administração da produção aula 7. administração de produção e operações previsões e...
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Administração da Produção
Aula 7
Administração de Produção e Operações
Previsões e gestão de demanda em produção e operações
Horizontes de planejamentohoje
tempo
decisõesEfeito dadecisão A
Efeito dadecisão B
Efeito dadecisão C
curto prazo
médio prazo
Longo prazo
ABC
Por que prever?
Erros freqüentes em previsões
Erro 1 das previsões: confundir previsões com metas e, um erro subseqüente, considerar as metas como se fossem previsões.
Erro 2 das previsões: gastar tempo e esforço discutido se se "acerta" ou "erra" nas previsões, quando o mais relevante é discutir "o quanto" se está errando e as formas de alterar processos envolvidos, de forma a reduzir estes "erros".
Erro 3 das previsões: levar em conta, nas previsões que servirão a apoiar decisões em operações, um número só. Previsões, para operações, devem sempre ser consideradas com dois "números": a previsão em si e uma estimativa do erro desta previsão.
Erro 4 das previsões: desistir ou não se esforçar o suficiente para melhorar os processos de previsão por não se conseguir "acertar" as previsões, quando, em operações, não se necessita ter previsões perfeitas, mas sim, previsões consistentemente melhores que as da concorrência.
(tempo)
Previsão dedemanda / erro
Erros esperados de previsão crescem com o horizonte
Hoje Horizonte futuro
Fai
xa d
e er
ro e
sper
ado
Previsão
Erros esperados crescem com horizonte
Sanduíche Previsão para o mês passado (feita há um ano e meio)
Quarteirão com queijo
2500
Big Mac 6000
Hamburger 4500
Cheeseburger 3000
Filé de peixe 1200
MacChicken 1800
Total 18.000
Efeito da agregação dos dados
Sanduíche Vendas efetivas no mês passado na loja analisada
% erro da previsão
Quarteirão com queijo 1930 22,8% Média dos
Big Mac 7269 21,5% erros das
Hamburger 4980 10,6% previsões por
Cheeseburger 2730 9,0% Sanduíche
Filé de peixe 1429 19,0% 20,8%
MacChicken 1050 41,6%
Total 18.443 2,4%
Efeito da agregação dos dados
(tempo)
Pre
visã
o de
dem
anda
/ er
ro
Erros esperados de previsão crescem com o horizonte
Hoje Horizonte futuro
Previsão
Agregação dos dados pode ser maior para decisões de longo prazo
Agregação gradualm
ente maior
dos dados faz erros gradualmente
diminuirem
Efeitos dos horizontes e da agregação dos dados nas previsões
Dadoshistóricos de
vendas
Informações queexpliquem
comportamentoatípico
Dados devariáveis queexpliquem as
vendas
Tratamento estatísticodos dados de vendas e
outras variáveis
Tratamento quantitativodos dados de vendas e
outras variáveis
Informações declientes
Informações daconjunturaeconômica
Informações deconcorrentes
Decisões da áreacomercial
Outras informaçõesdo mercado
Tratamento dasTratamento dasinformações disponíveis
Previsão de vendasPrevisão de vendas
Reunião de PrevisãoComprometimento das áreas
envolvidas
Projeto e melhoramento contínuo do processo de gerarprevisões
Avaliação crítica do processo de gerar previsões
Processo
Tratamento estatísticodos dados de vendas e
outras variáveis
Tratamento qualitativo
das informações
Previsão como processo
tempofuturopassado
