Logística Empresarial Previsão De Demanda

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Conteúdo da disciplina de Logística Empresarial da FGV-RJ do curso de Administração de Empresas
Tópico - Previsão de Demanda

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Logística Empresarial Previsão De Demanda

  1. 1. Logística Empresarial Administração de Empresas 6º Período Log. Empresarial - Bruno Gomes
  2. 2. Resumo Introdução ao Conceito de Logística Logística Empresarial (ótica acadêmica e empresarial) Globalização e Comércio Internacional Infra-Estrutura (portos, terminais e tecnologias subjacentes) Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos Previsão de Demanda (técnicas e sistemas) Processamento de Pedidos Sistemas de Informação (identificação, rastreamento, sistemas integrados) Log. Empresarial - Bruno Gomes
  3. 3. Resumo Estoques Transporte Armazenagem e Manuseio Embalagens (sistemas inteligentes) Projeto de Sistema Logístico (fatores quantitativos e qualitativos) Localização e Planejamento de Rede Pesquisa de campo sobre problemas logísticos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  4. 4. Bibliografia Sugerida Log. Empresarial - Bruno Gomes
  5. 5. Bibliografia Sugerida BOWERSOX, Donald – Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística. Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007 BALLOW, Ronald – Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos / Logística Empresarial. Porto Alegre: BOOKMAN, 2006 TAYLOR, David – Logística na Cadeia de Suprimentos, uma perspectiva gerencial. São Paulo: PEARSON, 2006 NOVAES, Antonio – Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição. Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007 FLEURY, Paulo – Logística Empresarial, A Perspectiva Brasileira. São Paulo: ATLAS, 2000 SOUZA, Gueibi – Métodos Simplificados de Previsão Empresarial – Rio de Janeiro: CIÊNCIA MODERNA, 2008 MARTINS, Petrônio – Administração da Produção – São Paulo: SARAIVA, 2005 Log. Empresarial - Bruno Gomes
  6. 6. Bibliografia Complementar CHOPRA, Sunil; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de suprimentos. São Paulo: Prentice Hall, 2003. CHRISTOPHER, M. Logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos – criando redes que agregam valor. 2ª ed.. São Paulo: Thomson (Cengage), 2007. PIRES, Silvio R. I.. Gestão da cadeia de suprimentos: conceitos, estratégias, práticas e casos. São Paulo: Atlas, 2004. SIMCHI-LEVI, David et al.. Cadeia de suprimentos: projeto e gestão – conceitos, estratégias e estudos de casos. Porto Alegre: Bookman, 2003. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  7. 7. Bibliografia A1 / Slides e Textos BOWERSOX, Donald – Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística. Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007 - CAPÍTULO 1, 2, 3 TAYLOR, David – Logística na Cadeia de Suprimentos, uma perspectiva gerencial. São Paulo: PEARSON, 2006 - CAPÍTULO 10 NOVAES, Antonio – Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição. Rio de Janeiro: ELSEVIER, 2007 - CAPÍTULO 1, 2, 3 FLEURY, Paulo – Logística Empresarial, A Perspectiva Brasileira. São Paulo: ATLAS, 2000 - CAPÍTULO 1, 2, 7 CORREA, Henrique – Administração de Produção e de Operações. São Paulo: ATLAS, 2008 - CAPÍTULO 7 Log. Empresarial - Bruno Gomes
  8. 8. Técnicas Previsão é muito difícil, especificamente se for sobre o futuro” NIELS BOER, Nobel de Física Log. Empresarial - Bruno Gomes
  9. 9. Introdução Previsibilidade Log. Empresarial - Bruno Gomes
  10. 10. Desafios na Cadeia de Suprimentos Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  11. 11. Desafios na Cadeia de Suprimentos Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  12. 12. DELL x Previsibilidade Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  13. 13. Introdução Por que a previsibilidade é importante para avaliação logística? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  14. 14. VANTAGENS Melhor planejamento orçamentário e de capital, com menor variação entre o custo previsto e o realizado Log. Empresarial - Bruno Gomes
