Previsão de demanda

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DISCIPLINA: GESTÃO DA DISTRIBUIÇÃO
PREVISÃO DE DEMANDA
O planejamento do processo de distribuição depende da antevisão da forma como a demanda dos produtos vai evoluir no futuro. O varejista precisa definir um plano de pedidos aos fornecedores e, estes, precisam programar as encomendas de matéria prima e de componentes necessários a fabricação de seus produtos. É necessário também prever a mão de obra necessária, instalações fixas, depósitos, transportes e outros recursos.
Alguém poderia argumentar que os modernos processos de suprimento, como o JIT, o VMI, o Quick Response, entre outros, acabaram eliminando a necessidade de se fazer projeções, visto que o processo de fabricação, suprimento e distribuição de produtos opera na modalidade puxada (pull), respondendo direta e dinamicamente à demanda dos consumidores. Essa afirmação está longe de ser verdadeira. De fato, o sistema pull não funcionará se o planejamento na ponta do varejo, que atende diretamente o consumidor, não se apoiar em projeções bem fundamentadas.
Ao se fazer previsão de demanda, não se pode esperar resultados precisos, pois tudo que envolve decisões humanas está sujeito a muitos fatores, como variação na renda dos indivíduos, preços, linhas de crédito, mudanças de hábitos, propaganda, etc., razão pela qual deve ser definida metodologia para avaliação, controle e ajustes contínuos nos resultados da previsão. 
REQUISITOS PARA PREVISÃO DE DEMANDA
Ross (1998) indica seis requisitos básicos para a elaboração de uma previsão satisfatória de demanda:
Horizonte de previsão – os executivos de uma empresa precisam definir linhas de ação cobrindo períodos variáveis, dependendo da natureza das decisões: estratégicas, táticas ou operacionais.
Nível de detalhe dos dados – muitas vezes o analista encontra dados num nível de desagregação inadequado para seus objetivos. Por exemplo, para definir que bairros a empresa vai implantar novas lojas de supermercado numa determinada cidade, é necessário ter informações sobre densidade populacional, distribuição de rendas, etc. Se os dados disponíveis são apresentados tão somente em nível municipal, as informações mais desagregadas, em nível de bairro, precisam ser estimadas indiretamente.
Tamanho da amostra – normalmente o analista, ao fazer suas previsões, se depara com a falta parcial de dados, que cobrem muitas vezes um período de tempo insuficiente para dar consistência às projeções. Outro aspecto relevante que se observa são as mudanças de critérios no registro dos dados ou na forma de classificá-los. Por exemplo, uma grande empresa supermercadista, que agrupa lojas de acordo com distritos previamente definidos e que, num certo momento, resolve mudar os limites desses distritos, altera assim a forma de agregação das informações.
Controle das previsões – as previsões de demanda cobrirão um horizonte mais ou menos longo e, como estão sujeitas a erros, é necessário controlá-las periodicamente, modificando-as quando necessário.
Grau de estabilidade – a demanda por alguns tipos de produtos é bastante estável ao longo do tempo, como é o caso do consumo de gêneros alimentícios básicos, entre outros, o sal, o açúcar, o pão. Para outros produtos, o consumo varia muito em função de variáveis exógenas (externas) diversas. É o caso de bebidas alcoólicas, roupas, eletrodomésticos, automóveis, etc.
Planejamento organizado – muitas empresas improvisam o processo de previsão da demanda, adotando métodos diversos de projeção ao longo do tempo, mudando os técnicos que elaboram as análises e não mantendo os registros históricos da evolução do processo nem tampouco dos dados utilizados. O ideal, na empresa, é organizar a estrutura de planejamento escolhendo os métodos de previsão com critério e mantendo a memória metodológica e informacional do processo.
MÉTODOS DE PREVISÃO
A escolha do método mais adequado para se fazer determinada previsão de demanda vai depender da análise criteriosa dos requisitos que definem a situação real do problema. Existem softwares de mercado que foram desenvolvidos para essa finalidade. Sistemas do tipo ERP têm rotinas de previsão de demanda embutidas.
Métodos Qualitativos
Os métodos qualitativos envolvem processos mentais de julgamento sobre possíveis desdobramentos de ações internas e externas, visando definir prováveis cenários futuros para a tomada de decisão. Por exemplo, uma empresa fabricante de automóveis atua num certo país e divide o mercado local com uma única indústria concorrente. Um elemento importante na competição entre as empresas concorrentes é a divisão de mercado (market share), entre as duas rivais. Verificou-se nesse exemplo que as variáveis que comandam as vendas dos automóveis são o seu preço e o número de lojas de empresas concessionárias existentes no país. O método se desenvolverá por meio da análise dos impactos qualitativos das variáveis, permitindo então propostas alternativas para a tomada da decisão.
Métodos Quantitativos, variáveis endógenas (internas)
Utilizam dados históricos da própria empresa. Essa forma de previsão se apóia na idéia de que as condições que prevaleceram no passado continuarão a ocorrer num futuro próximo. Depois de analisar visualmente o comportamento da demanda, escolhe-se um modelo de previsão adequado ao caso observado.
Séries Históricas sem variações sazonais 
Nesse tipo de análise se observam variações aleatórias na demanda e possíveis tendências de expansão ou contração. Nesse caso as únicas variações esperadas nos valores de demanda são de natureza aleatória. Quando a tendência se forma de maneira linear, as previsões são realizadas por meio de regressão e correlação linear.
Séries Históricas com variações sazonais
Muitos tipos de produtos apresentam oscilações de demanda devidas a fenômenos sazonais, tais como clima, época de festas, etc. Um dos métodos de previsão é baseado na média móvel, entretanto deveremos utilizar uma série de dados bastante significativa. Sempre uma das variáveis da série será o tempo. 
� INCLUDEPICTURE "http://imagem.buscape.com.br/capas/livros/751/224/200x200_8535224157.jpg" \* MERGEFORMATINET ���Novaes A.G. Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição – Estratégia, Operação e Avaliação, 2007, Elsevier, Rio de Janeiro