O guia definitivo para previsão de demanda para otimização de processos de fabricação

A previsão da demanda é um aspecto crucial da otimização do processo de fabricação e do crescimento dos negócios, pois permite que as empresas prevejam a demanda dos clientes com maior precisão e planejem seus processos de produção de acordo. Este guia orientará você pelos principais conceitos, métodos e práticas recomendadas para uma previsão de demanda eficaz no contexto da manufatura.

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1. Métodos de previsão de demanda

Podemos categorizar os métodos de previsão de demanda em abordagens qualitativas e quantitativas.

Métodos qualitativos

1. Pesquisas e pesquisas de mercado

Este método envolve a coleta de dados diretamente de clientes potenciais por meio de pesquisas, grupos focais e entrevistas. Ele fornece insights sobre as preferências do cliente, comportamento de compra e tendências.

2. Opinião de especialistas e método Delphi

Especialistas na área são consultados para fornecer suas opiniões e insights sobre a demanda futura. O método Delphi envolve rodadas iterativas de feedback anônimo de especialistas para convergir para uma previsão de consenso.

Métodos Quantitativos

1. Análise de série temporal

Os dados de séries temporais envolvem observações feitas em intervalos de tempo sucessivos. Várias técnicas são usadas para análise, incluindo:

2. Médias móveis

As médias dos pontos de dados anteriores são calculadas para suavizar as flutuações de curto prazo e destacar as tendências subjacentes.

3. Suavização exponencial

Este método atribui pesos diferentes aos dados históricos, com os dados mais recentes recebendo pesos mais elevados. É particularmente útil para dados com tendência e sazonalidade.

4. ARIMA (Média Móvel Integrada AutoRegressiva)

Os modelos ARIMA consideram componentes autoregressivos e de média móvel, juntamente com diferenciação para modelar e prever dados de séries temporais.

Métodos causais

1. Análise de regressão

Este método examina a relação entre a variável a ser prevista e uma ou mais variáveis ​​independentes. Por exemplo, a procura de um produto pode ser influenciada por factores como preço, publicidade e indicadores económicos.

2. Modelos econométricos

Esses modelos incorporam variáveis ​​e relações econômicas para prever a demanda.

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2. Coleta e preparação de dados

Independentemente do método escolhido, a previsão precisa da demanda depende de dados de alta qualidade. As principais fontes de dados incluem dados históricos de vendas, tendências de mercado, indicadores econômicos e fatores externos que podem influenciar a demanda.

Aqui está um guia passo a passo para coletar e preparar dados para previsão de demanda na manufatura:

Identifique fontes de dados

1. Reúna dados históricos de vendas

Colete registros detalhados de vendas anteriores, incluindo quantidades vendidas e datas de transações.

2. Fatores externos

Identifique variáveis ​​que possam influenciar a demanda, como indicadores econômicos, sazonalidade, promoções e tendências de mercado.

Limpeza de dados

1. Remova valores discrepantes

Valores discrepantes podem distorcer os resultados da previsão. Identifique-os e manuseie-os adequadamente, removendo-os ou ajustando-os.

2. Lidar com valores ausentes

A falta de dados pode afetar a precisão das previsões. Decida se deseja imputar valores ausentes ou excluir registros correspondentes.

Transformação de dados

1. Agregação

Dependendo do horizonte de previsão (diário, semanal, mensal), agregue os dados nos intervalos de tempo desejados para corresponder ao período de previsão.

2. Transformações de log

Se os dados apresentarem variação significativa em magnitude, a aplicação de transformações logarítmicas pode ajudar a estabilizá-los.

Análise Exploratória de Dados (EDA)

1. Visualize dados

Crie plotagens e gráficos para compreender tendências, sazonalidade e padrões nos dados.

2. Análise de correlação

Analise correlações entre variáveis ​​para identificar possíveis relacionamentos e dependências.

Engenharia de recursos

1. Recursos de atraso

Crie versões defasadas de variáveis ​​para capturar tendências históricas e sazonalidade.

2. Estatísticas contínuas

Calcule médias móveis, somas móveis ou outras estatísticas contínuas para capturar tendências suavizadas.

Integração de dados

Mesclar dados externos

Combine fatores externos (por exemplo, dados econômicos, eventos promocionais) com dados históricos de vendas para obter uma visão abrangente.

Divisão de dados

1. Dados de treinamento e validação

Divida os dados em conjuntos de treinamento e validação. O conjunto de treinamento é usado para construir modelos de previsão, enquanto o conjunto de validação ajuda a avaliar seu desempenho.

