Gestão de Demanda na Rede Global de Suprimentos

CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Gestão de Demanda na Rede Global de Suprimentos CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Significado de Demanda e de Capacidade de Suprimentos Demanda significa a quantidade de um bem ou serviço que os consumidores desejam adquirir por um preço definido em um mercado A demanda pode ser interpretada como procura mas não necessariamente como consumo uma vez que é possível querer e não consumir um bem ou serviço por diversos motivos httpswwwsignificadoscombrdemanda CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Significado de Demanda e de Capacidade de Suprimentos À demanda futura que tem que ser prevista dáse o nome de demanda independente À demanda futura que pode ser calculada dáse o nome de demanda dependente Demanda dependente Demanda independente CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Significado de Demanda e de Capacidade de Suprimentos A capacidade é o potencial produtivo de um processo O número de entregas que podem ser feitas em um dia o número de pedidos que podem ser processados em uma hora ou o número de atendimentos que um técnico pode fazer em uma semana são exemplos de medidas de capacidade A capacidade fica determinada pelos recursos de que o sistema dispõe para desempenhar suas atividades Espaço para armazenagem veículos de entrega investimento em estoque técnicos para dar assistência aos clientes etc são exemplos de recursos que determinam a capacidade de prestação do serviço logístico FIGUEIREDO 2001 p1 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg O que é e por que fazer Gestão de Demanda A principal função da rede de suprimentos é garantir que o suprimento e a demanda sejam compatíveis CORRÊA 2010 p 229 Podese obter essa compatibilidade com Ações que ajustem a capacidade de suprimento à demanda Ações que ajustem a demanda à capacidade de suprimento A combinação de ambas ações CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Ações sobre a demanda para redução de sua variabilidade A variabilidade da demanda referese a quanto a demanda varia dentro de um ciclo por exemplo um ano para produtos sazonais demanda sazonais variam de acordo com as estações do ano CORRÊA 2010 p 229 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Produtos com diferentes níveis de variação de demanda Demanda sazonal com pico no verão Demanda com variação menor ao longo do ano a demanda é levemente maior no período que antecede às férias Demanda estável CORRÊA 2010 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Implicação da demanda variável A implicação de terem de lidar com uma demanda mais variável é que as redes de suprimento têm que responder a essa variação CORRÊA 2010 p 230 sendo que quanto maior a variação maior a necessidade de recursos adicionais e portanto maiores os custos envolvidos investimentos em máquinas e instalações estoques de produtos etc Variabilidad e de demanda e opções para planos de produção de bens físicos ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Implicação da demanda variável Se for possível reduzir a variabilidade da demanda através de ações isto deve ser feito sempre que os custos das ações forem menores que os custos de lidar com a variabilidade Demanda mais variável Demanda menos variável Isso porque os custos incorridos por uma rede de suprimentos para lidar com uma demanda mais variável são na grande maioria das vezes maiores que os custos de lidar com uma demanda menos variável CORRÊA 2010 p 230 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Em relação à variação de demanda do consumidor pode haver ciclicidade diária semanal mensal ou ainda anual CORRÊA 2010 Causas da variabilidade da demanda variação de demanda do consumidor Ciclicidade diária acúmulo de demanda nos horários de refeição Ciclicidade semanal acúmulo de demanda nos fins de semana Ciclicidade mensal acúmulo de demanda no início de cada mês devido aos pagamentos de salários Ciclicidade anual acúmulo de demanda no verão CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Alternativas para minimizar as variações de demanda do consumidor final 1 Tentar influenciar a demanda para que ela se ajuste a capacidade tentar transferir parte da demanda do período de pico para o período de baixa procura CORRÊA 2010 As companhias aéreas oferecem tarifas reduzidas para os horários de baixa procura Call centers podem tentar influenciar a sua demanda informando que os clientes serão atendidos muito mais rapidamente depois das 8 horas da noite CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Alternativas para minimizar as variações de demanda do consumidor final 2 Oferecer produtosserviços com padrão de demanda com ciclicidade oposta daquela do produto original produzido primeiramente pela empresa CORRÊA 2010 Hotéis que atendem executivos durante os dias úteis da semana