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PLANEJAMENTO, PROGRAMAÇÃO E CONTROLE DE PRODUÇÃO (PPCP)

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Por:   •  2/10/2013  •  1.747 Palavras (7 Páginas)  •  976 Visualizações

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PLANEJAMENTO, PROGRAMAÇÃO E CONTROLE DE PRODUÇÃO (PPCP)

ETAPA 1

 Aula – tema: Pesquisa de demanda projetada.

Passo 1

Forme seu grupo de trabalho, com no mínimo 3 e no máximo 5 alunos. Em seguida leia atentamente os capítulos 7 e 8 do livro - MARTINS, Petrônio Garcia; LAUGENI, Fernando P.. Administração da Produção. Saraiva, 2003.

Passo 2

Identifique uma organização que possua atividades de produção agroindustrial e busque informações para conhecer como são calculadas as previsões de demandas (averiguar o aspecto sazonal) e, a partir dessa informação, entender como são programados os processos de produção, como são controlados os estoques de matérias primas e os tempos de máquinas e horários de funcionários operacionais. É importante elaborar uma lista de perguntas sobre o que será solicitado e encaminhar à empresa antes da realização do contato técnico.

Prever o futuro é uma atividade que há muito vêm despertando o interesse de pessoas e organizações, principalmente a atual conjectura empresarial, marcada pela alta competitividade. Uma grande variedade de métodos e técnicas de previsão, especialmente aquelas conhecidas como forecasting, foram desenvolvidas a partir da década de 1950, objetivando formalizar procedimentos para estudos sistemáticos das tendências e fatos futuros.

Previsões de demanda têm um forte impacto sobre as atividades da empresa, afetando esta de várias formas, como volumes de produção, determinação dos custos e preços e alocação dos mais variados recursos. Para uma maximização dos resultados, quanto mais precisa a informação, melhor será a decisão tomada.

Uma vez que existe uma diferença entre o fornecimento e a demanda, e que existe uma diferença de tempo entre o início da produção de um produto e sua disponibilização aos consumidores, as empresas devem recorrer à previsão de demanda para antecipar o comportamento do mercado e permitir que seus consumidores encontrem seus produtos no momento em que desejarem.

É necessário saber quanto a empresa planeja vender de seus produtos ou serviços no futuro, pois essa expectativa é o ponto de partida, direto ou indireto, para praticamente todas as decisões.

Previsões são estimativas de como se vai comportar o mercado demandante no futuro, são especulações sobre o potencial de compra do mercado. Metas são parcelas desse potencial de compra do mercado, a que a empresa deseja atender.

As previsões de vendas envolvem diversos fatores que se não levados em consideração, podem fazer com que a margem de erro da previsão seja maior, pois toda previsão tem uma margem de erro, porém, ela pode ser relativamente minimizada se utilizados os procedimentos mais adequados ou corretos.

Os métodos de previsão quantitativos são divididos em dois tipos:

Série causal: que envolve a determinação dos fatores que se relacionam com a variável a ser prevista entre eles; análise de regressão múltipla com variáveis observadas no passado; a modelagem econométrica; análise do indicador principal e outros indicadores econômicos.

Série temporal: que envolve valores futuros de uma variável com base em observações presentes e futuras desta variável.

Métodos qualitativos de previsão, geralmente são realizados com especialistas que estabelecem as variáveis e indicadores críticos e avaliam os eventos prováveis, havendo o aperfeiçoamento das hipóteses e julgamentos após cada fase (busca do cenário mais provável); cenarios múltiplos – construção de imagens de futuros alternativos, cada um com consistência interna e tendo relevância, além de certa probabilidade de ocorrência.

Passo 3

Obtenha dados, durante o contato técnico, de quais são e como são apurados os processos de demanda e programação de produção. Tome nota de todas as informações.

Para se analisar o comportamento do volume de vendas do segmento de carne bovina bem como, realizar projeções, utilizou-se a classe dos modelos de tendência ajustados pelo método de mínimos quadrados ordinários e os modelos de suavização exponencial de Holt e Winters.

A amostra de dados coletada na empresa abrangeu o período de jan/2000 a dez/2000. Contudo, os modelos foram estimados com apenas observações que compreendem o período de jan/2000 a jun/2000. Optou-se por retirar da amostra os seis últimos meses, julho a dezembro de 2000 para servir de comparação com os valores previstos de cada modelo estimado. Desta forma foi possível calcular a estatística MAD – Mean Absolute Deviation para medir o erro residual, ou seja, a dispersão dos dados em torno das vendas observadas. Portanto, o horizonte de previsão refere-se a seis passos à frente, que vai de julho a dezembro de 2000.

Os dados do volume de vendas foram fornecidos pelo setor de controladoria da empresa estudada. A série histórica refere-se às vendas direcionadas ao mercado interno durante o ano de 2000 e foi disponibilizada tanto em quantidade quanto em reais. Contudo, para efeitos de previsão optou-se por utilizar a quantidade vendida por ser menos volátil em relação ao volume de vendas em Reais (R$) e por ser mais interessante para o planejamento da produção da empresa.

A evolução do volume de vendas de bovino da empresa durante jan/2000 a dez/2000. Verifica-se claramente uma tendência de crescimento e um componente de sazonalidade ao longo do tempo. Apesar dos picos de altas e baixas nas vendas, durante jan/2000 a dez/2000 o volume de quantidade vendida cresceu refletindo uma mudança no nível da série ao longo do tempo.

Passo 4

Prepare um relatório do contato técnico, na formatação descrita no item padronização e entregue ao professor em uma data previamente determinada. Em seguida, prepare uma apresentação informando o nome, localização e ramo de atuação da empresa, bem como sua sistemática de identificação e apuração de processos produtivos.

Nome: Frigorífico MINERVA

Cidade: Barretos – SP

Carnes Bovinas – (Frigorífico)

O objetivo foi analisar e realizar prospecção do volume de vendas do segmento de carne bovina de uma empresa do ramo agroindustrial. Para tanto, utilizou-se uma comparação dos modelos de tendência ajustados pelo método

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