Lista Exercicios Previsao Demanda

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PCP – ARMP – Lista de Exercícios – Previsão de Demanda PCP – ARMP – Lista de Exercícios – Previsão de Demanda

Questão 1

– As vendas dos últimos 10 meses de bicicletas – As vendas dos últimos 10 meses de bicicletas ergométricas estão na tabela abaixo. Determine asergométricas estão na tabela abaixo. Determine as previsões para o 11º mês, pela Média Móvel, com os respectivos valores para K: 3,5,8 e 10.

previsões para o 11º mês, pela Média Móvel, com os respectivos valores para K: 3,5,8 e 10.

Mês

11 22 33 44 55 66 77 88 99 1100 B

Biicciicclleettaass 228855 282888 331100 229900 303055 229999 331155 332200 330033 330000

Questão

2 – Um 2 – Um aeroporto tem a quantidade embarcada segundaeroporto tem a quantidade embarcada segundo o quadro abaixo. Calcular a o o quadro abaixo. Calcular a previsão, a partir deprevisão, a partir de 1994, com K=3, para o ano

1994, com K=3, para o ano de 1997.de 1997.

Ano

11999911 11999922 11999933 11999944 11999955 11999966

Carga

2200..000000 3300..000000 6600..000000 110000..000000 8800..000000 7700..000000

Questão

3 – Com os dados da tabela do exercício 1 faça o seguinte:3 – Com os dados da tabela do exercício 1 faça o seguinte:

a) Calcule a previsão do mês 12, pela média ponderada, com os seguintes fatores: f1=0,2; f2=0,4; f3=0,3 e f4=0,1; a) Calcule a previsão do mês 12, pela média ponderada, com os seguintes fatores: f1=0,2; f2=0,4; f3=0,3 e f4=0,1; b) Calcule a previsão do mês 13, aplicando os fatores do it

b) Calcule a previsão do mês 13, aplicando os fatores do it em anterior a partir do mês 9.em anterior a partir do mês 9.

Questão

4 – Utilizando a tabela do exercício 2, calcule a previsão de carga para 1994, utilizando os fatores 0,5; 0,3 e4 – Utilizando a tabela do exercício 2, calcule a previsão de carga para 1994, utilizando os fatores 0,5; 0,3 e 0,2 para os anos de

0,2 para os anos de 1991, 1992 e 1993, respectivamente. Com os 1991, 1992 e 1993, respectivamente. Com os mesmos coeficientes, calcule a mesmos coeficientes, calcule a previsão para osprevisão para os anos de 1995 a 1997.

anos de 1995 a 1997.

Questão

5 – Pelo modelo de suavização exponencial, calcular as previsões para a faixa de meses entre 2 a 11 com os5 – Pelo modelo de suavização exponencial, calcular as previsões para a faixa de meses entre 2 a 11 com os seguintes valores para α: 0,2; 0,5; 0,7 e 0,3

seguintes valores para α: 0,2; 0,5; 0,7 e 0,3

Mês

11 22 33 44 55 66 77 88 99 1100

Bicicletas

228855 228888 313100 229900 330055 229999 331155 332200 330033 330000

Previsão

301,5301,5

Questão

6 – Um 6 – Um modelo de veículo especial apresenta as vendas pelo modelo de veículo especial apresenta as vendas pelo quadro abaixo. Com base no modelo dequadro abaixo. Com base no modelo de suavização exponencial, adotando α=0,3 e depois α=0,6,

suavização exponencial, adotando α=0,3 e depois α=0,6, calcule a previsão de calcule a previsão de vendas do mês 3 ao mês vendas do mês 3 ao mês 17, tomando17, tomando como previsão do mês 2 o

como previsão do mês 2 o valor 73,10.valor 73,10. M

Mêêss 11 22 33 44 55 66 77 88 99 1100 1111 1122 1133 1414 1155 1166 Autom

Automóvelóvel 5050 5555 6363 6565 6868 7373 7878 9090 9191 9898 102102 107107 110110 120120 130130 132132 P

Prreevviissããoo 7733,,11

Questão

7 – Uma linha de cosméticos apresenta as vendas abaixo. Utilizando a média móvel com K=2, K=4 e K=5,7 – Uma linha de cosméticos apresenta as vendas abaixo. Utilizando a média móvel com K=2, K=4 e K=5, calcule a previsão para o mês de agosto.

calcule a previsão para o mês de agosto.

Mês

JJAANN FFEEVV MMAARR ABABRR MMAAII JJUUNN JJUULL

Vendas

110000 111100 112255 131355 114400 115533 116677

Questão

8 – As 8 – As vendas dos últimos 10 meses do vendas dos últimos 10 meses do produto compressor herméproduto compressor hermético estão tico estão no quadro abaixo. Determine ano quadro abaixo. Determine a previsão para o mês 11 com média móvel, utilizando K = 10; K =

previsão para o mês 11 com média móvel, utilizando K = 10; K = 7 e K = 5.7 e K = 5.

