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Gestão da Demanda e dos Estoques Previsão de Demanda e Gestão de Estoque Material Teórico Responsável pelo Conteúdo: Prof. Ms. José Joaquim do Nascimento Revisão Textual: Prof. Ms. Magnólia Gonçalves Mangolin 5 • Introdução • A Previsão de Demanda • Classificando os Métodos de Previsão de Demanda Atenção Para um bom aproveitamento do curso, leia o material teórico atentamente antes de realizar as atividades. É importante também respeitar os prazos estabelecidos no cronograma. · Nosso tema central é Previsão de Demanda. Trata-se de um item que compõe a análise da Gestão de Estoque. · Ao concluir este módulo, você deve ser capaz de entender e compreender: • Quais são as principais técnicas relacionadas à previsão de demanda de estoques nas empresas. • Quais são as variáveis que deverão ser consideradas nas análises de previsão dos estoques. • Por que as previsões são ferramentas poderosas para tomada de decisões. Previsão de Demanda e Gestão de Estoque • Métodos Quantitativos • A Questão da Medida e do Controle do Erro nas Previsões • Formas de Previsão de Demanda Visual 6 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque A utilização de ferramentas de apoio para auxiliar o processo gerencial de análise e tomada de decisão vem ganhando importância dentro de um contexto de competitividade no mercado mundial. Diante da nova conjuntura internacional, as empresas estão em busca constante de melhorias em seus processos para atender da melhor forma os seus clientes. Para ser mais competitiva, a antecipação no mercado é um ponto que pode ser considerado o diferencial entre as organizações. É por motivos desta natureza que as empresas estão voltando sua atenção para utilização de ferramentas que permitam a tomada de decisões em torno da programação da produção, dentre as quais merecem atenção Os Métodos de Precisão de Demanda. Contextualização 7 Itens a serem estudados nesta unidade: • Conceito, importância e classificação dos métodos de previsão de demanda. • Avaliar os Métodos de Previsão de Demanda como: Média Móvel Ponderada. A Ponderação Exponencial e a Regressão Linear, além de Tendências e Sazonalidade. • As medidas de Controle do Erro nas Previsões de Demanda. Caro aluno(a), estamos avançando no estudo sobre a gestão de estoques. É importante que iniciem a leitura considerando que a Previsão de Demanda é fundamental para uma empresa, uma vez que ela pode determinar os níveis de estoque e seus custos, a partir de quanto vai ser o consumo futuro, seja de materiais ou produtos acabados. Nosso propósito é entender como e quais são os métodos de previsão de demanda (consumo). A leitura e a realização dos exercícios são fundamentais para fixar técnicas utilizadas todos os dias nas empresas, seja ela prestadora de serviços ou produtora de um bem tangível. 1. Introdução Objetivo desta Unidade: √ Entender a relação entre a previsão de demanda e a questão dos estoques. √ Identificar e analisar os métodos de previsão de demanda qualitativos e quantitativos. √ Estudar o significado das medidas de controle do erro nas previsões de demanda. √ Entender o que significa Método de Previsão Visual. Atenção Nenhuma empresa consegue prever o futuro do mercado com total certeza e garantia, daí dizermos que prever a demanda exata num período futuro é algo impossível de ser feito. No entanto, muitas empresas de diferentes ramos precisam fazer alguma previsão e isto obriga as mesmas a trabalharem com métodos para prever o futuro, mesmo que seja parcial, para então decidir um volume de produtos a produzir. Para Pensar Então, quanto devo estocar para atender às necessidades de consumo interno e externo? 8 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque A Previsão de Demanda tratada nesta unidade é um tema dentro da logística. Na perspectiva de teóricos como Slack (2009), a logística é uma grande área, que tem como função solucionar problemas encontrados pelas empresas, relativos às diferenças entre o volume de produção e o de consumo dos produtos. Como atividade, a gestão de estoque deve considerar a previsão de demanda que é uma diferença temporal entre quando o produto é fabricado e quando ele é requisitado pelos consumidores. A diferença entre os dois momentos sugere que se façam estoques em algum lugar, seja nos pontos de venda, para atender à demanda futura, seja nos almoxarifados para atender à demanda interna de produção (SLACK, 2009). O ideal seria que o volume de produção fosse igual ao volume de consumo, o que levaria as empresas a não terem estoques, é o que destaca Wanke (2011). Para que isto aconteça o empresário tem de ter uma previsão exata de quanto será o consumo, o que não é possível. Daí as previsões serem fundamentais na administração de materiais