  15. 15. VANTAGENS Melhor alocação dos recursos físicos nos processos operacionais Log. Empresarial - Bruno Gomes
  16. 16. VANTAGENS Atendimento aos requisitos de nível de serviço aos clientes, garantindo a competitividade dos produtos e serviços da empresa no mercado Log. Empresarial - Bruno Gomes
  17. 17. VANTAGENS Redução de custos operacionais através da otimização de processos e melhor planejamento pelo uso eficiente da informação de previsão Log. Empresarial - Bruno Gomes
  18. 18. VANTAGENS Melhor gerenciamento da operação pela redução de uma das fontes de variabilidade dos processos – informação da previsão Log. Empresarial - Bruno Gomes
  19. 19. VANTAGENS Maior integração e melhor comunicação entre as áreas funcionais da empresa (marketing, finanças, vendas e logística) devido a uma maior credibilidade da previsão. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  20. 20. FATORES QUE INFLUENCIAM NA PREVISÃO Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos Capitulo 10 – Previsão de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  21. 21. Introdução Log. Empresarial - Bruno Gomes
  22. 22. Introdução 1999 - Inicio produção no Brasil com motor 1.6 (99 cv) 2000 - Motor 1.9 (125 cv) e 1.6 (102 cv) 2001 - Série Spirit 2002 - Versão Avantgarde 1.9 2005 - Fim de produção no Brasil Fabricado em Juiz de Fora Investimento de 820 milhões de dólares Capacidade de 70.000 unidades por ano (PREVISÃO DE DEMANDA) 2002 – 9.000 unidades. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  23. 23. Introdução Porque não deu certo??? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  24. 24. Erros Comuns em Previsão Previsão não é META Previsões – “são estimativas de como se comportará o mercado demandante no futuro. De uma certa forma trata-se de especulação de mercado.” Metas – “são a parcela desse potencial de compra do mercado a que a empresa deseja atender.” Fonte: Correâ, 2008 Administração de Produção e de Operações Log. Empresarial - Bruno Gomes
  25. 25. Erros Comuns em Previsão O ato de prever não é Binário Log. Empresarial - Bruno Gomes
  26. 26. Erros Comuns em Previsão O objetivo de reduzir erros é maior do que se acertar previsões Log. Empresarial - Bruno Gomes
  27. 27. Introdução Previsão Total X Previsão Unitária Log. Empresarial - Bruno Gomes
  28. 28. Introdução Previsão Ingênua Log. Empresarial - Bruno Gomes
  29. 29. Processo Processo de Previsão Inteligência para coletar e analisar dados Cálculo matemático ou estatístico Fonte: Slack – Cap.PrevDemanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  30. 30. Introdução Previsibilidade = Tendências + Componentes + Histórico + Técnicas Log. Empresarial - Bruno Gomes
  31. 31. Componentes Ft = (Bt Onde: Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda Demanda média de longo prazo Log. Empresarial - Bruno Gomes
  32. 32. Componentes Ft = (Bt x St Onde: Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda St = fator sazonalidade Ex. Brinquedos no Natal, chocolate na Páscoa Log. Empresarial - Bruno Gomes
  33. 33. Componentes Ft = (Bt x St x T Onde: Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda St = fator sazonalidade T = índice de tendência do componente Ex. venda de computadores na década de 90, iphone, ipod Log. Empresarial - Bruno Gomes
  34. 34. Componentes Ft = (Bt x St x T x Ct Onde: Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda St = fator sazonalidade T = índice de tendência do componente Ct = fator cíclico Ex. 3 a 5 anos a economia muda o cenário Log. Empresarial - Bruno Gomes
  35. 35. Componentes Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt Onde: Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda St = fator sazonalidade T = índice de tendência do componente Ct = fator cíclico Pt = fator promoção Ex. queimas de estoque, leve 2 pague 1 Log. Empresarial - Bruno Gomes
