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   Aula Nº 3 – Métodos
   Quantitativos de Previsão de
   Demanda
Objetivos da aula:
Você já aprendeu quais são os requisitos básicos para o abastecimento
da empresa, bem como os tipos de informação necessários para se
fazer a previsão da demanda e a forma como essa demanda pode ser
influenciada.

Nesta aula, veremos alguns métodos quantitativos de previsão de
demanda, de maneira que você tenha condição de escolher o modelo de
previsão mais apropriado ao seu produto.


1. QUANTIDADE DE DADOS HISTÓRICOS
Quando usamos dados do passado para prever o futuro, é importante que a
quantidade de dados seja suficiente para mostrar o comportamento do item
por um período de tempo suficientemente longo para produzir previsões
mais seguras. Nos exemplos abaixo, temos uma visão do comportamento
de um item com 1, 2 e 4 dados do passado. Com base no gráfico à esquerda,
teríamos uma previsão de 300 peças para o período subsequente; com base
no gráfico do meio, teríamos uma tendência de decréscimo, induzindo-
nos a uma previsão inferior a 200 peças; e, com base no gráfico à direita,
poderíamos deduzir uma previsão de um valor em torno de 250 peças.
Quanto mais dados tivermos, maior probabilidade de conseguirmos
melhores modelos de previsão para o item.
uvb




2. PREVISÕES DE ESTOQUES
Períodos de coleta muito longos, por exemplo anuais, quando o tempo de
ressuprimento for inferior a um mês, podem encobrir variações sazonais
mensais; e, também, os dados do passado ficam muito distantes do
presente quando se está próximo do fim do período de coleta. Períodos de
coleta muito curtos trazem problemas de administração de muitos dados
e mostram flutuações que nem sempre têm importância. Em geral, dados
semanais ou mensais são suficientes para a administração de materiais. Nos
gráficos abaixo, temos o comportamento da demanda de um mesmo item
com dados trimestrais (à esquerda) e mensais (à direita).
3. FORMAS DE EVOLUÇÃO DO CONSUMO / DEMANDA
Os modelos básicos de previsão, dos quais os outros modelos são deduzidos,
por meio de combinações de modelos, são:


    • modelo horizontal - quando os dados se distribuem ao redor de uma
       linha horizontal.
    • modelo de tendência - quando os dados se distribuem ao redor de
         uma curva crescente ou decrescente.
    • modelo sazonal - quando os dados se distribuem oscilando para cima
        e para baixo periodicamente.




Na prática, podem ocorrer combinações dos diversos modelos de evolução
de consumo.


Exemplo: No decorrer de 12 períodos, um produto atinge seu nível normal,
ou seja, passa da fase de introdução no mercado para a fase normal do
consumo. Durante vinte períodos, ele apresenta uma evolução constante,
aumentando no último terço o consumo mais uma vez, para depois, a partir
do 36º período, iniciar a sua fase de retirada da linha de produção. O produto
passou, então, por uma evolução de consumo ascendente, horizontal e
descendente.


O conhecimento sobre a evolução do consumo no passado possibilita
uma previsão da sua evolução futura. Essa previsão pode estar correta se o
comportamento do consumo permanecer inalterável.
4. Métodos quantitativos para previsão da demanda
Observado em qual dos modelos se encaixa seu produto, você pode optar
por um dos três métodos quantitativos de previsão de demanda:


    • Série temporal: utiliza o histórico da demanda para fazer as previsões.
        São mais adequados quando a situação é estável e o padrão básico
        de demanda não sofre variações significativas de um ano para o
        outro.

    • Causal: pressupõe que a previsão de demanda seja amplamente
        correlacionada com alguns fatores conjunturais (situação
        econômica, taxa de juros etc.). Assim, faz-se uma previsão dos
        fatores conjunturais relacionados à demanda para prevê-la. Com
        esse método, é possível determinar o impacto na demanda em
        razão de uma promoção.

    • Simulação: reproduz as escolhas dos consumidores que geram a
        demanda, para chegar a uma previsão. Com esse método, é possível
        combinar séries temporais e causais, para responder questões
        sobre o impacto de promoções, aberturas de lojas de concorrentes
        nas imediações, entre outras situações.


Síntese
Esta aula apresentou a importância de definir a periodicidade de coleta de
dados e a quantidade de dados históricos para se fazerem previsões mais
seguras.Também apresentou a você os métodos quantitativos para previsão
de demanda, permitindo-lhe selecionar o mais adequado a cada situação,
aumentando a sua capacidade de interpretar o mercado.