de uma empresa e, portanto, na gestão do estoque. Estas servem para planejar compra de matéria-prima, capacidade de máquinas e de mão de obra bem como também para estimar o volume adequado dos estoques. O conjunto destas atividades talvez seja a segunda atividade mais importante da logística dentro das empresas (VIANA, 2002). Então, a redução dos estoques depende da DEMANDA (consumo). Para determinar a demanda, precisamos de PREVISÃO. É importante considerarmos que o ponto de partida para o início de um negócio, inevitavelmente, começa com um processo de previsão de demanda, ou seja, estimativas de demanda seja de matéria-prima para fabricar o produto ou produtos acabados para atender aos clientes. Então precisamos mesmo é de: informações. Vamos pensar um pouco na figura! Figura 1: Esquema para planejamento da Demanda Tem fundamento uma empresa produzir certa quantidade de um produto, sem ter pedidos efetivos em mãos ou alguma perspectiva de consumo, em termos quantitativos? Ela correria o risco da sobra de matéria prima e de produtos acabados no estoque, gerando, assim, custos, segundo Dias (2009). E o que isto iria significar em um empreendimento? 9 É importante que você entenda que o tema previsões pode ser encontrado em diferentes áreas da atividade econômica, e é essencial ao bom funcionamento de qualquer tipo de empresa. Quando os gestores buscam uma previsão sobre a demanda de algo, eles estão tentando prever o futuro de maneira que tal leitura futurista possa auxiliar a tomada de decisões naquele momento. Em particular, a previsão da demanda visa estimar a demanda futura por produtos e/ou serviços da organização. Para Vianna (2002), ela se constitui uma etapa importante de diversos processos de planejamento da gestão de operações e da logística empresarial. Como função básica, podemos dizer que as previsões visam determinar onde, quanto e quando os produtos/serviços serão requisitados, de maneira a responder adequadamente às necessidades de consumo ou venda da empresa (VIANA, 2002). Os gestores devem, ao necessitar usar os métodos de previsão/estimativas, aplicá-los de acordo com a realidade de demanda da empresa, por exemplo, por meio da análise de dados históricos. Os gerentes das organizações podem fazer previsões de muitas variáveis distintas da demanda futura, como estratégias dos concorrentes, alterações na regulamentação, mudanças tecnológicas, tempos de processamento, prazos de entrega dos fornecedores e perdas de qualidade, entre outras (NOVAES, 2007). Nosso propósito aqui é tratar dos estoques a partir da previsão de demanda e esta tem uma classificação para empresas. O que chamamos de estoques de demanda dependentes e estoques de demanda independente. Os níveis de estoques estão associados aos tipos de demanda nas empresas. Quando for demanda dependente, aqueles em que as quantidades a serem utilizadas dependem da demanda de um item de demanda independente. Exemplo: um roda ou uma bateriaem uma montadora é um item de demanda dependente, pois a quantidade total a ser utilizada dependerá da previsão de automóveis a serem montados. As indústrias que montam alguns produtos precisam de partes deles estocados, pois o produto final depende das partes, daí dizermos que as partes (componentes) são dependentes do produto final e que são de demandas dependentes (POZO, 2007). Quando os produtos tiverem demandas independentes, os níveis de estoques são diferentes. Este tipo de demanda está associado tão somente ao volume de demanda do mercado. Exemplo: numa loja de baterias ou rodas, no mercado de reposição, digamos em uma unidade de conserto (mecânica) só serão demandados quando forem solicitados por consumidores externos. Veja que estes itens (produtos) não precisam ficar estocados na loja. Daí dizermos demanda independente porque a procura do produto independe da produção do carro, pois serão consumidos quando forem necessários para reposição, por parte dos usuários de carros, os consumidores que estão fora da empresa (POZO, 2007). Como salienta Ritzman (2004), independente do tipo de empresa, muitas delas estão propensas a manter algum produto em estoque, porém em qualquer quantidade. Daí terem de fazer previsões de consumo, mesmo que sejam por intuição. Logo, as previsões são práticas comuns e insumos importantes para planos de negócios, planos anuais e orçamentos. 