Horizonte de tempo mais longo e nível de desagregação menor diminuem a precisão das previsões. Quanto maior o horizonte de tempo da previsão ou menor o nível de agregação dos produtos, menor será a capacidade de prever com precisão a demanda futura.

1. Logística Empresarial
Administração de Empresas
6º Período
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2. Resumo
Introdução ao Conceito de Logística
Logística Empresarial (ótica acadêmica e empresarial)
Globalização e Comércio Internacional
Infra-Estrutura (portos, terminais e tecnologias subjacentes)
Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos
Previsão de Demanda (técnicas e sistemas)
Processamento de Pedidos
Sistemas de Informação (identificação, rastreamento, sistemas integrados)
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3. Resumo
Estoques
Transporte
Armazenagem e Manuseio
Embalagens (sistemas inteligentes)
Projeto de Sistema Logístico (fatores quantitativos e qualitativos)
Localização e Planejamento de Rede
Pesquisa de campo sobre problemas logísticos
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4. Bibliografia Sugerida
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5. Bibliografia Sugerida
BOWERSOX, Donald – Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística. Rio de
Janeiro: ELSEVIER, 2007
BALLOW, Ronald – Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos / Logística
Empresarial. Porto Alegre: BOOKMAN, 2006
TAYLOR, David – Logística na Cadeia de Suprimentos, uma perspectiva
gerencial. São Paulo: PEARSON, 2006
NOVAES, Antonio – Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição. Rio de
Janeiro: ELSEVIER, 2007
FLEURY, Paulo – Logística Empresarial, A Perspectiva Brasileira. São Paulo:
ATLAS, 2000
SOUZA, Gueibi – Métodos Simplificados de Previsão Empresarial – Rio de
Janeiro: CIÊNCIA MODERNA, 2008
MARTINS, Petrônio – Administração da Produção – São Paulo: SARAIVA, 2005
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6. Bibliografia Complementar
CHOPRA, Sunil; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de suprimentos. São
Paulo: Prentice Hall, 2003.
CHRISTOPHER, M. Logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos –
criando redes que agregam valor. 2ª ed.. São Paulo: Thomson (Cengage), 2007.
PIRES, Silvio R. I.. Gestão da cadeia de suprimentos: conceitos, estratégias,
práticas e casos. São Paulo: Atlas, 2004.
SIMCHI-LEVI, David et al.. Cadeia de suprimentos: projeto e gestão – conceitos,
estratégias e estudos de casos. Porto Alegre: Bookman, 2003.
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7. Bibliografia A1 / Slides e Textos
BOWERSOX, Donald – Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística. Rio de
Janeiro: ELSEVIER, 2007
- CAPÍTULO 1, 2, 3
TAYLOR, David – Logística na Cadeia de Suprimentos, uma perspectiva
gerencial. São Paulo: PEARSON, 2006
- CAPÍTULO 10
NOVAES, Antonio – Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição. Rio de
Janeiro: ELSEVIER, 2007
- CAPÍTULO 1, 2, 3
FLEURY, Paulo – Logística Empresarial, A Perspectiva Brasileira. São Paulo:
ATLAS, 2000
- CAPÍTULO 1, 2, 7
CORREA, Henrique – Administração de Produção e de Operações. São Paulo:
ATLAS, 2008
- CAPÍTULO 7
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8. Técnicas
Previsão é muito difícil,
especificamente se for
sobre o futuro”
NIELS BOER,
Nobel de Física
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9. Introdução
Previsibilidade
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10. Desafios na Cadeia de Suprimentos
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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11. Desafios na Cadeia de Suprimentos
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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12. DELL x Previsibilidade
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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13. Introdução
Por que a previsibilidade é
importante para avaliação
logística?
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14. VANTAGENS
Melhor planejamento orçamentário e de
capital, com menor variação entre o custo
previsto e o realizado
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15. VANTAGENS
Melhor alocação dos recursos físicos nos
processos operacionais
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16. VANTAGENS
Atendimento aos requisitos de nível de
serviço aos clientes, garantindo a
competitividade dos produtos e serviços
da empresa no mercado
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17. VANTAGENS
Redução de custos operacionais através
da otimização de processos e melhor
planejamento pelo uso eficiente da
informação de previsão
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18. VANTAGENS
Melhor gerenciamento da operação pela
redução de uma das fontes de
variabilidade dos processos – informação
da previsão
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19. VANTAGENS
Maior integração e melhor comunicação
entre as áreas funcionais da empresa
(marketing, finanças, vendas e logística)
devido a uma maior credibilidade da
previsão.
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20. FATORES QUE INFLUENCIAM NA PREVISÃO
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos
Capitulo 10 – Previsão de Demanda
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21. Introdução
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22. Introdução
1999 - Inicio produção no Brasil com motor 1.6 (99 cv)
2000 - Motor 1.9 (125 cv) e 1.6 (102 cv)
2001 - Série Spirit
2002 - Versão Avantgarde 1.9
2005 - Fim de produção no Brasil
Fabricado em Juiz de Fora
Investimento de 820 milhões de dólares
Capacidade de 70.000 unidades por ano (PREVISÃO DE DEMANDA)
2002 – 9.000 unidades.
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23. Introdução
Porque não deu certo???
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24. Erros Comuns
em Previsão
Previsão não é META
Previsões – “são estimativas de como se comportará o mercado demandante
no futuro. De uma certa forma trata-se de especulação de mercado.”
Metas – “são a parcela desse potencial de compra do mercado a que a
empresa deseja atender.”
Fonte: Correâ, 2008
Administração de Produção e de Operações
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25. Erros Comuns
em Previsão
O ato de prever não é
Binário
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26. Erros Comuns
em Previsão
O objetivo de reduzir
