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Prof. Wagner Martins WM & Associados – Gestão Empresarial (62) 3097-1700 Gestão Estratégica dos Estoques Prof. Wagner Martins (62) 8408-8445.

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1 Prof. Wagner Martins WM & Associados – Gestão Empresarial (62) Gestão Estratégica dos Estoques Prof. Wagner Martins (62)

2 Prof. Wagner Martins - TPM - Total Productive Maintenance Professor, consultor organizacional, pós-graduado em Gestão Empresarial, sócio-diretor da WM & Associados Consultoria e Assessoria. Possui mais de vinte anos de experiência profissional em Gestão Empresarial, atualmente professor de especialização das entidades: PUC/Go, Universo, Esup/FGV, Senai, Fieg, FAI, FMB, entre outras. Realiza palestras sobre PPCP em diversos eventos, empresas e universidades do país como: FIEG, PQF, Universo, FGV e etc. Invocado com Tecnologia E Informação desde Fundador de diversos projetos inovadores na área de Tecnologia da Informação como, por exemplo, a Cooperativa STI – Sociedade Tecnológica da Informação”, que visa unir apaixonados por internet, profissionais e estudantes de Gestão Digital em prol do desenvolvimento da informação no país. E como todo “leigo plus” eternamente Beta. Diretor Executivo em várias empresas. Diretor de TI: Rede Store de Supermercado, Ind. Proeza, Gigantão Atacadista. BIO Wagner Martins

3 Prof. Wagner Martins Michael Foucault “A Prática que não se teoriza é absurdo”. “A Teoria que não se pratica é ficção ou fantasia”.

4 Prof. Wagner Martins 2 funções básicas ProduzirVender

5 Prof. Wagner Martins Humanos FinanceirosTecnológicosMateriais Patrimoniais

6 Estoques em Serviços  16% dos programas de serviços não podem ser executados em virtude de falta de ferramentas destinadas à produção;  30% a 60% dos estoques de ferramentas estão espalhados pelo chão da fábrica, perdido, deteriorando-se ou não disponível (dentro de caixas de ferramentas pessoais);  20% dos tempos dos mecânicos são desperdiçados procurando por ferramentas. O que totalizado perfazem 3 semanas por ano;  40% a 80% do tempo dos encarregados são perdidos procurando e expedindo materiais e ferramentas;  O orçamento anual para ferramentas, gabaritos, acessórios gastos com fornecedores e ferramentas de reservas numa empresa metalúrgica é de 7 a 12 vezes maior que o orçamento do equipamento total.

7 Prof. Wagner Martins Estoques no Varejo  Um consumidor não encontra cerca de 8% dos itens que procura em uma loja;  A ausência de produtos vai além de 10% em um dia de grande movimento;  48% dos 700 itens acompanhados durante 1 mês em 650 lojas, ficaram em falta pelo menos uma vez;  O nível de “falta no estoque” chega a 11% aos domingos;  A ausência de produtos é superior a 15% em itens anunciados;  O máximo de itens que um comprador controla de cabeça não passa de 256 itens. Fonte: ACNielsen, 1998 e Andersen Consulting

8 Prof. Wagner Martins  Aumentar a taxa de inovação (customizar)  Disponibilizar produtos e serviços (mix)  Exigências mais elevadas dos clientes  Atender as demandas em menor tempo (JIT/ECR)  Conquistar a confiabilidade (CRM) Objetivos dos Suprimentos

9 Prof. Wagner Martins PASSIVO PATRIMÔNIOLÍQUIDO ATIVO ESTOQUES BALANÇO PATRIMONIAL

10 Prof. Wagner Martins ADM. DE RECURSOS Humanos Fig. 1.1 – Recursos à Disposição da Empresa Capital Tecnológico Patrimoniais Materiais Administração de Recursos

11 Prof. Wagner Martins Gestão Estratégica dos Estoques Planejamento e Controle de Estoque Demanda de produtos e serviços Consumidores da operação produtiva Fornecimento de produtos e serviços Recursos de produção Compensar as diferenças de ritmo entre fornecimento e demanda de recursos materiais 11

12 Prof. Wagner Martins Influência dos Estoques na Competitividade da Empresa  Influência nos custos;  Influência na velocidade de entrega;  Influência na confiabilidade de entregas;  Influência sobre a flexibilidade de saídas;  Influência sobre a qualidade do produto;  Influência sobre o serviço prestado ao cliente. 12

13 Prof. Wagner Martins O Que é Estoque? Estoques: acúmulo de recursos materiais em um sistema de transformação Fase 1Fase 2estoque represa estoque em processo estoque de m.p. estoque de p.f. consumo contínuo processo seguinte não interrompido processo estável demanda instável / sazonal chuvas sazonais máquina que quebra fornecedor incerto processo estável O grau de independência entre as fases de um processo é proporcional à quantidade de estoque entre elas Adaptado de Correa, Gianesi e Caon. Planejamento, Programação e Controle da Produção. Ed. Atlas-SP, 4ª edição,

14 Prof. Wagner Martins Por Que Existe Estoque? Impossível ou inviável coordenar suprimento e demanda: Incerteza de previsões de suprimento e/ou demanda: estoques de segurança Especular com os estoques: ? ? Preencher o “pipeline” - canais de distribuição: ramp up de produto Por que surgem os estoques? capacidade informação custo de obtenção restrições tecnológicas escassez oportunidade Adaptado de Correa, Gianesi e Caon. Planejamento, Programação e Controle da Produção. Ed. Atlas-SP, 4ª edição,

15 Prof. Wagner Martins Consequências?

16 Prof. Wagner Martins 16 Consequências?

17 Prof. Wagner Martins Estoques: acúmulo de recursos materiais em um sistema de transformação Fase 1 Fase 2 O Papel do Estoque na Cadeia de Suprimentos 17

18 Prof. Wagner Martins Estoque Matéria-prima Estoque Matéria-prima Estoque em trânsito Estoque em trânsito Estoque Matéria-prima Estoque Matéria-prima Estoque em processo Estoque em processo Estoque Produto Acabado Estoque Produto Acabado Estoque em trânsito Estoque em trânsito Estoque Centro Distribuição Estoque Centro Distribuição Estoque em trânsito Estoque em trânsito Estoque Varejo Estoque Varejo Estoque Consumidor Estoque Consumidor Refugo Retrabalho Refugo Retrabalho Matérias-primas Componentes Semi-acabados MRO O Papel do Estoque 18

19 Prof. Wagner Martins Estoque Demanda Gestão dos Estoques Decisão (o que, quanto, quando) Previsão (o que, quanto, quando) Informação (quanto, onde) Objetivos (giro, nível de serviço, custos) Suprimento Gestão de Estoque 19

20 Prof. Wagner Martins Atividades do PCP (pág. 16) Planejamento Estratégico da Produção Marketing Acompanhamento e Controle da Produção Plano-Mestre da Produção Programação da Produção  Adm. dos Estoques  Sequenciamento  Emissão e Liberação de ordens Compras Previsão de Vendas Plano de Produção Plano-Mestre de Produção O. Compras O. Fabricação O. Montagem Avaliação de Desempenho Fornecedores Estoques Fabricação & Montagem C L I E N T E S Pedido de Compras

21 Prof. Wagner Martins Gestão da demanda Previsão de Vendas Previsão de Vendas Classificação ABC Classificação XYZ Matriz ABC/XYZ Parametrização Custo de pedido Custo de pedido Política de Estoques Custo de Estocagem Custo de Estocagem Custo do Material Custo do Material Custo de Falta Custo de Falta Posição de Estoques Posição de Estoques Política de Compras Política de Compras Modelo de Relacionamento com Fornecedores Modelo de Relacionamento com Fornecedores Indicadores de desempenho Indicadores de desempenho Gestão de Estoques Eficaz 21

