PREVISÃO PARA OS
ESTOQUES
Murilo Toledo
INTRODUÇÃO
A previsão de consumo ou da demanda
estabelece estimativas futuras dos produtos acabados
comercializados e ven...
CARACTERÍSTICAS BÁSICAS DA
PREVISÃO
• É o ponto de partida de todo planejamento;
• Não é uma meta de vendas; e
• Sua prec...
INFORMAÇÕES BÁSICAS
Quantitativas
• Evolução das vendas no passado;
• Variáveis cuja evolução e explicação estão ligadas
...
INFORMAÇÕES BÁSICAS
Qualitativas
• Opinião dos gerentes;
• Opinião dos vendedores;
• Opinião dos compradores;
• Pesquisas ...
HISTÓRICO DO
CONSUMO
ANÁLISE DO HISTÓRICO
DO
CONSUMO
FORMULAÇÃO
DO MODELO
OUTROS FATORES
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TÉCNICAS DE PREVISÃO DO
CONSUMO
• Projeção: admitem que o futuro será repetição do
passado ou as vendas evoluirão no tem...
TÉCNICAS DE PREVISÃO DO
CONSUMO
• Explicação: procuram explicar as vendas do passado
mediante modelos que relacionem as ...
TÉCNICAS DE PREVISÃO DO
CONSUMO
• Predileção: funcionários experientes e conhecedores de
fatores influentes nas vendas e...
As formas de evolução de
consumo podem ser
representadas da seguinte
forma:
Modelo de evolução horizontal de
consumo.
• De tendência invariável ou constante, é reconhecido pelo
consumo médio horizo...
Modelo de evolução de consumo
sujeito à tendência.
• O consumo médio aumenta ou diminui com o correr
do
tempo.
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Modelo de evolução sazonal de
consumo.
• O consumo possui oscilações regulares, que
tanto podem ser positivas quanto neg...
Na prática, podem ocorrer combinações dos diversos
modelos de evolução de consumo.
Fatores que podem alterar o
comportamento do consumo:
1.
Influências políticas;
2.
Influências conjunturais;
3.
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Existem duas formas de se apurar o
consumo:
Após a entrada do pedido. Somente possível
nos casos de prazo de fornecimento ...
Algumas técnicas quantitativas
usuais para calcular a previsão de
consumo:
Método do último período
Método da média móv...
Método do último período
Este modelo, mais simples e sem base matemática,
consiste em utilizar como previsão para o perío...
Método da média móvel
Neste método, a previsão para o próximo período é
obtida calculando-se a média dos valores de consum...
Fórmula:
CM =
C1 + C2 + C3 + ... + Cn
n
CM = Consumo médio
C = Consumo nos períodos anteriores
n = Número de períodos
...
Desvantagens do método
• As médias móveis podem gerar movimentos cíclicos,
ou de outra natureza não existente nos dados
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Vantagens:
• Simplicidade e facilidade de implantação;
• Facilidade em processamento manual.
EXEMPLO DE APLICAÇÃO I
Os volumes consumidos entre janeiro e julho de
determinado ano foram, respectivamente, 30, 70, 50, ...
Previsão de consumo para junho =
50+60+40
= 50
3
Previsão de consumo para julho =
60+40+20
= 40
3
Previsão de cons...
EXEMPLO DE APLICAÇÃO II
O consumo em quatro anos de uma peça foi de:
ANO
QUANTIDAD
E
2004
72
2005
60
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63
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...
Resposta:
Previsão de
consumo para
2008
=
60+63+66
3
= 63
Método da média móvel ponderada
Este método é uma variação do modelo
anterior em que os valores dos períodos mais
próximos...
Exemplo:
Período
Peso ou fator de
importância em %
Quantidade
1
2
3
4
5
6
7
5% de 350 =
10% de 70 =
10% de 800 =
15% d...
EXEMPLO DE APLICAÇÃO II
Determine o consumo previsto para 2008 utilizando
o método da média móvel ponderada com os seguint...
Método da média com ponderação
exponencial
Este método elimina muitas desvantagens dos método
da média móvel e da média ...