erros é maior do que se
acertar previsões
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27. Introdução
Previsão Total
X
Previsão Unitária
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28. Introdução
Previsão
Ingênua
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29. Processo
Processo de Previsão
Inteligência para coletar e analisar dados
Cálculo matemático ou estatístico
Fonte: Slack – Cap.PrevDemanda
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30. Introdução
Previsibilidade
=
Tendências +
Componentes +
Histórico + Técnicas
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31. Componentes
Ft = (Bt
Onde:
Ft = quantidade prevista
Bt = nível básico de demanda
Demanda média de longo prazo
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32. Componentes
Ft = (Bt x St
Onde:
Ft = quantidade prevista
Bt = nível básico de demanda
St = fator sazonalidade
Ex. Brinquedos no Natal, chocolate na Páscoa
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33. Componentes
Ft = (Bt x St x T
Onde:
Ft = quantidade prevista
Bt = nível básico de demanda
St = fator sazonalidade
T = índice de tendência do componente
Ex. venda de computadores na década de 90, iphone, ipod
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34. Componentes
Ft = (Bt x St x T x Ct
Onde:
Ft = quantidade prevista
Bt = nível básico de demanda
St = fator sazonalidade
T = índice de tendência do componente
Ct = fator cíclico
Ex. 3 a 5 anos a economia muda o cenário
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35. Componentes
Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt
Onde:
Ft = quantidade prevista
Bt = nível básico de demanda
St = fator sazonalidade
T = índice de tendência do componente
Ct = fator cíclico
Pt = fator promoção
Ex. queimas de estoque, leve 2 pague 1
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36. Fator Promoção
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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37. Componentes
Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + I
Onde:
Ft = quantidade prevista
Bt = nível básico de demanda
St = fator sazonalidade
T = índice de tendência do componente
Ct = fator cíclico
Pt = fator promoção
I = quantidade irregular ou aleatória
Sem explicação macro
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38. Introdução
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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39. Exemplo
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40. Exemplo
Fonte: Slack, 1999
Prev.Demanda
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41. Introdução
O erro absoluto para
logística é o verdadeiro
erro
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42. Introdução
“As empresas raramente
efetuam previsões de
produtos isolados”
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos
Capitulo 10 – Previsão de Demanda
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43. Introdução
“O custo de análise fica
proibitivo. Somente em
casos de lançamento de
produtos ou novo
mercado”
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos
Capitulo 10 – Previsão de Demanda
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44. Introdução
No longo prazo, a decisão é
pelo agrupamento dos
dados.
Técnica de Agregação
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos
Capitulo 10 – Previsão de Demanda
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45. Introdução
Pode-se perder no detalhe de
um ou outro produto. No
entanto, ganha-se pois a
amostra é maior.
Técnica de Agregação
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos
Capitulo 10 – Previsão de Demanda
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46. Introdução
Tamanho da Amostra é
diretamente proporcional ao
resultado da previsão
(qualidade)
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos
Capitulo 10 – Previsão de Demanda
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47. Introdução
Regra da Estatística:
probabilidade do erro amostral
diminui à medida que o
tamanho da amostra ........... .
Fonte: Taylor 2006 – Logística na Cadeia de Suprimentos
Capitulo 10 – Previsão de Demanda
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48. Introdução
A previsão pode ser...
Por demanda de produto;
Demanda de infra-estrutura;
Demanda por cliente;
Demanda por serviço;
Relação de indicadores gerais...
etc
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49. Introdução
Não esquecer!!!!
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50. Introdução
As empresas combinam
categorias de produtos para
ter uma melhor sensibilidade
de previsão
Categorização de Demanda
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51. Introdução
Novo Produto?!
Como trabalhar
Forecasting?
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52. Introdução
Técnicas Subjetivas
Ou Arbitrárias
INFLUÊNCIA COMERCIAL;
MERCADO ALVO;
TENDÊNCIA DO SETOR;
BREAK EVEN;
ETC...
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53. Introdução
Produtos Inovadores Maior
dificuldade de Previsão
Explicado pela Curva de
Demanda do produto
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54. Introdução
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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55. Introdução
Demanda Dependente
X
Demanda Independente
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56. Introdução
Fonte: Correa, 2008
Administração de Produção e de Operações
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57. Introdução
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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58. Questões
De que forma o horizonte de tempo e o
nível de agregação das previsões
modificam sua precisão?
Horizonte de previsão: período mais longo de planejamento, também
chamado de horizonte de planejamento. Quanto MAIOR o tempo de
previsão ou mais longe se estabelece o horizonte de planejamento,
MENOR a precisão esperada da previsão.
previsão
Nível de agregação: corresponde ao agrupamento de produtos de
características similares, em vez de fazer previsões para produtos isolados.
As previsões agregadas são mais confiáveis porque se baseiam em
amostras maiores de comportamento dos clientes.
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59. Introdução
Quais são os carros mais
vendidos no Brasil?
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60. Log. Empresarial - Bruno Gomes

