Previsão de Demanda - Forecasting Leonardo Pimentel Niterói, 07/12/2012

1 – Introdução e Contextualização Agenda 1 – Introdução e Contextualização 2 – Motivação 3 - Abordagens das previsões 4 – Etapas para construção do modelo de previsão de demanda 5 – Técnicas de previsão de demanda

Introdução e Contextualização O que é previsão? Antecipação, na base de suposições, do que ainda não aconteceu; conjectura; cálculo do que é necessário, e do seu custo, para a consecução de um projeto, um programa de governo etc., feito antecipadamente; orçamento, estimativa O que é demanda? É quantidade de um bem ou serviço que os consumidores desejam adquirir por um preço definido em um mercado Manifestação de um desejo, pedido ou exigência; solicitação; ação de procurar alguma coisa; busca, diligência

Introdução e Contextualização O que é previsão de demanda e qual sua diferença entre predição e adivinhação? A importância estratégica da previsão de demanda Recursos humanos Capacidade Gestão da cadeia de suprimentos É base para: planos de capacidade, de fluxo de caixa, de produção e estoques, de mão-de-obra, de compras e de vendas

Introdução e Contextualização Utilização pelo PCP das previsões: Planejar o sistema produtivo Planejar o uso desse sistema - Avaliação dos erros passados como fonte para novas previsões

Introdução e Contextualização Gestão da demanda Habilidade para prever a demanda Canal de comunicação com o mercado Poder de influência sobre a demanda Habilidade em prometer prazos Habilidade de priorização e alocação

Horizonte de tempo da previsão de demanda Introdução e Contextualização Horizonte de tempo da previsão de demanda Curto Prazo Médio Prazo Longo Prazo Horizonte de Tempo Até 1 ano, mas geralmente menos de 3 meses De 3 meses a 3 anos Mais de 3 anos Característica Compras, programação do trabalho, níveis de força de trabalho e produção Planejamento de venda e produção; Orçamentação Planejamento de novos produtos, novas localizações; pesquisa & desenvolvimento Importância do ciclo de vida do produto

Melhorar o nível de relacionamento com os clientes Motivações Adequar variações da demanda à realidade de produção da empresa, ou seja, planejar a produção Melhorar o nível de relacionamento com os clientes Identificar necessidade de mudança dentro da empresa Planejar futuro financeiro da empresa 1-principalmente com relação ao aumento da flexibilidade 2-prometer e cumprir prazos corretos e adequados 3- um produto pode ser descontinuado devido à queda na venda 4- expansões e investimentos

Planejar novas instalações Programar da força de trabalho Motivações Planejar novas instalações Programar da força de trabalho 1-principalmente com relação ao aumento da flexibilidade 2-prometer e cumprir prazos corretos e adequados 3- um produto pode ser descontinuado devido à queda na venda 4- expansões e investimentos

Abordagens da Previsão Previsão Qualitativa Envolve coletar e avaliar julgamentos e opiniões, além de intuição e experiência É usada quando a situação analisada é vaga e existem poucas ou nenhuma informações à respeito. Ex: novos produtos e novas tecnologias.

Abordagens da Previsão Previsão Quantitativa São previsões que examinam o padrão de comportamento passado de um único fenômeno ao longo do tempo, levando em consideração razões para variação de tendência de modo a usar a análise para prever o comportamento futuro da variável em questão.

Etapas para construção do modelo de previsão de demanda Objetivo do modelo Coleta e análise de dados Seleção da técnica de previsão Obtenção das previsões Monitora-mento do modelo

Etapas para construção do modelo de previsão de demanda Objetivo do modelo: definir a razão pela qual são necessárias as previsões. Características como grau de acuracidade, detalhamento e recursos usados estarão disponíveis para a previsão. Coleta e análise de dados: busca identificar e desenvolver a técnica de previsão que melhor se adapta a situação pesquisada. OBJETIVO: a sofisticação e detalhamento depende da importancia reativa de cada produto. Itens pouco siginificativos podem ser previstos com maior margem de erro. COlETA de dados: quanto mais dados coletados, mais confiável é a pesquisa.

Etapas para construção do modelo de previsão de demanda Seleção da técnica: qualitativa x quantitativa. Aspectos como custo X benefício, disponibilidade de dados históricos, recursos computacionais entre outros devem ser analisados. Obtenção das previsões: deve-se definir os dados e horizontes da previsão. Monitoramento do modelo: acompanhamento do desempenho das previsões e confirmação de sua validade. Acompanhamento do erro. Técnicas Qualitativas Pouco tempo para coleta de dados, introdução de novos produtos, cenário político/econômico instável Questões 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

Etapas para construção do modelo de previsão de demanda Fatores que podem alterar o desempenho do modelo: A técnica de previsão pode estar sendo usada incorretamente; A técnica perdeu a validade devido à mudança em uma variável importante; Variações irregulares na demanda podem ter sido provocadas por greves, formação de estoques temporários, catástrofes naturais... Ações estratégicas da concorrência; Variações aleatórias inerentes aos dados da demanda. Efeito chicote (whiplash)

Técnicas de previsão de demanda Previsão Qualitativa – Métodos Painel Delphi Análise de Cenário e muitos outros... Delphi: O método Delphi foi desenvolvido no início da guerra fria, para estimar o impacto da tecnologia na guerra. Outros: equipe de vendas com sensibilidade para julgamentos, júri executivo de opiniões, pesquisa de mercado, consenso do comitê executivo, analogia histórica etc etc

Técnicas de previsão de demanda Previsão Qualitativa – Painel Grupo de foco – permite que todos falem aberta e francamente. Vantagem: vários cérebros juntos são melhores do que um. Desvantagem: Dificuldade de consenso, visões de quem fala mais alto ou tem maior status predominam.