  36. 36. Fator Promoção Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  37. 37. Componentes Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + I Onde: Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda St = fator sazonalidade T = índice de tendência do componente Ct = fator cíclico Pt = fator promoção I = quantidade irregular ou aleatória Sem explicação macro Log. Empresarial - Bruno Gomes
  38. 38. Introdução Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  39. 39. Exemplo Log. Empresarial - Bruno Gomes
  40. 40. Exemplo Fonte: Slack, 1999 Prev.Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  41. 41. Introdução O erro absoluto para logística é o verdadeiro erro Log. Empresarial - Bruno Gomes
  42. 42. Introdução “As empresas raramente efetuam previsões de produtos isolados” Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos Capitulo 10 – Previsão de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  43. 43. Introdução “O custo de análise fica proibitivo. Somente em casos de lançamento de produtos ou novo mercado” Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos Capitulo 10 – Previsão de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  44. 44. Introdução No longo prazo, a decisão é pelo agrupamento dos dados. Técnica de Agregação Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos Capitulo 10 – Previsão de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  45. 45. Introdução Pode-se perder no detalhe de um ou outro produto. No entanto, ganha-se pois a amostra é maior. Técnica de Agregação Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos Capitulo 10 – Previsão de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  46. 46. Introdução Tamanho da Amostra é diretamente proporcional ao resultado da previsão (qualidade) Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos Capitulo 10 – Previsão de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  47. 47. Introdução Regra da Estatística: probabilidade do erro amostral diminui à medida que o tamanho da amostra ........... . Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos Capitulo 10 – Previsão de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  48. 48. Introdução A previsão pode ser... Por demanda de produto; Demanda de infra-estrutura; Demanda por cliente; Demanda por serviço; Relação de indicadores gerais... etc Log. Empresarial - Bruno Gomes
  49. 49. Introdução Não esquecer!!!! Log. Empresarial - Bruno Gomes
  50. 50. Introdução As empresas combinam categorias de produtos para ter uma melhor sensibilidade de previsão Categorização de Demanda Log. Empresarial - Bruno Gomes
  51. 51. Introdução Novo Produto?! Como trabalhar Forecasting? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  52. 52. Introdução Técnicas Subjetivas Ou Arbitrárias INFLUÊNCIA COMERCIAL; MERCADO ALVO; TENDÊNCIA DO SETOR; BREAK EVEN; ETC... Log. Empresarial - Bruno Gomes
  53. 53. Introdução Produtos Inovadores Maior dificuldade de Previsão Explicado pela Curva de Demanda do produto Log. Empresarial - Bruno Gomes
  54. 54. Introdução Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  55. 55. Introdução Demanda Dependente X Demanda Independente Log. Empresarial - Bruno Gomes
  56. 56. Introdução Fonte: Correa, 2008 Administração de Produção e de Operações Log. Empresarial - Bruno Gomes
  57. 57. Introdução Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  58. 58. Questões De que forma o horizonte de tempo e o nível de agregação das previsões modificam sua precisão? Horizonte de previsão: período mais longo de planejamento, também chamado de horizonte de planejamento. Quanto MAIOR o tempo de previsão ou mais longe se estabelece o horizonte de planejamento, MENOR a precisão esperada da previsão. previsão Nível de agregação: corresponde ao agrupamento de produtos de características similares, em vez de fazer previsões para produtos isolados. As previsões agregadas são mais confiáveis porque se baseiam em amostras maiores de comportamento dos clientes. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  59. 59. Introdução Quais são os carros mais vendidos no Brasil? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  60. 60. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  61. 61. Venda de Carros 2008 35000 30000 25000 VW Gol Fiat Palio GM Celta 20000 GM Corsa Sedan Fiat Uno VW Fox/CrossFox 15000 Fiat Siena Fiat Strada Ford Ka 10000 5000 0 JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO Log. Empresarial - Bruno Gomes
