Projetar MPS

Periodicidade = 30 dias, Espalhamento = 15 dias, Horizonte = 2

Período	Espalhamento	Sequência	Início	Fim
1	1	1	01/04/2026	15/04/2026
1	2	2	16/04/2026	30/04/2026
2	1	1	01/05/2026	15/05/2026
2	2	2	16/05/2026	30/05/2026

É o modelo mais simples de projeção. O sistema utiliza o valor do último período histórico (o período mais recente) e o replica em todos os períodos futuros da projeção.

Quando usar: indicado para cenários com demanda estável, sem tendência de crescimento ou queda e sem variações sazonais significativas.

Exemplo

(Periodicidade = 30 dias, 4 períodos históricos, 3 períodos de projeção)

Tipo	Período	Consumo
Histórico	P1	70
Histórico	P2	85
Histórico	P3	90
Histórico	P4 (último)	100
Projeção	P5	100
Projeção	P6	100
Projeção	P7	100

Método de previsão que atribui maior peso aos períodos mais recentes e reduz gradativamente a influência dos períodos mais antigos. Dessa forma, a projeção se adapta mais rapidamente às mudanças na demanda sem desconsiderar completamente o histórico.

O sistema avalia diferentes fatores de suavização (α) e seleciona automaticamente aquele que apresenta o melhor ajuste aos dados históricos.

Quando usar: indicado para demandas que apresentam mudanças graduais ao longo do tempo, especialmente quando os dados mais recentes representam melhor o comportamento esperado do que os períodos mais antigos.

Exemplo

(4 períodos históricos: 80, 90, 85 e 100)

Avaliando o modelo com α = 0,3:

Período	Real	Previsão	Diferença	Diferença²
P1	80	80,00	—	—
P2	90	80,00	-10,00	100,00
P3	85	83,00	-2,00	4,00
P4	100	83,60	-16,40	268,96

Desvio padrão α=0.3: √(372,96 ÷ 4) = 9,65

Teste com α = 0.5:

Período	Real	Previsão	Diferença	Diferença²
P1	80	80,00	—	—
P2	90	80,00	-10,00	100,00
P3	85	85,00	0,00	0,00
P4	100	85,00	-15,00	225,00

Desvio padrão α=0.5: √(325,00 ÷ 4) = 9,01

Teste com α = 0.8:

Período	Real	Previsão	Diferença	Diferença²
P1	80	80,00	—	—
P2	90	80,00	-10,00	100,00
P3	85	88,00	3,00	9,00
P4	100	85,60	-14,40	207,36

Desvio padrão α=0.8: √(316,36 ÷ 4) = 8,90

Vencedor: α = 0.8 (menor desvio padrão)

Projeção final: 0.8 × 100 + 0.2 × 85,60 = 97,12

Alfa	Desvio padrão	Resultado
0,3	9,65	—
0,5	9,01	—
0,8	8,90	97,12

Utiliza o método de regressão linear (mínimos quadrados) para identificar a tendência dos dados ao longo do tempo e estimar os valores futuros com base nessa trajetória.

O modelo calcula uma linha de tendência a partir dos períodos históricos, determinando se a demanda apresenta comportamento de crescimento, queda ou estabilidade, e utiliza essa informação para gerar as projeções.

Quando usar: indicado para demandas que apresentam uma tendência consistente ao longo do tempo, como crescimento gradual, redução contínua ou outro comportamento linear observável nos dados históricos.

Exemplo

(4 períodos históricos, 2 projeções):

Período (t)	Consumo (y)	t²	t × y
1	70	1	70
2	80	4	160
3	85	9	255
4	100	16	400
Σt = 10	Σy = 335	Σt² = 30	Σ(t × y) = 885

Cálculo de b:

b = (4 × 885 - 10 × 335) ÷ (4 × 30 - 10²)

b = (3540 - 3350) ÷ (120 - 100)

b = 190 ÷ 20 = 9,5

Cálculo de a:

a = (335 - 9,5 × 10) ÷ 4

a = (335 - 95) ÷ 4

a = 240 ÷ 4 = 60

Projeções (considerando as projeções já geradas):

O período utilizado no cálculo corresponde à sequência cronológica dos dados e é definido por:

Tipo	Período	Número	Projeção	Cálculo
Projeção	P5	5	107,50	60 + 9,5 × 5
Projeção	P6	6	117,00	60 + 9,5 × 6

A regressão identificou uma tendência de crescimento de 9,5 unidades por período. Isso significa que, para cada novo período projetado, a previsão aumenta aproximadamente 9,5 unidades em relação ao período anterior.