Vendas reais do passado
Tendência identificada no passadoe projetada no futuro
Ciclicidade identificada no passadoe projetada no futuro
XX
X
Previsões de curto prazofeitas com base nas projeções
Demanda
Faixa de erroidentificada no passadoe projetada para o futuro
Projeções
Técnicas deprevisão
Quantitativas Qualitativas
Intrínsecas Extrínsecas Método Delphi
Juri deexecutivos
Força devendas
Pesquisa demercado
Médias móveis
Suavizamentoexponencial
Projeção detendências
Decomposição
Regressãosimples
Regressãomúltipla
Analogiahistórica
Técnicas de previsão
“parcela” quantitativada previsão
“parcela” qualitativada previsão
Presença crescente de históricos longos e confiáveis de dados
Presença crescente da hipótese de “continuidade”dos padrões de comportamento
Abordagem qualitativa vs quantitativa
0
50
100
150
200
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350
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450ja
n/01
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1
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01
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mar
/02
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2
set/0
2
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02
jan/
03
mar
/03
mai
/03
jul/0
3
set/0
3
nov/
03
Meses
Un
idad
es
Vendas tendência Ciclicidade
Séries históricas
Vendas reais Média móvel de 3 períodos
de copos MM3
Janeiro 154
Fevereiro 114
Março 165
Abril 152 (154 + 114 + 165) / 3 = 144,3
Maio 176 (114 + 165 + 152) / 3 = 143,7
Junho 134 (165 + 152 + 176) / 3 = 164,3
Julho 123 (152 + 176 + 134) / 3 = 154,0
Agosto 154 (176 + 134 + 123) / 3 = 144,3
Setembro 134 (134 + 123 + 154) / 3 = 137,0
Outubro 156 (123 + 154 + 134) / 3 = 137,0
Novembro 123 (154 + 134 + 156) / 3 = 148,0
Dezembro 145 (134 + 156 + 123) / 3 = 137,7
Médias móveis
Vendas reais Média móvel de 3 períodos
de copos ponderada com pesos 3, 2 e 1
Janeiro 154
Fevereiro 114
Março 165
Abril 152 [(1*154) + (2*114) + (3*165)] / 6 = 146,2
Maio 176 [(1*114) + (2*165) + (3*152)] / 6 = 150,0
Junho 134 [(1*165) + (2*152) + (3*176)] / 6 = 166,2
Julho 123 [(1*152) + (2*176) + (3*134)] / 6 = 151,0
Agosto 154 [(1*176) + (2*134) + (3*123)] / 6 = 135,5
Setembro 134 [(1*134) + (2*123) + (3*154)] / 6 = 140,3
Outubro 156 [(1*123) + (2*154) + (3*134)] / 6 = 138,8
Novembro 123 [(1*154) + (2*134) + (3*156)] / 6 = 148,3
Dezembro 145 [(1*134) + (2*156) + (3*123)] / 6 = 135,8
Média móvel ponderada
Vendas reais Suavizamento exponencial com alfa Suavizamento exponencial
de copos 0,1 0,8
última previsão (feita em dezembro)
Janeiro 154 150 150
Fevereiro 114 [(0,1)*(154) + (1 - 0,1)*(150)] = 150,4 153,2
Março 165 [(0,1)*(114) + (1 - 0,1)*(150,4)] = 146,8 121,8
Abril 152 [(0,1)*(165) + (1 - 0,1)*(146,8)] = 148,6 156,4
Maio 176 [(0,1)*(152) + (1 - 0,1)*(148,6)] = 148,9 152,9
Junho 134 [(0,1)*(176) + (1 - 0,1)*(148,9)] = 151,6 171,4
Julho 123 [(0,1)*(134) + (1 - 0,1)*(151,6)] = 149,9 141,5
Agosto 154 [(0,1)*(123) + (1 - 0,1)*(149,9)] = 147,2 126,7
Setembro 134 [(0,1)*(154) + (1 - 0,1)*(147,2)] = 147,9 148,5
Outubro 156 [(0,1)*(134) + (1 - 0,1)*(147,9)] = 146,5 136,9
Novembro 123 [(0,1)*(156) + (1 - 0,1)*(146,5)] = 147,4 152,2
