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%