Caso especial: se os coeficientes da regressão (a ou b) resultarem em valores inválidos, como NaN (Not a Number) ou infinito, não será possível determinar uma tendência válida. Nesses casos, o sistema retorna 0 como valor de projeção.

Calcula a média dos 3 períodos mais recentes e utiliza esse valor como previsão para o próximo período. A cada nova projeção, a janela de cálculo é atualizada, passando a considerar também os valores já projetados.

Quando usar: indicado para demandas com variações moderadas de curto prazo, nas quais se deseja suavizar oscilações sem perder a sensibilidade às mudanças recentes.

Requisito: é necessário possuir, no mínimo, 3 períodos históricos.

Exemplo

(6 períodos históricos, 4 projeções)

Tipo	Período	Consumo	Cálculo
Histórico	P1	70	—
Histórico	P2	80	—
Histórico	P3	90	—
Histórico	P4	85	—
Histórico	P5	95	—
Histórico	P6	100	—
Projeção	P7	93,33	(100 + 95 + 85) ÷ 3
Projeção	P8	96,11	(93,33 + 100 + 95) ÷ 3
Projeção	P9	96,48	(96,11 + 93,33 + 100) ÷ 3
Projeção	P10	95,31	(96,48 + 96,11 + 93,33) ÷ 3

Funciona da mesma forma que a Média Móvel 3, porém utilizando uma janela de 6 períodos. A previsão de cada período é calculada com base na média dos 6 períodos mais recentes, considerando também os valores já projetados à medida que a projeção avança.

Quando usar: indicado para demandas com maior variabilidade, quando se deseja uma projeção mais estável e menos sensível a oscilações pontuais.

Requisito: é necessário possuir, no mínimo, 6 períodos históricos.

Exemplo

(6 períodos históricos, 2 projeções)

Tipo	Período	Consumo	Cálculo
Histórico	P1	70	—
Histórico	P2	80	—
Histórico	P3	90	—
Histórico	P4	85	—
Histórico	P5	95	—
Histórico	P6	100	—
Projeção	P7	86,67	(70 + 80 + 90 + 85 + 95 + 100) ÷ 6
Projeção	P8	89,44	(80 + 90 + 85 + 95 + 100 + 86,67) ÷ 6

Calcula a média de todos os períodos disponíveis, considerando tanto os períodos históricos quanto as projeções já geradas. Diferentemente da média móvel, que utiliza uma quantidade fixa de períodos, a Média Simples amplia sua base de cálculo a cada nova projeção.

Quando usar: indicada para demandas relativamente estáveis ao longo do tempo, em que todo o histórico disponível é considerado representativo do comportamento futuro.

Tipo	Período	Consumo	Cálculo
Histórico	P1	80	—
Histórico	P2	90	—
Histórico	P3	100	—
Projeção	P4	90,00	(80 + 90 + 100) ÷ 3 = 270 ÷ 3
Projeção	P5	90,00	(80 + 90 + 100 + 90) ÷ 4 = 360 ÷ 4
Projeção	P6	90,00	(80 + 90 + 100 + 90 + 90) ÷ 5 = 450 ÷ 5

Aplica um percentual de acréscimo ou decréscimo sobre um valor de referência para gerar a projeção.

O valor de referência é definido conforme a seguinte prioridade:

1. Utiliza a quantidade da última projeção existente para o SKU;
2. Caso não exista projeção, utiliza o consumo do último período histórico;
3. Caso não exista projeção nem histórico, o valor projetado será 0.

Quando usar: indicado para cenários em que já se conhece a expectativa de crescimento ou redução da demanda, como campanhas promocionais, sazonalidades previstas ou ajustes planejados no consumo.

Campo obrigatório: Fator do índice manual, informado em percentual e diferente de zero. (Exemplos: 10% para aumentar a projeção em 10% ou -5% para reduzir em 5%.)

Exemplo

(Fator = 15%, último histórico = 100)

Tipo	Período	Consumo	Cálculo
Histórico	P3 (último)	100	—
Projeção	P4	115	100 + (100 × 15 ÷ 100) = 100 × 1,15
Projeção	P5	132,25	115 + (115 × 15 ÷ 100) = 115 × 1,15
Projeção	P6	152,09	132,25 + (132,25 × 15 ÷ 100) = 132,25 × 1,15

Exemplo com fator negativo (-10%) e último período histórico igual a 100:

Projeção P4	Projeção P5	Projeção P6
90	81	72,90

Quando mais de um modelo é selecionado, o sistema executa todos eles de forma independente e calcula a média aritmética dos resultados obtidos para gerar a projeção final.

