Administração da Produção

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Transcrição da apresentação:

Administração da Produção Aula 7

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

Por que prever?

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.

Erros esperados crescem com horizonte

Efeito da agregação dos dados Sanduíche Previsão para o mês passado (feita há um ano e meio) Quarteirão com queijo 2500 Big Mac 6000 Hamburger 4500 Cheeseburger 3000 Filé de peixe 1200 MacChicken 1800 Total 18.000

Vendas efetivas no mês passado na loja analisada Efeito da agregação dos dados Sanduíche Vendas efetivas no mês passado na loja analisada % erro da previsão Quarteirão com queijo 1930 22,8% Média dos Big Mac 7269 21,5% erros das Hamburger 4980 10,6% previsões por Cheeseburger 2730 9,0% Filé de peixe 1429 19,0% 20,8% MacChicken 1050 41,6% Total 18.443 2,4%

Efeitos dos horizontes e da agregação dos dados nas previsões

Previsão como processo Dados históricos de vendas Informações que expliquem comportamento atípico Dados de variáveis que expliquem as Tratamento estatístico dos dados de vendas e outras variáveis Tratamento quantitativo Informações de clientes Informações da conjuntura econômica 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 qualitativo das informações

Projeções

Técnicas de previsão Técnicas de previsão Quantitativas Qualitativas Intrínsecas Extrínsecas Método Delphi Juri de executivos Força de vendas Pesquisa de mercado Médias móveis Suavizamento exponencial Projeção de tendências Decomposição Regressão simples Regressão múltipla Analogia histórica

Abordagem qualitativa vs quantitativa “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

Séries históricas

Médias móveis

Média móvel ponderada

Suavizamento exponencial

Efeito do parâmetro 

Acompanhamento dos erros de previsão: viés

Limites para “tracking signal”

Acompanhamento da magnitude dos erros

Projeções com tendência

Projeções com tendência

Consideração de ciclicidades

Presença de tendência e ciclicidade

Tecnologia para previsões

Tecnologia para previsões