planejamento e controle da produção teoria e prática prof. dalvio ferrari tubino, dr....
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Planejamento e Controle da Produção Teoria e Prática
Prof. Dalvio Ferrari Tubino, [email protected]
www.deps.ufsc.br/lssp
Capítulo 2Previsão da Demanda
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática2
Compras
Pedidos de Compras
Planejamento Estratégico da Produção
Plano de Produção
Planejamento-mestre da Produção
Plano-mestre de Produção
Programação da ProduçãoAdministração dos EstoquesSeqüenciamentoEmissão e Liberação
Ordens de Compras
Ordens de Fabricação
Ordens de Montagem
Fabricação e MontagemEstoques
Clientes
Marketing
Engenharia
Fornecedores
Acom
panhamento e C
ontrole da Produção
Previsão de Vendas
Pedidos em Carteira
Estrutura do Produto
Roteiro de Fabricação
Aval
iaçã
o de
Des
empe
nho
Fluxo de Informações e PCP
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática3
Previsão da Demanda
As previsões têm uma função muito importante nos processos de planejamento dos sistemas de produção, pois permite que os administradores destes sistemas antevejam o futuro e planejem adequadamente suas ações
São usadas pelo PCP em dois momentos distintos para planejar o sistema produtivo para planejar o uso deste sistema produtivo
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática4
Previsão da Demanda A responsabilidade pela preparação da previsão
da demanda normalmente é do setor de Marketing ou Vendas. Porém, existem dois bons motivos para que o pessoal do PCP entenda como esta atividade é realizada:
A previsão da demanda é a principal informação empregada pelo PCP na elaboração de suas atividades
Em empresas de pequeno e médio porte cabe ao pessoal do PCP (geralmente o mesmo de Vendas) elaborar estas previsões
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática5
Previsão da Demanda
A previsão da demanda dos produtos não é uma ciência exata, envolve uma boa dose de experiência e julgamento pessoal do planejador – sujeita a erros
Será sempre mais vantajoso basear os planos de longo e de médio prazo em informações confiáveis, vindo diretamente dos clientes parceiros, do que fazer previsões sujeita a erros (manufatura enxuta)
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática6
Modelo de Previsão da Demanda
Objetivo do Modelo
Coleta e Análise dos Dados
Seleção da Técnica de Previsão
Obtenção das Previsões
Monitoração do Modelo
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Objetivo do Modelo Consiste em definir a razão pela qual se necessita
de previsões Que produto (ou famílias de produtos) será previsto,
com que grau de acuracidade e detalhe a previsão trabalhará, e que recursos estarão disponíveis para esta previsão
A sofisticação e o detalhamento do modelo dependem da importância relativa do produto (ou família de produtos) a ser previsto e do horizonte ao qual a previsão se destina
Itens pouco significativos podem ser previstos com maior margem de erro, empregando-se técnicas simples, assim como se admite margem de erro maior para previsões de longo prazo, empregando-se dados agregados de famílias de produtos
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática8
Coleta e Análise de Dados
Alguns cuidados básicos devem ser tomados na coleta e análise dos dados, dentre eles os seguintes Quanto mais dados históricos forem coletados e analisados, mais
confiável a técnica de previsão será Os dados devem buscar a caracterização da demanda pelos
produtos da empresa, que não é necessariamente igual as vendas passadas, pois podem ter ocorrido falta de produtos, postergando as entregas ou deixando de atendê-las
Variações extraordinárias da demanda, decorrentes de promoções especiais, por exemplo, devem ser analisadas e substituídas por valores médios, compatíveis com o comportamento normal da demanda
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática9
Coleta e Análise de Dados
O tamanho do período de consolidação dos dados (semanal, mensal, trimestral, anual, etc.) tem influência direta na escolha da técnica de previsão mais adequada, assim como na análise das variações extraordinárias
0200400600800
1.0001.200
Jan. Fev. Mar. Abr. Mai. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez.
