15/3/2010 1 ADM Materiais e Logística GESTÃO DA DEMANDA ADM Materiais e Logística Bibliografia Recomendada Capítulo 2 Pag.238 à 260
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ADM Materiais e Logística 2
GESTÃO
DA DEMANDA
ADM Materiais e Logística 2
Bibliografia Recomendada
Capítulo 2 Pag.238 à 260
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Logística de Saída
Varejista
Estoque PA
Distribuidor
Pedido
Pedido
Transportador
Fornecedores
Pedidos
Estoque MP
Pedido
NECESSIDADE
Gestão da Demanda
Habilidade para prever a
demanda
Canal de comunicação
com o mercado
Poder de influência sobre
a demanda
Habilidade de prometer
prazos
Habilidade de priorização
e alocação
Comunicação
com o
Mercado
Previsão de
Demanda
Influência
sobre o
Mercado
Promessa
de Prazos
Priorização
e Alocação
Gestão de
Demanda
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ADM Materiais e Logística 2
Quem é o responsável pela gestão da
demanda?
MARKETING VENDAS PLANEJAMENTO
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A Gestão da Demanda deve envolver o
comprometimento de todas as áreas no sentido
de obter o melhor desempenho da empresa.
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DEMANDA
REGULAR
DEMANDA
IRREGULAR
• Hábitos de consumo do público alvo são constantes e regulares
Vendas reais
Vendas médias
Dem
anda
Tempo
• Hábitos de consumo do público alvo são irregulares
Vendas reaisDem
anda
Tempo
A Natureza das Demandas
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Cíclico
Tendência
Flutuação
Aleatória
Padrões de Demanda Regular
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DEMANDA
DEPENDENTE
DEMANDA
INDEPENDENTE
• Deriva de diversos
clientes comprando
individualmente
pequenas frações da
produção
• Deriva das
exigências
especificadas em
programas de
produção.
A Natureza das Demandas
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A demanda está sujeita a
fatores internos e
externos às
organizações, que
podem alterar o seu
padrão.
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1. Influências Sazonais
FATORES QUE ALTERAM A DEMANDA
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2. Alteração do Comportamento do Cliente
FATORES QUE ALTERAM A DEMANDA
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3. Preços Competitivos e Concorrentes
FATORES QUE ALTERAM A DEMANDA
DOLAR MAIS BAIXO
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4. Influências Políticas
FATORES QUE ALTERAM A DEMANDA
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5. Mudanças na Economia do País
FATORES QUE ALTERAM A DEMANDA
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6. Novelas
FATORES QUE ALTERAM A DEMANDA
Ta na moda
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A previsão da demanda é a base para o
planejamento estratégico da produção,
vendas e finanças de qualquer empresa.
Permite que os administradores destes
sistemas antevejam o futuro e planejem
adequadamente suas ações.
PREVISÃO DA DEMANDA
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SISTEMAS DE PREVISÃO DE VENDAS
É o conjunto de procedimentos de coleta, tratamento e análise
das informações que visa gerar uma estimativa de demanda
futura, medidas em unidades de produtos em cada unidade de
tempo.
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Dados
históricos de
vendas
Informações que
expliquem
comportamento
atípico
Dados de
variáveis que
expliquem as
vendas
Tratamento estatístico
dos dados de vendas e
outras variáveis
Tratamento estatístico
dos dados de vendas e
outras variáveis
Informações de
clientes
Informações da
conjuntura
econômica
Informações de
concorrentes
Decisões da área
comercial
Outras informações
do mercado
Outras informações
do mercado
Tratamento das
informações disponíveis
Tratamento das
informações disponíveis
Previsão de vendasPrevisão de vendas
Reunião de PrevisãoComprometimento das áreas
envolvidas
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PORQUE PREVISÕES?
• Reduzir incertezas - “O futuro é incerto.”
• Antecipar e gerenciar mudanças
• Aumentar a comunicação e integração entre as equipes de
planejamento
• Gerenciar lead times
• Melhorar a competitividade e produtividade através da
redução de custos
• Melhorar o serviço ao cliente
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CARACTERÍSTICAS DAS PREVISÕES
1. Todas as previsões contêm ERROS!
2. As previsões são mais precisas para períodos mais próximos
3. As previsões são mais precisas para grupos ou famílias de
produtos
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Produto Previsão Real Erro
Big Mac 15.000 17.000 13%
Cheddar 9.000 7.500 17%
Quarteirão 12.000 13.000 8%
Hamburger 25.000 20.000 20%
Mc Chicken 8.000 13.000 63%
Total 69.000 70.500 2%
Média
24%
!!!
Ex:
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CALIBRAGEM
REALIMENTAÇÃO
INPUT
MODELO DE
PREVISÃO
PREVISÃO
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Modelo de Previsão com Realimentação
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REQUISITOS DE UMA BOA PREVISÃO
conhecer os mercados, suas necessidades e comportamentos
conhecer os produtos e seus usos
saber analisar os dados históricos
conhecer a concorrência e seu comportamento
conhecer as ações da empresa que afetam a demanda
formar uma base de dados relevantes para a previsão
documentar todas as hipóteses feitas na elaboração da
previsão
trabalhar com fatos e não apenas opiniões
articular diversos setores para a elaboração da previsão
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Erros mais Freqüentes de PREVISÃO
1. confundir previsões com metas e
considerar as metas como se fossem
previsões.