2. A Previsão de Demanda 10 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque Ao pensarmos em empresas e, principalmente, as de grande porte, todos os departamentos necessitam de uma previsão de demanda de materiais (recursos) para serem consumidos em um período. As finanças precisam de previsões para projetar fluxos de caixa e necessidades de capital. Recursos humanos precisam de previsões para prever as necessidades de contratação e treinamentos e os gestores de ESTOQUES também precisam de estimativas de demanda dos produtos que entram nos almoxarifados ( RITZMAN, 2004). Figura 2: As duas forças que influenciam a gestão da demanda de estoques Fonte: Thinkstock/Getty Images. O nível de estoque está relacionado às forças da oferta e da demanda, por isso entendemos que há uma queda de braço entre estas duas atividades. Ainda, é importante que você compreenda que as previsões são necessárias em diferentes (ou horizontes) do planejamento da empresa, seja no curto, no médio ou longo prazo. Em dimensões de tempo, e relacionando ao estoque, segundo Ritzman (2004): • Curto prazo: as previsões de demanda são necessárias para gerenciar estoques, ou seja, o planejamento de ressuprimento, criação de rotas de coleta/entrega se ajustam melhor quando há uma previsão. • Médio prazo: as previsões são utilizadas para planejamento de produção e determinação dos recursos que serão necessários, bem como seu transporte e distribuição. • Longo prazo: as previsões são mais influenciadas por fatores externos, como a situação econômica, e são importantes para planejar a cadeia de suprimentos, entre outras questões. É sabido que a maioria das empresas fazem seus pedidos de produtos antes mesmo de conhecer qual será a demanda. Quando alguma empresa realiza a previsão de demanda, a intenção é, então, saber determinar os níveis de estoques. Mesmo que uma parte da demanda já seja conhecida antecipadamente, porém é somente uma parcela e a outra só será conhecida poucos momentos antes do momento da ocorrência. É sobre a parcela de demanda que não há conhecimento que as técnicas de previsão de demanda deveriam existir. Para DIAS (2009), os modelos de previsão, poderiam ajudar a prever com antecedência suficiente qual será a quantidade a ser demandada de recursos para um determinado período. Esta informação vai servir na tomada de decisões, relativa à quantidade 11 de matéria-prima que devem ser solicitada aos fornecedores. Exemplo, quanto comprar de matérias-primas em agosto, para recebê-la em setembro, processá-la e vender os produtos finais em dezembro (no natal, de um respectivo ano)? Vamos considerar que seja o caso de uma indústria qualquer que em um determinado mês, de determinado ano, ainda não saiba qual será a demanda final de seus produtos para dezembro daquele ano. Caso tivesse uma previsão de consumo e fosse a mais próxima possível da verdadeira demanda que deverá acontecer em dezembro, ela compraria de produtos somente o necessário para atender ao consumo e não sobrasse material no estoque. Mesmo que uma empresa tenha um bom sistema de previsão de demanda, ela nunca vai ter um número exato de consumo de um recurso, como previsão final, conforme explica Wanke (2011). Como no exemplo acima, o que a empresa terá é uma probabilidade, ou seja, um número que está dentro de um intervalo próximo a cem por cento. Portanto uma probabilidade de ocorrência da expectativa. Ou seja, de nada adianta uma previsão de que serão vendidas 1000 unidades de um produto para um determinado mês, se a empresa não tiver uma ideia de qual é o intervalo em que deve acontecer o consumo (WANKE, 2011). Digamos ainda que para o número da demanda esperada haja a expectativa que será mais ou menos 5%. Mais ou menos assim: são 1000 unidades mais ou menos 5%. Neste caso identificado o intervalo seria de 950 até 1050, ou um erro de 100 unidades, o que é bastante plausível e aceitável na maioria dos casos. Mas e se a empresa trabalha com um número elevado de produtos? Veja que 5% é um percentual expressivo. Quando estamos falando de uma indústria em que a mesma necessita de materiais para fabricar um produto parece prudente ter um estoque mínimo, um estoque de segurança. Daí uma margem de cinco por cento deve atender às necessidades de materiais a mais em função de problemas que possam ocorrer. Mas se for uma empresa de comercial que vende um produto acabado, talvez este percentual seja muito expressivo. O que sabemos na prática é que não há como a empresa ter certeza, por isso a necessidade de alguma previsão de demanda para então a empresa saber quanto de produtos poderá ficar no estoque. Logo, o gestor de estoque vai ser o regulador ideal para empresa, para que a mesma tome decisões (RITZMAN, 2004). O período em que se realiza a previsão é importante, pois devemos considerar questões de sazonalidades, momentos de recessão econômica, entre outras. A precisão de uma previsão tem relação com o horizonte do planejamento da empresa. A precisão é pequena se o período é longo demais. Neste caso a empresa deve considerar um erro elevado. Para minimizar estoques, a empresa deve considerar um plano de capacidade de produção para então considerar uma demanda de estoques. O esquema abaixo sugere como deve acontecer o planejamento (RITZMAN, 2004). 