planejamento

Planejamento quando o futuro é uma projeção do passado
Adaptado do capítulo 3 de TUBINO, D.F. Manual de planejamento e controle da produção. Atlas.
São Paulo: 1997.

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Previsões baseadas em séries temporais  Partem do princípio de que a demanda futura será uma projeção dos seus valores passados, não sofrendo influência de outras variáveis.
 É o método mais simples e usual de previsão, e quando bem elaborado oferece bons resultados.
 Para se montar o modelo de previsão, é necessário plotar os dados passados e identificar os fatores que estão por trás das características da curva obtida.
 Uma curva temporal de previsão pode conter tendência, sazonalidade, variações irregulares e variações randômicas.

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Previsões baseadas em séries temporais Tendência

Sazonalidade
70

Demanda

60
50
40
30
20
10
0
Jan.

Variação irregular

Variação randôm ica

Fev.

Mar.

Abr.

Mai.

Jun.

Jul.

Ago.

Set.

Out.

Nov.

Dez.

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Técnicas para Média
Média Móvel
 A média móvel usa dados de um número predeterminado de períodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previsão. A cada novo período de previsão se substitui o dado mais antigo pelo mais recente. n D
Mm n 

i 1

i

n

Mmn = Média móvel de n períodos;
Di = Demanda ocorrida no período i; n = Número de períodos; i = índice do período (i = 1,2,3,...)
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Técnicas para Média
Média Móvel
Período
Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho
Demanda
60
50
45
50
45
70

Mm3 

50  45  70
 55,00
3

Mm5 

Mm3 

45  70  60
 58,33
3

50  45  50  45  70
 52,00
5

5

Técnicas para Tendência
Equação Linear
 Uma equação linear possui o seguinte formato:

 XY    X  Y  b n X    X 
 Y  b X  a n

Y  a  bX

2

2

n

Y = Previsão da demanda para o período X; a = Ordenada à origem, ou intercepção no eixo dos Y; b = Coeficiente angular;
X = Período