Método da média com ponderação
exponencial
Este modelo procura prever o consumo apenas com a
sua tendência geral, elimina...
Exemplo Explicativo
Suponhamos que para determinado produto havíamos
previsto
um
consumo
de
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unidades.
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Exemplo Explicativo (continuação)
Se a nossa previsão seguinte for de 100
unidades, estaremos assumindo que toda a diferen...
Exemplo Explicativo (continuação)
Vamos supor que, no exemplo anterior, decidimos que 20%
da diferença deve ser atribuído ...
Fórmula
C t = C T −1 + α .(CT −1 − C T −1 )
Ct =
0 ≤α ≤1
Previsão de consumo para o próximo período
C T −1 =
CT −1 =
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Método da média com ponderação
exponencial
A determinação do valor α pode ser feita por intermédio
de cálculos matemáticos...
Método da média com ponderação
exponencial
A média estimada é suavizada para descontar os efeitos
das variações aleatórias...
Comparação gráfica entre uma previsão calculada
através de valores médios e outra com nivelamento de
expoente, que mostra ...
Exemplo de aplicação
O nível de consumo de uma peça mantém uma
oscilação média. A empresa utiliza o cálculo de média
ponde...
Método dos mínimos quadrados
Este método é usado para determinar a melhor
linha de ajuste que passa mais perto de todos os...
Método dos mínimos quadrados
Usam-se duas equações para determinar a e b. obtemos a
primeira multiplicando-se a equação da...
Método dos mínimos quadrados
As quatro somas necessárias à resolução das equações são
obtidas de forma tabular, tendo em v...
Exemplo de aplicação
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Exemplo de aplicação Resolução
ANO
Y
X
X2
X.Y
1996
108
0
0
0
1997
119
1
1
119
1998
110
2
4
220
1999
1...
Exemplo de aplicação Resolução
De onde resultam as equações normais:
∑ Y = N ⋅ a + b∑ X
∑ XY = a∑ X + b∑ X
589 = 5a + 10b...
Exemplo de aplicação Resolução
Resolvendo
as
simultaneamente, obteremos:
duas
equações
a = 108,4
b = 4,7
A previsão par...
Referência
Dias, Marco Aurélio P. Administração de materiais:
princípios, conceitos e gestão 6ª ed. São Paulo: Atlas,
201...
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Previsão para os estoques

Published on: Mar 4, 2016
Published in: Business      
Source: www.slideshare.net


Transcripts - Previsão para os estoques

  • 1. PREVISÃO PARA OS ESTOQUES Murilo Toledo
  • 2. INTRODUÇÃO A previsão de consumo ou da demanda estabelece estimativas futuras dos produtos acabados comercializados e vendidos.
  • 3. CARACTERÍSTICAS BÁSICAS DA PREVISÃO • É o ponto de partida de todo planejamento; • Não é uma meta de vendas; e • Sua precisão deve ser compatível com o custo de obtê-la.
  • 4. INFORMAÇÕES BÁSICAS Quantitativas • Evolução das vendas no passado; • Variáveis cuja evolução e explicação estão ligadas diretamente às vendas; • Variáveis de fácil previsão, relativamente ligadas às vendas (populações, renda, PIB); e • Influência da propaganda.
  • 5. INFORMAÇÕES BÁSICAS Qualitativas • Opinião dos gerentes; • Opinião dos vendedores; • Opinião dos compradores; • Pesquisas de mercado.
  • 6. HISTÓRICO DO CONSUMO ANÁLISE DO HISTÓRICO DO CONSUMO FORMULAÇÃO DO MODELO OUTROS FATORES INFORMAÇÕES DIVERSAS AVALIAÇÃO DO MODELO GERADOR DE PREVISÃO Decorrido um período CORREÇÃO DA PREVISÃO ≠ Modelo ainda válido PREVISTO COMPRADO COM REALIZADO = Previsão confirmada CONTINUAMOS COM A PREVISÃO INICIAL ≠ Modelo não válido
  • 7. TÉCNICAS DE PREVISÃO DO CONSUMO • Projeção: admitem que o futuro será repetição do passado ou as vendas evoluirão no tempo, segundo o mesmo padrão observado no passado.
