logística empresarial previsão de demanda
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Conteúdo da disciplina de Logística Empresarial da FGV-RJ do curso de Administração de EmpresasTópico - Previsão de DemandaTRANSCRIPT
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Logística Empresarial
Administração de Empresas6º Período
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Introdução ao Conceito de Logística
Logística Empresarial (ótica acadêmica e empresaria l)
Globalização e Comércio Internacional
Infra-Estrutura (portos, terminais e tecnologias su bjacentes)
Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos
Previsão de Demanda (tPrevisão de Demanda (t éécnicas e sistemas)cnicas e sistemas)
Processamento de Pedidos
Sistemas de Informação (identificação, rastreamento, sistemas integrados)
Resumo
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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
Resumo
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Bibliografia Sugerida
Log. Empresarial - Bruno Gomes
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
Bibliografia Sugerida
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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, estraté gias, 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.
Bibliografia Complementar
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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
Bibliografia A1 / Slides e Textos
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Técnicas
Previsão é muito difícil, especificamente se for
sobre o futuro”NIELS BOER,
Nobel de Física
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Previsibilidade
Introdução
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Desafios na Cadeia de Suprimentos
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Desafios na Cadeia de Suprimentos
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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DELL x Previsibilidade
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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Por que a previsibilidade éimportante para avaliaç ão
logística?
Introdução
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VANTAGENS
Melhor planejamento orçamentário e de capital, com menor variação entre o custo
previsto e o realizado
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VANTAGENS
Melhor alocação dos recursos físicos nos processos operacionais
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VANTAGENS
Atendimento aos requisitos de nível de serviço aos clientes , garantindo a
competitividade dos produtos e serviços da empresa no mercado
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VANTAGENS
Redução de custos operacionais através da otimização de processos e melhor
planejamento pelo uso eficiente da informação de previsão
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VANTAGENS
Melhor gerenciamento da operação pela redução de uma das fontes de
variabilidade dos processos – informação da previsão
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VANTAGENS
Maior integração e melhor comunicaçãoentre as áreas funcionais da empresa
(marketing, finanças, vendas e logística) devido a uma maior credibilidade da
previsão.
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FATORES QUE INFLUENCIAM NA PREVISÃO
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda
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Introdução
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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 Spirit2002 - Versão Avantgarde 1.92005 - 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.
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Porque não deu certo???
Introdução
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Previsão não é META
Erros Comuns em Previsão
� 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, 2008Administração de Produção e de Operações
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O ato de prever não éBinário
Erros Comuns em Previsão
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O objetivo de reduzir erros é maior do que se
acertar previsões
Erros Comuns em Previsão
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Previsão TotalX
Previsão Unitária
Introdução
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Previsão Ingênua
Introdução
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Processo de Previsão
Processo
Cálculo matemático ou estatístico
Inteligência para coletar e analisar dados
Fonte: Slack – Cap.PrevDemanda
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Previsibilidade=
Tendências + Componentes +
Histórico + Técnicas
Introdução
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Ft = (BtOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demanda
Demanda média de longo prazo
Componentes
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Ft = (Bt x StOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidade
Ex. Brinquedos no Natal, chocolate na Páscoa
Componentes
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Ft = (Bt x St x TOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componente
Ex. venda de computadores na década de 90, iphone, ipod
Componentes
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Ft = (Bt x St x T x CtOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclico
Ex. 3 a 5 anos a economia muda o cenário
Componentes
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Ft = (Bt x St x T x Ct x PtOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclicoPt = fator promoção
Ex. queimas de estoque, leve 2 pague 1
Componentes
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Fator Promoção
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + IOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclicoPt = fator promoçãoI = quantidade irregular ou aleatória
Sem explicação macro
Componentes
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Introdução
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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Exemplo
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Exemplo
Fonte: Slack, 1999Prev.Demanda
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O erro absoluto para logística é o verdadeiro
erro
Introdução
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“As empresas raramente efetuam previsões de produtos isolados”
Introdução
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda
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“O custo de análise fica proibitivo. Somente em casos de lançamento de
produtos ou novo mercado”
Introdução
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda
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No longo prazo, a decisão épelo agrupamento dos
dados.
TTéécnica de Agregacnica de Agrega ççãoão
Introdução
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda
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Pode-se perder no detalhe de um ou outro produto. No entanto, ganha-se pois a
amostra é maior.TTéécnica de Agregacnica de Agrega ççãoão
Introdução
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda
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Tamanho da Amostra édiretamente proporcional ao
resultado da previsão (qualidade)
Introdução
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda
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Regra da Estatística:probabilidade do erro amostral
diminui à medida que o tamanho da amostra ........... .
Introdução
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de SuprimentosCapitulo 10 – Previsão de Demanda
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A previsão pode ser...Por demanda de produto;
Demanda de infra-estrutura;Demanda por cliente;Demanda por serviço;
Relação de indicadores gerais...etc
Introdução
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Não esquecer!!!!
Introdução
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As empresas combinam categorias de produtos para ter uma melhor sensibilidade
de previsãoCategorizaCategoriza çção de Demandaão de Demanda
Introdução
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Novo Produto?!Como trabalhar Forecasting?
Introdução
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Técnicas SubjetivasOu ArbitráriasINFLUÊNCIA COMERCIAL;MERCADO ALVO;TENDÊNCIA DO SETOR;BREAK EVEN;ETC...
Introdução
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Produtos Inovadores � Maior dificuldade de Previsão
Explicado pela Curva de Demanda do produto
Introdução
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Introdução
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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Demanda DependenteX
Demanda Independente
Introdução
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Introdução
Fonte: Correa, 2008Administração de Produção e de Operações
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Introdução
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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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 Quanto MAIOR o tempo de previsão ou mais longe se estabelece o horizonte de planejamentoprevisão ou mais longe se estabelece o horizonte de planejamento , , MENOR a precisão esperada da previsãoMENOR a precisão esperada da 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 s e baseiam em amostras maiores de comportamento dos clientes .
