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![Previsão de Demanda
• Conceitos Iniciais
Método Causal ou Explicativo
• Tempos de Previsão
Regressão Linear Simples
• Tipos de Previsão
• Técnicas de Previsão nΣXY - ΣX ΣY
Qualitativa r=
Técnicas de Previsão [nΣX 2 -(ΣX) 2][nΣY 2 - (ΣY) 2]
Quantitativa
• Método Causal
r = 0,980 – Coeficiente de Correlação de
• Séries Temporais
Pearson
Indica o grau em que uma equação linear descreve
a relação entre duas variáveis. Varia entre -1 a 1, e
assume valor negativo quando X e Y são
inversamente proporcionais e positivo quando
diretamente proporcionais. Assume valor zero
quando não há relação entre as duas variáveis.](https://image.slidesharecdn.com/regressao-121204115246-phpapp02/85/Regressao-22-320.jpg)
Carregado porAlexandre Kindermann Bez
Regressao
O documento descreve conceitos e técnicas de previsão de demanda. Ele discute os diferentes tipos de previsão (qualitativa e quantitativa), técnicas específicas como regressão linear e suavização exponencial, e como as previsões podem ser usadas para planejamento estratégico, tático e operacional.
Regressao
- 1. Módulo 4 PREVISÃO DE DEMANDA
- 2. Previsão de Demanda Conceitos Iniciais • Tempos de Previsão • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Prever é a arte e a ciência de predizer Qualitativa • Técnicas de Previsão eventos futuros, utilizando-se de dados Quantitativa históricos e sua projeção para o futuro, de fatores subjetivos ou intuitivos, ou ambos combinados.
- 3. Previsão de Demanda Conceitos Iniciais Planejamento • Tempos de Previsão Estratégico • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Estimar condições futuras ao longo de Qualitativa • Técnicas de Previsão intervalos de tempo, normalmente Quantitativa maiores do que um ano, são importantes para sustentar decisões estratégicas a respeito do planejamento de produtos, processos, tecnologias e instalações.
- 4. Previsão de Demanda Conceitos Iniciais Planejamento Operacional • Tempos de Previsão • Tipos de Previsão Estimar as condições futuras no • Técnicas de Previsão decorrer de intervalos de tempo que Qualitativa variam de alguns dias a diversas •Técnicas de Previsão Quantitativa semanas. Essas previsões podem abranger períodos de tempo curtos sobre os quais ciclos, sazonalidade e padrões de tendências têm pouco efeito. O padrão de dados que mais afeta essas previsões é a flutuação aleatória. Planejamento Tático
- 5. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Curto Prazo Tempos de Previsão • Tipos de Previsão (Operacional) • Técnicas de Previsão Compras e Qualitativa Programação de • Técnicas de Previsão Quantitativa Produção Médio Prazo Longo Prazo (Tático) (Estratégico) Planejamento Planos Expansão Orçamentário e Investimentos Planos Diversificação Operacionais
- 6. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Previsões • Tempos de Previsão Econômico-Financeiras Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Taxas de Inflação Taxas de Inflação Qualitativa Câmbio Câmbio • Técnicas de Previsão Quantitativa Crescimento Crescimento Exportação Exportação Previsões Tecnológicas Previsões da Demanda Desenv.Tecnológico Desenv.Tecnológico Operação // Produção Operação Produção Produtos Novos Produtos Novos Marketing Marketing Novas Fábricas Novas Fábricas Finanças Finanças Novas Instalações Novas Instalações Recursos Humanos Recursos Humanos
- 7. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais • Tempos de Previsão • Tipos de Previsão Técnicas de Previsão As técnicas qualitativas privilegiam Qualitativa • Técnicas de Previsão principalmente dados subjetivos. Estão Quantitativa baseadas na opinião e no julgamento de pessoas chaves, especialistas nos produtos ou nos mercados onde atuam estes produtos.
- 8. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais • Tempos de Previsão • Tipos de Previsão Metodologia Técnicas de Previsão Qualitativas Qualitativa • Técnicas de Previsão Quantitativa Avaliação Pesquisas Subjetiva Exploratórias • Comitê Executivo • Método Delphi • Pesquisa de Vendas • Pesquisa de Mercado
- 9. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais • Tempos de Previsão • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão As técnicas quantitativas envolvem Qualitativa Técnicas de Previsão a análise numérica dos dados Quantitativa passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites. Empregam-se modelos matemáticos para projetar a demanda futura.
