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Administração da Produção Aula 7. Administração de Produção e Operações Previsões e gestão de demanda em produção e operações.

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Apresentação em tema: "Administração da Produção Aula 7. Administração de Produção e Operações Previsões e gestão de demanda em produção e operações."— Transcrição da apresentação:

1 Administração da Produção Aula 7

2 Administração de Produção e Operações Previsões e gestão de demanda em produção e operações

3 Por que prever?

4 Erros freqüentes em previsões Erro 1 das previsões: confundir previsões com metas e, um erro subseqüente, considerar as metas como se fossem previsões. Erro 2 das previsões: gastar tempo e esforço discutido se 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". 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 e 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.

5 Erros esperados crescem com horizonte

6 SanduíchePrevisão para o mês passado (feita há um ano e meio) Quarteirão com queijo 2500 Big Mac6000 Hamburger4500 Cheeseburger3000 Filé de peixe1200 MacChicken1800 Total Efeito da agregação dos dados

7 SanduícheVendas efetivas no mês passado na loja analisada % erro da previsão Quarteirão com queijo193022,8%Média dos Big Mac726921,5%erros das Hamburger498010,6%previsões por Cheeseburger27309,0%Sanduíche Filé de peixe142919,0%20,8% MacChicken105041,6% Total ,4% Efeito da agregação dos dados

8 Efeitos dos horizontes e da agregação dos dados nas previsões

9 Dados históricos de vendas Informações que expliquem comportamento atípico Dados de variáveis que expliquem as vendas Tratamento estatístico dos dados de vendas e outras variáveis Tratamento quantitativo dos dados de vendas e outras variáveis Informações de clientes Informações da conjuntura econômica Informações de concorrentes Decisões da área comercial Outras informações do mercado Tratamento das informações disponíveis Previsão de vendas Reunião de Previsão Comprometimento das áreas envolvidas Projeto e melhoramento contínuo do processo de gerar previsões Avaliação crítica do processo de gerar previsões Processo Tratamento estatístico dos dados de vendas e outras variáveis Tratamento qualitativo das informações Previsão como processo

10 Projeções

11 Técnicas de previsão QuantitativasQualitativas IntrínsecasExtrínsecasMétodo Delphi Juri de executivos Força de vendas Pesquisa de mercado Médias móveis Suavizamento exponencial Projeção de tendências Decomposição Regressão simples Regressão múltipla Analogia histórica Técnicas de previsão

12 parcela quantitativa da previsão parcela qualitativa da previsão Presença crescente de históricos longos e confiáveis de dados Presença crescente da hipótese de continuidade dos padrões de comportamento Abordagem qualitativa vs quantitativa

13 Séries históricas

14 Médias móveis

15 Média móvel ponderada

16 Suavizamento exponencial

17 Efeito do parâmetro

18 Acompanhamento dos erros de previsão: viés

19 Limites para tracking signal

20 Acompanhamento da magnitude dos erros

21 Projeções com tendência

22

23 Consideração de ciclicidades

24 Presença de tendência e ciclicidade

25 Tecnologia para previsões

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