gesta o demand a

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  • Gesto de Demanda

  • O que gesto de demanda?

    Habilidade para prever a

    demanda

    Canal de comunicao

    com o mercado

    Poder de influncia sobre

    a demanda

    Habilidade de prometer

    prazos

    Habilidade de priorizao

    e alocao

    Comunicao

    com o

    Mercado

    Previso de

    Demanda

    Influncia

    sobre o

    Mercado

    Promessa

    de Prazos

    Priorizao

    e Alocao

    Gesto de

    Demanda

  • Previso de Demanda

    Rumo traado com base em previses

    Previso da demanda base para o Planejamento Estratgico

    Planos de capacidade

    Fluxo de caixa

    Fluxo de vendas

    Fluxo de produo

    Fluxo de mo-de-obra

    Permitem antever o futuro e planejar adequadamente suas aes.

  • Previso de Demanda

    Planejamento, predio e previso

    o Planejamento: processo lgico que descreve as atividades necessrias para ir do ponto no qual estamos at o objetivo definido;

    o Predio: processo para determinao de um acontecimento futuro baseado em dados completamente subjetivos e sem uma metodologia de trabalho clara;

    o Previso: processo metodolgico para determinao de dados futuros baseados em modelos estatsticos, matemticos ou economtricos ou ainda em modelos subjetivos apoiados em metodologia de trabalho clara e previamente definida.

  • Fatores Influenciando a Demanda

    Fatores Internos

    Oramento de vendas

    Propaganda

    Promoes

    Projeto do

    Produto/Servio

    Descontos

    Backlogs

    Fatores Externos

    Ciclo de negcios

    Competio

    Consumismo

    Eventos Mundiais

    Aes governamentais

    Ciclo de vida do produto

  • Principais processos operacionais da funo de gesto de demanda

    Processo de previso de vendas

    Processo de cadastramento de pedidos

    Processo de promessa de data de entrega

    Processo de definio e avaliao do nvel de

    servio ao cliente

    Processo de planejamento de necessidades

    Processo de distribuio fsica dos produtos aos

    clientes

  • Para que se usa Previso de Demanda?

    Planejar (longo prazo): elaborar o plano de produo (produtos, servios, instalaes, equipamentos, mo-de-obra)

    Planejar o uso do sistema (mdio e curto prazo): planejamento mestre da produo e programao da produo usar os recursos disponveis.

    Setor de Marketing ou Vendas

    E o Eng. De Produo?

  • Processo de Previso de Demanda

    Dados

    histricos de

    vendas

    Informaes que

    expliquem

    comportamento

    atpico

    Dados de

    variveis que

    expliquem as

    vendas

    Tratamento estatstico

    dos dados de vendas e

    outras variveis

    Tratamento estatstico

    dos dados de vendas e

    outras variveis

    Informaes de

    clientes

    Informaes da

    conjuntura

    econmica

    Informaes de

    concorrentes

    Decises da rea

    comercial

    Outras informaes

    do mercado

    Outras informaes

    do mercado

    Tratamento das

    informaes disponveis

    Tratamento das

    informaes disponveis

    Previso de vendasPreviso de vendas

    Reunio de PrevisoComprometimento das reas

    envolvidas

  • Previso de Vendas

    Hoje Passado Futuro

    Vendas

    tendncia no passado

    ciclicidade no passado

    tendncia projetada no futuro

    ciclicidade projetada no futuro

  • Previso de Vendas

    Vendas

    vendas reais

    sazonalidade

    tendncia

  • Previso de Demanda

    Mdia

    Tendncia

    Linear

    Cclica

    Sazonal

    Aleatria

  • Requisitos da boa previso de vendas

    conhecer os mercados, suas necessidades e comportamentos

    conhecer os produtos e seus usos

    saber analisar os dados histricos

    conhecer a concorrncia e seu comportamento

    conhecer as aes da empresa que afetam a demanda

    formar uma base de dados relevantes para a previso

    documentar todas as hipteses feitas na elaborao da previso

    trabalhar com fatos e no apenas opinies

    articular diversos setores para a elaborao da previso

  • Modelo de Previso

    Razo Produtos Acurcia Detalhamento Recursos Dados histricos confiabilidade Caracterizao da demanda vendas Variaes extraordinrias Perodo de consolidao dos dados tcnica

    Tipo Custo e acurcia Disponibilidade : recursos e tempo

  • Previses baseadas em Sries Temporais

    Mdia Mvel

    Previso da Mdia Mdia Exponencial Mvel

    Mdia Ponderada

    Eq. Linear para tendncia

    Previso de Tendncia Ajustamento exponencial para tendncia

    Previso de Sazonalidade Mdia Mvel Centrada

  • Tcnicas de Previso

    Caractersticas gerais

    causas que influenciaram a demanda passada continuaram a agir;

    previses no so perfeitas;

    acurcia diminui com o tamanho do perodo;

    previso para grupos mais precisa;

    Tcnicas de

    Previso

    Qualitativa

    Quantitativa

  • Tcnicas e Modelos mais comuns

    I. Qualitativo

    Mtodo Delphi Processo de aprendizagem interativo envolvendo um grupo de especialistas.