22 Prof. Wagner Martins Administração da Cadeia Cadeia Estendida Previsão de Demanda Planejamento Administração Dos Estoques Administração Dos Estoques Produção Distribuição Clientes Tecnologia Gerenciamento de Finanças Gerenciamento da Informação Recursos Humanos da Qualidade Tecnologia Gerenciamento de Finanças Gerenciamento da Informação Recursos Humanos da Qualidade 22 Fornecedores Consumidor

23 Prof. Wagner Martins Conceitos Atividades Logísticas na Cadeia Produção Entrega ao Cliente Administração de Suprimentos Recebimento Movimentação e Expedição Centro de Distribuição (CD) Distribuição Compras e Gestão de Fornecedores Movimentação, Armazenagem e Gestão de Estoques Ponto de Venda Entrega Conferência Transferência Entrega Direta Consumidor 23

24 Prof. Wagner Martins Conceitos Atividades Logísticas na Cadeia Recebimento Armazenagem Movimentação Separação Expedição ControleConferência Centro de Distribuição (CD) 24

25 Prof. Wagner Martins “Logística é o processo de planejamento, implementação e controle eficiente e eficaz do fluxo e da armazenagem de mercadorias, serviços e informações relacionadas, desde o ponto de origem até o ponto de consumo, com o objetivo de atender às necessidades dos clientes.” (Council of Logistics Management, 1991) O que é LOGÍSTICA?

26 Prof. Wagner Martins Fabricante Distribuidor Fornecedor Loja CADEIA DE SUPRIMENTOS

27 Prof. Wagner Martins

28 SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (Gerenciamento da Cadeia Logística) (pág. 9)  Área da logística empresarial que estuda as relações entre as empresas da cadeia de suprimentos visando aumento da eficiência e redução de custos através de parcerias entre os diversos elos da cadeia

29 Prof. Wagner Martins Classificação dos Estoques no Sistema de Produção (pág. 17)  Por grau de padronização dos produtos: –Padronizados –Sob Medida  Por tipo de Operação: –Contínuos –Repetitivos em Massa –Repetitivos em Lote –Por Projetos

30 Prof. Wagner Martins

31 Características dos Processos de Produção (pág. 18) ContínuoRepetitivo em Massa Repetitivo em Lotes Projeto Volume de Produ ç ão Alto MédioBaixo Variedade de Produ ç ão PequenoMédioGrandePequeno Flexibilidade BaixoMédioAlto Qualifica ç ão da MOD BaixoMédioAlto Layout Por produto Por processo Capacidade Ociosa Baixo MédioAlto Lead Times Baixo MédioAlto Fluxo de Informa ç ões BaixoMédioAlto Produtos ContínuosEm lotes Unitário

32 Prof. Wagner Martins

33 Tipos de Estoque  Estoque Isolador ou de Proteção;  Estoque de Ciclo;  Estoque de Antecipação;  Estoque no Canal de Distribuição 33

34 Prof. Wagner Martins

35 Classificação dos Estoques (pág. 33)  Matéria-prima  Materiais em processamento  Materiais Semi-acabados  Materiais de Componentes  Materiais de Produtos Acabados  Materiais em Consignação

36 Prof. Wagner Martins

37 Dados de variáveis que expliquem as vendas Dados históricos de vendas Informações que expliquem comportament o atípico Tratamento estatístico dos dados de vendas e outras variáveis Informações de concorrentes Informações de clientes Outras informações de mercado Decisões da área comercial REUNIÃO DE PREVISÃO Tratamento das informações disponíveis REUNIÃO DE PREVISÃO Tratamento das informações disponíveis PREVISÃO DE VENDAS Informações da conjuntura econômica Outras informações de mercado Adaptado de Correa, Gianesi e Caon. Planejamento, Programação e Controle da Produção. Ed. Atlas-SP, 4ª edição, Material Extra 37 O Processo de Previsão de Demanda

38 Prof. Wagner Martins Análise Quantitativa Análise Qualitativa Informações Previsão Balanço Usados em situações nebulosas ou quando dados inexistem ou longo prazo Novos produtos Novas tecnologias ¨Envolve intuição e experiência ¨previsão de vendas pela Internetprever vendas de TVs a cores Usados quando situação é estável e dados existem Produtos existentes Tecnologia corrente Envolve técnicas matemáticas Modelos temporais (projeção - futuro similar passado) Modelos causais (explicação - relações do passado similares ao futuro)  Júri de opiniões de executivos  Composto da força de vendas  Método Delphi  Pesquisa de mercado Adaptado de Correa, Gianesi e Caon. Planejamento, Programação e Controle da Produção. Ed. Atlas-SP, 4ª edição, Material Extra 38 Previsão da Demanda (pág. 29)

39 Prof. Wagner Martins Dados de variáveis que expliquem as vendas Dados históricos de vendas Informações que expliquem comportamento atípico Tratamento estatístico dos dados de vendas e outras variáveis REUNIÃO DE PREVISÃO Tratamento das informações disponíveis PREVISÃO DE VENDAS Informações da conjuntura econômica Outras informações de mercado Informações de clientes Outras informações de mercado Informações de concorrentes O processo de Gestão de Demanda 39 Decisões da área comercial

40 Prof. Wagner Martins Tipos de Demanda (pág. 35)  Sazonal  Tendência  Variação Aleatória  Cíclica  Estável / Neutra

41 Prof. Wagner Martins

42 Novas opiniões Tratamento estatístico Respostas Júri de Opiniões de Executivos Método Delphi Pesquisa de mercado Métodos de Previsão Qualitativos (pág.35/36) 42

43 Prof. Wagner Martins Erros Freqüentes em Previsões  Erro 1 das previsões: confundir previsões com metas é, um erro subseqüente, considerar as metas como se fossem previsões.  Erro 2 das previsões: gastar tempo e esforço discutido se "acerta" ou "erra" nas previsões, quando o mais relevante é discutir "o quanto" se está errando e as formas de alterar processos envolvidos, de forma a reduzir estes "erros“. 43

44 Prof. Wagner Martins Erros Freqüentes em Previsões (Cont.)  Erro 3 das previsões: levar em conta, nas previsões que servirão a apoiar decisões em operações, um número só. Previsões, para operações, devem sempre ser consideradas com dois "números": a previsão em si é uma estimativa do erro desta previsão.  Erro 4 das previsões: desistir ou não se esforçar o suficiente para melhorar os processos de previsão por não se conseguir "acertar" as previsões, quando, em operações, não se necessita ter previsões perfeitas, mas sim, previsões consistentemente melhores que as da concorrência. 44

45 Prof. Wagner Martins Agora é com VOCÊ:  Como lidar com as flutuações da demanda?  O que é estoque e por que ele é necessário?  Quanto de estoque uma operação deve manter?  Quando repor o estoque de uma operação?  Como controlar os estoques? 45

46 Prof. Wagner Martins

47 Custos de Estoque (pág. 36) –Custo de pedido –Custo de desconto de preços –Custo de falta de estoque –Custo de capital de giro –Custo de armazenagem –Custos de obsolescência ou deterioração –Custos de ineficiência de produção 47

48 Prof. Wagner Martins Gráfico de Estoque TEMPO ESTOQUE Q Estoque Médio = Q/2 Q/D 48

49 Prof. Wagner Martins Gráfico de Estoque TEMPO ESTOQUE Q max (Estoque Máximo) Ponto de Reposição Estoque de Segurança Tempo de Ressuprimento ou Lead Time Estoque Virtual E médio = E min +Q max /2 Ponto de Reposição 49

