LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO PREVISÕES DE DEMANDA “As previsões têm uma função muito importante nos processos de planejamento dos sistemas de produção, pois permitem que os administradores destes sistemas antevejam o futuro e planejem adequadamente suas ações”. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

TIPOS DE DEMANDA Demanda irregular. Alguns produtos têm comportamento tão irregular que a projeção de suas vendas é muito difícil. O controle de estoques para produtos com demanda irregular está amarrado com a previsão precisa de vendas, principalmente quando o comportamento errático está combinado com tempos de ressuprimento muito longos ou pouco flexíveis. Demanda em declínio. Algum dia, a demanda de um produto acaba e, então, um produto novo vem em seu lugar. O declínio da demanda é geralmente gradual e os estoques podem ser diminuídos pouco a pouco. O problema aqui concentra-se muito menos em prever a demanda por peças de reposição e mais em planejar quando e quanto deve ser estocado período a período (semana, mês ou ano). Deve-se, entretanto, prever a demanda para todos os períodos até o final das vendas. Demanda derivada. Para alguns produtos, sua demanda é conhecida se a demanda dos produtos acabados puder ser determinada. O estoque necessário para atender uma demanda derivada também é derivado. Quanto e quando comprar ou produzir pode ser determinado com precisão a partir da demanda por produtos acabados. Ela serve como base para efetuar a programação final da produção. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

PROCESSO DE PREVISÃO No processo de previsão, duas categorias de informações devem ser consideradas: as quantitativas e as qualitativas, porém, certos cuidados básicos precisam ser tomados ao se fazer a coleta dos dados. Quanto maior o número de dados coletados e analisados, maior será a confiabilidade da técnica utilizada. As informações quantitativas são referentes a volumes e decorrentes de condições que podem afetar a demanda, tais como: Influência da propaganda; Evolução das vendas no tempo; Variações decorrentes de modismo; Variações decorrentes da situação econômica; Crescimento populacional. As informações qualitativas são referentes às fontes de obtenção de dados para serem obtidos valores confiáveis de variáveis que podem afetar a demanda. É a busca de informes mediante pessoas com grande conhecimento do assunto e especialistas, tais como: Opiniões de gerentes; opiniões de vendedores; Opiniões de compradores; Pesquisa de mercado. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

TÉCNICAS PARA A PREVISÃO 1.0 - Método do último período É um método simples, sem fundamento matemático. Consiste para a previsão do próximo período, o valor real ocorrido no período anterior. 2.0 - Método da Média Móvel Nesse modelo, a previsão para o período seguinte, é obtida através do cálculo da média de consumo nos períodos anteriores. Esse número predeterminado de períodos, normalmente os mais recentes vão gerar a previsão para o seguinte período. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO EXEMPLOS Considerando que nos últimos 6 meses, a demanda de certo produto foi a demonstrada na tabela abaixo. A média móvel considerando três períodos, será: Período Demanda Jan 90 Fev 75 Mar 70 Abr Mai Jun 98 Assim, sempre que dispomos de um novo dado, abandonamos o mais antigo e levamos em consideração o mais recente, para o cálculo da previsão para o período seguinte. Neste caso o valor (81) representa a previsão para o mês de julho, porém para efeito de cálculo da previsão do período seguinte, o valor que deve ser usado é o resultado real e não o que foi previsto; este somente em caso de coincidência entre previsto e real. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

TÉCNICAS PARA A PREVISÃO 3.0 – Método da Média Ponderada Móvel Consiste em atribuir pesos diferentes, conforme o interesse de se dar mais ou menos destaque ao período. Normalmente são ponderados os pesos de maior valor aos dados mais recentes. Como regra geral, os valores da ponderação devem ter pesos de 40% a 60%, para dados mais recentes, e para o período mais distante, 5% a 20%. Essa distribuição, o administrador é quem determina. A média ponderada possui grandes vantagens em relação a média móvel simples por ser capaz de variar os dados mais antigos e os mais recentes. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO EXEMPLOS Admitir nos dados anteriores uma média ponderada, de três períodos, o período mais recente tenha ponderação de 50%, o do meio de 30% e o mais distante de 20%. Obs: a soma das ponderações tem que ser igual a 1. Qual a previsão para julho? Período Demanda Jan 90 Fev 75 Mar 70 Abr Mai Jun 98 A vantagem do uso desta média para o cálculo de previsões está na simplicidade operacional e fácil entendimento, não necessita de armazenagem de grande número de dados. Seu uso é recomendado em situações de comportamento estável de demanda. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