  • 8. TÉCNICAS DE PREVISÃO DO CONSUMO • Explicação: procuram explicar as vendas do passado mediante modelos que relacionem as mesmas com outras variáveis cuja evolução é conhecida ou previsível.
  • 9. TÉCNICAS DE PREVISÃO DO CONSUMO • Predileção: funcionários experientes e conhecedores de fatores influentes nas vendas e no mercado estabelecem a evolução das vendas futuras.
  • 10. As formas de evolução de consumo podem ser representadas da seguinte forma:
  • 11. Modelo de evolução horizontal de consumo. • De tendência invariável ou constante, é reconhecido pelo consumo médio horizontal.
  • 12. Modelo de evolução de consumo sujeito à tendência. • O consumo médio aumenta ou diminui com o correr do tempo. descendente. Este pode ser ascendente ou
  • 13. Modelo de evolução sazonal de consumo. • O consumo possui oscilações regulares, que tanto podem ser positivas quanto negativas; ele é sazonal quando o desvio é no mínimo de 25% do consumo médio e quando aparece condicionamento a determinadas causas.
  • 14. Na prática, podem ocorrer combinações dos diversos modelos de evolução de consumo.
  • 15. Fatores que podem alterar o comportamento do consumo: 1. Influências políticas; 2. Influências conjunturais; 3. Influências sazonais; 4. Alterações no comportamento dos clientes; 5. Inovações técnicas; 6. Modelos retirados da linha de produção; 7. Alteração da produção; 8. Preços competitivos dos concorrentes.
  • 16. Existem duas formas de se apurar o consumo: Após a entrada do pedido. Somente possível nos casos de prazo de fornecimento suficientemente longo. Através de métodos estatísticos. Trata-se do método mais utilizado. Calculam-se as previsões através dos valores do passado, ou seja, de dados obtidos anteriormente.
  • 17. Algumas técnicas quantitativas usuais para calcular a previsão de consumo: Método do último período Método da média móvel Método da média móvel ponderada
  • 18. Método do último período Este modelo, mais simples e sem base matemática, consiste em utilizar como previsão para o período seguinte o valor ocorrido no período anterior.
  • 19. Método da média móvel Neste método, a previsão para o próximo período é obtida calculando-se a média dos valores de consumo nos n períodos anteriores. Observações em relação a curva crescente, decrescente e número de períodos.
  • 20. Fórmula: CM = C1 + C2 + C3 + ... + Cn n CM = Consumo médio C = Consumo nos períodos anteriores n = Número de períodos OBS: a cada novo mês, adiciona-se o mesmo à soma do numerador e desprezase o 1º mês utilizado.
  • 21. Desvantagens do método • As médias móveis podem gerar movimentos cíclicos, ou de outra natureza não existente nos dados originais; • As médias móveis são afetadas pelos valores extremos; • As observações mais antigas têm o mesmo peso que as atuais; • Exige a manutenção de um número muito grande de dados.
  • 22. Vantagens: • Simplicidade e facilidade de implantação; • Facilidade em processamento manual.
  • 23. EXEMPLO DE APLICAÇÃO I Os volumes consumidos entre janeiro e julho de determinado ano foram, respectivamente, 30, 70, 50, 60, 40, 20 e 30. Se utilizássemos o método da média móvel com n=3, teríamos: Previsão de consumo para abril = 30+70+50 = 50 3 Previsão de consumo para maio = 70+50+60 3 = 60
  • 24. Previsão de consumo para junho = 50+60+40 = 50 3 Previsão de consumo para julho = 60+40+20 = 40 3 Previsão de consumo para agosto = 40+20+30 3 = 30
  • 25. EXEMPLO DE APLICAÇÃO II O consumo em quatro anos de uma peça foi de: ANO QUANTIDAD E 2004 72 2005 60 2006 63 2007 66 Qual deverá ser o consumo previsto para 2008, utilizando-se o método da média móvel, com n = 3?