50 Prof. Wagner Martins

51 Decisões de Estoque  Quanto Pedir?  Quando Pedir?  Como Controlar o Sistema? 51

52 Prof. Wagner Martins - TPM - Total Productive Maintenance Veja na Apostila o Ponto de Pedido Pág

53 Prof. Wagner Martins Quanto Pedir? Pedir lotes altos pode ter alto custo de armazenagem... Mas pedir lotes muito baixos pode ter alto custo de pedidos, fretes, etc. t Estoque médio lote Poucos pedidos t Muitos pedidos Lote 53

54 Prof. Wagner Martins t lote t Lote PLANO A Q = 400unidades D = 1000 un./ ano N (n o de entregas) = D/Q = 2,5 entregas/ano Tempo entre entregas = Q/D = 0,4 ano = 144 dias Estoque Médio = Q/2 = 200 unidades Q = 400 Q/2 = 200 T = 0,4 anos PLANO B Q = 100unidades D = 1000 un./ ano N (n o de entregas) = D/Q = 10 entregas/ano Tempo entre entregas = Q/D = 0,1ano = 36 dias Estoque Médio = Q/2 = 50 unidades Q = 100 un. T = 0,1 anos Quanto Pedir? 54

55 Prof. Wagner Martins Lote Econômico de Compra LEC (pág.56) Lote Custo Ca Cp CT Lote econômico LE LEC ocorre quando Ca total = Cp total Q 2 XCa un. D Q Cp un.X= LEC= 2 X D X Cp un. Ca un. 55 Ci

56 Prof. Wagner Martins Lote Econômico de Compra Lote Econômico de Compra (pág. 48) R$ Q Custo Independente Custo Logístico Custo de Preparação Custo Total LEC Lote Econômico de Compra

57 Prof. Wagner Martins Lote Econômico de Fabricação LEF (pág. 48) t Q Q/P Declive = V - D Declive = D LEF = Ca x (1 - D/V) 2 x Cp x D M 57

58 Prof. Wagner Martins Lote Econômico com Faltas LEF = Ca 2 x Cp x DCa + Cs Cs t Q Falta 58

59 Prof. Wagner Martins Quando Comprar? (pág. 24) Pp = D x Tr + Qs onde: Pp = Ponto de pedido / ponto de ressuprimento / reposição D = demanda Tr = Lead Time (Tempo de Ressuprimento) Qs = Quantidade de Segurança 59

60 Prof. Wagner Martins

61 Estoques de Segurança Nível de estoque de segurança para variação 2 PR Demanda assumida constante Tempo Nível de estoques LT Variação 2 Nível de estoque de segurança para variação 1 Variação 1 61

62 Prof. Wagner Martins Métodos de Colocação de Pedidos T T T T Tempo Nível de Estoque Revisão Periódica Tempo Nível de Estoque Revisão Contínua 62

63 Prof. Wagner Martins Custo Total de Armazenagem (pág. 31) Onde:  Q = Quantidade de material em estoque no tempo considerado  P = Preço unitário do material  I = Taxa de armazenamento, expressa geralmente em termos de porcentagem do custo unitário.  T = Tempo considerado de armazenagem.

64 Prof. Wagner Martins Custos de Obtenção - Compras  Solução de dúvidas na especificação.  Seleção de fornecedores, follow-up e outros contatos  Preparação e manuseio do documento de autorização.  Recebimento, inspeção e manuseio.  Processo de contas a pagar. 64

65 Prof. Wagner Martins Valores mensais para uma empresa média: –3 compradores R$ –1 secretáriaR$ –1 mensageiroR$ 700 –material, reproduções, etc. R$ –aluguel(50m2 X R$15,00/m2) R$ –viagens, etc. R$ TotalR$ Nº de pedidos no mês (10/dia) 220 CUSTO DE PROCESSAMENTO DO PEDIDO R$ 102,50 CUSTO ESPECÍFICO DE RECEBIMENTO R$ 897,50 CUSTO DE TRANSPORTE R$ 3.000,00 CUSTO DO PEDIDO POR LOTE (S) R$ 4.000,00 Cálculo do Custo do Pedido 65

66 Prof. Wagner Martins Custos de Manutenção do Estoque  Armazenagem física.  Contagem, movimentação e manuseio.  Risco de obsolescência.  Seguro.  Risco de perda por roubo.  Risco de perda por deterioração (vida útil).  Custo de oportunidade.  Etc. 66

67 Prof. Wagner Martins Custo de Manutenção do Estoque (H ou i % ) 67

68 Prof. Wagner Martins Custo do Pedido (Fórmula Simples) Onde:  CAP = Custo Anual dos Pedidos  NP = Número de Pedidos realizados durante o ano

69 Prof. Wagner Martins Custo Total de Armazenagem (Fórmula Simples)

70 Prof. Wagner Martins Grau de Atendimento ou Fator de Segurança Onde: Qa = Quantidade Atendida Qñ = Quantidade não Entregue

71 Prof. Wagner Martins Estoque Mínimo Fórmula Simples (pág. 35)  Onde: D = Demanda do produto em um determinado período Ga ou Fs = Grau de atendimento ou fator de segurança

72 Prof. Wagner Martins Estoque Mínimo Método da Raiz Quadrada  Onde: D = Demanda do produto em um determinado período Tr = Tempo de Ressuprimento ou Tempo de Lead Time P/ demandas < 20 und

73 Prof. Wagner Martins Estoque Mínimo Com variação da Demanda  Onde: D 1 = Demanda inicial do produto em um determinado período D 2 = Demanda final do produto em um determinado período T 1 = Tempo de lead time original do produto

74 Prof. Wagner Martins Variação da Demanda (pág. 39) D1D1 D2D2 t1t1 t2t2 Q t t3t3 t4t4

75 Prof. Wagner Martins Estoque Mínimo Com variação da Demanda e atraso na entrega  Onde: D 1 = Demanda inicial do produto em um determinado período D 2 = Demanda final do produto em um determinado período T 1 = Tempo de lead time original do produto T 4 = Atraso do tempo de reposição QS = Quantidade do estoque mínimo anterior

76 Prof. Wagner Martins Agora é com VOCÊ:  Um produto é consumido a razão de 968 peças/mês. Qual deve ser o Ponto de Pedido se o estoque mínimo recomendado é de 30 unidades e o tempo de entrega do fornecedor é de 12 dias?  Uma empresa comercializa um produto cuja demanda anual é de unidades. O produto é comprado por $ 5,00 a unidade. O seu custo de armazenagem é estimado em 10% do seu valor de compra e o custo do capital imobilizado é de 25% ao ano. O custo de obtenção é de $ 20,00 por pedido. O custo independente para este item foi calculado em ;$ 120,00 por ano. Usando as informações acima calcule a) O custo total de armazenagem para lote de compra igual a unidade. b) O lote econômico de compra c) O número de pedidos/mês d) O intervalo entre os pedidos (em meses). 76 Respostas: a) 625b) 478,09 und c) 1,74 ped/md) 0,57 meses Respostas: a) 625b) 478,09 und c) 1,74 ped/md) 0,57 meses Respostas: 417,2 peças

77 Prof. Wagner Martins

78 Como Controlar o Estoque ItemUso anualCustoUsoUso anualUso anual (unid)médioanual ($)acum ($)acum (%) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,0 Itens têm importância relativa diferente Devem merecer atenção gerencial diferente A 78

79 Prof. Wagner Martins Poucos Itens importantes Importância média Muitos itens menos importantes % acumulada de valor de uso itens (%) Região A B C Conceito de Curva ABC Curva de Pareto ou Curva 80-20

80 Prof. Wagner Martins Classificação ABC  É um procedimento que tem por objetivo identificar os produtos em função dos valores que eles representam e, com isso, estabelecer formas de gestão apropriadas à importância de cada item em relação ao valor total dos estoques. 80