2. gastar tempo e esforço discutido se
se "acerta" ou "erra" nas previsões.
3. desistir ou não se esforçar o
suficiente para melhorar os
processos de previsão.
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HORIZONTE DAS PREVISÕES
12 46 100
Curto Médio Longo
Período da Previsão
Períodos de Tempo (número de semanas)
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MÉTODOS DE PREVISÃO
QUALITATIVOS – dependem exclusivamente do expertise do
previsor. Devem ser aplicados preferencialmente em previsões de
médio prazo.
QUANTITATIVOS – repetição do passado no futuro. Incentiva o
uso de modelos matemáticos e estatísticos. Mais aplicáveis a
previsões de curto prazo
CAUSAIS – o nível da variável de previsão é derivado de outras
variáveis relacionadas. Mais aplicadas nas previsões de médio a
longo prazo.
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Métodos de Previsão
Técnicas de
previsão
Quantitativas Qualitativas
Método Delphi
Juri de
executivos
Força de
vendas
Pesquisa de
mercado
Médias móveis
Suavizamento
exponencial
Projeção de
tendências
Decomposição
Regressão
simples
Regressão
múltipla
Analogia
histórica
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Previsão de Vendas de Curto Prazo
HojePassado Futuro
Vendas
tendência no passado
ciclicidade no passado
tendência projetadano futuro
ciclicidade projetadano futuro
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Modelos de Previsão- Média Móvel
São mais adequados quando se adota hipótese de permanência,
isto é, sem que se identifique tendência de aumento ou
decréscimo acentuado nas vendas no futuro.
Mês Vendas
MM
(3 meses)
MM
(4 meses)
MM
(5 meses)
Janeiro 89
Fevereiro 92
Março 100
Abril 107 93,7
Maio 89 99,7 97,0
Junho 90 98,7 97,0 95,4
Julho 87 95,3 96,5 95,6
Agosto 93 88,7 93,3 94,6
Setembro 92 90,0 89,8 93,2
Outubro 110 90,7 90,5 90,2
Novembro 86 98,3 95,5 94,4
Dezembro 107 96,0 95,3 93,6
Janeiro 101,0 98,8 97,6
Pt = V t-1 + V t-2 + V t-3 +...+ V t-N
N
P4 = 89 + 92 + 100
3
P6 = 89 + 92 + 100 + 107 + 89
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AGORA É SUA VEZ!
O consumo de sabão em pó do ano de 2006 em um determinado
supermercado, apresentou o seguinte comportamento:
Calcule a previsão para janeiro de 2007 utilizando:
a) A média móvel do último trimestre
b) A média móvel do último semestre
c) A média móvel do ano de 2006
Mês jan fev mar mai jun jul ago set out nov dez
Consumo 99 100 102 98 99 96 102 101 104 96 99 98
abr
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Modelos de Previsão- Média Móvel Ponderada
Permite a atribuição de pesos aos valores mais recentes.
Vendas reais Média móvel de 3 períodos
de copos ponderada com pesos 3, 2 e 1
Janeiro 154
Fevereiro 114
Março 165
Abril 152 [(1*154) + (2*114) + (3*165)] / 6 = 146,2
Maio 176 [(1*114) + (2*165) + (3*152)] / 6 = 150,0
Junho 134 [(1*165) + (2*152) + (3*176)] / 6 = 166,2
Julho 123 [(1*152) + (2*176) + (3*134)] / 6 = 151,0
Agosto 154 [(1*176) + (2*134) + (3*123)] / 6 = 135,5
Setembro 134 [(1*134) + (2*123) + (3*154)] / 6 = 140,3
Outubro 156 [(1*123) + (2*154) + (3*134)] / 6 = 138,8
Novembro 123 [(1*154) + (2*134) + (3*156)] / 6 = 148,3
Dezembro 145 [(1*134) + (2*156) + (3*123)] / 6 = 135,8
Pt = (V t-1 x 3)+ (V t-2 x 2)+( V t-3 x1)
3 + 2 + 1
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AGORA É SUA VEZ!
Utilizando os dados de consumo apresentados na tabela abaixo,
calcule a previsão para o 13º período, utilizando:
a) Média móvel ponderada do último trimestre, em que os pesos
sejam os maiores para os últimos meses e decresçam na
ordem 3, 2 e 1.
b) Média móvel ponderada do último trimestre, utilizando os
seguintes pesos: (mês 10 =2, mês 11 = 4, mês 12 = 2)
Mês 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Consumo 99 100 102 98 99 96 102 101 104 96 92 98
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1. Lançamentos
ADM Materiais e Logística 2
2. Demanda Irregular