12 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque Figura 3: Gestão da demanda no sistema de gestão da produção. Fonte: Vollmann et al.,1997. O que devemos entender do método qualitativo, por enquanto, é que ele apresenta um menor grau de precisão. Mas é bastante utilizada por empresas, geralmente as pequenas e médias, onde as previsões por eles geradas corresponderem às metas de demanda esperadas para um determinado período. No grupo dos métodos qualitativos encontram-se aqueles baseados em julgamento e apreciação de especialistas, funcionários que trabalham há muito tempo na empresa, como explica Viana (2002). É assim porque a empresa não tem dados históricos (quantidades demandas em períodos anteriores) e quando tem, eles são insuficientes. O método qualitativo mais conhecido é chamado de técnica Delphi. Iremos conhecer um pouco mais adiante este método com exemplos, pois é o que se adéqua a nossa discussão relativa à gestão de estoques (VIANA, 2002). Temos método qualitativo e temos também método quantitativo. O que devemos entender é que a maioria das empresas utiliza estemétodo devido sua característica. Como é um método baseado em dados estatísticos, ou seja, utiliza matemática para identificar padrões de consumo nos dados históricos, ele é mais aceito. São divididos em dois tipos: séries temporais e métodos causais. Para Bowersox (2004), cada tipo de análise quantitativa aposta em algo. A análise baseada em séries temporais aposta na crença de que padrões de consumo do passado irão se repetir no futuro. Já os métodos causais analisam relacionamentos com outras variáveis (independentes) para prever a demanda futura, porém apoiados em dados quantitativos. E como fazer previsões? Com certeza usando métodos científicos: os modelos de previsão mais conhecidos, desenhados por estudiosos do assunto. A esse respeito são conhecidos os modelos quantitativos e os modelos qualitativos, assim como uma combinação de ambos. Vamos nos ater aos dois modelos e apresentarmos em seguida exemplos. 13 Vamos avançar um pouco mais! Para lidar com dados quantitativos, você deve utilizar as técnicas formais de estatística para melhorar suas previsões. Ferramentas de análise estatística e diferentes modelos de previsão são utilizadas para modelar o comportamento da variável ao longo do tempo, e permitir que os profissionais façam previsões de consumo de produtos para períodos futuros, com baixas margens de erros (BOWERSOX, 2004). Veja que estamos falando de uma demanda específica, pontual que acontece em um momento, por diversos motivos, não somente pelos apresentados acima. Digamos que seja pela característica do produto, como frutas, flores entre outros produtos que têm somente em um momento do ano. Para resolver este desafio, existe o chamado Problema do Jornaleiro, pois este caso ilustra muito bem tais situações: um jornaleiro deve comprar uma quantidade de jornais para vender na esquina. Se ele comprar demais, ficará com alguns exemplares não vendidos, que não terão valor comercial algum ao final do dia; se comprar muito pouco perderá oportunidade de lucrar com a quantidade da demanda não atendida (WANKE, 2011). Qual a quantidade de jornais que ele deve comprar, sendo que a demanda não é conhecida? Para Wanke (2011), às situações como a apresentada acima há diversas técnicas que podem auxiliar a empresa na determinação dos níveis de estoque em função da demanda esperada do produto. No que tange à demanda do produto, todas as técnicas conhecidas dizem respeito a uma probabilidade, portanto, não se trata de um número exato. Mesmo assim, as pessoas preferem utilizar-se de previsão a não usá-las. Caro aluno, caso pense colocar em prática na empresa algum método de previsão de demanda para determinar os níveis de materiais ou mercadorias nos estoques, preste atenção a algumas questões: √ antes de fazer as previsões de demanda de um produto, busque conhecer os fatores que podem alterar sua análise, pois onde você trabalha pode ser diferente de outros ambientes e aí sua análise vai ser falha; √ separe os fatores internos (aos quais você tem controle: quantidade consumida nos novos pontos de vendas, nos novos processos, entre outros) e externos (consumo médio do setor industrial que sua empresa pertence e até expectativas de consumo derivada do ambiente econômico do momento). Assim, você estará incluindo nos modelos causais tanto as variáveis internas quanto as externas. Pense Em épocas como a Páscoa, Natal ou até uma festividade local, as empresas enfrentam grandes desafios logístico, devido exatamente a quanto devem manter de estoques para atender a previsão de demanda de seus produtos. Vejamos. Qual deve ser a quantidade de estoques que uma empresa precisa para atender a demanda em um desses momentos? 