81 Prof. Wagner Martins Conceito de Curva ABC 81

82 Prof. Wagner Martins Conceito de Curva ABC (Cont.) 82

83 Prof. Wagner Martins Conceito de Curva ABC (Cont.) 83

84 Prof. Wagner Martins Conceito de Curva ABC (Cont.) 84

85 Prof. Wagner Martins Conceito de Curva ABC (Cont.) 85

86 Prof. Wagner Martins Conceito de Curva ABC (Cont.) 86 10% 40% 50%

87 Prof. Wagner Martins Poucos Itens importantes Importância média Muitos itens menos importantes % acumulada de valor de uso itens (%) A B C Classe % itens % demanda monetária anual A a 60 B a 40 C505 a 15 Curva de Pareto ou Curva ABC ou Curva

88 Prof. Wagner Martins  Através da abordagem A-B-C para controle de estoque, o gerente de uma oficina de automóveis espera alcançar uma melhor alocação dos esforços para o controle dos estoques. Dadas as utilizações mensais na tabela a seguir, classifique os itens nas categorias A,B,C, de acordo com o valor monetário de sua utilização. Agora é com VOCÊ: 88

89 Prof. Wagner Martins Curva ABC Exercício - Solução 89

90 Prof. Wagner Martins 10%20%70% 10% 20% 70% R$ Q TEORIADE PARETO

91 Prof. Wagner Martins  No meu Supermercado resolvi distribuir os produtos conforme o fluxo de entrada dos clientes. Resolvi utilizar a proporção 5/25/70. Como será a ordem das mercadorias?. Vamos fazer outra!!! 91 set/10QuantLuc. BrutoTotalPart.Classif Farinha 100 R$ 2,30 Arroz 658 R$ 1,50 Feijão 540 R$ 1,98 Batata 342 R$ 2,10 Bolacha 89 R$ 4,00 Carne 1340 R$ 0,23 Verdura 732 R$ 0,43 Prod. Higiene 2020 R$ 0,23 Caf é 80 R$ 4,00 L á cteos 987 R$ 1,13 Vinhos 12 R$ 43,00 Matinais 123 R$ 2,90 0

92 Prof. Wagner Martins Classificação XYZ  A CLASSIFICAÇÃO XYZ DE ESTOQUES tem como critério o grau de criticidade ou imprescindibilidade do material para as atividades onde eles estarão sendo utilizados. 92

93 Prof. Wagner Martins CLASSECARACTERÍSTICAS X Máxima criticidade; imprescindíveis. Faltas podem provocar paradas e colocar em risco as pessoas, o ambiente e o patrimônio. Não podem ser substituídos por outros equivalentes Y Criticidade média. Faltas podem provocar paradas e colocar em risco as pessoas, o ambiente e o patrimônio da empresa. Podem ser substituídos por outros com relativa facilidade. Z Baixa criticidade. Faltas não acarretam paralisações, nem riscos à segurança pessoal, ambiental e patrimonial. Elevada possibilidade de usar materiais equivalentes. Grande facilidade de obtenção. Classificação XYZ (Cont.) 93

94 Prof. Wagner Martins Classificação XYZ (Cont.) ITEM O ITEM é IMPRESCINDÍVEL? O ITEM POSSUI EQUIVALENTES ? O ITEM e/ou EQUIVALENTE É ENCONTRADO FACILMENTE ? CLASSE LMNNãoSim Z KLFSim Y RTCSimNão X FGHSim NãoY PLCNão Y 94

95 Prof. Wagner Martins Classificação XYZ (Cont.) ClasseCaracterísticasItem X Máxima criticidade;imprecindíveis Faltas podem provocar paradas e colocar em risco pessoas, o ambiente e o patrimônio Não podem ser substituídos 4066 Y Criticidade Média Faltas podem provocar paradas e colocar em risco as pessoas, o ambiente e o patrimônio Podem ser substituídos por outros com relativa facilidade Z Baixa criticidade Faltas não acarretam paralisações, nem riscos à segurança pessoal, ambiental e patrimonial Elevada possibilidade de usar materiais equivalente. Grande facilidade de obtenção

96 Prof. Wagner Martins Níveis de serviço A BC X Muito altos Y ZBaixos Custo de estocar Custo de faltar Níveis de Serviço 96

97 Prof. Wagner Martins Níveis de Serviço (Cont.) ClasseXYZ A4021 B C

98 Prof. Wagner Martins Níveis de Serviço (Cont.) ClasseXYZ A Revisão Periódica (7 dias) Nível de Serviço (99%) Revisão Periódica (7 dias) Nível de Serviço (97%) Revisão Periódica (7 dias) Nível de Serviço (94%) B Revisão Periódica (15 dias) Nível de Serviço (99%) Revisão Periódica (15 dias) Nível de Serviço (94%) Revisão Periódica (15 dias) Nível de Serviço (90%) C Revisão Periódica (30 dias) Nível de Serviço (99%) Revisão Periódica (30 dias) Nível de Serviço (90%) Revisão Periódica (30 dias) Nível de Serviço (99%) 98

99 Prof. Wagner Martins

100 tempo Unidades em estoque SS ROP Q LT Revisão Contínua 100

101 Prof. Wagner Martins tempo LLL Estoque objetivo Período de revisão Período de revisão Período de revisão Período de revisão SS Revisão Periódica 101

102 Prof. Wagner Martins  A previsão de demanda do período t+1 tem uma distribuição Normal R-3σ R R+3σ R R-2σ R R+2σ R R-1σ R R+1σ R R σ R =1,25*DAM Previsão do Período (t+1) Previsão de Demanda 102

103 Prof. Wagner Martins Previsão de Demanda (Cont.) Previsão do Período (t+1) R-3σ R R+3σ R R-2σ R R+2σ R R-1σ R R+1σ R σ R =1,25*DAM 50,0 % R 103

104 Prof. Wagner Martins Previsão do Período (t+1) R-3σ R R+3σ R R-2σ R R+2σ R R-1σ R R+1σ R σ R =1,25*DAM 50,0 % 84,1 % R Previsão de Demanda (Cont.) 104

105 Prof. Wagner Martins Previsão do Período (t+1) R-3σ R R+3σ R R-2σ R R+2σ R R-1σ R R+1σ R σ R =1,25*DAM 50,0 % 84,1 % R Previsão de Demanda (Cont.) 97,7 % 105

106 Prof. Wagner Martins Previsão do Período (t+1) R-3σ R R+3σ R R-2σ R R+2σ R R-1σ R R+1σ R σ R =1,25*DAM 50,0 % 84,1 % R Previsão de Demanda (Cont.) 97,7 % 99,9 % 106

107 Prof. Wagner Martins Exemplo 1 Consumidor Transporte FornecedorVarejo Dados R=100/semana Demanda média por período (Demanda estável) σ R = Desvio padrão da demanda por período L= 0 (imediato) Lead time médio para ressuprimento S L = Desvio Padrão do lead time T= 1 semana Intervalo de Revisão CSL = 97,7% Nível de Serviço de Ciclo (Probabilidade de atender a demanda durante T+ L) 107

108 Prof. Wagner Martins CSL=97,7% Previsão do Período t σ R =20 50,0 % 84,1 % ,7 % 99,9 % Previsão de Demanda 108

109 Prof. Wagner Martins O Conceito de Estoque de Segurança  É o estoque que temos acima da média da demanda.  No Exemplo 1 o estoque de segurança (SS) é de: = 40 unidades.  Para aumentar a probabilidade de atender a demanda (nível de Serviço de Ciclo - CSL) de 97,7% para 99,9% teríamos que aumentar o estoque de segurança de 40 para 60 unidades. 109

110 Prof. Wagner Martins  Nível de Referência (Order Up to Level) Modelo de Reposição Periódica (T= 1 semana, L=0) 110

111 Prof. Wagner Martins  Fator de Serviço  Distribuição Normal Padrão (µ=0, σ=1) Modelo de Reposição Periódica (T= 1 semana, L=0) (Cont.) 111 CSL=97,7% σ=1 0 97,7 %