  • 26. Resposta: Previsão de consumo para 2008 = 60+63+66 3 = 63
  • 27. Método da média móvel ponderada Este método é uma variação do modelo anterior em que os valores dos períodos mais próximos recebem peso maior que os valores correspondentes aos períodos mais anteriores. OBS: • Os pesos p são decrescentes dos valores mais recentes para os mais distantes. • A determinação dos pesos, ou fatores de importância, deve ser tal ordem
  • 28. Exemplo: Período Peso ou fator de importância em % Quantidade 1 2 3 4 5 6 7 5% de 350 = 10% de 70 = 10% de 800 = 15% de 200 = 20% de 150 = 40% de 200 = 100% 17,5 7,0 80,0 30,0 30,0 80,0 244,5 = 245 C = 0,05 X 350 + 0,10 X 70 + 0,10 X 800 + 0,15 X 200 + 0,20 X 150 + 0,40 X 200 = 244,5
  • 29. EXEMPLO DE APLICAÇÃO II Determine o consumo previsto para 2008 utilizando o método da média móvel ponderada com os seguintes pesos: ANO QUANTIDAD E PESO 2004 72 5% 2005 60 20% 2006 63 25% 2007 66 50% R: a previsão para 2008 é de 64 unidades.
  • 30. Método da média com ponderação exponencial Este método elimina muitas desvantagens dos método da média móvel e da média móvel ponderada. Além de valorizar os dados mais recentes, apresenta menor manuseio de informações passadas. Apenas três fatores são necessários para gerar a previsão do próximo período: a previsão do último período; o consumo ocorrido no último período; e uma constante que determina o valor ou ponderação dada aos valores mais recentes.
  • 31. Método da média com ponderação exponencial Este modelo procura prever o consumo apenas com a sua tendência geral, eliminando a reação exagerada a valores aleatórios. Ele atribui parte da diferença entre o consumo atual e o previsto a uma mudança de tendência e o restante a causas aleatórias.
  • 32. Exemplo Explicativo Suponhamos que para determinado produto havíamos previsto um consumo de 100 unidades. Verificou-se, posteriormente, que o valor real ocorrido foi de 95 unidades. Precisamos prever agora o consumo para o próximo mês. A questão básica é a seguinte: Quanto da diferença entre 100 e 95 unidades pode ser atribuído a uma mudança no padrão de consumo e quanto pode ser atribuído a causas puramente aleatórias?
  • 33. Exemplo Explicativo (continuação) Se a nossa previsão seguinte for de 100 unidades, estaremos assumindo que toda a diferença foi devida a causas aleatórias e que o padrão de consumo não mudou absolutamente nada. Se for de 95 unidades, estaremos assumindo que toda a diferença deve ser atribuída a uma alteração no padrão de consumo (método do último período). Neste método, apenas parte da variação é considerada como mudança no padrão de consumo.
  • 34. Exemplo Explicativo (continuação) Vamos supor que, no exemplo anterior, decidimos que 20% da diferença deve ser atribuído a alterações no padrão de consumo e que 80% devem ser considerados como variação aleatória. Levando-se em consideração que a previsão era de 100 unidades e ocorreu na realidade 95 e que 20% do erro (100-95) é igual a 1, a nova previsão deverá ser de 99 unidades. Resumindo, podemos escrever: Próxima previsão = Previsão anterior + Constante de amortecimento x Erro de previsão
  • 35. Fórmula C t = C T −1 + α .(CT −1 − C T −1 ) Ct = 0 ≤α ≤1 Previsão de consumo para o próximo período C T −1 = CT −1 = α= , com Previsão de consumo para o período passado Consumo efetivo no período passado Coeficiente de ajustamento
  • 36. Método da média com ponderação exponencial A determinação do valor α pode ser feita por intermédio de cálculos matemáticos e estatísticos. Nos casos mais comuns, a determinação é verificada empiricamente, os valores utilizados estão compreendidos entre 0 e 1, usando-se normalmente de 0,1 a 0,3. Para determinarmos o peso de cada observação podemos reescrever a equação: C T = C T −1 + αCT − α C T −1 ) C T = αCT + (1 − α )C T −1 )
  • 37. Método da média com ponderação exponencial A média estimada é suavizada para descontar os efeitos das variações aleatórias. Por exemplo, tomando-se α = 0,2 na equação acima: C T = 0,2.CT + 0,8.C T −1 ) Estabelece que a média estimada , no período t, é determinada pela adição de 20% do novo consumo e 80% da média estimada para o período anterior . Assim, 80% das variações aleatórias possíveis incluídas em descontadas. CT −1 são
  • 38. Comparação gráfica entre uma previsão calculada através de valores médios e outra com nivelamento de expoente, que mostra claramente a diferença no resultado alcançado em cada um dos dois métodos.