Os modelos são processados em dois grupos:

Grupo 1 — Modelos com resultado fixo

Esses modelos são calculados apenas uma vez e produzem um valor que é reutilizado em todos os períodos projetados:

• Índice Manual
• Alisamento Exponencial
• Tendência
• Período Anterior

Grupo 2 — Modelos com recálculo por período

Esses modelos são recalculados a cada período da projeção, podendo utilizar projeções geradas anteriormente como parte do cálculo:

• Média Móvel 3
• Média Móvel 6
• Média Simples

Fórmula de combinação

Dessa forma, cada modelo selecionado possui o mesmo peso na composição da projeção final.

Exemplo detalhado

Média Móvel 3 + Tendência (2 modelos):

Período	Valor	Observação	Resultado final
Histórico	P1 = 70, P2 = 80, P3 = 85, P4 = 100	Dados utilizados para os cálculos	-
P5	(85 + 100 + 80) ÷ 3 = 88,33	107,50	(88,33 + 107,50) ÷ 2 = 97,92
P6	Recalculada com base nos 3 períodos mais recentes	117,00	(Resultado da Média Móvel 3 + 117,00) ÷ 2

Após calcular a projeção, o sistema ajusta o resultado de acordo com a quantidade de casas decimais permitida pela unidade de medida do SKU.

Para isso, o sistema:

• Consulta a quantidade de casas decimais configurada para a unidade de medida do SKU;
• Verifica se o valor projetado possui mais casas decimais do que o permitido;
• Quando necessário, aplica arredondamento para cima (ceiling) até a quantidade de casas decimais configurada;
• Valida se o resultado final não ultrapassa o limite de 999.999.999. Caso esse limite seja excedido, a projeção é interrompida e uma mensagem de erro é retornada.

Exemplo 1: SKU com unidade "UN" (0 casas decimais), projeção calculada = 93,33 > resultado = 94

Exemplo 2: SKU com unidade "KG" (3 casas decimais), projeção calculada = 93,3333 > resultado = 93,334

Para SKUs cuja unidade de medida não permite casas decimais (por exemplo, peças ou unidades), o sistema utiliza uma lógica específica para distribuir a projeção entre os espalhamentos, garantindo que:

• Nenhum espalhamento receba valores fracionados;
• A soma das quantidades distribuídas seja exatamente igual à projeção total do período.

O cálculo é realizado de forma sequencial:

1. Calcula a quantidade que ainda falta distribuir: Restante = Projeção total − Quantidade já distribuída
2. Determina quantos espalhamentos ainda precisam receber quantidade: Espalhamentos restantes
3. Divide a quantidade restante pelos espalhamentos restantes e aplica arredondamento para cima: Quantidade do espalhamento = ceil(Restante ÷ Espalhamentos restantes)
4. Repete o processo para os próximos espalhamentos até que toda a quantidade projetada tenha sido distribuída.

Exemplo

Projeção = 10 unidades, 3 espalhamentos, SKU sem decimais

Espalhamento	Cálculo	Quantidade
1	ceil(10 ÷ 3) = ceil(3,33)	4
2	ceil((10 - 4) ÷ 2) = ceil(3)	3
3	ceil((10 - 4 - 3) ÷ 1) = ceil(3)	3
Total	-	10

Situação	Significado
Pendente	Cálculo criado, aguardando execução
Importando pedidos	Buscando dados de pedidos de venda do histórico
Importação finalizada	Dados históricos carregados com sucesso
Calculando	Aplicando os modelos matemáticos sobre os dados
Conferência	Cálculo concluído, aguardando análise do usuário
Gerando MPS	Criando os registros finais de MPS
Finalizado	Processo concluído — registros de MPS gerados
Erro	Ocorreu um problema durante o processamento

Mostra os dados obtidos dos períodos históricos:

• Consumo por período: quantidade total de pedidos encontrados em cada período
• Consumo diário: quantidade do período dividida pela periodicidade

Para compor o histórico de consumo, o sistema consulta a tabela de pedidos de venda. A busca aplica os seguintes filtros:

Filtro	Valor	Descrição
Tipo de documento	Pedido de Venda	Apenas pedidos de venda são considerados no cálculo.
Situação	Diferente de Cancelada	Pedidos cancelados são desconsiderados. Todas as demais situações são consideradas.
Empresa	Empresa da filial selecionada	Considera apenas pedidos da mesma empresa da filial utilizada no cálculo.
Filial	Filial selecionada no cálculo	Considera apenas pedidos da filial informada no cálculo.
Data de entrega	Entre o início do período mais antigo e a data base - 1 dia	Considera apenas pedidos cuja data de entrega esteja dentro do intervalo histórico analisado.
SKU (opcional)	SKU selecionado no cálculo	Quando informado, considera apenas pedidos do SKU selecionado.
Família (opcional)	Família selecionada no cálculo	Quando informada, considera apenas pedidos de SKUs pertencentes à família selecionada.

