Resumo PCP

RESUMO

PREVISÕES E GESTÃO DE DEMANDA EM PRODUÇÃO E OPERAÇÕES

Desde que Previsão da Demanda é estimar vendas futuras, pode-se esperar a ocorrência de erros. O que mais nos interessa é o quanto erramos.

Para gestores de operações é importantíssimo saber não só quanto se espera ter de demanda ou vendas, mas também, saber qual é o erro esperado para esta previsão. Da estimativa do erro derivarão importantes decisões sobre os “colchões” de segurança que serão dimensionados para a operação.

Lei dos grandes números e seus efeitos nas previsões

Um bom processo decisório sobre recursos que tenham inércia baseia-se em ter uma m\boa “visão” do futuro, obtida a partir de processos de previsão. Diferentes decisões têm inércias diferentes, ou seja, requerem diferentes períodos de tempo para tomarem efeito. Assim, é necessário que as previsões tenham diferentes horizontes.

Se justamente as decisões que envolvem maior volume de recursos têm de ser tomadas com maior antecedência e tomar decisões com maior antecedência significa estar sob maior probabilidade de erro, isso implica que justamente as decisões cujos erros podem ter consequências mais sérias são aquelas com maior probabilidade de erro.

Previsão agregada

Imagine que um ano e meio atrás nos reunimos para fazer previsões das vendas de determinada loja da rede de lanchonetes McDonald’s para o mês passado. Quando o mês passado terminou, analisamos as vendas efetivamente ocorridas e chagamos aos números da tabela abaixo.

Sanduiche Previsao p. mês passado vendas efetivas % erro

Quateirão com queijo 2.500 1.930 22.8

Big Mac 6.000 7.269 21.2

Hamburguer 4.500 4.980 10.7

Cheeseburguer 3.000 2.730 9.0

Filé de peixe 1.200 1.429 19.1

McChicken 1.800 1.050 41.7

T o t a l 19.000 19.388 2.0

Note que os erros das previsões individuais por sanduíche foram, em média, de 20.8%, um resultado relativamente alto. Entretanto, se tivéssemos feito o exercício de prever o agregado ou o total de vendas da loja, teríamos saltado de um erro da ordem de 20.8% para algo em torno de 2.0%, apenas. Isto ocorre, pois, em previsões desagregadas alguns dos erros são “a maior” e outros são “a menor”.

Vamos analisar um pouco mais profundamente este caso. Por que nós nos preocuparíamos em desenvolver uma visão de futuro com um ano e meio de antecedência para uma lanchonete? Certamente para subsidiar aquelas decisões com inércia compatível. Quais são essas decisões para uma lanchonete?

Compra de queijo ou de hambúrguer? Programação de turnos de trabalho? Provavelmente, não! Essas são decisões de inércia menor, que podem ser tomadas com antecedência menor.

As decisões que demandam antecedência da ordem de um anos e meio são aquelas referentes, por exemplo, à expansão da loja. Entretanto, para decidir sobre a expansão da loja, é necessário que se desenvolva uma visão de futuro desagregada, por sanduíche? Provavelmente, não.

Um expansão da loja será capaz de produzir qualquer mix de sanduíches,e, portanto,para esse tipo de decisão, que necessita desse nível de antecedência, uma visão agregada é suficiente. Como a visão agregada é menos sujeita a erro que a visão desagregada, a decisão acaba por ser tomada sob menor nível de incerteza.

Só é possível desenhar adequados processos de previsão, se se partir de qual uso vai se fazer das previsões, ou seja, quais decisões apoiar. Só então se poderá definir, por exemplo, qual nível de agregação de dados será necessário. Previsões mais agregadas tendem a ser mais acertadas. Logo, sempre tente fazer previsões usando o nível máximo de agregação de dados que o processo decisório a que dará suporte permitir.

Processo de previsão

Previsões são, em geral, o resultados de um processo, que inclui:

a) a coleta de informações relevantes;

b) o tratamento dessas informações;

c) a busca de padrões de comportamento (uso de métodos de tratamento de séries temporais de dados do passado);

d) a consideração de fatores qualitativos relevantes;

e) a projeção de padrões de comportamento;

f) a estimativa de erros de previsão

Informações para previsão de vendas

Dentre as principais informações que devem ser consideradas para a previsão da demanda, destacam-se:

 dados históricos de vendas, período a período;

 dados históricos referentes a demanda, ou seja, potencial de compra do mercado, não realizada, vendas perdidas;

 informações relevantes que expliquem comportamentos atípicos das vendas passadas;

 dados de variáveis correlacionadas às vendas que ajudem a explicar o comportamento de vendas passadas;

 previsão da situação futura de variáveis que podem afetar o comportamento das vendas no futuro ou estejam a ela correlacionadas;

 conhecimento sobre a conjuntura econômica atual e futura;

 informações de clientes que possam indicar seu comportamento de compra futuro, por exemplo, originadas de pesquisas de mercado;

 informações relevantes sobre a atuação de concorrentes que influenciam o comportamento das vendas;

 informações obre a área comercial que podem influenciar o comportamento das vendas.

Processo de previsão de vendas

Previsão