- 10. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais • Tempos de Previsão Metodologias • Tipos de Previsão Quantitativas • Técnicas de Previsão Qualitativa Técnicas de Previsão Quantitativa Método Causal Séries Temporais • Método Causal ou Explicativo ou Projeções de • Séries Temporais Tendências Modelos Adaptáveis • Regressão • Suavização Exponencial Linear Simples Simples • Holt
- 11. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Relações entre causas e efeitos. Técnicas de Previsão Quantitativa O comportamento de uma variável • Método Causal • Séries Temporais (chamada dependente) é explicado por uma, ou mais variáveis (chamadas independentes).
- 12. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Y Variável dependente Técnicas de Previsão Quantitativa • Método Causal • Séries Temporais X Variável independente
- 13. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Y Variável dependente Técnicas de Previsão Quantitativa • Método Causal • Séries Temporais X Variável independente
- 14. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Y Equação de regressão: Variável dependente Técnicas de Previsão Quantitativa Y = a + bX + ε • Método Causal • Séries Temporais a > Intercepto. Valor de Y quando x=0 b > Coef. Angular (tg θ) X Variável independente
- 15. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Y Equação de Variável dependente Técnicas de Previsão regressão: Quantitativa Y = a + bX + ε • Método Causal • Séries Temporais Valor real de Y Valor de X usado para estimar Y X Variável independente
- 16. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Y Equação de Estimativa Variável dependente Técnicas de Previsão de Y a partir regressão: Quantitativa da equação Y = a + bX + ε de regressão • Método Causal • Séries Temporais Valor real de Y Valor de X usado para estimar Y X Variável independente
- 17. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Equação de Desvio, regressão: Qualitativa Y ou erro Estimativa Y = a + bX + ε Técnicas de Previsão Variável dependente de Y a partir Quantitativa da equação • Método Causal de regressão • Séries Temporais { Valor real de Y Valor de X usado para estimar Y X Variável independente
- 18. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Método dos Mínimos Quadrados Qualitativa ΣXY - nXY Técnicas de Previsão a = Y - bX b= Quantitativa ΣX 2 - nX 2 • Método Causal • Séries Temporais Viagens Carga Transp. Ano (x 103) (R$ x 103) 1 264 2,5 No Excel 2 116 1,3 Ferramentas > Análise de 3 165 1,4 Dados 4 101 1,0 5 209 2,0 Se não estiver disponível: Ferramentas > Suplementos > Ferramentas de Análise
- 19. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Técnicas de Previsão ΣXY - nXY Quantitativa a = Y - bX b= • Método Causal ΣX 2 - nX 2 • Séries Temporais Viagens Carga Transp. Ano (x 103) (R$ x 103) XY X2 Y2 1 264 2,5 660,0 6,25 69,696 2 116 1,3 150,8 1,69 13,456 3 165 1,4 231,0 1,96 27,225 4 101 1,0 101,0 1,00 10,201 5 209 2,0 418,0 4,00 43,681
- 20. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa ΣXY - nXY Técnicas de Previsão a = Y - bX b= Quantitativa ΣX 2 - nX 2 • Método Causal • Séries Temporais Viagens Carga Transp. Ano (x 103) (R$ x 103) XY X2 Y2 1 264 2,5 660,0 6,25 69,696 2 116 1,3 150,8 1,69 13,456 3 165 1,4 231,0 1,96 27,225 4 101 1,0 101,0 1,00 10,201 5 209 2,0 418,0 4,00 43,681 Totais 855 8,2 1560,80 14,90 164,259 Y = 171 X = 1,64
- 21. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa ΣXY - nXY a = Y - bX b= Técnicas de Previsão ΣX 2 - nX 2 Quantitativa • Método Causal 1.560,8 - 5(1,64)(171) • Séries Temporais b= = 109,23 14,90 - 5(1,64)2 a = 171 - 109,230(1,64) = - 8,137 Y = - 8,137 + 109,230 X
- 22. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão nΣXY - ΣX ΣY Qualitativa r= Técnicas de Previsão [nΣX 2 -(ΣX) 2][nΣY 2 - (ΣY) 2] Quantitativa • Método Causal r = 0,980 – Coeficiente de Correlação de • Séries Temporais Pearson Indica o grau em que uma equação linear descreve a relação entre duas variáveis. Varia entre -1 a 1, e assume valor negativo quando X e Y são inversamente proporcionais e positivo quando diretamente proporcionais. Assume valor zero quando não há relação entre as duas variáveis.