Dezembro 145 [(0,1)*(123) + (1 - 0,1)*(147,4)] = 145,0 128,8
Suavizamento exponencial
Suavizamento exponencial
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Jane
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Fever
eiro
Abril
Maio
Junh
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lho
Agost
o
Setem
bro
Outub
ro
Novem
bro
Dezem
bro
Ve
nd
as
e p
revi
sõe
s
Vendas reais Suaviz. Expon. Alfa = 0,1 Suaviz. Expon. Alfa = 0,8
Efeito do parâmetro
Vendas reais Previsão Erro Erro Erro Erro Erro médio Trackingde copos MM3 aritmético aritmético absoluto absoluto absoluto signal
(V) (P) (V-P) acumulado V-P acumulado (EAA/n) EArA/EMAEArA EAA EMA TS
Janeiro 154
Fevereiro 114
Março 165
Abril 152 144,3 -7,7 -7,7 7,7 7,7 7,7 -1,0
Maio 176 143,7 -32,3 -40,0 32,3 40,0 20,0 -2,0
Junho 134 164,3 30,3 -9,7 30,3 70,3 23,4 -0,4
Julho 123 154,0 31,0 21,3 31,0 101,3 25,3 0,8
Agosto 154 144,3 -9,7 11,7 9,7 111,0 22,2 0,5
Setembro 134 137,0 3,0 14,7 3,0 114,0 19,0 0,8
Outubro 156 137,0 -19,0 -4,3 19,0 133,0 19,0 -0,2
Novembro 123 148,0 25,0 20,7 25,0 158,0 19,8 1,0
Dezembro 145 137,7 -7,3 13,3 7,3 165,3 18,4 0,7
Acompanhamento dos erros de previsão: viés
-5,00-4,00-3,00-2,00-1,000,001,002,003,004,005,00
Abril
Maio
Junh
oJu
lho
Agost
o
Setem
bro
Outub
ro
Novem
bro
Dezem
bro
Tracking signal Limite superior Limite inferior
Limites para “tracking signal”
Previsão Previsão Desvio Desvio Desvio DesvioSuav. Expon Suav. Expon absoluto absoluto quadrático quadrático
Vendas reais Alfa = 0,1 Alfa = 0,8 Alfa = 0,1 Alfa = 0,8 Alfa = 0,1 Alfa = 0,8
Janeiro 154 150,0 150,0 4,0 4,0 16,0 16,0
Fevereiro 114 150,4 153,2 36,4 39,2 1325,0 1536,6
Março 165 146,8 121,8 18,2 43,2 332,7 1862,8
Abril 152 148,6 156,4 3,4 4,4 11,7 19,1
Maio 176 148,9 152,9 27,1 23,1 733,0 534,8
Junho 134 151,6 171,4 17,6 37,4 310,9 1396,9
Julho 123 149,9 141,5 26,9 18,5 722,0 341,3
Agosto 154 147,2 126,7 6,8 27,3 46,5 745,6
Setembro 134 147,9 148,5 13,9 14,5 192,2 211,4
Outubro 156 146,5 136,9 9,5 19,1 90,7 364,5
Novembro 123 147,4 152,2 24,4 29,2 596,8 851,6
Dezembro 145 145,0 128,8 0,0 16,2 0,0 261,3
Desvios médios 15,69 23,00 364,79 678,48
Acompanhamento da magnitude dos erros
Vendas Vendas Vendas2001 2002 2003
Janeiro 112 146 199Fevereiro 146 113 175Março 122 92 88Abril 125 160 112Maio 127 188 149Junho 157 190 140Julho 150 168 154Agosto 235 235 275Setembro 60 122 90Outubro 92 97 120Novembro 206 186 226Dezembro 312 354 360
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Jan/
01
Mar
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Mai
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Jul/0
1
Set
/01
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/01
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Mar
/02
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Jul/0
2
Set
/02
Nov
/02
Jan/
03
Mar
/03
Mai
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3
Set
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Nov
/03
Projeções com tendência
Vendas Vendas Vendas2001 2002 2003
Janeiro 112 146 199Fevereiro 146 113 175Março 122 92 88Abril 125 160 112Maio 127 188 149Junho 157 190 140Julho 150 168 154Agosto 235 235 275Setembro 60 122 90Outubro 92 97 120Novembro 206 186 226Dezembro 312 354 360