TÉCNICAS PARA A PREVISÃO 5.0 - Método da Média com Suavização Exponencial Móvel Nesse modelo exponencial, a previsão para o período seguinte é calculada com base nas modificações a respeito dos erros do último período. O modelo procura eliminar erros ocorridos em períodos anteriores. A alteração na previsão do período anterior passa a representar a previsão do período seguinte. A ponderação utilizada para correção é conhecida como constante de suavização exponencial, representada pelo símbolo . Essa constante pode variar de 0 a 1. Se a empresa estiver em crescimento, seria mais conveniente uma taxa mais alta de reação, pois estaria assim dando maior importância ao resultado mais recente. Quanto mais rápido esse crescimento, maior deve ser o coeficiente de ajustamento com a finalidade de acompanhar as mudanças. No caso de demanda real relativamente estável ao longo do tempo, pode ser escolhido um valor pequeno para esse ajuste a fim de diminuir os efeitos aleatórios. Essa técnica é a mais utilizada de todas. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO EXEMPLOS O nível de consumo de um item mantem oscilação média. A empresa utiliza o método da média exponencial para previsão. No último trimestre, a previsão foi de 2300 unidades, tendo como ajustamento um coeficiente de 0,1. Qual a previsão para esse trimestre, se o consumo no trimestre anterior foi de 2100 unidades? O resultado encontrado mostra que o valor previsto de 2280 é igual a previsão antiga com um acréscimo ou decréscimo de um percentual referente ao erro, isto é diferença entre o valor previsto e o real acorrido. O erro foi de (2300 – 2100) = 200. Este valor previsto representa . No exemplo o valor previsto sofreu um decréscimo de 10% em função do erro pelo fato do real ter sido menor que o previsto. O acréscimo vai ocorrer quando o real for maior que o previsto. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

TÉCNICAS PARA A PREVISÃO .06 - TÉCNICAS PARA PREVISÃO DA TENDÊNCIA A tendência (inclinação) se refere ao gradual movimento de longo prazo da demanda. O cálculo da estimativa da inclinação é realizado pela escolha de uma equação que possa descrever esse movimento. A equação pode ser linear, exponencial, parabólica, logarítmica, etc: Pela maior aplicabilidade e facilidade de uso, vamos analisar a equação linear, também conhecida como método da média dos Mínimos quadrados “esse modelo é o que melhor nos orienta para fazermos uma previsão, pois é um processo de ajuste que tende a aproximar-se dos valores existentes, minimizando as distâncias entre cada consumo realizado. A vantagem desse modelo está na razão de ele basear-se na Equação da Reta”. A equação da reta linear possui a seguinte forma: Y = a + bX Y = Previsão da demanda para o período X a = Valor a ser obtido na equação da reta b = Valor que será encontrado na equação a partir da tabulação dos dados X = Períodos de consumo para calcular a previsão. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO EXEMPLOS Para ilustrar a previsão da demanda utilizando a equação linear, vamos considerar que certo produto apresentou nos últimos 5 meses os valores descritos na Tabela 2.1, em que consta dos valores necessários para o cálculo dos parâmetros a e b da equação linear. Mês (X) Demanda (Y) X x2 XY 1 900 2 850 4 1 700 3 950 9 2 850 980 16 3 920 5 1 090 25 5 450 4 770 15 55 14 820 Portanto, a equação de previsão da demanda é dada por: = 801 + 51(6) = 1 107 Com os parâmetros a e b encontrados, podemos encontrar as previsões da demanda para períodos seguintes, como 7 ou outros. Substituindo o valor de X por 7, temos a previsão para o mês 7: = 801 + 51(7) = 1 158 e assim respectivamente para outros períodos. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

TÉCNICAS PARA A PREVISÃO 7.0 - TÉCNICA PARA PREVISÃO DA SAZONALIDADE A sazonalidade distingue-se pelo fato das variações para cima e para baixo, em intervalos regulares nas séries temporais da demanda. O período do acontecimento da sazonalidade pode ser diário, semanal, mensal, trimestral ou anual. Segundo (Martins e Laugeni, 2000, p.179), para desenvolver o modelo deve-se: a) Calcular a média trimestral em cada ano. b) Encontrar os coeficientes de sazonalidade em cada período de sazonalidade. c) Determinar o coeficiente médio de sazonalidade em cada período. d) Projetar a demanda para o ano seguinte, com base em um dos métodos de previsão. e) Calcular a média para cada período do ano seguinte. f) Encontrar o valor da demanda em cada período do ano seguinte, com base no coeficiente médio de sazonalidade. LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO EXEMPLOS A Tabela apresenta os dados relativos ao consumo trimestral do produto HM nos últimos 4 anos e deseja-se estimar a previsão de vendas em cada três meses do ano seguinte. Trimestres Consumo unitário Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 1 90 130 200 2 670 750 1070 1450 3 1040 1180 1700 2300 4 340 570 430 Total 2000 2400 3540 4380 Média 500 600 885 1095 Dados do problema X (Coeficiente de sazonalidade) Trimestres Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 1 90/500 = 0,18 130/600 = 0,21 200/885 = 0,23 200/1095 = 0,18 2 670/500 = 1,34 750/600 = 1,25 1070/885 = 1,21 1450/1095 = 1.33 3 1040/500 =2,08 1180/600 =1,97 1700/885 = 1,92 2300/1095 =2,10 4 200/500 = 0,40 340/600 = 0,57 570/885 = 0,64 430/1095 = 0,39 LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO

Coeficiente médio de sazonalidade EXEMPLOS Dados do problema X (Coeficiente médio de sazonalidade) Trimestres Coeficiente médio de sazonalidade 1 0,20 2 1,28 3 2,02 4 0,50 Com base no consumo total dos 4 anos, considerar que a previsão para o ano seguinte fosse 4975 unidades. A média trimestral do próximo ano é: OBS: Neste modelo a previsão do ano seguinte foi apresentada. Quando ela não é definida no problema, pode ser calculada por uma das técnicas anteriores apresentadas. Previsão trimestral para o próximo ano Trimestres Previsão 1 1244 . 0,20 = 248 2 1244 . 1,28 = 1592 3 1244. 2,02 = 2513 4 1244 .0,50 = 622 LOGÍSTICA-FABRICIO RIBEIRO