- 23. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Técnicas de Previsão Quantitativa • Método Causal Coeficiente de Correlação de Pearson • Séries Temporais Fonte: Nakano, David – Administração de Materiais
- 24. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Método Causal ou Explicativo • Tempos de Previsão Regressão Linear Simples • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Técnicas de Previsão r 2 = 0,960 - Coeficiente de Determinação Quantitativa • Método Causal Resumindo: • Séries Temporais O coeficiente de determinação indica o quanto a reta de regressão explica o ajuste da reta, enquanto que o coeficiente de correlação deve ser usado como uma medida de força da relação entre as variáveis.
- 25. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Séries Temporais ou • Tempos de Previsão Projeções de Tendências • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Uma série temporal baseia-se numa Técnicas de Previsão seqüência de dados uniformemente Quantitativa espaçados(semana, mês,etc). A previsão • Método Causal • Séries Temporais de dados de séries temporais implica que os valores futuros sejam previstos somente a partir de valores passados e que outras variáveis, não importa o quanto sejam potencialmente valiosas, possam ser ignoradas.
- 26. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Séries Temporais ou • Tempos de Previsão Projeções de Tendências • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Quantidade Qualitativa B Técnicas de Previsão Quantitativa • Método Causal A • Séries Temporais Tempo A - Horizontal: os dados se agrupam em torno de uma linha horizontal. B - Tendência: os dados aumentam ou diminuem consistentemente.
- 27. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Séries Temporais ou • Tempos de Previsão Projeções de Tendências • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Quantidade Qualitativa Ano 1 Técnicas de Previsão Quantitativa • Método Causal • Séries Temporais Ano 2 | | | | | | | | | | | | J F M A M J J A S O N D Meses Sazonal: os dados exibem picos e vales consistentemente
- 28. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Séries Temporais ou • Tempos de Previsão Projeções de Tendências • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Quantidade Qualitativa Técnicas de Previsão Quantitativa • Método Causal • Séries Temporais | | | | | | 1 2 3 4 5 6 Anos Cíclico: os dados revelam aumentos e diminuições graduais ao longo de períodos extensos.
- 29. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Séries Temporais ou Projeções • Tempos de Previsão de Tendências • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Demanda Observada (O) Técnicas de Previsão Quantitativa = • Método Causal • Séries Temporais Previsão do Estimativa do Componente Componente Sistemático (S) + Aleatório (A)
- 30. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Séries Temporais ou Projeções • Tempos de Previsão de Tendências • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Componente Sistemático (S) >> Mede o valor Qualitativa esperado. Podem-se utilizar os dados históricos. Técnicas de Previsão Divide-se em: Quantitativa Nível: demanda atual sem as sazonalidades. • Método Causal Tendência: taxa de crescimento ou declínio da • Séries Temporais demanda para o próximo período. Sazonalidade: flutuações sazonais previsíveis na demanda. Componente Aleatório (A) >> Não pode ser previsto. Pode-se prever a dimensão e a variabilidade, determinando-se uma medida de erro de previsão (mede o desvio entre a previsão da demanda e a demanda real).
- 31. Previsão de Demanda •Conceitos Iniciais Séries Temporais ou Projeções • Tempos de Previsão de Tendências • Tipos de Previsão • Técnicas de Previsão Qualitativa Modelos Adaptáveis: Utilizam-se os cálculos Técnicas de Previsão Quantitativa com médias móveis, suavização exponencial • Método Causal simples e suavização exponencial de séries • Séries Temporais com tendências e com variações de estado. Obs.: atualizam-se as estimativas das diversas partes do componente sistemático (S) da demanda após cada observação da demanda.
- 32. Previsão de Demanda Exercício Calcular a previsão de demanda para os próximos quatro períodos pelo método de Regressão Linear Simples – Mínimos Quadrados Ano Trimestre Período ( t) Demanda Medida (x103) 1998 2 1 8000 1998 3 2 13000 1998 4 3 23000 1999 1 4 34000 1999 2 5 10000 1999 3 6 18000 1999 4 7 23000 2000 1 8 38000 2000 2 9 12000 2000 3 10 13000 2000 4 11 32000 2001 1 12 41000
- 33. Previsão de Demanda ) Demanda (x1000 cm3) 45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 / / / / / / / / / / / / 98 98 98 99 99 99 99 00 00 00 00 01 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 20 Ano/Trimestre Resposta: Y = 12015,15 + 1548,95 X