112 Prof. Wagner Martins  Desvio Padrão no Período T+L Modelo de Reposição Periódica (T= 1 semana, L=0) (Cont.) 112

113 Prof. Wagner Martins  Estoque de Segurança (Safety Inventory) Modelo de Reposição Periódica (T= 1 semana, L=0) (Cont.) 113

114 Prof. Wagner Martins tempo T 1 semana OUL = 140 Qtdade SS = 40 OUL = 9,8 dias SS = 2,8 dias Modelo de Reposição Periódica (T= 1 semana, L=0) (Cont.) 114 T 1 semana T 1 semana T 1 semana CSL=97,7%

115 Prof. Wagner Martins Exercício 1  Coloque-se na posição de um gestor que tem um estoque de 125 unidades na segunda-feira (considere os dados do Exemplo 1) e responda. a.Qual a probabilidade da demanda ser atendida? b.Se quisermos ter um risco de não atendimento da demanda de menos de 1%, qual deveria ser o estoque? 115

116 Prof. Wagner Martins As Funções do Excel 116  De OUL (X) para CSL (área)  Área (%) = DIST.NORM(x;média;desvio padrão;cumulativo)  A área representa a probabilidade da demanda ser um valor inferior a X  Do CSL (área) para o OUL(X)  X= INV.NORM(probabilidade;mé dia;desv_padrão)  O X representa o “estoque” correspondente à probabilidade CSL R (CSL)

117 Prof. Wagner Martins Exercício 1 Solução 117

118 Prof. Wagner Martins tempo T = 1 semana OUL = 147 Qtdade SS = 47 CSL=99,0% OUL = 10,3 dias SS = 3,3 dias Exercício 1 Solução (Cont.) 118

119 Prof. Wagner Martins Exercício 2  Um hospital tem 1300 frascos de um medicamento. Qual a probabilidade da demanda ser atendida (CSL)?  Se quisermos ter um risco de não atendimento da demanda durante a semana de menos 5%, qual deveria ser o estoque? 119 Dados R=1.000/semana Demanda média por período σ R = Desvio padrão da demanda por período L= 0 (imediato) Lead time médio para ressuprimento S L = Desvio Padrão do lead time T= 1 semana Intervalo de Revisão

120 Prof. Wagner Martins Exercício 2 Solução 120

121 Prof. Wagner Martins tempo T = 1 semana OUL = 1329 Qtde SS = 329 CSL=99,0% OUL = 9,3 dias SS = 2,3 dias Exercício 2 Solução (Cont.) 121

122 Prof. Wagner Martins Nova Condição  Modelo de Revisão Periódica  O que acontece se o intervalo de revisão é de 2 semanas?  A minha demanda é medida semanalmente!  Qual será minha demanda no intervalo de 2 semanas?  Será que posso somar as previsões das 2 próximas semanas? 122

123 Prof. Wagner Martins Exemplo Consumidor Transporte FornecedorVarejo Dados R=100/semana Demanda média por período (Demanda estável) σ R = Desvio padrão da demanda por período L= 0 (imediato) Lead time médio para ressuprimento S L = Desvio Padrão do lead time T= 2 semanas Intervalo de Revisão CSL = 97,0% Nível de Serviço de Ciclo (Probabilidade de atender a demanda durante T+ L)

124 Prof. Wagner Martins Que incerteza considerar?  Ela não é diretamente a incerteza da demanda semanal, mas sim esta incerteza agregada por todo o período de exposição (T+L)  No caso de reposição periódica a incerteza é composta pela demanda no intervalo de revisão (T) e pela demanda que ocorre durante o tempo de ressuprimento do fornecedor (L)  devemos usar a demanda agregada durante o intervalo T+L  Vamos considerar por enquanto o intervalo de revisão de 2 períodos e o tempo de ressuprimento (L) igual a zero (Entrega imediata). 124

125 Prof. Wagner Martins Como Agregar a demanda? 125 R T = 200 σ T = 28,3 Demanda no período T (2 semanas) R T = R 13 + R 14 = = 200  T =  R  R14 2 = 2 *  R = 2 * 20 = 28,3 + =

126 Prof. Wagner Martins Demanda Agregada Para Duas Semanas (T) 126 Demanda para as próximas duas semanas σ R = 28, ,0 % 84,1 % 97,7 % 99,9 % CSL=97,0%

127 Prof. Wagner Martins Exemplo 2 Solução 127

128 Prof. Wagner Martins tempo T = 2 semana OUL = 253 Qtdade SS = 53 CSL=97,0% OUL = 19 dias SS = 4 dias Exemplo 2 Solução (Cont.) 128

129 Prof. Wagner Martins Nova Condição  Modelo de Revisão Periódica  O que acontece se o tempo de ressuprimento é 0,5 semanas ?  Como calcular a demanda durante o período T+L ? 129

130 Prof. Wagner Martins Exemplo Consumidor Transporte FornecedorVarejo Dados R=100/semana Demanda média por período (Demanda estável) σ R = Desvio padrão da demanda por período L=0,5 semanas Lead time médio para ressuprimento S L = Desvio Padrão do lead time T= 2 semanas Intervalo de Revisão CSL = 92,0% Nível de Serviço de Ciclo (Probabilidade de atender a demanda durante T+ L)

131 Prof. Wagner Martins Que Incerteza Considerar?  Ela não é diretamente a incerteza da demanda semanal, mas sim esta incerteza agregada por todo o período de exposição (T+L).  No caso de reposição periódica a incerteza é composta pela demanda no intervalo de revisão (T) e pela demanda que ocorre durante o tempo de ressuprimento do fornecedor (L)  devemos usar a demanda agregada durante o intervalo T+L.  Vamos considerar o intervalo de revisão de 2 períodos e o tempo de ressuprimento (L) igual a 0,5 semana com desvio padrão zero. 131

132 Prof. Wagner Martins Como Agregar a Demanda ? 132 Demanda no período T+L (2,5 semanas) Demanda no período T + L (2,5 semanas) R T+L = 250 σ T+L = 31,6 Lead Time L= 0,5 semana S L = 0 Demanda + =+

133 Prof. Wagner Martins Demanda Agregada para 2,5 semanas (T+L) 133 Demanda no Período T+L 92,0 % σ T+L = 31,6 R T+L =250 CSL=92,0% 294

134 Prof. Wagner Martins Exemplo 3 Solução no Excel 134

135 Prof. Wagner Martins OUL = 294 Qtde SS = 44 CSL=92,0% OUL = 17,6 dias SS = 2,6 dias tempo L=0,5 T=2 semanas SS T=2 semanas L=0,5 Exemplo 3 Solução 135

136 Prof. Wagner Martins Exercício  A demanda semanal por Lego na Wal-Mart é distribuída normalmente com uma média de 2500 caixas e um desvio- padrão de 500. O tempo de ressuprimento é de duas semanas e o gerente da loja decidiu revisar seu estoque a cada quatro semanas. Adotando a política de ressuprimento de revisão periódica: –Calcule o estoque de segurança (SS) que a loja deve manter para oferecer um nível de serviço de ciclo de 90 %. –Calcule o nível de referência (OUL) para esta política. –Desenhe o modelo de estoque para reposição periódica de 4 semanas. 136

137 Prof. Wagner Martins Reposição Periódica de 4 Semanas 137

138 Prof. Wagner Martins  Unidades de Medida  Nível de Serviço por ciclo (CSL, Cycle Service Level) Probabilidade de atender a demanda durante T+ L –CSL = 90 % - A cada 10 ciclo de ressuprimento (T+L), em 9 ciclos a loja não sofre falta de estoque. Observe que isso não significa que a loja teve 10% de falta de atendimento do produtos. Medidas de Disponibilidade do Produto 138