Após calcular as projeções por período, o sistema distribui a quantidade projetada entre os espalhamentos (subperíodos) configurados para cada período de previsão. Para cada combinação de SKU, período de previsão e espalhamento, são calculados os seguintes valores:

• Quantidade calculada: parcela da projeção gerada pelo(s) modelo(s) matemático(s), distribuída para o espalhamento correspondente.

Quantidade calculada = Projeção do período ÷ Quantidade de espalhamentos

• Quantidade MPS: soma das quantidades já planejadas no MPS para o mesmo SKU dentro do intervalo de datas do espalhamento. O cálculo da Quantidade MPS é realizado individualmente para cada espalhamento, considerando apenas os registros de MPS cuja data esteja dentro do intervalo correspondente ao subperíodo analisado.

Quantidade MPS = Soma das quantidades de MPS existentes para o SKU no intervalo do espalhamento

• Quantidade prevista: necessidade efetiva do espalhamento, obtida pela diferença entre a quantidade calculada e a quantidade já existente no MPS. Representa a quantidade que ainda precisa ser produzida, comprada ou planejada para atender à demanda projetada.

Quantidade prevista = Quantidade calculada − Quantidade MPS

Com base na Quantidade prevista, o sistema define a situação da necessidade:

Situação	Critério	Significado
Necessário	Pelo menos um espalhamento possui Quantidade prevista > 0	Existe demanda projetada que ainda não está coberta pelas quantidades já planejadas no MPS.
Desnecessário	Todos os espalhamentos possuem Quantidade prevista ≤ 0	Toda a demanda projetada já está atendida pelas quantidades existentes no MPS.
Não calculado	O SKU foi importado, mas ainda não passou pelo cálculo de projeção.	Aguardando processamento da projeção.

O MPS (Plano Mestre de Produção) projeta a demanda futura, indicando quanto se espera vender em períodos futuros. Já o MRP (Material Requirements Planning) calcula as necessidades de materiais para atender essa demanda, determinando o que deve ser comprado ou produzido.

Em outras palavras, o MPS define "o que será necessário produzir", enquanto o MRP define "quais materiais serão necessários para produzir".

Sim. Quando mais de um modelo é selecionado, o sistema executa todos os modelos escolhidos e calcula a média aritmética dos resultados para gerar a projeção final.

Essa abordagem pode ser útil para equilibrar previsões obtidas por métodos diferentes.

A escolha depende do comportamento esperado da demanda:

• Demanda estável: Média Simples ou Período Anterior
• Variações recentes: Média Móvel 3 ou Alisamento Exponencial
• Tendência de crescimento ou queda: Tendência (Regressão Linear)
• Crescimento ou redução planejada: Índice Manual
• Flutuações maiores: Média Móvel 6

Ao executar o cálculo novamente, todos os dados gerados anteriormente para aquele cálculo são removidos e recriados, incluindo:

• SKUs consolidados;
• Histórico de consumo;
• Previsões geradas;
• Espalhamentos;
• Dados de conferência.

Os registros de MPS já gerados e finalizados não são alterados.

Um SKU é classificado como Desnecessário quando toda a demanda projetada já está coberta por registros de MPS existentes.

O sistema calcula:

Quantidade prevista = Quantidade calculada − Quantidade MPS

Se o resultado for menor ou igual a zero, não há necessidade de gerar novos registros de MPS para aquele espalhamento.

Sim. Na tela Gerenciar MPS, é possível incluir registros manualmente informando a filial, o SKU, a quantidade e a data prevista de entrega.

Sim. O histórico de consumo utilizado nos cálculos é baseado exclusivamente em pedidos de venda.

São considerados apenas documentos do tipo PedidoVenda, com situação diferente de Cancelada e cuja data de entrega esteja dentro dos períodos históricos configurados.

Espalhamento é a subdivisão dos períodos de projeção em intervalos menores.

Por exemplo, se a periodicidade da projeção for de 30 dias e o espalhamento for de 15 dias, cada período projetado será dividido em duas partes, permitindo distribuir a demanda ao longo do tempo.

