Logística I - Einstein Limeira

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Logística I - Einstein Limeira
Logística
I
P1
Nome:
RA:
1. Considerando as informações abaixo responda(valor 1,5 pontos)
• Máquinas de escrever mecânicas tiveram um ciclo de vida de 30 anos.
• Máquinas de escrever elétricas tiveram um ciclo de vida de 10 anos
• Máquinas de escrever eletrônicas, um ciclo de vida de 4 anos.
• Computadores pessoais têm um ciclo de vida de um ano ou menos.
a) Qual seria a estratégia dentro da Gestão da Cadeia de Suprimento (Supply Chain
Management-SCM) para o melhor enfrentamento desta constatação e onde o ciclo de
pedido é curto e imprevisível?
Deve-se reagir e executar de acordo com a estratégia “Ágil”
b) Qual seria a melhor estratégia para produção, estratégia dentro da Gestão da Cadeia
de Suprimento (Supply Chain Management-SCM), visando ao atendimento de uma
demanda de baixos volumes e alta variação de produtos?
Fabricar sob demanda na medida do possível; Centralizar inventário
2. Dentre os métodos de previsão de demanda defina(valor 1,5 pontos):
a. Métodos causais: Previsão de demanda baseada em variáveis que tem influencia
sobre a demanda
b. Método Qualitativo Exploratório: Privilegiam principalmente dados subjetivos, os
quais são difíceis de representar numericamente. Estão baseadas na opinião e no
julgamento de pessoas chaves, especialistas nos produtos ou nos mercados onde
atuam estes produtos;
3. Como exemplo típico de cadeia de suprimentos temos a fabricação de calças jeans.
Descreva esquematicamente um outro exemplo típico de um produto que represente,
também, tipicamente uma cadeia de suprimentos.(valor 1,0 ponto)
Esquema em tenhamos a relação direta de um ou mais fornecedores, um fabricante ou
mais, um ou mais distribuidores e o cliente final.
4. A partir da série temporal abaixo, relacionando vendas de um determinado produto,
defina qual seria o melhor modelo de previsão de demanda de acordo com o
comportamento desta série (sazonal, com tendência ou ambos modelos) e faça a projeção
de venda para os semestres de 2012. Testar e validar o modelo se o erro percentual médio
absoluto(MAPE) for menor que 5%. (utilizar α=0,75; ϐ=0,01 e γ= 0,5; conforme for o
modelo de sua escolha)(valor 2,0 pontos)
Mês
Vendas
Alfa
Beta
Gama
1º semestre/10
2º semestre/10
1º semestre/11
2º semestre/11
1º semestre/12
2º semestre/12
4.200
4.850
4.500
5.000
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,01
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
Bt
4550
9021,00
10690,90
10344,38
11207,60
It
0,4
0,4328
0,4432
0,4391
0,4426
Tt
34
123,53
227,97
326,85
432,39
Ft
MAPE
3958
4839
4686
5152
5301
5535
0,058
0,002
0,041
0,030
2,2%
Logística
I
P1
Nome:
RA:
5. Definir o melhor modelo de previsão de acordo com o menor erro percentual médio
absoluto(MAPE).(valor 2,0 pontos)
Valor real
102
107
110
120
130
132
Média
Móvel
73,1
78,3
83,5
88,2
93,7
99,9
MAPE
0,283
0,268
0,241
0,265
0,279
0,243
26,33%
Média
Ponderada
95,1
99,7
104,6
108,3
115,7
125
MAPE2
0,068
0,068
0,049
0,098
0,110
0,053
7,42%
Média
Exponencial
73,1
81,77
89,34
95,54
102,88
111,01
MAPE3
0,283
0,236
0,188
0,204
0,209
0,159
21,31%
Regressão
Linear
101,87
107,1
112,33
117,56
122,79
128,02
6. Um estudo de um fabricante de bebidas busca uma relação entre o número de habitantes
de uma cidade e a venda de garrafas de cerveja (embalagens de 600ml) mensal. Para isto
fez um levantamento e encontrou os valores abaixo. Calcular se há uma relação linear
satisfatória (r > 0,8) , caso afirmativo calcular a previsão de vendas para uma cidade de 600
mil habitantes.(valor 2,0 pontos)
População(x) vendas(y)
x 1000
x 1000
20
4
30
4
40
5
100
8
140
10
330
31
600
33,797
b = 0,05
a = 2,79
r = 0,997
xy
80
120
200
800
1400
2600
x2
400
900
1600
10000
19600
32500
y2
16
16
25
64
100
221
MAPE4
0,001
0,001
0,021
0,020
0,055
0,030
2,16%