  62. 62. Vendas 2008 x Estimativa de Custo Log. Empresarial - Bruno Gomes Bruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial
  63. 63. Vendas 2009 Vendas 2009 - Carros GOL 35000 30000 25000 20000 VendasVolkswagen Gol Hillux 2009 - Carros 15000 10000 3500 5000 3000 Vendas 2009 - Carros UNO 0 2500 jan fev mar abr mai jun jul ago set 18000 2000 16000 Toyota Hilux 1500 14000 Vendas 2009 - Carros PALIO 1000 12000 500 10000 25000 Fiat Uno 8000 0 20000 6000 jan fev mar abr mai jun jul ago set 4000 15000 2000 Fiat Palio 0 10000 jan fev mar abr mai jun jul ago set 5000 0 jan fev mar abr mai jun jul ago set Log. Empresarial - Bruno Gomes
  64. 64. qual conclusão que chegamos? Vendas 2009 - Carros 35000 30000 25000 Volkswagen Gol 20000 Fiat Palio 15000 Fiat Uno Toyota Hilux 10000 5000 0 jan fev mar abr mai jun jul ago set Log. Empresarial - Bruno Gomes
  65. 65. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  66. 66. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  67. 67. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  68. 68. Introdução A VolksWagen vendeu mais gol de Jan/Set de 2008 ou 2009? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  69. 69. Demanda Agregada x Desagregada 2008 x 2009 - GOL 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET Volkswagen Gol 2008 Volkswagen Gol 2009 Log. Empresarial - Bruno Gomes
  70. 70. Quais componentes influenciaram o segmento automotivo em 2009? Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + I Onde: Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda St = fator sazonalidade T = índice de tendência do componente Ct = fator cíclico Pt = fator promoção Vendas 2009 - Carros 35000 I = quantidade irregular 30000 25000 Volkswagen Gol 20000 Fiat Palio 15000 Fiat Uno Toyota Hilux 10000 5000 Log. Empresarial - Bruno Gomes 0 jan fev mar abr mai jun jul ago set
  71. 71. Introdução Como estabelecer vantagem competitiva com a previsão de pedidos ou estoques? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  72. 72. Introdução Demanda Antecipada X Demanda Acompanhada Log. Empresarial - Bruno Gomes
  73. 73. Relembrando Adm.Operações Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  74. 74. Componentes + = Mudança no modelo de negócio unificando produtos e serviços complementares O que muda em relação a previsão? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  75. 75. Componentes Tendências Tende , direciona, orienta caminhos Estudos de Viabilidade, Cenários, Taxa de Retorno Log. Empresarial - Bruno Gomes
  76. 76. Estatística aplicada ao Processo de P.D Projetando Tendências “Para produtos cujo histórico de vendas é conhecido, o melhor guia para vendas futuras é o desempenho prévio” Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  77. 77. Estatística aplicada ao Processo de P.D Fonte: Taylor 2005 Logística na Cadeia de Suprimentos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  78. 78. Estatística aplicada ao Processo de P.D “A classe de fenômenos cujo processo observacional e consequente quantificação numérica gera uma seqüência de dados distribuídos no tempo é denominada série temporal” [SOUZA1989] Log. Empresarial - Bruno Gomes
