AP 2 Mateus Ferreira Alves

1393 palavras 6 páginas
Centro Universitário do Distrito Federal – UDF
Mateus Ferreira Alves

Métodos de Estimativa da Média

Trabalho desenvolvido para a disciplina de
Gestão da Demanda, como parte da avaliação referente ao curso de Engenharia de Produção
Professor: Helio Minoru Omura

Cidade Ocidental – Goiás

2015

Métodos de Estimativa da Média

Os métodos históricos para a previsão da demanda futura são essenciais para as empresas, pois os mesmos norteiam com dados matemáticos que iram gerar uma previsão estatística da demanda futura usando como base dados históricos anteriores ao período que se quer prever.
Os métodos históricos de previsão quando estão precisos proporcionam uma economia substancial nos gastos com estoque e compra de matéria prima, entre outros, gastando assim o necessário para o período, tornando o preço do produto final mais baixo para o consumidor. Isto aumenta a competitividade da empresa em relação a empresas que não dão a devida importância a uma previsão da demanda precisa.
Os métodos de análise de séries temporais são os mais usados nas diversas empresas, pelo seu fácil equacionamento matemático. São frequentemente usados quando a muitos itens a serem monitorados, sendo que os diversos métodos de séries temporais são usados para atenderem demandas com características específicas. A existência de vários tipos de técnicas de previsão qualitativas não impede que os métodos de séries temporais sejam os mais utilizados na logística e cadeia de suprimento. A seguir serão apresentados os métodos de estimativa da média:
- Previsão Ingênua;
- Média Simples;
- Média Móvel Simples;
- Média Móvel Ponderada;
- Suavização Exponencial;
- Método Holt-Winters.

Previsão Ingênua

O método de Previsão Ingênua e muito utilizado por sua simplicidade e baixo custo, este método utiliza a demanda do mês atual para prever a demanda do mês seguinte. Sendo assim se a demanda do dia atual é de 36 vendas a demanda do dia seguinte também será de 36 vendas. O método de Previsão Ingênua

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