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Quais são os carros mais vendidos no Brasil?
Introdução
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Venda de Carros 2008
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO
VW Gol
Fiat Palio
GM Celta
GM Corsa Sedan
Fiat Uno
VW Fox/CrossFox
Fiat Siena
Fiat Strada
Ford Ka
Log. Empresarial - Bruno GomesBruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial
Vendas 2008 x Estimativa de Custo
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Vendas 2009 - Carros PALIO
0
5000
10000
15000
20000
25000
jan fev mar abr mai jun jul ago set
Fiat Palio
Vendas 2009
Vendas 2009 - Carros GOL
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
jan fev mar abr mai jun jul ago set
Volkswagen Gol
Vendas 2009 - Carros UNO
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
jan fev mar abr mai jun jul ago set
Fiat Uno
Vendas 2009 - Carros Hillux
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
jan fev mar abr mai jun jul ago set
Toyota Hilux
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qual conclusão que chegamos?
Vendas 2009 - Carros
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
jan fev mar abr mai jun jul ago set
Volkswagen Gol
Fiat Palio
Fiat Uno
Toyota Hilux
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Log. Empresarial - Bruno Gomes
A VolksWagen vendeu mais gol de Jan/Set de
2008 ou 2009?
Introdução
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Demanda Agregada x Desagregada
2008 x 2009 - GOL
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET
Volkswagen Gol 2008 Volkswagen Gol 2009
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Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + IOnde:Ft = quantidade prevista Bt = nível básico de demandaSt = fator sazonalidadeT = índice de tendência do componenteCt = fator cíclicoPt = fator promoçãoI = quantidade irregular
Quais componentes influenciaram o segmento automotivo em 2009?
Vendas 2009 - Carros
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
jan fev mar abr mai jun jul ago set
Volkswagen Gol
Fiat Palio
Fiat Uno
Toyota Hilux
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Como estabelecer vantagem competitiva
com a previsão de pedidos ou estoques?
Introdução
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Demanda AntecipadaX
Demanda Acompanhada
Introdução
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Relembrando Adm.Operações
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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Componentes
+ =
Mudança no modelo de negócio unificando produtos e serviços
complementaresO que muda em relação a previsão?
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Tendências
Tende , direciona, orienta caminhos
Estudos de Viabilidade, Cenários, Taxa de Retorno
Componentes
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Projetando Tendências
“Para produtos cujo histórico de vendas é conhecido, o melhor guia para vendas futuras é o
desempenho prévio ”
Estatística aplicada ao Processo de P.D
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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Estatística aplicada ao Processo de P.D
Fonte: Taylor 2005Logística na Cadeia de Suprimentos
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“A classe de fenômenos cujo processo observacional e consequente
quantificação numérica gera uma seqüência de dados distribuídos no
tempo é denominada série temporal ”[SOUZA1989]
Estatística aplicada ao Processo de P.D
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Uma Série Temporal poderáser contínua ou discreta.
Estatística aplicada ao Processo de P.D
Log. Empresarial - Bruno Gomes
contínua ou discretaA 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.
Estatística aplicada ao Processo de P.D
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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
Estatística aplicada ao Processo de P.D
Log. Empresarial - Bruno Gomes
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
Estatística aplicada ao Processo de P.D
Log. Empresarial - Bruno Gomes
MODELOS UNIVARIADOS OUMULTIVARIADOS
Estatística aplicada ao Processo de P.D
Log. Empresarial - Bruno Gomes
UNIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL ÉEXPLICADA APENAS PELOS SEUS VALORES PASSADOS.
MULTIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL É EXPLICADA PELOS SEUS VALORES PASSADOS E POR VALORES DE OUTRAS VARIÁVEIS.
Estatística aplicada ao Processo de P.D
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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
Técnicas
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Técnicas
Qualitativas,Séries Temporais,
Causais (regressão)
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Técnicas
QualitativasEspecializadas, caras e demoradasEx. Pesquisas e painéis internos e externos
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Técnicas
Séries TemporaisQuando há disponibilidade de dados históricosEx. Definição de sazonalidade, tendências e
padrões cíclicos (médio prazo)
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Técnicas
CausaisPrevisão por regressão com base de outros
fatores independentes – longo prazo.Ex. Preço x Consumo
Regressão Simples e Múltipla (fator de previsão)
Log. Empresarial - Bruno GomesBruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial
Técnicas
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Pontos Principais em Previsão Logística:
Determinar um Processo de Previsão é fundamental na
tomada de decisão em administração logística
Recapitulando
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Pontos Principais em Previsão Logística:
O Cenário Econômico deve ser levado em conta para
tomada de decisãoELE MUDA A TODO
MOMENTO
Recapitulando
Log. Empresarial - Bruno Gomes
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
Recapitulando
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Pontos Principais em Previsão Logística:
Basicamente previsão trabalha 2 variáveis
histhistóórico e tendênciarico e tendência
Recapitulando
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Tendência de Dados Passados,
Sazonalidade do Mercado, Correlações
de Variáveis...
Formas de Prever
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Em que se aplica a previsão?
DADOS MENSURÁVEIS
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Valor previstoX
Valor observado
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Discrepância
Onde fica o Centro da Distribuição de Frequências?Qual o tamanho da Dispersão ao redor dele?
Log. Empresarial - Bruno GomesBruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial
www.forecastingprinciples.com
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Bibliografia Sugerida
Métodos Simplificados de Previsão Empresarial•Gueibi Peres Souza