Na próxima aula, veremos como deve ser feita a previsão de demanda para
produtos que apresentam sazonalidade, por meio de uma série histórica.
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Referências
CHOPRA, Sunil ; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de Suprimentos
– Estratégia, Planejamento e Operação. São Paulo: Prentice Hall, 2003.


DIAS, Marco Aurélio P. Administração de Materiais: uma abordagem
logística. 4. ed. São Paulo: Atlas, 1993.


NOVAES, Antonio Galvão N. ; ALVARENGA, Antonio Carlos.           Logística
Aplicada: suprimentos e distribuição física. São Paulo: Pioneira, 1994.

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  • 2. uvb 2. PREVISÕES DE ESTOQUES Períodos de coleta muito longos, por exemplo anuais, quando o tempo de ressuprimento for inferior a um mês, podem encobrir variações sazonais mensais; e, também, os dados do passado ficam muito distantes do presente quando se está próximo do fim do período de coleta. Períodos de coleta muito curtos trazem problemas de administração de muitos dados e mostram flutuações que nem sempre têm importância. Em geral, dados semanais ou mensais são suficientes para a administração de materiais. Nos gráficos abaixo, temos o comportamento da demanda de um mesmo item com dados trimestrais (à esquerda) e mensais (à direita).
  • 3. 3. FORMAS DE EVOLUÇÃO DO CONSUMO / DEMANDA Os modelos básicos de previsão, dos quais os outros modelos são deduzidos, por meio de combinações de modelos, são: • modelo horizontal - quando os dados se distribuem ao redor de uma linha horizontal. • modelo de tendência - quando os dados se distribuem ao redor de uma curva crescente ou decrescente. • modelo sazonal - quando os dados se distribuem oscilando para cima e para baixo periodicamente. Na prática, podem ocorrer combinações dos diversos modelos de evolução de consumo. Exemplo: No decorrer de 12 períodos, um produto atinge seu nível normal, ou seja, passa da fase de introdução no mercado para a fase normal do consumo. Durante vinte períodos, ele apresenta uma evolução constante, aumentando no último terço o consumo mais uma vez, para depois, a partir do 36º período, iniciar a sua fase de retirada da linha de produção. O produto passou, então, por uma evolução de consumo ascendente, horizontal e descendente. O conhecimento sobre a evolução do consumo no passado possibilita uma previsão da sua evolução futura. Essa previsão pode estar correta se o comportamento do consumo permanecer inalterável.
  • 4. 4. Métodos quantitativos para previsão da demanda Observado em qual dos modelos se encaixa seu produto, você pode optar por um dos três métodos quantitativos de previsão de demanda: • Série temporal: utiliza o histórico da demanda para fazer as previsões. São mais adequados quando a situação é estável e o padrão básico de demanda não sofre variações significativas de um ano para o outro. • Causal: pressupõe que a previsão de demanda seja amplamente correlacionada com alguns fatores conjunturais (situação econômica, taxa de juros etc.). Assim, faz-se uma previsão dos fatores conjunturais relacionados à demanda para prevê-la. Com esse método, é possível determinar o impacto na demanda em razão de uma promoção. • Simulação: reproduz as escolhas dos consumidores que geram a demanda, para chegar a uma previsão. Com esse método, é possível combinar séries temporais e causais, para responder questões sobre o impacto de promoções, aberturas de lojas de concorrentes nas imediações, entre outras situações. Síntese Esta aula apresentou a importância de definir a periodicidade de coleta de dados e a quantidade de dados históricos para se fazerem previsões mais seguras.Também apresentou a você os métodos quantitativos para previsão de demanda, permitindo-lhe selecionar o mais adequado a cada situação, aumentando a sua capacidade de interpretar o mercado. Na próxima aula, veremos como deve ser feita a previsão de demanda para produtos que apresentam sazonalidade, por meio de uma série histórica.
  • 5. uvb Referências CHOPRA, Sunil ; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de Suprimentos – Estratégia, Planejamento e Operação. São Paulo: Prentice Hall, 2003. DIAS, Marco Aurélio P. Administração de Materiais: uma abordagem logística. 4. ed. São Paulo: Atlas, 1993. NOVAES, Antonio Galvão N. ; ALVARENGA, Antonio Carlos. Logística Aplicada: suprimentos e distribuição física. São Paulo: Pioneira, 1994.