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Como prever demandas futuras?

por Jéssica Dias | 18/12/2014
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No texto ‘Introdução às técnicas de previsão: definição e aplicações’ nós apresentamos as ideias iniciais de como lidar com a incerteza sobre o futuro. Nós continuaremos hoje nosso papo mostrando algumas dessas técnicas e suas ideias centrais.
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Existem dois tipos de métodos de previsão: os objetivos e os subjetivos. Os objetivos são as técnicas quantitativas, que se utilizam das formulações matemáticas e da estatística para obter seus resultados; já a subjetiva é qualitativa e é geralmente baseada na opinião de indivíduos.

Métodos Qualitativos

– Pesquisas com consumidores: algumas empresas utilizam-se destes tipos de pesquisa como base para predizer sua demanda futura.
– Força de vendas: neste método os vendedores são usados como fonte de informações sobre as intenções de compra de consumidores.
– Método Delphi: este método envolve um grupo de experts sobre determinado assunto, que se reúnem para chegar a um consenso sobre novas tecnologias ou sobre a possibilidade de vendas de novos produtos, por exemplo.
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Métodos Quantitativos

Os métodos quantitativos podem ser subdivididos em dois grupos: os modelos série-temporais, onde o tempo é uma variável usada para analisar tendências, sazonalidades ou fatores cíclicos que influenciam a demanda, e os chamados modelos casuais, que levam em conta outros fatores em suas previsões.
Algumas técnicas quantitativas são:
– Médias móveis: nesta técnica a média aritmética das n observações mais recentes para prever o futuro. Por exemplo, para prever a demanda do próximo mês, pode-se fazer a média das demandas dos 5 meses anteriores (n=5).
– Médias móveis ponderadas: neste caso é usada a média ponderada e cada demanda tem um “peso”, observando que soma de todos os pesos dos dados usados é igual a 1.
Algumas das vantagens das médias móveis são que elas são facilmente entendidas e computadas e oferecem previsões estáveis. Por outro lado, essas técnicas requerem que os dados passados sejam salvos, além de ignorar relacionamentos mais complexos nos dados.
– Método de amortecimento exponencial: é um tipo de média móvel onde, quanto mais antigos os dados, menores serão os pesos atribuídos a eles.
Quando os dados possuem certa tendência, mas não possuem sazonalidade, pode-se usar a análise de regressão no Excel®, onde a demanda será a variável dependente e o período será a variável independente.
 

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Jéssica Dias

Engenheira de Produção formada pela UENF com mais de dois anos de experiência em cadeia de suprimentos (supply chain), passando por funções nas áreas de logística, processos e planejamento de materiais. Apaixonada por tecnologia, leitura, ensinar o que sei e ajudar a outras pessoas a serem melhores em suas carreiras.

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