  • 39. Exemplo de aplicação O nível de consumo de uma peça mantém uma oscilação média. A empresa utiliza o cálculo de média ponderada exponencial. Em 19x1, a previsão de consumo era de 230 unidades, tendo o ajustamento um coeficiente de 0,10. em 19x2 o consumo foi de 210. qual é a previsão de consumo para = 210 C 19x3? t C t −1 = 230 α = 0,10 C t = αCt + (1 − α ) ⋅ C t −1 C t = 0,10 ⋅ 210 + (1 − 0,1) ⋅ 230 C t = 21+ 207 C t = 228unid . / ano
  • 40. Método dos mínimos quadrados Este método é usado para determinar a melhor linha de ajuste que passa mais perto de todos os dados coletados, ou seja, é a linha de melhor ajuste que minimiza as distâncias entre cada ponto de consumo levantado. Uma linha reta está definida pela equação Y = a + bx. Nas séries temporais, Y é o valor previsto em um tempo X, medido em incrementos, tais como anos, a partir do ano-base. O objetivo é determinar a (o valor de Y quando X=0) e b (a inclinação da reta).
  • 41. Método dos mínimos quadrados Usam-se duas equações para determinar a e b. obtemos a primeira multiplicando-se a equação da linha reta pelo coeficiente a e somando os termos. Sendo o coeficiente a igual a 1 e sabendo-se que N é o número de pontos ( número de anos), a equação se modifica para: ∑ Y = N ⋅ a + b∑ X A segunda equação é desenvolvida de maneira semelhante. O coeficiente de b é X. Ao multiplicarmos os termos por X e somálos, teremos: Essas duas equações são denominadas equações normais. ∑ XY = a∑ X + b∑ X 2
  • 42. Método dos mínimos quadrados As quatro somas necessárias à resolução das equações são obtidas de forma tabular, tendo em vista que X é igual ao número de períodos a partir do ano-base Y, X, XY , X² . ∑ ∑ ∑ ∑ Depois da obtenção das quatro somas, estas são substituídas nas equações normais, onde os valores de a e b são calculados e substituídos na equação da linha reta para obtenção da fórmula de previsão: Y = a + b.X
  • 43. Exemplo de aplicação Determinada empresa quer calcular qual seria a previsão de vendas de seu produto W para o ano de 2001. as vendas dos 5 anos anteriores foram: 1996– 108 1997 – 119 1998 – 110 1999 – 122 2000 – 130
  • 44. Exemplo de aplicação Resolução ANO Y X X2 X.Y 1996 108 0 0 0 1997 119 1 1 119 1998 110 2 4 220 1999 122 3 9 366 2000 130 4 16 520 ∑ 589 10 30 1.225
  • 45. Exemplo de aplicação Resolução De onde resultam as equações normais: ∑ Y = N ⋅ a + b∑ X ∑ XY = a∑ X + b∑ X 589 = 5a + 10b 1.225 = 10a + 30b 2
  • 46. Exemplo de aplicação Resolução Resolvendo as simultaneamente, obteremos: duas equações a = 108,4 b = 4,7 A previsão para 2001 está 5 anos à frente de 1996, logo: Y = 108,4 + 4,7 . X Y = 108,4 + 4,7 . (5) Y = 131,9 ≅ 132
  • 47. Referência Dias, Marco Aurélio P. Administração de materiais: princípios, conceitos e gestão 6ª ed. São Paulo: Atlas, 2011.

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