A (mensal) B (trimestral)
sazonalidade média
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática10
Seleção da Técnica de Previsão
Uma vez coletados e analisados os dados passados, pode-se decidir pela técnica de previsão mais apropriada Existem técnicas qualitativas e quantitativas Cada uma tendo o seu campo de ação e sua
aplicabilidade Não existe uma técnica que seja adequada a todas as
situações
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática11
Seleção da Técnica de Previsão
Fatores que merecem destaque na escolha da técnica de previsão são Custo e acuracidade Disponibilidade de dados históricos Experiência passada com a aplicação de determinada
técnica Disponibilidade de tempo para coletar, analisar e preparar
os dados e a previsão Período de planejamento para o qual se necessita da
previsão
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática12
Obtenção das Previsões e Monitoração do Modelo
Com a definição da técnica de previsão e a aplicação dos dados passados para obtenção dos parâmetros necessários, pode-se obter as projeções futuras da demanda Quanto maior for o horizonte pretendido, menor a
confiabilidade na demanda prevista
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática13
Obtenção das Previsões e Monitoração do Modelo
À medida que as previsões forem sendo alcançadas pela demanda real, deve-se monitorar a extensão do erro entre a demanda real e a prevista para verificar se a técnica e os parâmetros empregados ainda são válidos Em situações normais, um ajuste nos parâmetros
do modelo Em situações críticas, um estudo desde o primeiro
passo
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Técnicas de Previsão
A definição da técnica de previsão que melhor se adapte a uma situação específica é apenas um dos passos do modelo de previsão, porém, sem dúvida, o mais importante
Existe uma série de técnicas disponíveis, com diferenças substanciais entre elas
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática15
Técnicas de Previsão
As características gerais presentes em todas as técnicas de previsão, que são Supõe-se que as causas que influenciaram a
demanda passada continuarão a agir no futuro As previsões não são perfeitas, pois não se é capaz
de prever todas as variações aleatórias que ocorrerão
A acuracidade das previsões diminui com o aumento do período de tempo auscultado
A previsão para grupos de produtos é mais precisa do que para os produtos individualmente, visto que no grupo os erros individuais de previsão se minimizam
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática16
Técnicas de previsão
As técnicas de previsão podem ser subdivididas em dois grandes grupos: As técnicas qualitativas: privilegiam principalmente
dados subjetivos, os quais são difíceis de representar numericamente Baseadas na opinião de especialistas
As técnicas quantitativas: envolvem a análise numérica dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites. Séries Temporais Correlações
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática17
Previsões: Séries Temporais
010203040506070
Jan. Fev. Mar. Abr. Mai. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez.
Dem
anda
Variação irregular
Sazonalidade
Tendência
Variação randômica
A demanda futura será uma projeção dos valores passados, não sofrendo influência de outras variáveis
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática18
Previsão da Média
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
Média móvel: usa dados de um número predeterminado de períodos para gerar sua previsão
Média exponencial móvel: o peso de cada observação decresce no tempo em progressão geométrica, ou de forma exponencial
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Média Móvel
n
DMm
n
ii
n
1
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática20
Média Móvel
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
D.Real Mm3 Mm6 Mm12
Vantagem: simplicidade operacional e facilidade de entendimento
Desvantagem: armazenar um grande número de dados Utilização: para produtos não muito relevantes e
demandas estáveis
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática21
Média Exponencial Móvel 111 tttt MDMM
2561,032624 M
326230061,032624 M
6,2532624 M
32364 M
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática22
Média Exponencial Móvel
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
D.Real M 0,10 M 0,50 M 0,80
Cada nova previsão é obtida com base na previsão anterior, acrescida do erro cometido na previsão anterior, corrigido por um coeficiente de ponderação.
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática23
Previsão da Tendência
Equação linear para a tendência
Ajustamento exponencial para a tendência
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática24
Equação Linear
Y a bX
bn XY X Y
n X X
2 2
a
Y b X
n
Y = 3.935 - 75,2870 X
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática25
Equação Linear
Y = 3.935 - 75,2870 X
Y = 3.935 - 75,2870 . 25 = 2.053 kg
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
D.Real D.Prev
R2 (coeficiente de determinação)
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática26
Ajustamento Exponencial
P M Tt t t 1
M P D Pt t t t 1
T T P P Tt t t t t 1 2 1 1
Chamado também de duplo ajustamento Quando a demanda apresenta tendência, o emprego da
média exponencial móvel simples demorará a reagir a esta tendência. O duplo ajustamento corrige mais rapidamente
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática27
Ajustamento Exponencial
3627,032706 M
ttt TMP 1
tttt PDPM 1
T T P P Tt t t t t 1 2 1 1
327036327,032706 M
172325032703,01726 T
35236 M
11435237 P
172203,01726 T 1923,01726 T
1146 T
34097 P
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática28
Ajustamento Exponencial
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
D.Real D.Prev
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática29
Previsão da Sazonalidade
01.0002.0003.0004.0005.0006.0007.0008.0009.000
10.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
D.Real 1 D.Real 2
Sazonalidade Simples (D. Real 1 – ciclo 9 per.)
Sazonalidade com Tendência (D. Real 2 – ciclo 6 per.)
Inicialmente, tem que se identificar o ciclo de sazonalidade
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Sazonalidade Simples
Calcular o Índice de Sazonalidade, dividindo-se o valor da demanda no período pela média móvel centrada nesse período
O período empregado para o cálculo da média móvel é o ciclo da sazonalidade.