139 Prof. Wagner Martins Orientação para estudo Políticas de revisão periódica  Determinando o nível adequado de estoque de  O impacto da incerteza da demanda sobre o estoque de segurança 139

140 Prof. Wagner Martins Revisão Contínua 140 Unidades em estoque tempo QS ROP Q LT

141 Prof. Wagner Martins tempo LLL Estoque objetivo Período de revisão Período de revisão Período de revisão Período de revisão QS Revisão Periódica 141

142 Prof. Wagner Martins Suponha que foi feito um levantamento das últimas 52 semanas da demanda de um computador Best Buy Lead time= 1 semana Consumidor Demanda Mensal = Unidades/semana  Modelo de Reposição Contínua 142

143 Prof. Wagner Martins Best Buy Consumidor Transporte Processamento do pedido Fornecedor Custo do Material Custo do Pedido Custo de Recebimento Custo de Armazenagem Custo de Falta Varejo Demanda (R) Conceito de Lead time: tempo decorrido desde a colocação de um pedido de ressuprimento até que o material esteja disponível para utilização. Modelo de Reposição Contínua 143

144 Prof. Wagner Martins CUSTO ESPECÍFICO DE RECEBIMENTO Modelo de Reposição Contínua 144

145 Prof. Wagner Martins Análise do Estoque Médio Q t 1000 EM = 500 EM =

146 Prof. Wagner Martins Estratégias Financeiras do Estoque  Trabalhar com o dinheiro do cliente  Reduzir consideravelmente o nível dos estoques  “Quebrar” em compra sempre menores (JIT)

147 Prof. Wagner Martins I = taxa de juros corrente; Pu = preço de compra unitário do item de estoque; Ca = Custo de armazenagem; Cc = Custo de carregar estoques; Custos Total de Armazenagem CA = (Q/2) x t e x i x P u

148 Prof. Wagner Martins Custo Total de Manutenção dos Estoques onde: –CT = Custo de armazenagem –Ca = Custo de armazenagem por unidade –i = Taxa de financiamento do produto –P = preço do produto –Q = Quantidade estocada –Cp = Custo de preparação –D = Demanda anual do produto –CI = Custo independente CT = (Ca + i. P) x (Q/2) + Cp (D/Q) + CI

149 Prof. Wagner Martins tempo Unidades em estoque Estoque Cíclico Q Estoque cíclico = Q/2 Taxa de demanda “R” Lote Econômico de Compra (LEC ou Q*) Tempo de fluxo médio (cobertura) = Q/(2 * R) Modelo de Reposição Contínua Pressupostos  Demanda; constante e conhecida. Custos e Lead Time: constantes e conhecidos Reposição Instantânea 149

150 Prof. Wagner Martins Quanto comprar? Tamanho de lote (LEC ou Q*)? Como determinar o tamanho de lote? Variáveis: Custo de armazenagem Ca Custo de fazer pedidos Cp Número de pedidos feitos N Demanda R Pedir lotes altos pode ter alto custo de armazenagem... Mas pedir lotes muito baixos pode ter alto custo (pedidos, fretes, etc.) t Estoque médio lote Poucos pedidos t Muitos pedidos Lote Estoque médio Modelo de Reposição Contínua (Cont.) 150

151 Prof. Wagner Martins Custos Tamanho do lote Custo do material = C * R Custo anual de pedido = (R a /Q*) * S Custo de estocar =(Q/2) * h * C Lote Econômico (Tamanho de lote que minimiza custo total) Custo total de gerir o sistema é maior para qualquer outro tamanho de lote Custo Total = C * R + (R/Q)*S+(Q/2)*h*C Onde, D = demanda anual Cp= custo fixo de pedido (unitário) Ca = custo unitário de manutenção de estoque Modelo básico: quanto pedir? 151

152 Prof. Wagner Martins Lote Econômico de Compra 1.A demanda de computadores Deskpro na Best Buy é de 1000 unidades por mês. A Best Buy contrai custos fixos de emissão de pedido, transporte e recebimento de $4.000,00 toda vez que faz um pedido. Cada Computador custa à Best Buy $500,00 e o varejista possui um custo de manutenção de estoque de 20 %. –Avalie o número de computadores que o gerente da loja deverá pedir em cada lote de ressuprimento. –Qual o estoque cíclico? –Qual o número de pedidos no ano? –Qual o custo total ? –Qual o tempo médio de fluxo? –(Exemplo 7.1 – Chopra) 152

153 Prof. Wagner Martins Best Buy Consumidor Transporte Processamento do pedido Fornecedor Custo do Material Custo do Pedido Custo de Recebimento Custo de Armazenagem Custo de Falta Varejo C = $500/unidade S = $4.000/pedido h = 20% ao ano R = 1000 unidades/sem Quanto Pedir? Qual o Custo Anual Total? 153

154 Prof. Wagner Martins Cálculo do Grau de Atendimento 154

155 Prof. Wagner Martins

156 tempo Unidades em estoque Estoque Cíclico = 490 Q*= 980 Custo logístico por ano = $ ,00 Tempo de fluxo médio (cobertura) = 0,49 mês Os custos totais de pedido e manutenção de estoques são relativamente estáveis para o LEC. A empresa é muitas vezes mais bem servida pedindo um lote conveniente que se aproxime do LEC do que usando o LEC Exato Modelo de Reposição Contínua 156

157 Prof. Wagner Martins Lote Econômico de Compra  O gerente da Best Buy gostaria de reduzir o tamanho ótimo do lote de 980 para 200 unidades. Para que esta redução no tamanho do lote seja ótima, o gerente da loja quer avaliar em quanto o custo do pedido por lote deve ser reduzido? 157

158 Prof. Wagner Martins Cálculo do grau de atendimento 158

159 Prof. Wagner Martins Aprendizado  Preciso reduzir os estoques sem prejudicar o grau de atendimento.  Como? –Redução do tamanho dos lotes sem aumento dos custos –Redução Lead Time do Fornecedor e sua variabilidade –Redução dos erros na previsão 159

160 Prof. Wagner Martins Descontos por Quantidade  Baseado no Tamanho do lote –Para todas as unidades –Para unidade marginal  Baseada em volume  Qual a decisão ótima do comprador?  Sob que condições um fornecedor deve oferecer descontos? 160

161 Prof. Wagner Martins Quantidade do Pedido (Q) Preço Unitário (C) $ 3, – $ 2,96 Mais de $2.92 Demanda R = /ano; Custo do pedido, S = $100,00/lote Custo de Manutenção em estoque, h = 0.2 Descontos por Quantidade para todas as unidades 161

162 Prof. Wagner Martins Custo Total Tamanho do Pedido (Q) C 1 = $3.00 C 2 = $2,96 C 3 = $ C 1  C 2  C 3 Onde, R = demanda anual S= custo fixo de pedido (unitário) h * C = custo unitário de manutenção de estoque 10,000 5,000 Descontos por Quantidade para Todas as Unidades 162

163 Prof. Wagner Martins Custo Total por ano = C * R a + (Q/2+SS)*h.C+ (R a /Q * )*S Custo Total= $ ,00 P / Q 2 = unidades (preço de $ 2.96) Custo Total= $ ,00 P/ Q 3 = unidades (preço de $ 2.92) Custo Total= $ ,00 P/ Q 1 = unidades (preço de $ 3.00) Será que isso é bom para a cadeia de suprimentos? Descontos por Quantidade para Todas as Unidades 163

164 Prof. Wagner Martins  Demanda anual é assumida como constante e uniforme  Assume-se que somente um item será ressuprido Problema: checar continuamente os Estoques gera custos. Limitações do Lote Econômico 164

165 Prof. Wagner Martins

166 tempo Nível de estoque Taxa de demanda “d ” LT Lote de ressuprimento ROP Modelagem simplificadora, assumindo demanda “d” constante Modelo Básico Previsão de Demanda 166

