A Demanda de Produção

Previsão de demanda

A previsão de demanda é a base para o planejamento estratégico da produção, vendas e finanças de qualquer empresa. Partindo desse ponto, as empresas podem desenvolver os planos de capacidade, de fluxo de caixa, de vendas, de produção e estoques, de mão de obra, de compras etc. As previsões tem uma função muito importante nos processos de planejamento dos sistemas de produção, pois permitem que os administradores destes sistemas antevejam o futuro e planejem adequadamente suas ações (TUBINO, 2009).

A previsão de demanda de novos produtos é de extrema importância para as organizações, pois é com base nela que decisões e planejamento de diversas áreas organizacionais serão tomadas. Através de estudos e análise de mercado chega-se à previsão final do produto que a empresa deseja alcançar.

A capacidade de prever a demanda é fundamental para toda a atividade de uma organização, pois disponibilizam as entradas para planejamento e controle de todas as áreas funcionais, incluindo logística, marketing, produção e finanças (BALLOU, 2001), sua importância é justificada pelo fato dela ser base para a realização de decisões estratégicas, planejamento ou qualquer outra atividade que se baseie em acontecimentos futuros (MAKRIDAKIS, 1988).

Etapas de um modelo de previsão

Um modelo de previsão da demanda pode ser divididas em cinco etapas básicas, apresentadas na figura. Inicialmente, define-se o objetivo do modelo, com base no qual coletam-se e analisam-se os dados, seleciona-se a técnica de previsão mais apropriada, calcula-se a previsão da demanda e, como forma de feedback, monitoram-se e atualizam-se os parâmetros empregados no modelo através da analise do erro de previsão.

Previsões baseada em séries temporais

As previsões baseadas em series temporais partem do principio de que a demanda futura será uma projeção dos seus valores passados, não sofrendo influência de outras variáveis. Para se montar o modelo de previsão, é necessário plotar os dados passados e identificar os fatores que estão por trás das características da curta obtidas. Para as técnicas baseadas em series temporais serão apresentadas técnicas que tratam da média, da tendência e da sazonalidade dos dados.

Média: procuram privilegiar os dados mais recentes da serie histórica, que normalmente representam melhor a situação atual.

Tendência: consiste em um movimento gradual de longo prazo, direcionado as dados;

        Sazonalidade: variações cíclicas de curto prazo, relacionados ao fator tempo.

Desenvolvimento

        De acordo com dados obtidos de produtos in natura do

 

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