e oferecem pacotes promocionais para famílias a passeio nos fins de semana Fabricantes de sorvetes e de sobremesas geladas com maior teor de gordura para serem consumidas no inverno CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg O efeito chicote é um fenômeno dinâmico que faz com que pequenas variações de demanda no nível do consumidor final de uma rede de suprimento amplifiquemse crescentemente na medida em que as informações sobre essa demanda normalmente na forma de pedidos são transmitidas e distorcidas sequencialmente ao longo das relações clientefornecedor na rede de suprimentos CORRÊA 2010 p 233 Causas da variabilidade da demanda efeito chicote bullwhip effect CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Atualizações descoordenadas de previsões dos nós da rede Motivos para o surgimento do efeito chicote Formação de lotes de produção eou transporte Flutuação de preço Racionamento comportamento oportunista Demora nos fluxos de materiais e de informação Comportamento oportunista CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Cálculo do efeito chicote bullwhip effect CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Cálculo do efeito chicote calcule o efeito chicote em uma rede de suprimentos de 4 nós que atende ao consumidor final Em seguida construa o gráfico dos dados obtidos Fornecedor Fabricante Distribuidor Varejista Cliente Produçã o Est Inicial Est Final Produçã o Est Inicial Est Final Compr a Est Inicial Est Final Compr a Est Inicial Est Final Demand a Mês 50 1 53 2 53 3 53 4 53 5 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Cálculo do efeito chicote calcule o efeito chicote em uma rede de suprimentos de 4 nós que atende ao consumidor final Em seguida construa o gráfico dos dados obtidos Fornecedor Fabricante Distribuidor Varejista Cliente Produçã o Est Inicial Est Final Produçã o Est Inicial Est Final Compr a Est Inicial Est Final Compr a Est Inicial Est Final Demand a Mês 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 1 98 50 74 74 50 62 62 50 56 56 50 53 53 2 2 74 38 38 62 50 50 56 53 53 53 53 53 3 74 38 56 56 50 53 53 53 53 53 53 53 53 4 50 56 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 5 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Cálculo do efeito chicote calcule o efeito chicote em uma rede de suprimentos de 4 nós que atende ao consumidor final Em seguida construa o gráfico dos dados obtidos 1 2 3 4 5 0 20 40 60 80 100 120 50 53 53 53 53 50 56 53 53 53 50 62 50 53 53 50 74 38 56 53 50 98 2 74 50 Efeito chicote na rede de suprimentos Cliente Varejista Distibuidor Fabricante Fornecedor CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Horizontes e nível de agregação nas previsões A inércia decisória referese ao tempo que levam as decisões em relação a esses recursos para tomarem efeito Exemplos de decisões de inércia pequena curto prazo decisões referentes ao uso de horas extras Exemplos de decisões de inércia média médio prazo compra de novos equipamentos para o processo produtivo sem necessidade de expansão ou mudança de layout Exemplos de decisões de inércia maior longo prazo decisões referentes à ampliação substancial da capacidade produtiva que inclui expansão da fábrica CORRÊA 2010 p 239 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Horizontes e nível de agregação nas previsões Entretanto para decisões que necessitam horizonte de planejamento de longo prazo uma visão agregada é suficiente Como a visão agregada é muito menos sujeita a erros do que a visão desagregada pelo efeito do risk pooling compartilhamento de risco a decisão acaba por ser tomada sob menor nível de incerteza Para um determinado horizonte as previsões devem ser feitas sempre com o nível máximo de agregação de dados que o processo decisório ao qual suportará permitir CORRÊA 2010 p 241 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Atividades da previsão de demanda A previsão de demanda inclui as seguintes atividades CORRÊA 2010 p 241 Coleta de informações relevantes Tratamento dessas informações Busca de padrões de comportamento Consideração de fatores qualitativos de relevantes Projeção de padrões de comportamento Estimativa de erros de previsão CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Informações para a previsão de demanda CORRÊA 2010 p 241 Dados históricos limpos de venda período a período Dados históricos de vendas perdidas geralmente por indisponibilidade de produto Informações relevantes que explicam comportamentos atípicos de vendas passadas Situação atual de variáveis que podem afetar o comportamento de vendas no futuro Previsão da situação futura de variáveis que podem afetar o comportamento de vendas no futuro Conhecimento sobre a conjuntura econômica atual e a previsão da conjuntura econômica no futuro Informações de clientes que possam indicar seu comportamento de compra no futuro Informações relevantes sobre a atuação de