IS1 = (1,1942 + 1,2320)/2
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática31
Sazonalidade Simples
Aplicar o índice de sazonalidade do período em cima da demanda média (média das médias móveis centradas)
Período D.Média IS D.Prev D.Real Erro1 2.907 1,2131 3.527 3.600 732 2.907 1,1543 3.356 3.416 603 2.907 0,9432 2.742 2.682 -604 2.907 0,7737 2.250 2.250 05 2.907 0,7209 2.096 2.107 116 2.907 0,8174 2.376 2.352 -247 2.907 0,9798 2.849 2.841 -88 2.907 1,1464 3.333 3.322 -119 2.907 1,2510 3.637 3.720 83
10 2.907 1,2131 3.527 3.468 -5911 2.907 1,1543 3.356 3.349 -712 2.907 0,9432 2.742 2.745 313 2.907 0,7737 2.250 2.254 414 2.907 0,7209 2.096 2.086 -1015 2.907 0,8174 2.376 2.400 2416 2.907 0,9798 2.849 2.850 117 2.907 1,1464 3.333 3.344 1118 2.907 1,2510 3.637 3.564 -7319 2.907 1,2131 3.527 3.576 4920 2.907 1,1543 3.356 3.360 421 2.907 0,9432 2.742 2.745 322 2.907 0,7737 2.250 2.325 7523 2.907 0,7209 2.096 1.960 -13624 2.907 0,8174 2.376 2.400 24
3834MAD
D.Prev = D.Média + D.Média (IS - 1)
Erro Acumulado
Sazonalidade Simples
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática32
Sazonalidade Simples
1.000
2.000
3.000
4.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
D.Prev D.Real
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática33
Sazonalidade com Tendência
Obter os índices de sazonalidade através da média móvel centrada
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática34
Sazonalidade com Tendência
retirar o componente de sazonalidade da série de dados históricos, dividindo-os pelos correspondentes índices de sazonalidade
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática35
Sazonalidade com Tendência
y = 286,35x + 1108,3R2 = 0,9955
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg
)
Y = 286,35 X + 1.108,3
Com esses dados, desenvolver uma equação que represente o componente de tendência
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática36
Sazonalidade com Tendência
Com a equação da tendência fazer a previsão da demanda e multiplicá-la pelo índice de sazonalidade
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática37
Sazonalidade com Tendência
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Dem
anda
(kg)
D.Real D.Prev
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática38
Previsão Baseada em Correlações
mínimo 2
Y = a + bX Y
X
Y a bX
bn XY X Y
n X X
2 2
a
Y b X
n
Correlação dos mínimos
quadrados
Pode-se medir a existência de correlação entre duas variáveis
através do coeficiente de correlação de Pearson (r)
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática39
Previsão Baseada em Correlações
Y = 1.757 + 2,99 X
b = [(13 x 5.224.860.000) – (143.100 x 450.710)] / [(13 x 1.663.370.000) – (143.100 x 143.100)] = 2.99
a = [450.710 – (2,99 x 143.100)] / 13 = 1.757
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática40
Previsão Baseada em Correlações
Y = 1.757 + 2,99 X
Para um número de alunos de 13.750, a demanda prevista de refeições é de:
Y = 1.757 + 2,99 x 13.750 = 42.869 refeições
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
45.000
50.000
5.000 7.000 9.000 11.000 13.000 15.000 17.000
Número de Alunos
Ven
das
por C
asa
Y = 1.757 x 2,99 X
Correlação Linear
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática41
Manutenção e Monitoração
MADD D
natual prevista
ObjetivosVerificar a acuracidade dos valores previstos Identificar, isolar e corrigir variações anormais Permitir a escolha de técnicas, ou parâmetros, mais
eficientes
Como monitorar?Erro acumulado que deve tender a zeroGráfico de controle de 4 MAD
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática42
Manutenção e Monitoração
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática43
Manutenção e Monitoração
-500-400-300-200-100
0100200300400500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Períodos (meses)
Err
o (k
g)
4 MAD = 113 x 4 = 452 kg
O valor do erro de previsão servirá de base para o planejamento e dimensionamento dos estoques de segurança do sistema de PCP
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática44
De uma forma geral, uma série de fatores pode afetar o desempenho de um modelo de previsão: a técnica de previsão pode estar sendo usada incorretamente, ou
sendo mal interpretada; a técnica de previsão perdeu a validade devido à mudança em uma
variável importante, ou devido ao aparecimento de uma nova variável;
variações irregulares na demanda podem ter acontecido em função de greves, formação de estoques temporários, catástrofes naturais, etc.
ações estratégicas da concorrência, afetando a demanda; variações aleatórias inerentes aos dados da demanda.
Um modelo de previsão para a demanda funciona adequadamente quando apenas os erros decorrentes de variações aleatórias ocorrem. Quando outros tipos de erros aparecem, eles devem ser investigados para identificar suas causas e corrigir o problema.
Manutenção e Monitoração
Planejamento e Controle da Produção Teoria e Prática
Prof. Dalvio Ferrari Tubino, [email protected]
www.deps.ufsc.br/lssp
Capítulo 2Previsão da Demanda
Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática46
EXERCÍCIOS1 Quais os motivos que fazem com que as pessoas envolvidas com o
PCP devam ter conhecimentos sobre a Previsão de Demanda?2 Qual o objetivo do estabelecimento do modelo de Previsão de
Demanda?3 As técnicas de previsão podem ser subdivididas em dois grandes
grupos. Quais são?4 Defina As técnicas quantitativas.5 Quais as vantagens e desvantagens do uso da média móvel.6 Quais os fatores pode afetar o desempenho de um modelo de
previsão.