167 Prof. Wagner Martins Demanda Semanal na Livraria Cultura  Suponha que foi feito um levantamento das últimas 50 semanas da demanda do livro “Gerenciamento da Cadeia de Suprimento” Sunil Chopra: 167 LIVRARIA L= 2 semanas Consumidor

168 Prof. Wagner Martins Demanda Semanal semana Quantidade R = 172,1 livros/semana  R  LIVRARIA L = 2 semanas Consumidor S L = 0 Demanda Semanal na Livraria Cultura 168

169 Prof. Wagner Martins ROP Tempo Nível de estoques L Estoque de segurança para fazer frente as variações da demanda Variação Tempo de resposta Médio Estoque de Segurança 169

170 Prof. Wagner Martins ROP Tempo Nível de estoques L Tempo de resposta Médio Estoque de segurança para fazer frente as variações do tempo de resposta Tempo de resposta máximo esperado Estoque de Segurança 170

171 Prof. Wagner Martins ROP Tempo Nível de estoques L Estoque de segurança para fazer frente as variações da demanda e do tempo de resposta Tempo de resposta Médio Tempo de resposta máximo esperado LL CLS ESC R L ; Estoque de Segurança 171

172 Prof. Wagner Martins Estoque de Segurança  Fatores que determinam o estoque de segurança –Tempo de resposta –Incerteza da demanda 172 R semana, σ R L, SLSL RL,RL, LL Demanda Tempo de Resposta

173 Prof. Wagner Martins        Nível de Serviço de Ciclo 50,0 % 84,1 % 97,7 % 99,9 % Nível de Serviço de ciclo 50%0 60%0,254 70%0,525 80%0,842 85%1,037 90%1,282 95%1,645 96%1,751 97%1,880 98%2,055 99%2,325 99,9%3,100 99,99%3,620 Nível de serviço Fator de Serviço σLσL Nível de Serviço (CSL) Probabilidade de não haver falta de estoque em um ciclo de ressuprimentos P(Falta de estoque) Cálculo do Nível de Serviço de Ciclo 173

174 Prof. Wagner Martins Probability of a Stockout 174

175 Prof. Wagner Martins

176 Tempo L Variação CSL ROP SS Custo de manutenção de estoque por ano = ((Q/2)+SS) * h * C Custo do material por ano = R a * C Custo de pedido por ano = (R a /Q*) * S Custos 176

177 Prof. Wagner Martins Revisão Contínua 177 tempo Lote de ressuprimento ROP = R.L + SS Exemplo: Demanda = 172,1 unidades por semana Lead time = 2 semanas Estoque de segurança = 15,8 unidades SS = 360 unidades L = 2 Semanas Pedido Recebido Pedido colocado ROP = 172,1 x ,8 = 360 unidades ou seja, quando o estoque atingir 360 unidades ou menos é hora de solicitar ressuprimento. Problema: checar continuamente os estoques gera custos. Unidades em estoque SS ROP Estoque médio Q Lead time Lead time Lead time

178 Prof. Wagner Martins Exercício Estoque de Segurança  A partir dos registros históricos, o gerente de suprimentos de uma clínica determinou que a demanda semanal de um reagente é representada por uma distribuição normal, com uma média de 50 unidades e um desvio padrão de 5.  Considerando que o lead time de entrega do fornecedor é de 2 semanas e que ele não esta disposto a aceitar um risco não superior a 3 % de ocorrer uma falta de estoque durante o período de ressuprimento, responda as seguintes perguntas: –Qual o estoque de segurança que se deveria manter? –Que ponto de pedido de reposição deveria ser utilizado? 178

179 Prof. Wagner Martins Exemplo 3  Suponha que a demanda mensal para um palm pilot na B&M Computer World seja distribuída normalmente com uma média de e um desvio padrão de 500. O fabricante demora duas semanas para atender um pedido feito pelo gerente. É feito um pedido de palm pilots quando o estoque à mão é reduzido a  Avalie os estoques de segurança e médios mantidos pela B&M. Avalie também o tempo médio de uma palm pilot na loja. 179

180 Prof. Wagner Martins Exemplo 3 Solução 180

181 Prof. Wagner Martins Exemplo 2  A demanda mensal por palm pilot na B&M é distribuída normalmente com uma média de e um desvio padrão de 500. O lead time de ressuprimento é duas semanas.  Suponha que a demanda seja independente de uma semana para a outra. Calcule o nível de serviço por ciclo resultante de uma política em que são pedidos palms pilots quando existem destes aparelhos em estoque. 181

182 Prof. Wagner Martins tempo Unidades em estoque ES Ponto de reposição Q LT Revisão Contínua 182

183 Prof. Wagner Martins Revisão Periódica 183 tempo LT Estoque objetivo Período de revisão Período de revisão Período de revisão Período de revisão ES

184 Prof. Wagner Martins Bibliografia  Básica –BOWERSOX, Donald J., David J. Closs, M. Bixby Cooper, Gestão da cadeia de suprimentos e logística. Rio de Janeiro: Editora Campus/Elsevier, Cap

185 Prof. Wagner Martins

186 Projeções tempo futuro passado Vendas reais do passado Tendência Sazonalidade X X X Previsões de curto prazo Componente sistemático Demanda Faixa de erro Componente aleatório 186

187 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados Previsão da Demanda 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 jan fev mar abr mai jun jul ago set out novdez ? VALOR ALTO PORQUE OCORREU UMA PROMOÇÃO EM

188 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.) AJUSTE DO BANCO DE DADOS – SÓ EM CASOS JUSTIFICADOS Previsão da Demanda 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 jan fev mar abr mai jun jul ago set out novdez

189 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.) 189

190 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.) 190

191 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.) 191

192 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.) 192

193 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.) 193

194 Prof. Wagner Martins Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.) 194

195 Prof. Wagner Martins

196 Previsão  Qual a previsão em novembro de 2002? 196

197 Prof. Wagner Martins Previsão (Cont.)  Qual a previsão em novembro de 2002? mai/ jun/ jul/ ago/ set/ out/ nov/02 197

198 Prof. Wagner Martins Demanda Tempo Série Constante Demanda Tempo Série com Tendência 198 Demanda Série Sazonal Tempo Série composta, com Nível, Sazonalidade e Tendência Demanda Tempo Séries Temporais

199 Prof. Wagner Martins Período Estável hoje 1 a 3 meses 1 a 2 ano5 anos Média Móvel Suavização Exponencial. Regressão Linear Holt Regressão Linear Decomposição - Multiplicativo - Aditivo Winter estático Modelos Causais - Regressão múltipla Modelos Qualitativos método delphi cenários (futuro similar passado)(relações do passado similares ao futuro) (O futuro não guarda relação direta com o passado) PROJEÇÃOEXPLICAÇÃOPREDIÇÃO Demanda Desagregada Demanda Agregada 199 Tendência Período Deman da Sazonal Período Deman da

200 Prof. Wagner Martins Médias Móveis 200 Vendas Reais Previsão Média Móvel MM3Explicação Jan154 Fev114 Mar165 Abr152144,33=( )/3 Mai176143,67=( )/3 Jun134164,33=( )/3 Jul123154,00=( )/3 Ago154144,33=( )/3 Set134137,00=( )/3 Out156137,00=( )/3 Nov123148,00=( )/3 Dez145137,67=( )/3