concorrentes que influenciam o comportamento das vendas e Informações sobre decisões da área comercial que podem influenciar o comportamento das vendas promoções lançamentos de produtos etc CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos de Previsão de Demanda CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Tendência é a orientação geral de estabilidade para cima ou para baixo dos dados históricos Ciclicidade são padrões de variação dos dados de uma série que se repetem a cada determinado intervalo de tempo Aleatoriedade são erros ou variações da série histórica de dados que não são devidos a variações presentes no modelo de previsão incertezas das previsões quanto melhores os modelos de previsão menores os erros de previsão Decomposição de séries temporais São componentes de uma série temporal CORRÊA 2010 p 249 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Exemplo de cálculo de média móvel simples de uma série histórica Método de médias móveis O método de médias móveis só deve ser utilizado para demandas sem tendência de crescimento ou decrescimento sendo que neste método assumese que a estimativa de demanda mais ajustada para o próximo período futuro é dada pela média dos n últimos períodos CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Exemplo de cálculo de média móvel ponderada de uma série histórica Método de médias móveis CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Erro médio absoluto e o erro médio quadrático São várias as formas de se calcular as amplitudes dos erros de previsão sendo as mais comuns o cálculo do erro médio absoluto e o erro médio quadrático Os desvios absolutos são as diferenças entre previsão e vendas reais em módulo e os desvios quadráticos são esses valores de desvios elevados ao quadrado CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Uso de métodos quantitativos com presença de tendência e ciclicidades Quando a variável a ser prevista demanda tem tendência e ciclicidades os métodos apresentados até agora não podem ser usados A figura abaixo apresenta dados de vendas de um produto na qual fica claro a presença de ciclicidade e tendência de crescimento das vendas CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg SazonalidadeCiclicidade Sazonalidade são variações para cima e para baixo a intervalos regulares nas séries temporais de demanda A sazonalidade é expressa em termos de uma quantidade ou de uma percentagem da demanda que desviamse dos valores médios O valor aplicado sobre a média é conhecido como índice de sazonalidade O índice de sazonalidade é obtido dividindose o valor da demanda no período pela média móvel centrada neste período ciclo de sazonalidade Quando há tendência na previsão de demanda o índice de sazonalidade é calculado dividindo os valores correspondentes das vendas reais em cada mês pelos valores da reta de tendência em cada mês Quando temos uma série de dados históricos por exemplo de três anos são calculados os coeficientes para os três anos mês a mês Calculandose as médias desses valores para cada mês temos uma estimativa de qual será o percentual relativo das vendas reais para os diversos meses em relação à reta de tendência CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Tendência na Previsão de Demanda Tendência movimento gradual de longo prazo CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Devese analisar a componente de ciclicidade que se sobrepõe à componente de tendência Para tal calcula se quanto percentualmente em média as vendas de cada um dos meses superou ou ficou abaixo da reta de tendência CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Explicação do cálculo dos coeficientes de ciclicidade No quadro superior esquerdo no slide anterior traz as vendas reais de três anos do produto analisado O quadro inferior esquerdo traz os valores obtidos a partir da reta de tendência O quadro da direita então é calculado dividindo os valores correspondentes do quadro esquerdo superior pelos valores do quadro inferior esquerdo Com isso chegamos às relações entre as vendas reais e a reta de tendência Observe o valor de janeiro de 2001 do quadro da direita Traz o valor 0837 pois o valor da venda real de janeiro de 2001 representa 837 do valor da reta de tendência em janeiro de 2001 No quadro da direita então são calculados os coeficientes para os três anos da série histórica de dados para janeiro fevereiro março e assim por diante Calculando as médias desses valores temos uma estimativa de qual será o percentual relativo das vendas reais dos diversos meses em relação à reta de tendência Podese agora com base nos coeficientes médios para cada um dos meses calcular uma estimativa de vendas para 2004 agora considerando a sazonalidade e sobre a reta de tendência CORRÊA 2010 p 250 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Quantitativos Previsão de vendas com presença de tendência e ciclicidade CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Exemplos de métodos qualitativos CORRÊA 2010 Métodos Qualitativos Método Delphi é um método de tomada de decisão em grupo que se caracteriza pelo fato de cada membro do grupo apresentar as suas ideias mas nunca face a face com os restantes elementos Cada elemento é assim isolado da influência dos restantes Fazse os tratamentos estatísticos das opiniões e retornamse os resultados ao grupo que novamente fazem suas estimativas O processo se repete até que um maior consenso seja alcançado Júri de executivos é um método de previsão que reúne um grupo reduzido de executivos e peritos de uma dada empresa para discutirem sobre um problema opinarem sobre o mesmo e reverem as suas opiniões de acordo com as opiniões dos outros de modo a chegar a uma conclusão CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Exemplos de métodos qualitativos CORRÊA 2010 p248 Métodos Qualitativos Pesquisa de mercado pesquisase diretamente com os clientes em potencial sua intenção de compra futura Analogia histórica esse método procura identificar produtos similares dos quais se possuem dados para por analogia melhor estimar por exemplo um produto novo CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Previsão de demanda por análise de mercado Métodos Qualitativos Em pesquisa feita por Kahn 2002 apud RUSCHEL WERNER LEMOS 2007 p 4 foram constatadas algumas características sobre a previsão de demanda de novos produtos Em geral a acurácia da previsão de demanda para novos produtos é muito baixa ela varia em torno de 58 A previsão de demanda de novos produtos na maioria dos casos tem como responsável o departamento de marketing sendo que quando se trata de empresas industriais esta é normalmente atribuída aos times de vendas e tem um período mais longo de previsão e CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Previsão de demanda por análise de mercado Métodos Qualitativos A Análise de Mercado é constituída das seguintes dimensões tamanho atual e potencial do mercado crescimento de mercado lucratividade de mercado estrutura de custos sistemas de distribuição tendências e fatoreschave de sucesso AAKER 2001 apud RUSCHEL WERNER LEMOS 2007 p 4 Na Análise de Demanda é definida qual a variável de interesse no processo preditivo a demanda total da indústria eou a demanda relativa da empresa A demanda total da indústria representa a demanda por um tipo de produto em uma região prédefinida considerando todos os fornecedores deste produto A demanda relativa da empresa é a porção do mercado que a empresa detém relativamente a este produto KUYVEN 2004 apud RUSCHEL WERNER LEMOS 2007 p 4 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Qualitativos Previsão de demanda por análise de mercado Os fatores que podem influenciar a demanda total do mercado são KUYVEN CUNHA 2001 apud RUSCHEL WERNER LEMOS 2007 p 4 i caracterização da localização geográfica ii circunstâncias econômicas do local analisado iii nível médio de preços do produto iv fatores climáticos v valor reconhecido do produto pelo consumidor e vi nível de saturação do produto no mercado A seleção dos fatores que serão considerados na análise de demanda deve ser realizada com base em entrevistas com pessoas que estejam envolvidas direta ou indiretamente com o mercado do produto analisado como por exemplo vendedores especialistas e clientes KUYVEN CUNHA 2001 apud RUSCHEL WERNER LEMOS 2007 p 4 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Qualitativos Previsão de demanda por análise de mercado Nos casos dos Planos de Negócios a serem realizados como Trabalho de Curso na ADM uma alternativa para identificar o potencial do mercado é coletar dados sobre a demandaconsumo de produtosserviços próximos ao que são propostos nos planos muitas vezes numa dimensão maior nacional regional no estado etc e a partir destes projetar o mercado potencial local no qual a empresa pretende atuar A seguir temse um exemplo Digamos que o objetivo é abrir uma empresa que vende somente produtos orgânicos marmitas congeladas de produtos orgânicos na cidade de São Bernardo do Campo Buscase então dados sobre o mercado de orgânicos e encontramse apenas dados do consumo no país e os índices desse consumo por região Sabendose dados da população local e cruzandoos com esses dados de consumo podese estimar o tamanho da população alvo na região e estipular um Market share para a empresa que se iniciará como descrito a seguir Lembrese que os dados de vendas de concorrentes já estabelecidos podem ajudar a definir esse Market share CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Métodos Qualitativos Previsão de demanda por análise de mercado Conforme exposto por Liu 2017 na revista Globo Rural em média apenas 15 das famílias brasileiras consomem produtos orgânicos O maior índice de famílias que consomem estes produtos encontrase na região sul 34 e a menor na região sudeste 10 