Mês

11 22 33 44 55 66 77 88 99 1100

Compressores

5500 5555 6633 6655 6688 7733 7788 9900 9191 9988

Questão

9 – Um 9 – Um hotel de Salvador, preocupado com o nível hotel de Salvador, preocupado com o nível de ocupação e qualidade de seus serviços de ocupação e qualidade de seus serviços na época dena época de férias, verificou problemas de mantimentos no

férias, verificou problemas de mantimentos no café da manhã e dificuldades de café da manhã e dificuldades de determinação dos quantitativos dedeterminação dos quantitativos de alimentos para lanches, almoços e jantares.

alimentos para lanches, almoços e jantares. Na tentativa de Na tentativa de melhorar o serviço, o hotel melhorar o serviço, o hotel averigua o número de hóspedesaverigua o número de hóspedes em cada semana e prevê o número para a

em cada semana e prevê o número para a semana seguinte, utilizando o método da média móvel. semana seguinte, utilizando o método da média móvel. Para um K = 3 Para um K = 3 faça:faça:

Semana

11 22 33

Hóspedes

440000 338800 441111 a) A previsão para a

a) A previsão para a semana 4;semana 4;

b) Tomando o número real de hóspedes da semana 4 em 415, Calcule a previsão da semana 5. b) Tomando o número real de hóspedes da semana 4 em 415, Calcule a previsão da semana 5.

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Questão

10 – O modelo de previsão da questão anterior não foi adequado, levando o hotel a adotar a Média Ponderada com os seguintes coeficientes:

F1 = 0,7 para a semana 3; F2 = 0,2 para a semana 2 e F3 = 0,1 para a semana 1. a) Calcule a previsão da semana 4;

b) Calcule a previsão da semana 5 com a demanda real da semana 4 em 415.

Questão

11 – Uma nova impressora apresenta variações nas vendas. Para melhorar suas previsões, uma empresa decidiu utilizar o modelo de média ponderada com os seguintes fatores:

F1 = 0,4 – último mês; F2 = 0,3 – Penúltimo mês; F3 = 0,2 – Antepenúltimo mês;

F4 = 0,1 – para o quarto mês mais antigo. Com os dados da tabela abaixo, calcule: a) Previsão de vendas para o mês 5;

b) Previsão de vendas para o mês 6, caso as vendas reais do mês 5 sejam 110.

Mês

1 2 3 4

Impressoras

100 90 105 95

Questão

12 – Para a demanda do quadro abaixo, utilizando a suavização exponencial com α = 0,1 e α = 0,8, a previsão do mês 1 em 500 unidades e a demanda real em 450, calcule:

a) A Previsão para o Mês 2;

b) As previsões de demanda para os meses seguintes até o mês 8;

Mês

2 3 4 5 6 7

Demanda Real 505 516 488 467 554 510

Questão

13 – A previsão de vendas para o mês de janeiro foi de 950 unidades, mas a demanda real foi de 820. Utilizando a suavização exponencial com α = 0,4. Calcule:

a) Previsão do mês de fevereiro;

b) Previsão para o mês de março, adotando a venda real de fevereiro em 980 unidades;

Questão

14 – Com base na tabela de número de atendimentos a clientes, calcule a previsão para a 6ª semana, segundo os comandos a seguir:

a) Média móvel com K=3;

b) Média ponderada com f1 = 0,2; f2 = 0,3 e f3 = 0,5;

c) Suavização exponencial com α = 0,4, previsão da semana 2 igual ao valor real da semana 1.

Semana

1 2 3 4 5

Nº Clientes 60 65 55 58 64

Questão 15

- Uma casa de shows teve nos últimos 6 meses o seguinte volume de vendas para seu produto “Bebida Tonner Beer” em unidades:

Março/2007 = 4.200 Junho/2007 = 4.500

Abril/2007 = 4.650 Julho/2007 = 4.800

Maio/2007 = 4.850 Agosto/2007 = 5.000

Com base nestes dados calcule a previsão de demanda para o próximo mês (Setembro de 2.007) pelo método da média móvel com K = 4.

Questão 16

- Utilizando os dados do exercício anterior, dando as seguintes ponderações 0,07; 0,4; 0,05; 0,13; 0,15 e 0,20. Calcule a demanda para o mês de Setembro de 2.007 pelo Método da Média Ponderada.

Questão 17

- Se utilizarmos os dados do exercício 15, com uma constante de suavização exponencial de 0,15 e sabendo que utilizou-se o Média Móvel com k = 3 para calculo da previsão do mês de Agosto/2007. Qual seria a previsão de demanda para o mês de Setembro/2007 utilizando o Método da Suavização Exponencial?

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PCP – ARMP – Lista de Exercícios – Previsão de Demanda

Questão 18

- Resolva o mesmo exercício anterior utilizando uma constante de suavização de 0, 20.

Questão 19

- Uma montadora de carros, líder de mercado, pretende buscar um novo fornecedor de parafusos de fixação das rodas (5 por roda). Uma exigência para negociação é a previsão de demanda para a semana que se segue a data da reunião. Sabe-se que o histórico de montagem de carros dos últimos dois meses dessa planta são:

Semana Quantidade

1 120 2 210 3 240 4 350 5 344 6 421 7 297 8 316 9 424

Satisfaça a exigência dos fornecedores, calculando a demanda desses parafusos: a) usando média móvel com k = 4;

b) usando média Ponderada com f1 = 0,1; f2 = 0,2; f3 = 0,3, e f4 = 0,4.

c) Adote a previsão da semana 2 como o valor da demanda da semana 1, utilize uma constante de suavização = 0,7 e monte a previsão até a 10ª semana pela suavização exponencial.

Questão 20

- Uma distribuidora de carnes atendeu nas semanas passadas o número de clientes dado na seguinte tabela:

SEMANA NÚMERO DE CLIENTES

1 98

2 96

3 105

4 107

5 109

O consumo real para o mês 6 foi de 121 clientes. CALCULE:

A Previsão de vendas para os meses 6 e 7 usando :

A suavização exponencial com α = 0,4 e considerando que as previsões para a semana 1: 97 clientes, semana 2: 99 clientes, semana 3: 104 clientes,

semana 4: 105 clientes e semana 5: 108 clientes.