    II. Anlise de Sries Temporais

    Mdia Mvel Simples Cada ponto tem a mesma influncia.

    Mdia Ponderada Exponencial Dados pontuais mais recentes tm maior peso.

    Anlise de Regresso Ajusta uma linha sequencial de dados do passado. (Mnimos quadrado)

  • Tcnica Horizonte de tempo

    Complexidade Preciso Dados necessrios

    I. Qualitativo

    Mtodo Delphi Longo Alta Varivel Muitos

    II. Sries Temporais

    Mdia mvel Curto Muito Baixa Mdia Poucos

    Mdia ponderada exponencial

    Curto Baixa Adequada Poucos

    Regresso Linear Longo Alta Mdia Alta Muitos

  • Demanda

    Padres de demanda (Tendncia):

    Mdia

    Tendncia linear

    Tendncia no linear

    Estacional

  • Mdia Mvel

    Nmero predeterminado de perodos

  • Exemplo

    Perodo Janeiro Fevereiro Maro Abril Maio Junho

    Demanda 60

    50 45 50 45 70

    A mdia mvel de trs perodos para o ms de julho, ser: Admitindo que a demanda real de julho foi de 60 unidades, a nova previso para agosto seria:

  • Mdia Mvel

    Por que usar?

    Simplicidade e facilidade

    Quando usar?

    Demanda apresenta comportamento estvel

    Produtos de baixa relevncia

    Desvantagens

    Volume de dados

  • Mdia Mvel Ponderada

    Atribui-se um peso a cada um dos dados (dar nfase ao perodo)

    Exemplo:

    Mdia mvel de 3 perodos, o perodo mais recente tem ponderao de 50%, o do meio 30% e o mais antigo 20%.

  • Mdia Mvel Exponencial

    Peso decresce no tempo em progresso geomtrica

    Cada previso obtida com base na anterior, acrescida do erro, corrigido por um coeficiente de ponderao.

  • Mdia Mvel Exponencial

    Quanto maior o coeficiente de ponderao, mais rapidamente o modelo reagir a uma variao real da demanda.

    Se for muito pequeno as previses podero ficar defasadas.

    Normalmente variam de 0,05 a 0,50.

    Exemplo: Supondo que a previso foi de 100 unidades e que o valor real atingiu 110 unidades, para um coeficiente de ponderao de 0,1 a prxima previso seria:

  • Exerccios

    1. A tabela abaixo apresenta as vendas dos ltimos 10 meses de bicicletas. Determine a previso de vendas para o ms 11 usando o modelo da mdia mvel dos 10 ltimos meses.

    Ms 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    D. 285 288 310 290 305 299 315 320 303 300

  • Exerccios

    2. Considerando os dados reais de vendas do exerccio 1, utilizando o mesmo modelo da mdia mvel dos ltimos 10 meses, determine as previses de vendas para os meses 12 a 16.

    Ms 11 12 13 14 15 16

    Vendas 302 304 303 305 300 308

  • Exerccios

    5. Utilizando as tabelas dos exerccios 1 e 2, calcule a previso de demanda para os meses 11 a 16 utilizando o modelo de mdia mvel dos ltimos 3 meses, ponderando o ltimo ms com o coeficiente 0,6 o penltimo com o coeficiente 0,3 e o antepenltimo com o coeficiente 0,1.

  • Exerccios

    6. A quantidade de carga embarcada no aeroporto de uma cidade tem apresentado os dados na tabela abaixo. Utilizando o modelo da mdia mvel dos ltimos 3 anos, calcular a previso para os prximos perodos a partir do ano de 1994.

    Ano Carga 1991 20.000

    1992 30.000

    1993 60.000

    1994 100.000

    1995 80.000

    1996 70.000

  • Exerccios

    7. Calcular a previso de carga para 1994, supondo que seja utilizada a mdia mvel dos ltimos 3 anos com coeficientes de 0,5, 0,3 e 0,2 para os anos de 1993, 1992 e 1991, respectivamente. Com o mesmo critrio calcule as previses para os anos de 1995 e 1997.

  • Exerccios

    8. A tabela abaixo apresenta as vendas para um modelo de veculo. A previso para o ms 11 foi obtida com o modelo da mdia mvel dos 10 meses anteriores e de 73,10. Calcular as previses para os meses seguintes com o modelo da mdia exponencial. O coeficiente de 0,3.

    Ms 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

    50 55 63 65 68 73 78 90 91 98 102 107 110 120 130 132

  • Ajustamento Sazonal (Sem tendncia)

    Mtodo do coeficiente sazonal

    1. Determinar a mdia de consumo de cada ano

    2. Determinar os coeficientes de sazonalidade para cada perodo de sazonalidade ao longo dos anos

    3. Determinar coeficiente mdio de sazonalidade para cada perodo

    4. Projetar