Skip to content

Trilha: Previsão de Demanda

Switch to Zen Mode

A trilha de Previsão de Demanda é uma matéria essencial do CPAINT. O objetivo é capacitar o oficial a estimar necessidades futuras de suprimentos e serviços com base em dados, reduzindo desperdícios e evitando rupturas.

Esta trilha está incluída didaticamente dentro do módulo “Especialização em Análise de Demanda” previsto no PPC.

O discente típico desta trilha é um Aspirante a Oficial Intendente da Força Aérea Brasileira com as seguintes características:

Pontos Fortes:

  • Amplo conhecimento sobre o regime de contratação da administração federal
  • Familiaridade com processos e procedimentos administrativos militares

Pontos de Desenvolvimento:

  • Conhecimento matemático limitado ao nível médio
  • Exposição superficial a estatística, mas sem compreensão de conceitos básicos como valor-p e hipótese nula
  • Não possui competência em:
    • Operações com matrizes
    • Indução matemática
    • Demonstrações formais

Ao concluir esta trilha, o oficial será capaz de:

  1. Dominar os principais métodos de previsão de demanda
  2. Compreender a dinâmica da demanda e seus componentes (tendência, sazonalidade, aleatoriedade)
  3. Calcular ponto de reposição, lote econômico de compra e estoque de segurança
  4. Analisar curvas de suprimento e padrões dente de serra
  5. Aplicar Curva ABC (Pareto) para priorização de gestão
  6. Realizar otimização de rotas usando conceitos de grafos
  7. Implementar análises práticas usando Excel e Google Sheets
  8. Tomar decisões baseadas em dados (Data Driven Decision Making), compreendendo trade-offs e riscos

A trilha segue uma progressão lógica em seis matérias, organizadas em três níveis de dificuldade:

  1. EXL101 - Planilhas Eletrônicas para Negócios

    O que você aprende: Domínio de Excel/Google Sheets, fórmulas essenciais (PROCV, SOMASE, Tabelas Dinâmicas), e fundamentos de dados estruturados.

    Por que é importante: As planilhas são a ferramenta primária para implementar análises. Aqui você também aprende conceitos de banco de dados (chaves, integridade, cruzamento de tabelas) que são essenciais para trabalhar com dados reais.

  2. STAT101 - Estatística Aplicada

    O que você aprende: Estatística descritiva (média, mediana, desvio padrão), distribuições, correlação, e interpretação de incerteza.

    Por que é importante: A estatística é a base matemática para entender variabilidade e padrões. Sem ela, métodos de previsão são apenas “caixas pretas”.

  1. ANA201 - Análise de Dados

    O que você aprende: Curva ABC (Pareto) para priorização, análise de séries temporais, identificação de tendências e sazonalidade.

    Por que é importante: Antes de prever, você precisa entender seus dados. A Curva ABC ensina a focar nos itens críticos (20% que representam 80% do valor).

  2. LOG201 - Gestão de Estoque e Cadeia

    O que você aprende: Ponto de reposição, lote econômico de compra, estoque de segurança, curva dente de serra, e dinâmica da cadeia de suprimentos.

    Por que é importante: Aqui você aplica a estatística aprendida para decidir quando e quanto pedir. É a conexão entre previsão e ação prática.

  3. FCST201 - Métodos de Previsão

    O que você aprende: Métodos quantitativos de previsão: Média Móvel, Suavização Exponencial (simples e de Holt), Regressão Linear, e avaliação de acurácia (MAD, MAPE).

    Por que é importante: Este é o coração da trilha. Aqui você aprende como prever demanda usando diferentes técnicas, escolhendo o método mais adequado para cada situação.

  1. OPT301 - Otimização de Rotas e Grafos

    O que você aprende: Teoria de grafos, algoritmo de Dijkstra, problema do caixeiro viajante, e otimização de rotas de distribuição.

    Por que é importante: Depois de prever demanda e calcular estoques, você precisa distribuir eficientemente. Aqui entra a otimização matemática para reduzir custos de transporte.


O diagrama abaixo mostra a sequência recomendada de estudo e os pré-requisitos entre as matérias:

flowchart TD
    %% Nível 100
    EXL101["EXL101<br/>Excel e Dados"]
    STAT101["STAT101<br/>Estatística Aplicada"]
    
    %% Nível 200
    ANA201["ANA201<br/>Análise de Dados"]
    LOG201["LOG201<br/>Gestão de Estoque"]
    FCST201["FCST201<br/>Métodos de Previsão"]
    
    %% Nível 300
    OPT301["OPT301<br/>Otimização de Rotas"]
    
    %% Pré-requisitos
    STAT101 --> ANA201
    EXL101 --> ANA201
    
    STAT101 --> LOG201
    
    STAT101 --> FCST201
    ANA201 --> FCST201
    
    ANA201 --> OPT301
    
    %% Estilo
    classDef nivel100 fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
    classDef nivel200 fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-width:2px
    classDef nivel300 fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
    
    class EXL101,STAT101 nivel100
    class ANA201,LOG201,FCST201 nivel200
    class OPT301 nivel300

Fundamentos sem pré-requisitos matemáticos avançados.

Aplicação prática dos fundamentos. Requer conclusão de matérias do nível 100.

Otimização e técnicas analíticas avançadas. Requer conclusão de matérias do nível 200.

  • WHEELAN, Charles. Estatística: O que é, para que serve, como funciona. Zahar, 2016.
  • BUSSAB, Wilton O.; MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. 9ª ed. Saraiva, 2017.
  • HANKE, John E.; WICHERN, Dean W. Business Forecasting. 9th ed. Pearson, 2014.
  • VIANA, João José. Administração de Materiais e Recursos Patrimoniais. Atlas, 2020.
  • BALLOU, Ronald H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos. 5ª ed. Bookman, 2006.