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Jan/
01
Mar
/01
Mai
/01
Jul/0
1
Set
/01
Nov
/01
Jan/
02
Mar
/02
Mai
/02
Jul/0
2
Set
/02
Nov
/02
Jan/
03
Mar
/03
Mai
/03
Jul/0
3
Set
/03
Nov
/03
Projeções com tendência
Vendas Vendas Vendas2001 2002 2003
Janeiro 112 146 199Fevereiro 146 113 175Março 122 92 88Abril 125 160 112Maio 127 188 149Junho 157 190 140Julho 150 168 154 Vendas/ Vendas/ Vendas/Agosto 235 235 275 Tendência Tendência TendênciaSetembro 60 122 90 2001 2002 2003 MédiaOutubro 92 97 120 112 / 133,8 = 0,837 Janeiro 0,837 0,939 1,124 0,967Novembro 206 186 226 Fevereiro 1,077 0,719 0,978 0,925Dezembro 312 354 360 Março 0,888 0,579 0,487 0,651
Abril 0,898 0,995 0,614 0,836Reta de Reta de Reta de Maio 0,901 1,156 0,809 0,955
tendência tendência tendência Junho 1,100 1,155 0,752 1,0022001 2002 2003 Julho 1,037 1,011 0,820 0,956
Janeiro 133,8 155,4 177,1 Agosto 1,605 1,398 1,450 1,484Fevereiro 135,6 157,2 178,9 Setembro 0,405 0,718 0,470 0,531Março 137,4 159,0 180,7 Outubro 0,613 0,565 0,621 0,600Abril 139,2 160,8 182,5 Novembro 1,357 1,072 1,158 1,196Maio 141,0 162,6 184,3 Dezembro 2,031 2,020 1,828 1,960Junho 142,8 164,4 186,1Julho 144,6 166,2 187,9Agosto 146,4 168,0 189,7Setembro 148,2 169,9 191,5Outubro 150,0 171,7 193,3Novembro 151,8 173,5 195,1Dezembro 153,6 175,3 196,9
Consideração de ciclicidades
Reta de Vendas Reta de Reta de Reta de tendência Coeficientes com
tendência tendência tendência 2004 de ciclicidade2001 2002 2003 projeção ciclicidade projeção
Janeiro 133,8 155,4 177,1 198,7 0,967 192,1Fevereiro 135,6 157,2 178,9 200,5 0,925 185,4Março 137,4 159,0 180,7 202,3 0,651 131,8Abril 139,2 160,8 182,5 204,1 0,836 170,6Maio 141,0 162,6 184,3 205,9 0,955 196,7Junho 142,8 164,4 186,1 207,8 1,002 208,3Julho 144,6 166,2 187,9 209,6 0,956 200,3Agosto 146,4 168,0 189,7 211,4 1,484 313,8Setembro 148,2 169,9 191,5 213,2 0,531 113,2Outubro 150,0 171,7 193,3 215,0 0,600 128,9Novembro 151,8 173,5 195,1 216,8 1,196 259,2Dezembro 153,6 175,3 196,9 218,6 1,960 428,3
Histórico Futuro
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
350,0
400,0
450,0
Jane
iro
Fever
eiro
Abril
Maio
Junh
oJu
lho
Agosto
Setem
bro
Outub
ro
Novem
bro
Dezem
bro
Reta de tendência 2004 projeção Vendas com ciclicidade projeção
Presença de tendência e ciclicidade
Participação no mercado dos software de previsão
42,4%
3,7%
10,1%
5,4%
5,1%
4,4%
4,0%
3,7%
2,7%
2,4%
1,7%
1,7%
1,0%
1,0%
0,3%
0,3%
0,3%
7,1%
2,7%
0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0% 45,0%
MC Excel Planilha)
Lotus (Planilha)
SAS
J ohn Galt
Smartsoftware
Bus. Forecast System
SPSS
Demantra
Adaytum
RER
Retek
Chesapeake
Applix
Automatic Forecasting
Churchill
Parker
Distinction
Delphus
Outros
Tecnologia para previsões
20,7%
14,9%
13,4%
13,4%
9,4%
5,8%
4,7%
4,0%
2,5%
2,5%
2,2%
2,2%
1,5%
1,5%
0,7%
0,4%
0,4%
0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0%
SAP
Manugistics
Oracle
i2
Demad Solutions
Cogno
Logility
Hyperion
P eoplesoft
J DE
Mercia
Comshare
Decisioneering
LP A
P rescient
Syncra Systems
Information Advantage
Tecnologia para previsões