Não. Somente cálculos nas situações Pendente, Conferência ou Erro podem ser alterados ou excluídos.

O alfa (α) é o fator de suavização utilizado pelo modelo de Alisamento Exponencial.

O sistema testa automaticamente os valores 0,3, 0,5 e 0,8, compara o desempenho de cada um sobre os dados históricos e seleciona aquele que apresenta o menor desvio padrão, ou seja, a previsão mais aderente ao histórico.

Porque o percentual é aplicado de forma composta.

Cada nova projeção utiliza como base a projeção anterior, e não o valor histórico original. Assim, um fator de 15% aplicado por três períodos consecutivos resulta em um crescimento aproximado de 52% (1,15³), e não de 45%.

Sem histórico de consumo, o sistema não encontrará dados para consolidar a demanda.

Nesse cenário, os modelos de projeção retornarão valores zerados. Caso isso ocorra inesperadamente, verifique:

• Se existem pedidos de venda no período analisado;
• Se as datas de entrega estão dentro do intervalo histórico configurado;
• Se os filtros de filial, família e SKU estão corretos.

Termo	Definição
MPS	Master Production Schedule — Plano Mestre da Produção. Define as quantidades que deverão ser produzidas ou planejadas para atender a demanda prevista.
MRP	Material Requirements Planning — Planejamento de Necessidades de Materiais. Utiliza as demandas do MPS para calcular os materiais necessários para produção.
SKU	Stock Keeping Unit — unidade de manutenção de estoque que representa um produto específico controlado pelo sistema.
Forecast	Previsão de demanda ou vendas utilizada para estimar necessidades futuras.
Data base	Data de referência utilizada para separar os períodos históricos dos períodos de projeção.
Periodicidade	Quantidade de dias que compõem cada período considerado no cálculo da projeção.
Horizonte de planejamento	Quantidade de períodos futuros que serão projetados pelo sistema.
Espalhamento	Subdivisão dos períodos de projeção em intervalos menores para distribuir a demanda prevista ao longo do tempo.
Período histórico	Período anterior à data base utilizado para análise do comportamento da demanda e cálculo das projeções.
Período de projeção	Período futuro para o qual o sistema calcula a previsão de demanda.
Consolidação de demandas	Processo de busca, agrupamento e totalização dos pedidos de venda por SKU e data de entrega para formação do histórico de consumo.
Quantidade planejada	Quantidade dos pedidos de venda considerada durante a consolidação do histórico de consumo.
Média Simples	Modelo de previsão que calcula a média de todos os períodos disponíveis, incluindo projeções já geradas.
Média Móvel	Modelo de previsão que calcula a média de uma quantidade fixa de períodos recentes, utilizando uma janela deslizante.
Média Móvel 3	Modelo que calcula a média dos três períodos mais recentes para gerar a projeção.
Média Móvel 6	Modelo que calcula a média dos seis períodos mais recentes para gerar a projeção.
Período Anterior	Modelo que replica para os períodos futuros o valor do último período histórico disponível.
Índice Manual	Modelo que aplica um percentual de acréscimo ou decréscimo sobre um valor de referência para gerar as projeções.
Fator do índice manual	Percentual utilizado pelo modelo Índice Manual para aumentar ou reduzir as projeções.
Alisamento Exponencial	Modelo estatístico que atribui maior peso aos dados mais recentes, reduzindo gradualmente a influência dos dados mais antigos.
Alfa (α)	Fator de suavização utilizado no Alisamento Exponencial. Quanto maior seu valor, maior a influência dos dados recentes na projeção.
Desvio padrão	Medida estatística utilizada para avaliar o quanto as previsões se afastam dos valores reais observados.
Tendência	Modelo que identifica a direção geral dos dados ao longo do tempo e projeta esse comportamento para períodos futuros.
Regressão linear	Método estatístico utilizado para identificar a linha que melhor representa a tendência de um conjunto de dados.
Coeficiente angular (b)	Valor calculado pela regressão linear que representa a taxa de crescimento ou redução da demanda a cada período.
Coeficiente linear (a)	Valor calculado pela regressão linear que representa o ponto inicial da reta de tendência.
Quantidade calculada	Valor projetado para um espalhamento antes de considerar as quantidades já existentes no MPS.
Quantidade MPS	Soma das quantidades de registros de MPS existentes para o SKU dentro do intervalo do espalhamento.
Quantidade prevista	Resultado da diferença entre a quantidade calculada e a quantidade já existente no MPS.