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Previsão de demanda Cap.11 Moreira (11.1 Introdução (Comum a qualquer…
Previsão de demanda
Cap.11 Moreira
11.1 Introdução
Comum a qualquer empresa
As vendas podem depender de muitos fatores
Processo racional de buca de informações acerca do valor das vendas futuras de um item ou de um conjunto de itens
Se possível, deve fornecer também informações sobre a qualidade e a localização
11.2 Métodos de Previsão: Algumas características
Características comuns
Assumem que as mesmas causas do passado etão no futuro.
Comportamento do passado é base para inferir o futuro.
Não conduzem a resultado perfeitos.
A chance de erro é maior quando mais nos aprofundamos no futuro, devido aos fatores aleatórios que nenhuma previsão capta e passam a exercer mais e mais influência.
3 Classificação dos métodos
11.4 Qualitativos: baseados no julgamento de pessoas.
Úteis da ausência de dados, dados não confiáveis ou lançamento de novos produtos
11.4.1 Opniões de executivos
Previsão definida por um grupo de alto executivos.
Previsões de longo prazo
Vantagem: visões diferentes, qualidade e previsão ao consenso obtido.
Desvantagem: influência exagerada de 1 pessoa sobre o grupo, imposição de opinião
11.4.2 Opinião da Força de Vendas
Baseada na opnião do pessoal que vende
Problemas: Podem não saber o que os clientes gostariam de fazer e o que farão.
Podem ser muito influenciados por eventos passados.
Cotas mínimas de vendas- vendedor projeta pra menos (conflito de interesse).
11.4.3 Pesquisa junto a consumidores: pesquisas de mercado
11.4.4 Método Delphi
Situações de longo prazo com dados escassos ou inexistentes
Opiniões são independentes
Por meio de questionário
Vantagem: opiniões pessoais sem interação dentro do grupo.
Método é sensível à qualidade do instrumento de coleta de opiniões.
II- Matemáticos(Quantitativos)
Modelos matemáticos para chegar aos valores previstos.
Permitem controle do erro, mas exigem informações quantitativas preliminares.
11.5 Métodos causais
A demanda de um(s) item(s) é relacionada a(s) variável(s) interna ou externas a empresa, chamadas variáveis causais.
Y=aX+bX (Regresão Linear Simples)
Y=ab^X (Regressão Exponencial)
Y=a+bX=cX^2 (Regressão parabólica)
MMQ:
Séries temporais
Exige apenas conhecimento de valores passado.
Expectativa de que o padrão observado forneça informação adequada para a previsão de valores futuro.
Regressão Simples: demanda liga a apenas uma variável
Regressão Múltipla: considera 2 ou mais variáveis