Aula04

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Aula04

  1. 1. Aula Nº 4 – Previsão de Demanda para Produtos SazonaisObjetivos da aula:Você já aprendeu a importância de definir a periodicidade de coleta dedados e a quantidade de dados históricos para se fazerem previsões maisseguras.Aprendeu, também, que existem vários métodos quantitativos paraprevisão de demanda, permitindo-lhe selecionar o mais adequado a cadasituação.Nesta aula, você verá como se deve proceder para fazer previsões futuras,utilizando séries temporais, de produtos que apresentam sazonalidade.1. Modelos de Série TemporalEm modelos de séries temporais, a demanda observada é composta de umcomponente sistemático e de um componente aleatório:Demanda Observada (O) = Componente sistemático (S) + Componentealeatório (R).O componente sistemático mede o valor esperado para a demanda e écomposto pelo nível, que representa a demanda atual dessazonalizada, pelatendência, que corresponde à taxa de crescimento ou declínio da demandapara o próximo período, e pela sazonalidade, que são as variações sazonaisprevisíveis na demanda.O componente aleatório é a parte da previsão desviada da parte sistemática.Esta parte corresponde ao erro de previsão, que mede a diferença entre
  2. 2. a previsão da demanda e a demanda real, que todo método de previsãopossui.2. Tipos de Modelos de Previsão de SériesTemporaisOs modelos de previsão de séries temporais podem ser de dois tipos:Estáticos: a empresa faz a estimativa do nível, da tendência e da sazonalidadeapenas uma vez, não atualizando as suas estimativas, mesmo que percebanovas demandas.Adaptável: a empresa faz a atualização das estimativas do nível, da tendênciae da sazonalidade após ter feito a observação de cada nova demanda.3. Uso do Modelo Estático para Previsão de DemandaVamos, agora, desenvolver a previsão de demanda de um produto, utilizandoum modelo estático de previsão. Nesse modelo adotado, o componentesistemático é calculado da seguinte maneira:Componente sistemático = (nível + tendência) x fator desazonalidade.Para prosseguirmos, é necessário que se estabeleçam algumas definiçõesbásicas:L = Estimativa de nível para o período 0 (demanda dessazonalizada para operíodo 0);T = Estimativa de tendência (aumento ou declínio da demanda porperíodo);St = Estimativa do fator de sazonalidade para o período t;
  3. 3. Dt = Demanda real observada no período t;Ft = Previsão de demanda para o período t.Dessa forma, a previsão de demanda para um período t + l é dada por: Ft+l = [ L + ( t + l ) x T] x St+lVamos supor que um certo produto tenha apresentado a seguinte demandatrimestral nos últimos quatro anos:O conhecimento sobre a evolução do consumo no passado possibilitauma previsão da sua evolução futura. Essa previsão pode estar correta se ocomportamento do consumo permanecer inalterável.Quando colocamos os dados anteriores na forma de gráfico, pode-severificar que o produto apresenta uma certa variação sazonal, cujo período( p ) é de quatro trimestres.
  4. 4. Mas, como proceder, para determinarmos uma previsão de demandapara 2007?O primeiro passo é calcular a demanda dessazonalizada (Dt), por meio daseguinte fórmula: t-1+p/2 Dt = [ Dt-(p/2)+Dt+(p/2) +  2 x Di] / 2p i=t+1-p/2A fórmula parece complicada, mas, de fato, não é. Vamos aplicá-la no nossoexemplo.Em primeiro lugar, é necessário determinarmos o valor de p, que, nonosso caso, é quatro (os picos de consumo distribuem-se a cada quatrotrimestres).Para calcularmos Dt, é necessário descartarmos os (p/2) primeiros e últimosperíodos, para efetuarmos a determinação do valor de L (nível) e de T(tendência).Assim, iniciaremos pela determinação de D3, como se segue: 3-1+(4/2)D3 = [ D3-(4/2) + D3+(4/2) +  2 x Di ] / 2 x 4 = i= 3+1-(4/2)D3 = [D1+D5+ ( 2xD2+2xD3+2xD4)] / 8 = 19.750Procedendo da mesma forma para D4 até D10, obteremos os seguintesresultados para Dt:
  5. 5. Se, no gráfico da demanda dessazonalizada, inserirmos a tendência linear,com a fórmula exibida, teremos:Na fórmula, obtemos que o valor de L é igual a 18439 e o valor de T é de524. Desa maneira, é possível calcular a demanda dos períodos por meio daregressão e assim calcularmos os fatores de sazonalidade.Logo:D1 = 524 x 1 + 18439 = 18963D2 = 524 x 2 + 18439 = 19487...D12 = 524 x 12 + 18439 = 24727
  6. 6. Portanto, montando uma tabela, teremos a demanda real e a calculada pelaregressão linear:O fator de sazonalidade é obtido pela divisão da demanda real pela demandacalculada pela regressão. Assim, teremos:S1 = 8000 / 18963 = 0,42S2 = 13000 / 18497 = 0,67...S11 = 32000 / 24203 = 1,32S12 = 41000 / 24727 = 1,66Para efetuarmos o cálculo da demanda futura, ainda é necessário calcularmoso fator de sazonalidade, pela fórmula : r-1Si = [ Sjp+i ] / r j=0onde r é o número de períodos (neste caso, 12) dividido por p.Ampliando a nossa tabela, teremos os fatores de sazonalidade, comomostrado a seguir:
  7. 7. uvbCalculando o fator de sazonalidade para a demanda futura, obteremos:S1 = ( 0,42 + 0,47 + 0,52 ) / 3 = 0,47S2 = ( 0,67 + 0,83 + 0,55 ) / 3 = 0,68S3 = ( 1,15 + 1,04 + 1,32 ) / 3 = 1,17S4 = ( 1,66 + 1,68 + 1,66 ) / 3 = 1,67Finalmente, calcularemos as demandas previstas para o ano de 2007, comosegue :F13 = ( 18439 + 13 x 524 ) x 0,47 = 11868F14 = ( 18439 + 14 x 524 ) x 0,68 = 17527F15 = ( 18439 + 15 x 524 ) x 1,17 = 30770F16 = ( 18439 + 16 x 524 ) x 1,67 = 44794Esses valores correspondem aos valores de demanda previstos pelo modelopara os quatro próximos trimestres.SínteseEsta aula apresentou os componentes dos modelos de séries históricas,bem como os tipos de modelos existentes.Também mostrou como é possível fazer a previsão de demanda de umproduto sazonal, por meio de um modelo estático, usando, como ferramenta
  8. 8. uvbauxiliar, uma planilha Excel.Na próxima aula, vamos abordar uma importante ferramenta utilizada paraa administração de estoques, conhecida como Classificação ABC.ReferênciasCHOPRA, 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 abordagemlogística. 4. ed. São Paulo: Atlas, 1993.NOVAES, Antonio Galvão N. ; ALVARENGA, Antonio Carlos. LogísticaAplicada: suprimentos e distribuição física. São Paulo: Pioneira, 1994.

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