1º E 2º Etapa De Pcp

Planejamento, Programação e Controle de Produção

Deigles Luiz Guieiro Lopes - RA: 1299198856

Fábio Ribeiro Batista - RA: 1190415666

Natanael dos Santos Rodrigues - RA: 2504012668

Reginaldo José de Sousa - RA: 2504038937

Renato Chelone Vieira - RA: 2504063558

``1º e 2º Etapa da ATPS de Planejamento, Programação e Controle de Produção ´´.

Trabalho Avaliativo em grupo de Pla-nejamento, Programação e Controle de Produção, Matéria exigida para obte-nção de Graduação em Engenharia Me-cânica na Faculdade Anhanguera Edu-cacional de Belo Horizonte – MG.

Professor / Orientador: Wilker Ferreira

Belo Horizonte -MG

2013

ETAPA 1 (tempo para realização: 05 horas)

Aula-tema: Previsão de Demanda

Esta atividade é importante para que você entenda os principais conceitos de previsão e demanda, identificando as necessidades e possíveis restrições do sistema. Para realizar esta atividade, devem ser seguidos os passos:

PASSOS

Passo 1 (Aluno)

Pesquisar em livros da área, revistas e jornais, ou sites da internet sobre o tema propo-sto nessa etapa.

Previsão de Demanda:

R: É a principal informação que orienta o planejamento e as operações da empresa, apesar disso, poucas empresas conseguem fazê-lo de modo eficaz e com as ferramentas adequadas à sua realidade. Os erros da previsão transformam-se em decisões que geram perda de faturamento pelo mau atendimento ao mercado ou capital empatado em estoques de baixa saída, sem dúvida, de importância crucial para as demais atividades subseqüentes. Nela executamos a análise preditiva da para entendimento das necessidades dos consumidores de bens ou serviços.

O conhecimento de como a demanda irá variar permite que o fabricante mantenha a correta quantidade de estoque disponível para satisfazê-la. Se a previsão for subestimada, as vendas podem ser perdidas devido à falta de material em estoque e, se a demanda for superestimada, o fabricante fica com um excedente que, em função do volume excedente, pode ser considerado um prejuízo financeiro.

Entender a demanda é um diferencial vital para manter a empresa mais competitiva no mercado, quer pela utilização adequada de seus recursos materiais ou financeiros. Embora nenhum modelo de previsão seja infalível, os custos desnecessários decorrentes da oferta em demasia ou falta de produto podem ser evitados com a utilização de ferramentas adequadas. Para atender às necessidades do mercado, os modelos de previsão adequados são fundamentais permitindo que a empresa esteja mais bem preparada para atender às demandas reais de seus clientes.

Se buscarmos evidências entre uso de planilhas e as compararmos com métodos que podem ser úteis para prever a demanda em diversas situações verificamos que somente o uso de ferramentas especialistas podem aumentar a eficácia e eficiência do atendimento aos níveis de serviço requeridos pelos clientes, com o nível adequado de investimentos. A ferramenta especialista, em geral, substitui o uso de métodos com base na intuição, nas reuniões não estruturadas, na opinião de grupos focais, no conhecimento do mercado. São dois pré-requisitos básicos: base de dados confiáveis (histórico das transações do ERP) e participação responsável da força de vendas (reconhecer a importância de associar fatos reais à demanda de cada produto).

Quando há dados suficientes, são usados métodos quantitativos, incluindo extrapolação, analogias quantitativas, de previsão baseado em regras e métodos causais. Caso contrário, são usados métodos com base em julgamentos estruturados, incluindo pesquisas de intenções e expectativas, consolidação de opiniões, analogias estruturadas e interação simulada. O domínio do conhecimento dos gerentes deve ser incorporado às previsões estatísticas.

Poucas organizações usam dos métodos descritos neste artigo. Assim, existem oportunidades para melhorar a eficiência através da adoção dessas práticas de previsão.

As pessoas costumam usam os termos “demanda” e ”vendas” de forma intercambiável. É razoável fazer isso porque os dois se igualam quando as vendas não estão limitadas pela oferta. Às vezes, é adequado fazer a previsão da demanda diretamente.

Por exemplo, um padeiro pode extrapolar os dados históricos sobre as vendas de pão e prever a demanda da próxima semana. Como afirmamos antes, tanto na previsão de demanda, como em empreendimentos de maior análise, os esforços de preparação de dados são críticos.

Sem a preparação adequada dos dados, o velho ditado de “entra lixo, sai lixo” podem se aplicar: dados imprecisos resultam em modelos de previsão sem sentido.

As principais decisões estratégicas são tomadas com base nos resultados de previsão de demanda. Erros, imprecisões e anomalias dos dados usados para criar modelos de previsão podem afetar a capacidade dele. Esses erros dão origem ao potencial de previsões ruins, resultando em perdas. Com os dados devidamente preparados, as melhores decisões possíveis podem ser tomadas.

Existem várias fontes de problemas com os dados: erro de entrada de dados é uma possível fonte de erro que pode prejudicar os esforços de previsão de demanda; mudanças artificiais de demanda são outra fonte de erro. Por exemplo, a resposta do consumidor a uma oferta promocional pode, temporariamente, aumentar as vendas de um item. Sem uma promoção semelhante em período subseqüente, o mesmo aumento não se pode esperar no futuro.

Observe a figura abaixo:

Passo 2 (Equipe)

Identificar uma organização que possua atividades de produção agroindustrial e buscar informações para conhecer como são calculadas as previsões de demandas (averiguar o aspecto sazonal) e, a partir dessa informação, entender como são programados os proce-ssos de produção, como são controlados os estoques de matérias primas e os tempos de máquinas e horários de funcionários