201 Prof. Wagner Martins  Erros de previsão definirão os “colchões” de recursos necessários Vendas Reais (D t ) Previsão MM3 (F t ) Erro E t (F t - D t ) Erro Acumulado A t Desvio Absoluto |E t | Des.Abs. Acumulado DAA Des.Abs. Médio DAM Rastreamento de Sinal (A t /DAM t ) Jan154 Fev114 Mar165 Abr152144,33-7,7 7,7 -1,00 Mai176143,67-32,3-40,032,340,020,0-2,00 Jun134164,3330,3-9,730,370,323,4-0,41 Jul123154,0031,021,331,0101,325,30,84 Ago154144,33-9,711,79,7111,022,20,53 Set134137,003,014,73,0114,019,00,77 Out156137,00-19,0-4,319,0133,019,0-0,23 Nov123148,0025,020,725,0158,019,81,05 Dez145137,67-7,313,37,3165,318,40,73 Acompanhamento dos Erros de Previsão: Viés 201

202 Prof. Wagner Martins Erros de PrevisãoDescriçãoExpressão Erro Demanda estimativa menos a demanda real no instante t Desvio absolutoValor absoluto do erro Desvio absoluto médioMédia dos valores absolutos Erro quadrático médioMédia dos quadrados Medida do Erro de Previsão

203 Prof. Wagner Martins Erros de PrevisãoDescriçãoExpressão Erro absoluto médio porcentual Erro absoluto médio como % da demanda ViésSoma dos erros Sinal de Rastreamento Razão entre o viés da previsão no período t e o DAM t Medida do Erro de Previsão (Cont.)

204 Prof. Wagner Martins

205 -4,00 -2,00 -1,00 0,00 1,00 2,00 4,00 Abril Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro Tracking signalLimite superiorLimite inferior Limites para “Tracking Signal” 205

206 Prof. Wagner Martins DAM – Após o Projeto Arrow 206

207 Prof. Wagner Martins Modelos Adaptáveis Suavização Exponencial Simples  O nível inicial L 0 pode ser calculado através da média de todos os dados históricos, porque supôs-se que a demanda não apresenta tendência nem sazonalidade.  A estimativa da demanda é: 207

208 Prof. Wagner Martins α=0,1 Vendas Reais (D t ) Ajustamento Exponencial (F t ) Explicação Jan154144,17=media de doze meses Fev114145,15=(0,1)*(114)+(1-0,1)*(144,17) Mar165142,04=(0,1)*(165)+(1-0,1)*(145,15) Abr152144,33=(0,1)*(152)+(1-0,1)*(142,04) Mai176145,10=(0,1)*(176)+(1-0,1)*(144,33) Jun134148,19=(0,1)*(134)+(1-0,1)*(145,10) Jul123146,77=(0,1)*(123)+(1-0,1)*(148,19) Ago154144,39=(0,1)*(154)+(1-0,1)*(146,77) Set134145,35=(0,1)*(134)+(1-0,1)*(144,39) Out156144,22=(0,1)*(156)+(1-0,1)*(145,35) Nov123145,40=(0,1)*(123)+(1-0,1)*(144,22) Dez145143,16=(0,1)*(145)+(1-0,1)*(145,40) Suavizamento Exponencial Simples

209 Prof. Wagner Martins Suavizamento Exponencial Simples - Previsão  Qual a previsão para janeiro utilizando α=0,1 209 Vendas Reais (D t ) Ajustamento Exponencial (Ft) Erro E t (F t - D t ) Erro Acumulado A t Desvio Absoluto |E t | Des.Abs. Acumulado DAA Des.Abs. Médio DAM Jan154144,17-9,8 9,8 Fev114145,1531,221,331,241,020,5 Mar165142,04-23,0-1,623,063,921,3 Abr152144,33-7,7-9,37,771,617,9 Mai176145,10-30,9-40,230,9102,520,5 Jun134148,1914,2-26,014,2116,719,5 Jul123146,7723,8-2,323,8140,520,1 Ago154144,39-9,6-11,99,6150,118,8 Set134145,3511,4-0,511,4161,417,9 Out156144,22-11,8-12,311,8173,217,3 Nov123145,4022,410,122,4195,617,8 Dez145143,16-1,88,31,8197,516,5 Jan 143,34

210 Prof. Wagner Martins Suavizamento Exponencial Simples – Previsão (Cont.)  Ajustamento Exponencial Simples α=0,1 210

211 Prof. Wagner Martins Suavizamento Exponencial Simples – Previsão (Cont.)  Qual a previsão para janeiro utilizando α=0, ,7 Vendas Reais (Dt) Ajustamento Exponencial (Ft) Erro Et (Ft - Dt) Erro Acumulado At Desvio Absoluto |Et| Des.Abs. Acumulado DAA Des.Abs. Médio DAM Jan154144,17-9,8 9,8 Fev114151,0537,127,237,146,923,4 Mar165125,12-39,9-12,739,986,828,9 Abr152153,031,0-11,61,087,822,0 Mai176152,31-23,7-35,323,7111,522,3 Jun134168,8934,9-0,434,9146,424,4 Jul123144,4721,521,021,5167,924,0 Ago154129,44-24,6-3,524,6192,424,1 Set134146,6312,69,112,6205,022,8 Out156137,79-18,2-9,118,2223,322,3 Nov123150,5427,518,427,5250,822,8 Dez145131,26-13,74,713,7264,522,0 Jan 140,88

212 Prof. Wagner Martins Suavizamento Exponencial Simples – Previsão (Cont.)  Ajustamento Exponencial Simples α=0,7 212

213 Prof. Wagner Martins Regressão Linear 213

214 Prof. Wagner Martins Medida do Erro de Previsão  O viés permite verificar se o modelo de previsão utilizado sistematicamente superestima (viés > 0) ou subestima (viés < 0) a demanda.  O viés da previsão oscilará em torno de 0 (zero) se o erro de previsão for de fato aleatório e não enviesado.  Se a razão de viés estiver fora da faixa (-6 6).  Supondo que o componente aleatório da demanda seja distribuído normalmente, o DAM permite estimar o desvio- padrão do mesmo, como segue: 214

215 Prof. Wagner Martins Método Holt  A previsão de L(nível) e T(tendência) para os períodos futuros é:  Após a observação da demanda no período t, as estimativas de nível e tendência são revistas, como segue:  onde –  é a constante de suavização para o nível (0 <  < 1) –  é a constante de suavização para a tendência (0 <  < 1)  Assim, a cada atualização a estimativa de nível e tendência é a média ponderada entre o valor observado e a estimativa do período anterior 215

216 Prof. Wagner Martins Modelos Estáticos – SAZONAL 216 Trimestre Demanda

217 Prof. Wagner Martins Modelos Estáticos – SAZONAL  Para periodicidade p (número de períodos em que o ciclo de sazonalidade se repete), a dessazonalização é realizada calculando a média de p períodos consecutivos, para que todos tenham o mesmo peso, para os ciclos em que se conhece Dt. Assim: 217

218 Prof. Wagner Martins 218 Modelos Estáticos – SAZONAL Demanda Dessazonalizada Demanda Dessazonalizada

219 Prof. Wagner Martins Regressão Linear da Demanda Dessazonalizada 219 Demanda Dessazonalizada

220 Prof. Wagner Martins 220 Demanda Dessazonalizada Período tDemanda Dt Demanda Dessazonalizada Demanda Dessazonalizada (Regressão) 18,00 18, ,00 19, ,0019,7519, ,0020,62520, ,0021,2521, ,0021,7521, ,0022,522, ,0022,12522, ,0022,62523, ,0024,12523, ,00 24, ,00 24, , , , ,798

221 Prof. Wagner Martins 221 Demanda Dessazonalizada

222 Prof. Wagner Martins Método Winter Estático 222

223 Prof. Wagner Martins Método Winter Adaptável  No período t, dadas as estimativas de L e T, a previsão para os períodos futuros é:  Após a observação da demanda no período t, as estimativas de nível, tendência e fator de sazonalidade são revistas, como a seguir: 223

224 Prof. Wagner Martins

225 Vamos fazer Exercícios??? 225

226 Prof. Wagner Martins


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