61. Venda de Carros 2008
35000
30000
25000 VW Gol
Fiat Palio
GM Celta
20000
GM Corsa Sedan
Fiat Uno
VW Fox/CrossFox
15000
Fiat Siena
Fiat Strada
Ford Ka
10000
5000
0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO
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62. Vendas 2008 x Estimativa de Custo
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Bruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial

63. Vendas 2009
Vendas 2009 - Carros GOL
35000
30000
25000
20000
VendasVolkswagen Gol Hillux
2009 - Carros
15000
10000 3500
5000 3000
Vendas 2009 - Carros UNO
0 2500
jan fev mar abr mai jun jul ago set 18000
2000
16000 Toyota Hilux
1500 14000
Vendas 2009 - Carros PALIO
1000 12000
500 10000
25000 Fiat Uno
8000
0
20000 6000
jan fev mar abr mai jun jul ago set
4000
15000 2000
Fiat Palio 0
10000 jan fev mar abr mai jun jul ago set
5000
0
jan fev mar abr mai jun jul ago set
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64. qual conclusão que chegamos?
Vendas 2009 - Carros
35000
30000
25000
Volkswagen Gol
20000 Fiat Palio
15000 Fiat Uno
Toyota Hilux
10000
5000
0
jan fev mar abr mai jun jul ago set
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65. Log. Empresarial - Bruno Gomes

66. Log. Empresarial - Bruno Gomes

67. Log. Empresarial - Bruno Gomes

68. Introdução
A VolksWagen vendeu
mais gol de Jan/Set de
2008 ou 2009?
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69. Demanda Agregada x Desagregada
2008 x 2009 - GOL
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET
Volkswagen Gol 2008 Volkswagen Gol 2009
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70. Quais componentes influenciaram o segmento automotivo
em 2009?
Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + I
Onde:
Ft = quantidade prevista
Bt = nível básico de demanda
St = fator sazonalidade
T = índice de tendência do componente
Ct = fator cíclico
Pt = fator promoção Vendas 2009 - Carros
35000
I = quantidade irregular 30000
25000
Volkswagen Gol
20000 Fiat Palio
15000 Fiat Uno
Toyota Hilux
10000
5000
Log. Empresarial - Bruno Gomes
0
jan fev mar abr mai jun jul ago set

71. Introdução
Como estabelecer
vantagem competitiva
com a previsão de
pedidos ou estoques?
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72. Introdução
Demanda Antecipada
X
Demanda Acompanhada
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73. Relembrando Adm.Operações
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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74. Componentes
+ =
Mudança no modelo de negócio
unificando produtos e serviços
complementares
O que muda em relação a previsão?
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75. Componentes
Tendências
Tende , direciona, orienta
caminhos
Estudos de Viabilidade, Cenários, Taxa de Retorno
Log. Empresarial - Bruno Gomes