dos domicílios De acordo com dados do IBGE 2017 a população de São Bernardo do Campo é de 827437 habitantes sendo 35 a média de moradores por domicílio resultando em aproximadamente 234410 moradias famílias Assim o mercado potencial a ser atendida na cidade com produtos orgânicos é de 23 441 domicílios Se considerarmos por exemplo um atendimento de 2 desse mercado pela empresa que se inicia terseá um mercado de 468famílias ou 1638 habitantes haja vista que em média os domicílios são compostos por 35 pessoas Se cada um fizer apenas um pedido por mês terseia uma demanda diária de 54 marmitas ou 324 marmitas por semana abaixo da média de vendas dos concorrentes pesquisados e já estabelecidos Sabor Leve e Seed Fit de 380 marmitas por semana CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Qual é o plano de negócio do seu grupo CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Capacidade é a máxima saída de um sistema em um dado período Exemplos número de toneladas de aço que podem ser produzidas por semana por mês ou por ano número de leitos em um hospital tempo de trabalho total disponível etc Capacidade efetiva ou taxa de utilização as empresas em geral não trabalham utilizando o máximo de sua capacidade porque são mais eficientes quando operam pouco abaixo desta O percentual da capacidade projetada ou capacidade de projeto com que esperam operar é chamada capacidade efetiva ou utilização calculada por Utilização CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Eficiência é a saída real sobre a capacidade efetiva Eficiência e Capacidade Real Eficiência Capacidade real também é chama da de capacidade operacional é a medida da capacidade máxima utilizável de uma determinada instalação Capacidade real Capacidade Projetada Utilização Eficiência CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Podese planejar a capacidade com base na previsão de demanda conforme os passos abaixo LUSTOSA et al 2008 p309 Calculase a previsão de demanda Assumese a capacidade operacional ou real como sendo a demanda prevista no passo anterior Estimase a eficiência e a utilização da planta ou capacidade efetiva Calculase a capacidade projetada através da seguinte expressão Capacidade projetada CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Exercícios 1 Um centro de trabalho em uma empresa de parafusos porcas e arruelas opera em 2 turnos de 8 horas de trabalho por dia e possui 5 máquinas iguais cada uma com capacidade de 3000 itens por hora Se a eficiência da instalação é de 90 e a taxa de utilização é de 85 qual a capacidade operacional diária deste centro 240000 itens por dia 183600 itens por dia CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Exercícios 2 Uma siderúrgica tem capacidade máxima de produção de quatro milhões de toneladas de lingotes de aço por ano Sua capacidade operacional é de 32 milhões de toneladas de lingotes de aço por ano e sua eficiência é de 90 Qual a taxa de utilização das suas instalações Efici ê ncia Capacidade operacional capacidade prevista 355555555 088 88 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Exercícios 3 Um escritório de advocacia tem capacidade máxima de 2000 análises de processos por mês Sua taxa de utilização é de 88 e sua capacidade operacional é de 1500 Qual a eficiência do sistema Utiliza çã o Capacidade previ 𝑠𝑡𝑎 capacidade má xima utilização x capacidade máxima Capacidade prevista 088 x 2000 1760 análises 085 85 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Exercícios 4 Uma empresa de molas opera em 2 turnos de 8 horas de trabalho por dia e possui 7 máquinas iguais cada uma com capacidade máxima de 1500 molas por hora Sua capacidade operacional das sete máquinas juntas é de 150000 molas por dia e a eficiência das instalações é de 95 Qual a taxa de utilização das instalações 168000 molas por dia 157894 molas por dia 094 94 CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Exercícios 5 O plano de negócio da Equipe 5 referese à produção e comercialização de pequenas embalagens biodegradáveis à base do sabugo de milho para atender especificamente o setor de autopeças no ABC paulista Atualmente atuam cerca de 4000 empresas de autopeças na região e a demanda prevista de embalagens pequenas é de 800000 embalagensmês distribuídas uniformemente pelas 4000 empresas sendo que apenas 15 das empresas estão interessadas em adquirir embalagens biodegradáveis Qual deve ser a capacidade projetada da empresa do plano de negócio sabendose que pretende atingir um Market share de 2 e acredita que pode atuar com uma eficiência de 90 e uma taxa de utilização de 87 2400 embalagens por mês CENTRO UNIVERSITÁRIO DA FUNDAÇÃO EDUCACIONAL INACIANA FEI PADRE SABÓIA DE MEDEIROS ADM Administração de Logística e Cadeia de Suprimentos Professora Denise Luciana Rieg Projeto da Capacidade a partir da Previsão de Demanda Continuação do Exercícios 5 2666 embalagens por mês 3064 embalagensmês