção e Monitorização do Modelo Uma vez decidida a técnica de previsão e implantado o modelo, há necessidade de acompanhar o desempenho das previsões e confirmar a sua validade perante a dinâmica atual dos dados. Esta monitorização é realizada através do cálculo e acompanhamento do erro da previsão, que é a diferença que ocorre entre o valor real da demanda e o valor previsto pelo modelo para um dado período. A manutenção e monitorização de um modelo de previsão confiável busca: Verificar a acuracidade dos valores previstos; Identificar, isolar e corrigir variações anormais; Permitir a escolha de técnicas, ou parâmetros, mais eficientes.

56 Manutenção e Monitorização do Modelo Uma série de fatores pode afetar o desempenho de um modelo de previsão, sendo que os mais comuns são: A técnica de previsão pode estar sendo usada incorretamente, ou sendo mal interpretada; A técnica de previsão perdeu a validade devido à mudança em uma variável importante, ou devido ao aparecimento de uma nova variável; Variações irregulares na demanda podem ter acontecido em função de greves, formação de estoques temporários, catástrofes naturais, etc. Ações estratégicas da concorrência, afetando a demanda; Variações aleatórias inerentes aos dados da demanda.

57 Onde: Valores reais de venda Valores Previstos Número de períodos de previsão Metodologia de Seleção de Modelo Seleção pela Precisão - Mean Absolute Deviation (MAD) - Evita o problema de um erro negativo cancelar o positivo

58 Seleção pela Precisão -Mean Percentual Error (MPE) Onde: Valores reais de venda Valores Previstos Número de períodos de previsão Mede se os valores previstos estão sistematicamente acima ou abaixo das vendas reais: - Se o valor de MPE for positivo, tem-se que a previsão está frequentemente abaixo da venda real; - Se o valor de MPE for negativo, tem-se que a previsão está frequentemente acima da venda real. Metodologia de Seleção de Modelo

59 Seleção pela Precisão - Mean Absolute Percentual Error (MAPE) Onde: = Valores reais de venda = Valores Previstos = Número de períodos de previsão - Avalia a magnitude do erro com relação à serie histórica Metodologia de Seleção de Modelo

60 Seleção pela Precisão - Mean Squared Error (MSE) Onde: = Valores reais de venda = Valores Previstos = Número de períodos de previsão - Os grandes erros se destacam devido ao cálculo da média ao quadrado - Mas os erros outliers receberão grande significância (deveriam ser desconsiderados) Metodologia de Seleção de Modelo


Carregar ppt "Técnicas de Previsão da Demanda Profª: Taciana de Barros Jerônimo."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google