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Queria saber qual o fundamento desta questão.
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os métodos estatísticos são capazes de fornecer melhores previsões quando a demanda tem uma natureza mais independente e aleatória
GAB: D
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Existem vários métodos de previsão de demanda possíveis, alguns deles são:
• Regressão linear e análise de correlações: é um método causal e consiste em uma equação linear no modelo y = ax + b para prever a demanda, em que y é uma variável dependente e x, independente. O resultado é um gráfico em forma de reta.
• Médias móveis: esse é um método que toma como base períodos de tempo (por exemplo: meses), avaliando a demanda neles para prever as próximas. Nesse caso, se estiverem sendo considerados os meses, ao começar um novo, o mais antigo é substituído pelo mais recente.
• Suavização exponencial simples: nesse método, as equações recebem um valor que corresponde à constante de suavização. Além disso, são atribuídos pesos para as demandas dos períodos de tempos anteriores. Por exemplo: as demandas de meses mais recentes têm um peso maior do que as que correspondem aos meses mais antigos.
• Suavização exponencial com ajuste de tendência: segue a mesma lógica do método anterior, no entanto, deve ser usado quando se percebe que a demanda dos períodos de tempo analisados segue uma tendência constante de crescimento ou diminuição. Por isso, além de calcular a constante de suavização, também é preciso calcular o valor da tendência. Nesses casos, normalmente há uma relação linear entre a demanda e o tempo.
• Método sazonal multiplicativo: é o método mais indicado quando se percebe, primeiramente que há uma variação sazonal e que a sua amplitude, a diferença entre o menor e o maior valor, se torna cada vez maior à medida em que os períodos de tempo avançam. Também é executado pela aplicação de valores em equações e necessita de, no mínimo, dois períodos de tempo fechados (meses, estações, bimestres, depende do produto) para que os cálculos possam ser feitos.
A escolha do melhor método de previsão de demanda vai depender, principalmente, do tipo de bem ou produto com o qual a empresa trabalha. Além dos cálculos baseados em equações, analisar fatores históricos e realizar um estudo mais aprofundado a respeito do mercado consumidor também são imprescindíveis para ter mais precisão na previsão de demandas.
É importante lembrar que nunca se deve confundir demandas com metas, elas servem para se complementar, mas não são sinônimos. Sempre que se trabalhar com qualquer método de previsão de demanda, é prudente estabelecer uma margem de erro, visto que se trata exatamente de uma previsão, e não de um número exato.
De qualquer forma não se esqueça, para evitar a disponibilidade faltosa ou em excesso de bens e produtos, esses métodos são bastante úteis, podendo prevenir prejuízos capazes de desequilibrar de maneira significativa as finanças de uma empresa.
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Redes neurais??? OI???
Essa cumpriu a cota de questões doidas que toda prova de concurso tem que ter.
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A Previsão de Estoques é o ponto de partida, a base da administração de materiais.
Modelos disponíveis no mercado
• Método do Último Período (MUP)
É o mais simples, sem fundamento matemático, utiliza como previsão para o próximo período o valor real do período anterior.
• Método da Média Móvel (média aritmética) (MMM)
A previsão do próximo período é obtida por meio de cálculo da media aritmética do consumo dos períodos anteriores. Como resultado desse modelo teremos valores menores que os ocorridos caso o consumo tenha tendências crescente, e maiores se o consumo tiver tendências decrescentes, nos últimos períodos.
• Método da Média Móvel Ponderada (MMP)
A previsão é dada através de ponderação dada a cada período, de acordo com a sensibilidade do administrador, obedecendo algumas regras:
1ª O período mais próximo recebe peso de maior ponderação entre 40% a 60%, e para os outros haverá uma redução gradativa para os mais distantes.
2ª O período mais antigo recebe peso de menor ponderação e deve ser igual a 5%.
3ª A soma das ponderações deve ser sempre 100% (40 a 60 % para o mais recente e para o ultimo, 5%).
• Método da Média com Suavização Exponencial (MMSE) ou Método da Média Exponencialmente Ponderada (MMEP)
Neste método, a previsão é obtida de acordo com o consumo do último período, e teremos que utilizar também a previsão do último período. Ele procura fazer a eliminação das situações exageradas que ocorreram em períodos anteriores. É simples de usar e necessita de poucos dados acumulados sendo auto adaptável, corrigindo-se constantemente de acordo com as mudanças dos volumes das vendas. A ponderação utilizada é denominada constante de suavização exponencial que tem o símbolo (@) e pode variar de 1>@>0.
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Que lixo de matéria!
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peçam comentários do professor por favor.
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GABARITO: LETRA D
Métodos estatísticos. Trata-se do método mais utilizado.
Calculam-se as previsões através dos valores do passado, ou seja, de dados obtidos anteriormente.
FONTE: Administração de Materiais - Uma Abordagem Logística - Marco Aurélio P. Dias.
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Gab. D
Questão pesadíssima, tive que apelar à literatura de BALLOU.
A) O grau de exatidão da previsão das redes neurais parece ser melhor do que em outros métodos de séries de tempo quando a série de tempo é descontínua. Ou seja, não é o método ideal para avaliações de longo prazo.
B) "Deve-se optar por eles [métodos qualitativos] preferencialmente em previsões de médio a longo alcance."
C) É diretamente proporcional, e não inversamente. "A premissa básica em que se assentam os métodos causais de previsão sustenta que o nível da variável de previsão é derivado do nível de outras variáveis relacionadas. Até onde as boas relações de causa-e-efeito podem ser descritas, os modelos causais têm realmente efetividade na antecipação de grandes mudanças nas séries de tempo e na previsão exata para períodos de médio a longo alcances."
D) "Os padrões da demanda DEPENDENTE são altamente influenciados e não aleatórios. O entendimento dessas influências substitui a necessidade da previsão, pois a demanda é conhecida antecipadamente. (...) Quando temos demanda INDEPENDENTE, os procedimentos de PREVISÕA ESTATÍSTICA dão bons resultados. A maior parte dos modelos de previsão de curso prazo tem base em condições de DEMANDA INDEPENDENTE e ALEATÓRIA.
E) "Quando se dispõe de um número razoável de dados históricos e a tendência e variações sazonais nas séries de tempo são estáveis e bem definidas, a projeção desses dados no futuro pode representar uma maneira eficiente de previsão de CURTO PRAZO. Quando, porém, se trata de mudança rápida, os modelos só sinalizam tal alteração depois de sua ocorrência. Por isso, há quem sustente que as projeções por tais modelos retardam mudanças fundamentais nas séries de tempo e não são eficientes na sinalização de mudanças fundamentais antes da respectiva ocorrência. Isto, no entanto, não é necessariamente uma limitação grave quando as previsões são feitas tendo em vista horizontes temporais curtos, a menos que se trate de mudanças realmente profundas."
Fonte: BALLOU, Gerenciamento da cadeia de suprimentos, Logística
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LETRA D
quando comparados com os demais métodos de previsão da demanda, os métodos estatísticos são mais adequados para demandas independentes e aleatórias. Isso não quer dizer que eles irão acertar a previsão da demanda, apenas que se adequam mais do que os métodos qualitativos, por exemplo.