  79. 79. Estatística aplicada ao Processo de P.D Uma Série Temporal poderá ser contínua ou discreta. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  80. 80. Estatística aplicada ao Processo de P.D contínua ou discreta A natureza de uma série temporal e a estrutura de seu mecanismo gerador estão relacionadas com o intervalo de ocorrência das observações no tempo. Caso o levantamento das observações da série possa ser feito a qualquer momento do tempo, a série temporal é dita contínua. Entretanto, na maioria das séries, as observações são tomadas em intervalos de tempo discretos e eqüidistantes. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  81. 81. Estatística aplicada ao Processo de P.D Uma previsão é uma manifestação relativa a sucessos desconhecidos em um futuro determinado. A previsão não constitui um fim em si, mas um meio de fornecer informações e subsídios para uma conseqüente tomada de decisão, visando atingir determinados objetivos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  82. 82. Estatística aplicada ao Processo de P.D Ex. Conjunto de observações de uma série temporal coletadas até o instante t e de um modelo que represente esses fenômenos, a previsão do valor da série no tempo t+h pode ser obtida Log. Empresarial - Bruno Gomes
  83. 83. Estatística aplicada ao Processo de P.D MODELOS UNIVARIADOS OU MULTIVARIADOS Log. Empresarial - Bruno Gomes
  84. 84. Estatística aplicada ao Processo de P.D UNIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL É EXPLICADA APENAS PELOS SEUS VALORES PASSADOS. MULTIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL É EXPLICADA PELOS SEUS VALORES PASSADOS E POR VALORES DE OUTRAS VARIÁVEIS. Log. Empresarial - Bruno Gomes
  85. 85. Técnicas Critérios para avaliação de Técnicas de Previsão (1) Exatidão (2) Horizonte de tempo (3) Valor (escala) da previsão (4) Disponibilidade dos dados (5) Tipos de padrão de dados Log. Empresarial - Bruno Gomes
  86. 86. Técnicas Qualitativas, Séries Temporais, Causais (regressão) Log. Empresarial - Bruno Gomes
  87. 87. Técnicas Qualitativas Especializadas, caras e demoradas Ex. Pesquisas e painéis internos e externos Log. Empresarial - Bruno Gomes
  88. 88. Técnicas Séries Temporais Quando há disponibilidade de dados históricos Ex. Definição de sazonalidade, tendências e padrões cíclicos (médio prazo) Log. Empresarial - Bruno Gomes
  89. 89. Técnicas Causais Previsão por regressão com base de outros fatores independentes – longo prazo. Ex. Preço x Consumo Regressão Simples e Múltipla (fator de previsão) Log. Empresarial - Bruno Gomes
  90. 90. Técnicas Log. Empresarial - Bruno Gomes Bruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial
  91. 91. Recapitulando Pontos Principais em Previsão Logística: Determinar um Processo de Previsão é fundamental na tomada de decisão em administração logística Log. Empresarial - Bruno Gomes
  92. 92. Recapitulando Pontos Principais em Previsão Logística: O Cenário Econômico deve ser levado em conta para tomada de decisão ELE MUDA A TODO MOMENTO Log. Empresarial - Bruno Gomes
  93. 93. Recapitulando Pontos Principais em Previsão Logística: Cada produto ou serviço tem sua curva de demanda que poderá ser média, sazonal, cíclica, (de)crescente, promocional ou irregular Log. Empresarial - Bruno Gomes
  94. 94. Recapitulando Pontos Principais em Previsão Logística: Basicamente previsão trabalha 2 variáveis histórico e tendência Log. Empresarial - Bruno Gomes
  95. 95. Formas de Prever Tendência de Dados Passados, Sazonalidade do Mercado, Correlações de Variáveis... Log. Empresarial - Bruno Gomes
  96. 96. Em que se aplica a previsão? DADOS MENSURÁVEIS Log. Empresarial - Bruno Gomes
  97. 97. Valor previsto X Valor observado Log. Empresarial - Bruno Gomes
  98. 98. Discrepância Onde fica o Centro da Distribuição de Frequências? Qual o tamanho da Dispersão ao redor dele? Log. Empresarial - Bruno Gomes
  99. 99. www.forecastingprinciples.com Log. Empresarial - Bruno Gomes Bruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial
  100. 100. Bibliografia Sugerida Métodos Simplificados de Previsão Empresarial •Gueibi Peres Souza Log. Empresarial - Bruno Gomes

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