8 horas

1. Introdução: O que é previsão de demanda?

2. Por que precisamos prever? Prever o que, e como?

3. Resultados e processos de previsão de demanda.

4. Retorno do processo de Previsão.

5. Quando não precisamos de previsões?

6. O que são previsões ingênuas?

7. Paradigma do mês: por que erramos tanto?

8. Cuidados e armadilhas da previsão.

9. Diferença entre previsão e meta.

10. Futurologia: o que precede a previsão da demanda?

11. Estruturando o processo de previsão (roteiro da previsão).

12.  Diagnóstico do seu processo de previsão [16]. 

13. Procedimento operacional para processar a rotina de previsão.

14. Especificando o procedimento (passo-a-passo).

15. Responsabilidade e atribuições.

16. Perfil do analista/gestor que elabora a previsão das demandas.

17. Fontes de informações (bancos de dados e API relacionados).

18. Extração dos dados do ERP (SAP, TOTVS, Oracle...).

19. Princípios de previsão:

    1. Peopleware

    2. Imprevisibilidade (teoria do caos/fractais).

    3. Especulação

    4. Precisão

    5. Extensão

    6. Visibilidade

    7. Timing (efeito chicote).

    8. Time fence.

    9. Decomposição de demandas.

    10. Consolidação (gestão de cadastros/taxonomia).

    11. Colaboração (CPFR)

    12. Força bruta (Big Data e Machine Learning) [16].

20. Gerenciamento da demanda: Promoções, contenções, concorrência, etc... [16].

21. Noções do Processo S&OP (entradas, ferramentas e resultados): Aonde entra o Forecast?

22. Noções de Estatística descritiva (posição e variação).

23. Métodos quantitativos.

24. Análises de regressão linear (exercício aplicado).

25. Análise de sensibilidade.

26. Recursos básicos de previsão empregando MS-Excel 2016 (novidades).

27. Indicadores de acurácia da previsão, e qual é o mais indicado?

28. Softwares de previsão (forecasters e suas funcionalidades).

29. Recomendações para implementação do Processo de Previsão.

30. Forecast dinâmico (demonstração do ForecastG4).

31. Casos especiais [16]:

    1. Modelos causais

    2. Previsões de novos produtos

    3. Previsões de produtos descontinuados.

    4. Previsões baseadas em eventos.

    5. Previsões baseadas em cenários.

    6. Previsões baseadas em variáveis públicas (mercado).

    7. Noções de sell in (ex factory) x sell out (in market).

32. LABORATORIO HANDS-ON (Casos aplicados: traga seus dados) [16]:

    1. Noções do ambiente R e demonstração de suas capacidades.

    2. Extração e preparação de dados (inputG4.csv).

    3. Modelos de previsão no ambiente R.

    4. DEMO: Modelo sARIMA (Média Móvel Sazonal Auto-regressiva com Defasagem)

    5. Entrega e instalação (*) do ForecastG4.

    6. Manual da solução.

    7. DEMO: Processamento batch usando ForecastG4.

    8. Análise dos resultados (outputG4/PlotG4).

    9. Histograma dos modelos.

    10. Intervenções manuais e ajustes.

    11. Edição do código-fonte e inclusão de novos modelos.

    12. DEMO do modelo de Regressão Múltipla.

    13. DEMO de Machine Learning para múltiplas variáveis.

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[16] Nota: Tópicos exclusivos na versão de 16 horas. Ressaltamos que não se pretende formar um desenvolvedor na linguagem R , mas apenas introduzir algumas noções fundamentais para sua operação, de modo que o participante seja capaz de iniciar a utilização de nossa ferramenta ForecastG4, aprimorando-a progressivamente).

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(*) Recomendamos trazer notebook (Windows ou Mac), e será requerido acesso à internet.

Programas:  Versões de 8 horas (Excel) ou 16 horas (Software)

• Basta de previsões ingênuas, simplórias e amadoras.

• O participante dominará os princípios, conceitos, técnicas e as melhores praticas nesta especialidade.

• Será capaz de aplicar imediatamente na prática, nos itens de sua empresa (exportando dados de seu ERP, processando, analisando, ajustando e importando os resultados no Excel ou ERP).

• Terá subsídios para diagnósticar fraquezas, inovar seus processo de previsão e ainda melhorar, através de kaizens progressivos, a acurácia das suas previsões.

• Saberá medir os desvios com critérios técnicos corretos e profissionais.

• Identificará o que esta funcionando e o que não está, corrigindo seus procedimentos de previsão de vendas.

• Compreenderá a sutil diferença entre previsão de demanda e meta de vendas.

• Desenvolverá uma equipe de colaboradores que compartilham a mesma linguagem e conceitos.