76. Estatística aplicada ao Processo de P.D
Projetando Tendências
“Para produtos cujo histórico de
vendas é conhecido, o melhor
guia para vendas futuras é o
desempenho prévio”
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
Log. Empresarial - Bruno Gomes

77. Estatística aplicada ao Processo de P.D
Fonte: Taylor 2005
Logística na Cadeia de Suprimentos
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78. Estatística aplicada ao Processo de P.D
“A classe de fenômenos cujo processo
observacional e consequente
quantificação numérica gera uma
seqüência de dados distribuídos no
tempo é denominada série temporal”
[SOUZA1989]
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79. Estatística aplicada ao Processo de P.D
Uma Série Temporal poderá
ser contínua ou discreta.
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80. Estatística aplicada ao Processo de P.D
contínua ou discreta
A natureza de uma série temporal e a estrutura de
seu mecanismo gerador estão relacionadas com o
intervalo de ocorrência das observações no
tempo. Caso o levantamento das observações da
série possa ser feito a qualquer momento do
tempo, a série temporal é dita contínua.
Entretanto, na maioria das séries, as observações
são tomadas em intervalos de tempo discretos e
eqüidistantes.
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81. Estatística aplicada ao Processo de P.D
Uma previsão é uma manifestação relativa a
sucessos desconhecidos em um futuro
determinado.
A previsão não constitui um fim em si, mas um
meio de fornecer informações e subsídios para
uma conseqüente tomada de decisão, visando
atingir determinados objetivos
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82. Estatística aplicada ao Processo de P.D
Ex. Conjunto de observações de uma série
temporal coletadas até o instante t e de um
modelo que represente esses fenômenos, a
previsão do valor da série no tempo t+h pode
ser obtida
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83. Estatística aplicada ao Processo de P.D
MODELOS
UNIVARIADOS OU
MULTIVARIADOS
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84. Estatística aplicada ao Processo de P.D
UNIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL É
EXPLICADA APENAS PELOS SEUS
VALORES PASSADOS.
MULTIVARIADOS - A SÉRIE TEMPORAL
É EXPLICADA PELOS SEUS VALORES
PASSADOS E POR VALORES DE
OUTRAS VARIÁVEIS.
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85. Técnicas
Critérios para avaliação de
Técnicas de Previsão
(1) Exatidão
(2) Horizonte de tempo
(3) Valor (escala) da previsão
(4) Disponibilidade dos dados
(5) Tipos de padrão de dados
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86. Técnicas
Qualitativas,
Séries Temporais,
Causais (regressão)
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87. Técnicas
Qualitativas
Especializadas, caras e demoradas
Ex. Pesquisas e painéis internos e externos
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88. Técnicas
Séries Temporais
Quando há disponibilidade de dados históricos
Ex. Definição de sazonalidade, tendências e
padrões cíclicos (médio prazo)
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89. Técnicas
Causais
Previsão por regressão com base de outros
fatores independentes – longo prazo.
Ex. Preço x Consumo
Regressão Simples e Múltipla (fator de previsão)
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90. Técnicas
Log. Empresarial - Bruno Gomes
Bruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial

91. Recapitulando
Pontos Principais em Previsão Logística:
Determinar um Processo de
Previsão é fundamental na
tomada de decisão em
administração logística
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92. Recapitulando
Pontos Principais em Previsão Logística:
O Cenário Econômico deve
ser levado em conta para
tomada de decisão
ELE MUDA A TODO
MOMENTO
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93. Recapitulando
Pontos Principais em Previsão Logística:
Cada produto ou serviço tem
sua curva de demanda que
poderá ser média, sazonal,
cíclica, (de)crescente,
promocional ou irregular
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94. Recapitulando
Pontos Principais em Previsão Logística:
Basicamente previsão
trabalha 2 variáveis
histórico e tendência
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95. Formas de Prever
Tendência de Dados
Passados,
Sazonalidade do
Mercado, Correlações
de Variáveis...
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96. Em que se aplica
a previsão?
DADOS MENSURÁVEIS
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97. Valor previsto
X
Valor observado
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98. Discrepância
Onde fica o Centro da Distribuição de Frequências?
Qual o tamanho da Dispersão ao redor dele?
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99. www.forecastingprinciples.com
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Bruno Gomes / Renaud Barbosa FGV-RJ - Logística Empresarial

100. Bibliografia Sugerida
Métodos Simplificados de Previsão
Empresarial
•Gueibi Peres Souza
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