A ADMINISTRAÇÃO DA PRODUÇÃO

RESPOSTAS DO ESTUDO DIRIGIDO 02

ALUNOS:

Ilana Matias Leite

Giuly Marcele Schwotey

Maria Gabriela de Oliveira Sales Vasconcellos

Verielly Otaviano de Moura

Warralla Escarlet Ribeiro de Aquino

 

1. A previsão de demanda é importante por fundamentar o planejamento estratégico da produção, vendas e finanças das organizações. O pessoal de Marketing ou vendas é quem trabalha diretamente com a previsão de demanda.

1. Há dois momentos que a previsão julga ser importante: planejar o sistema produtivo e planejar o uso deste sistema produtivo.

1. São etapas de um modelo de previsão, o objetivo do modelo, a coleta e análise de dados, a seleção da técnica de previsão, a obtenção das previsões e a monitoração do modelo.

1. A expressão significa que itens pouco significativos permitem maior margem de erro a partir de técnicas simples pois pode haver maior oscilação na demanda desses itens, podem ocorrer picos e caídas bruscas. Sobre previsões de longo prazo, por ser algo incerto, admite-se margem de erro maior também pois considera-se os dados agregados de produtos.

1. Com relação a coleta e a análise dos dados é necessário ter certos cuidados, como coletar e analisar o maior número de dados históricos, aumentando sua confiabilidade; buscas os dados com base na caracterização da demanda; analisar as variações extraordinárias da demanda e substituir por valores médios; observar o tamanho do período de consolidação dos dados, pois isso influencia na escolha da técnica de previsão.

1. Alguns fatores destacam-se na escolha da técnica de previsão como: a disponibilidade de dados históricos; a disponibilidade de recursos computacionais; a experiência passada com a aplicação de determinada técnica; a disponibilidade de tempo para coletar analisar e preparar os dados e a previsão; e o período de planejamento para o qual necessitamos. Os métodos de modelagem causal são mais viáveis, pois descrevem e avaliam os relacionamentos complexos de causa e efeito entre variáveis-chaves.

1. A afirmação significa que na medida em que as previsões forem sendo alcançadas, deve-se monitorar o erro entre a demanda real e a prevista para verificar se a técnica e os parâmetros empregados ainda são válidos. Significa dizer que quanto maior for a escala de demanda, menos se pode confiar na previsão de demanda.

1. Envolve a análise numérica dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites. Empregam-se modelos matemáticos para projetar a demanda futura podem ser subdivididas em dois grandes grupos: as técnicas baseadas em séries temporais, e as técnica baseadas em correlações.

1. Previsão para junho /2019

Mm06= (525+590+480+530+560) /5 = 537 unidades

1. A-

MÊS (X)	DEMANDA (Y)	XY
1	525	525
2	590	1.180
3	480	1.440
4	530	2.120
5	560	2.800
SOMATÓRIA	2.685	8.065

B-

b =( 5*8.065 -15*2.685)/(5*55-15*15)= 1

C- 2.685-1*15 /5=534

D- Y= 534+1X

Y6= 534+1(6)=540

Y7= 534+1(7)=541

Y8=534+1(8)=542

1. A- (230-180)/2=25

B- 230+25= 255

C-

MT e T- 4

MT= 255+0,2*(280-255)=260

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