• Poderá participar de comunidade que colabora no sentido de melhorar as previsões,

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• Daniel Gasnier

• Engenheiro com pós em Adm. Produção, Finanças e Logística.

• Sócio-diretor da G4 DanielGasnier.com Consultoria.

• Sócio fundador do Clube da Entrega (start-up de delivery expresso).

• Profissional de Gerenciamento de Projetos (PMP) pelo PMI/EUA.

• Certificado como Jonah em Teoria das Restrições (TOC).

• Participou de Missão Técnica ao Japão e cursos nos EUA e Europa.

• Professor convidado no IST em Lisboa.

• Liderou mais de 250 projetos.

• Como professor capacitou +30 mil profissionais.

• Autor de diversos livros, tais como o Guia Prático de Gerenciamento de Projetos, Planejamento no SCM, Comunicação Empresarial, Dinâmica dos Estoques e Manual SIO (Otimização do Atendimento & Estoques).

• Pesquisador e desenvolvedor do software FOREcastG4.

• Dinâmicas aplicadas

• Debates sobre os conceitos e práticas apresentados

• Exercício de previsão de vendas

• Exercício simulando duas rodadas do processo S&OP

• Debate sobre o processo de implementação

• Método de avaliação

• Pré-teste.

• Dinâmicas e Exercícios de fixação

• Pós-teste.

• Demonstração de Forecast dinamico

• Entrega e instalação da solução ForecastG4 [Opção exclusiva para cursos de 16 horas].

• Demonstração da solução ForecastG4 rodando na linguagem de Programacao R [16].

• Consultoria/assessoria: Consulte-nos!

Artigos relacionados (saiba mais):

• Forecast agora começa com R

• Teoria do Caos aplicada na Previsão de Demanda

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Carga Horária:

• Versão em Excel: 8 horas presenciais (1 dia integral).

• Versão avançada para Analistas, em 16 horas (2 dias integrais), e que inclui software ForecastG4.

• Observação: Estes horários podem ser ajustados conforme conveniência da empresa contratante (tambem ministramos palestras de sensibilização e mini-cursos, em 2 e 4 horas).

Modalidade: 

Presencial e Aplicação pratica (hands-on) - Exclusivamente In-Company (curso fechado).

Investimento:

Consulte-nos sobre preços: Solicite-nos uma proposta.

Data: 

Treinamento será agendado em comum acordo, conforme conveniência da empresa contratante (dias de semana ou sabados).

Local: 

A empresa contratante do curso designa o local (nas suas próprias instalações, hotel próximo ou em nossos escritórios em São Paulo ou Campinas/SP).

Incluso:

• Apostilas aos Participantes.

• Certificado de Participação.

• Acesso ao Conteúdo Digital Exclusivo do Participante.

• Hotline para Consultas e Esclarecimento de Dúvidas.

• Software ForecastG4 [Exclusivo para versão de 16 horas].

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Necessidades Especiais (curso de 16 horas):

• Preparativos preliminares (incluso): Após recebermos seu aceite, solicitaremos uma planilha contendo os dados históricos de 36 meses de demanda, de uma amostra contendo alguns itens de sua empresa, para processamento prévio e posterior demonstração do processamento e resultados do seu CASE em sala de aula.

• Laboratório aplicado: No segundo dia deste treinamento, nas atividades que envolvem “mãos-na-massa”, será necessário que os participantes que desejarem operar o software tragam seus notebooks/desktops para realizarmos as respectivas instalações.

• Instalação do ForecastG4: Será imprescindível dispor de conexão com a internet. Caso seu computador exija autorização de administrador para instalação de softwares, pode ser requerido eventual suporte da TI neste processo (as instalações são simples e rápidas).

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Opções Complementares (não inclusas):

• Consultoria/assessoria técnica: Para empresas que desejarem estender este curso, através de um suporte Técnica personalizado ou mesmo uma "Clínica" para diagnóstico, modelagem das regras de negócio e suporte para implementação, é oferecido uma condição especial : Consulte-nos.

•  Customizações: Consulte-nos. 

Prever quanto será a demanda de cada produto é fundamental para qualquer empresa. Aquelas que dominam a ciência e arte de antecipar suas vendas capitalizarão uma enorme vantagem competitiva sobre seus concorrentes, pois estarão melhor preparadas para atender seus clientes com os itens corretos e nos prazos requeridos. 

No entanto, enfrentamos diversas incertezas que trazem consigo desvios, frustrando todos os esforços para produzir uma previsão acurada. Será que existem métodos, técnicas e ferramentas suficientemente efetivos que possam facilitar o processo de previsão da demanda? Este curso não apenas responderá esta questão, mas orienta os vendedores e analistas em COMO IMPLEMENTAR as melhores praticas de Previsão de demanda.

16 horas