Técnicas de previsão de demanda Previsão Qualitativa – Delphi Método formal que reduz os encontros cara a cara por meio de questionários respondidos anonimamente por especialistas até se chegar ao consenso. Vantagem: alcance do consenso. Desvantagem: dificuldade em elaborar questionário adequado e encontrar especialistas dispostos a responder. Tomadores de decisão (Avaliam as respostas e tomam a decisão) Staff (Administra a pesquisa) Respondentes (Pessoas que podem fazer julgamentos confiáveis)

Técnicas de previsão de demanda Previsão Qualitativa – Análise de cenários Método para lidar com cenários de grandes incertezas, geralmente aplicado a previsões de longo prazo. Vantagem: estabelece objetivos de longo prazo e identifica prioridades. Desvantagem: complexidade em virtude das muitas variáveis e sensibilidade das variáveis.

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Métodos Média Móvel Média Móvel ponderada Amortecimento exponencial Regressão Linear E muitos outros...

Técnicas de previsão de demanda Componentes das séries temporais Tendência Ciclos Sazonalidade Aleatoriedade Tendência X Sazonalidade: tendência é um conjunto de dados que nos mostra uma mudança no sentido da demanda pelo bem. É algo não esperado. Evolução de algo num determinado sentido; direção, orientação Sazonalidade é uma mudança na procura em virtude de fatores extrínsecos e que se deve normalmente ao período do ano em questão.

Técnicas de previsão de demanda Componentes das séries temporais Tendência Deamnda pelo produto ou serviço | | | | 1 2 3 4 Ano Picos de sazonalidade Demanda real Demanda média Variação aleatória Tendência X Sazonalidade: tendência é um conjunto de dados que nos mostra uma mudança no sentido da demanda pelo bem. É algo não esperado. Evolução de algo num determinado sentido; direção, orientação Sazonalidade é uma mudança na procura em virtude de fatores extrínsecos e que se deve normalmente ao período do ano em questão.

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Média Móvel Considera os dados da demanda real do n períodos anteriores, calcula a demanda média e usa essa média para previsão do próximo período. MM = ∑ demanda dos n períodos anteriores n

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Média Móvel Ponderada Considera os dados da demanda real do n períodos anteriores, atribuindo pesos para cada um dos n períodos considerados, calcula a demanda média e usa essa média para previsão do próximo período. MMP = ∑ (peso do período n) x (demanda no período n) ∑ pesos

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Média Móvel Ponderada Exemplo: Uma empresa de televisão e internet por assinatura mantém uma equipe técnica de manutenção e reparos de sua rede externa. Os registros das chamadas, para manutenção, nos últimos seis meses, estão informados a seguir. Meses Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Utilizando a média móvel ponderada com pesos de 0,1; 0,2; 0,3 e 0,4 para os meses de março, abril, maio e junho, respectivamente, a previsão de demanda para o mês de julho está entre 90 e 117 (B) 118 e 121 (C) 122 e 127 (D) 128 e 132 (E) 135 e 140

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Amortecimento exponencial Prevê a demanda no próximo período considerando a demanda real no período atual e a previsão feita anteriormente para o período atual.

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Amortecimento exponencial Exemplo: Dado: alfa=0,2

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Regressão linear Estabelece uma linha de tendência que constitui a mínima soma dos desvios observados, ou seja, ajusta a linha de tendência aos dados históricos para projetar o médio e longo prazo.

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Regressão linear Tempo Valores da variável dependente Observação real (y) Desvio7 Desvio5 Desvio6 Desvio3 Desvio4 Tendência, y = a + bx ^ Desvio1 Desvio2

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Regressão linear Existem várias formas de realizar o cálculo, variando de autor para autor.

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Regressão linear Exemplo: Período Demanda Ano de tempo (X) por energia (Y) X2 XY 2001 1 74 1 74 2002 2 79 4 158 2003 3 80 9 240 2004 4 90 16 360 2005 5 105 25 525 2005 6 142 36 852 2007 7 122 49 854 ∑x = 28 ∑y = 692 ∑x2 = 140 ∑xy = 3.063 x = 4 y = 98,86

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Regressão linear Exemplo: b = = = 10,54 Sxy – n x y Sx2 – n x 2 3.063 - (7)(4)(98,86) 140 - (7)(42) a = y - bx = 98,86 – 10,54(4) = 56,70 Logo, a linha de tendência é: y = 56,70 + 10,54x

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa – Regressão linear Linha de tendência, y = 56,70 + 10,54x | | | | | | | | | 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 160 – 150 – 140 – 130 – 120 – 110 – 100 – 90 – 80 – 70 – 60 – 50 – Ano Demanda por energia

Técnicas de previsão de demanda Previsão Quantitativa Coeficiente de correlação: explica a importância relativa da relação entre x e y. O sinal de r mostra a direção da relação e o valor absoluto mostra a força da relação. Se situa entre 0 e 1. pode ser negativo ou positivo. Quanto mais perto de 1, maior é a correlação, se for positivo, anda no mesmo sentido da variável dependente, se for negativo anda no sentido oposto.

Bibliografia e referências Básica SLACK, N (2009). Administração da produção. São Paulo: Editora Atlas HEIZER & RENDER (2008). Operations Management. Pearson Prentice Hall. QUELHAS, O. (2010) et al. Planejamento e controle da Produção. UFF GAITHER, N.; FRAZIER, G. (2002). Administração da produção e Operações. Pioneira Avançada LINSTONE, A.; TUROOF, M. (1975). The delphi method: techniques and applications. Addison-Wesley HOGARTH, M. (1981). Forecasting and planning: an evaluation. Management Science, v. 27, p115-138.

Obrigado Leonardo Pimentel leonardo@latec.uff.br