2. Normalização/padronização

Normalize ou padronize variáveis ​​numéricas para garantir que estejam em uma escala semelhante. Alguns algoritmos de previsão podem ter melhor desempenho com dados normalizados.

3. Decomposição de séries temporais

Decomponha os dados da série temporal em seus componentes constituintes: tendência, sazonalidade e residual. Essa decomposição ajuda a compreender os padrões subjacentes.

4. Teste de estacionariedade

Muitos métodos de séries temporais assumem estacionariedade, o que significa que as propriedades estatísticas não mudam com o tempo. Teste a estacionariedade e aplique diferenciação, se necessário.

5. Criando preditores

Gere variáveis ​​preditoras que podem influenciar a demanda, como bandeiras promocionais, feriados e indicadores econômicos.

6. Lidando com múltiplas séries

Se você estiver lidando com vários produtos ou SKUs, considere agrupar itens semelhantes e realizar previsões em um nível mais alto para obter melhor precisão.

A recolha e preparação de dados são etapas cruciais que estabelecem as bases para uma previsão de procura eficaz. Dados limpos e bem preparados melhoram a confiabilidade dos modelos de previsão e aumentam a precisão das previsões. Assim que os dados estiverem prontos, você poderá prosseguir para o processo de previsão de demanda usando os métodos escolhidos, conforme discutido nas seções anteriores.

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3. Processo de previsão de demanda

O processo de previsão de demanda envolve diversas etapas, desde a análise de dados e seleção de modelos até a geração de previsões e avaliação de sua precisão. Vamos percorrer as etapas do processo de previsão de demanda na manufatura:

1. Análise e exploração de dados

Analise dados históricos de vendas para identificar tendências, padrões e sazonalidade.

Use técnicas de análise exploratória de dados (EDA) para visualizar e compreender as características dos dados.

Escolha métodos de previsão apropriados com base nas características dos dados, como análise de série temporal, regressão ou uma combinação de métodos.

Considere o nível de precisão necessário e o horizonte de previsão ao selecionar modelos.

2. Treinamento e validação do modelo

Divida os dados históricos em conjuntos de treinamento e validação. O conjunto de treinamento é usado para construir e treinar o modelo de previsão.

Ajuste os parâmetros do modelo, se necessário, para otimizar o desempenho.

Valide o modelo usando o conjunto de validação para avaliar sua precisão e adequação. Aplique o modelo treinado aos dados mais recentes para gerar previsões para períodos futuros.

Considere gerar previsões pontuais (valores únicos) e intervalos de previsão (intervalos de incerteza).

3. Avaliação de previsão

Compare as previsões geradas com a demanda real para o período de validação.

Avalie a precisão da previsão usando métricas como erro médio absoluto (MAE), erro quadrático médio (MSE), erro quadrático médio raiz (RMSE) e erro percentual médio absoluto (MAPE).

4. Ajustes e adaptação

Monitore a precisão das previsões em tempo real e faça ajustes quando necessário. Considere incorporar fatores externos que possam impactar a demanda, como mudanças no mercado ou eventos inesperados.

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4. Integração com processo de fabricação

A integração eficaz da previsão da procura com o processo de fabrico é crucial para otimizar as operações, minimizar custos e garantir uma cadeia de abastecimento responsiva. Veja como a previsão de demanda se encaixa no processo de fabricação:

1. Planejamento de produção

Previsões precisas de demanda orientam os cronogramas de produção, ajudando os fabricantes a produzir a quantidade certa de produtos no momento certo.

Os fabricantes podem evitar a superprodução e os custos associados ao excesso de armazenamento de estoque.

2. Gestão de estoque

As previsões de demanda ajudam a determinar os níveis ideais de estoque. Os fabricantes podem evitar rupturas de estoque garantindo que haja estoque suficiente disponível para atender à demanda do cliente.

Você pode aplicar os princípios Just-In-Time (JIT) em seu gerenciamento de estoque para reduzir custos de transporte e desperdício.

3. Programação de produção

As previsões fornecem informações sobre quando são esperados picos e baixas de demanda. Os cronogramas de produção podem ser ajustados de acordo para acomodar essas flutuações.

Isso reduz a probabilidade de gargalos de produção e ajuda a manter um fluxo de produção consistente.

4. Gestão de fornecedores

Previsões precisas permitem uma melhor comunicação com os fornecedores, garantindo entregas pontuais de matérias-primas e componentes.