14 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque Conheça as técnicas de previsão de demanda mais conhecidas e usadas por empresas de todos os segmentos econômicos. Sejam elas industriais ou comerciais, adotam critérios para antever sua demanda e assim determinar seus níveis de estoques. Elas são classificadas em três grupos (WANKE, 2011): √ Projeção: são metodologias que admitem que a demanda futura do seu produto seja repetição do passado, ou as vendas evoluirão no tempo; segundo a mesma lei observada em outro período. Veja que esta metodologia é a partir de dados quantitativos, daí dizermos que é uma técnica de natureza quantitativa; √ Explicação: procura-se explicar as vendas do passado mediante leis que relacionem as mesmas com outras varáveis cuja evolução é conhecida ou previsível. Adéquam-se a produtos complementares, pois são consumidos de forma conjunto, como os produtos de demanda dependentes. São técnicas em que há a necessidade da ferramenta matemática, como a regressão e correlação linear; √ Predileção: diferentemente das técnicas quantitativas anteriores, nesta metodologia de previsão, os funcionários experientes e conhecedores de fatores influentes nas vendas e no mercado preveem a evolução das vendas futuras e, consequentemente, os níveis de estoques. Conforme já mencionado, os métodos de previsão classificam-se em métodos qualitativos e métodos quantitativos, estes por sua vez subdividem-se em métodos causais e séries temporais. No que se refere ao método qualitativo de previsão de demanda, vamos apenas identificar sua classificação, porém não nos ateremos a todas elas com exemplos, e sim com breves comentários. O motivo é que tais métodos estão baseados em opiniões, e portanto em julgamento de pessoas que conhecem a atividade, e não em dados matemáticos. 3.1 - Métodos Qualitativos A classificação para o método qualitativo segue abaixo: √ Pesquisa de Mercado; √ Método Delphi; √ Painel de Especialistas; √ Analogia Histórica. Veja o comentário sobre a pesquisa de mercado e o método Delphi, primeiramente, porque são os mais importantes e interessantes para a gestão de estoques (WANKE, 2011). 3. Classificando os Métodos de Previsão de Demanda 15 3.1.1 - Pesquisa de Mercado √ Levantamentos através de questionários e entrevistas, dos fatores mais relevantes que influem na preferência do consumidor. √ Menor validade em termos de horizonte de projeção, e menor confiabilidade, por ser suscetível a erros de orientação e interpretação. √ Pode demorar e ter alto custo em função da grande quantidade de dados. É comum vermos pessoas nas ruas fazendo pesquisa de mercado para produtos diversos e até para intenção de voto das pessoas quando estão para acontecer pleitos eleitorais. 3.1.2 - Método Delphos Este método é o mais utilizado quando se trata de método qualitativo, pois baseia-se em informações de elementos que tem conhecimento da atividade específica, assim como do mercado em que a empresa atua, entre outras variáveis. Este método se estabelece (WANKE, 2011). √ A partir de um consenso entre especialistas sem que haja contato entre eles; √ Pelo envio de uma série de questionários aos especilistas selecionados, readaptando cada questionário de acordo com as respostas do anterior, até se obter um consenso no qual a opinião de todos tenha sido considerada. 3.1.3 - Painel de Especialistas √ Mesma ideia do método Dephos: obter uma boa projeção trabalhando em conjunto. √ Comunicação direta e pessoal entre os especialistas, através de várias reuniões. √ Custo e tempo são sensivelmente menores que o método anterior, mas os resultados podem ser influenciados pelas características pessoais dos participantes. 3.1.4 - Analogia Histórica √ Análise comparativa de um produto a ser lançado em relação a um existente. √ Precisão razoável para previsões de médio e longo prazo. Pode ser demorada mas custa relativamente pouco, uma vez que não usa computadores. Quantitativos (ou matemáticos): conforme já mencionado, são baseados em modelos matemáticos e se utilizam de dados diversos e das demandas passadaspara se chegar a uma previsão futura (MARTINS, 2002). 4. Métodos Quantitativos 16 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque 4.1 - Séries Temporais Este Método quantitativo leva em conta o passado, adequado para período de curto prazo(MARTINS, 2002). São eles: √ Média Móvel Simples; √ Média Móvel Ponderada; √ Suavização Exponencial; Nota! As análises de demanda levam em consideração um fator importante, para que ela seja completa. Aqui o gestor pode fazer combinações diversas usando médias, simples, cruzando com a suavização exponencial, por exemplo. Desse modo, as previsões poderão ser mais precisas e próximas da realidade, uma vez que os pontos positivos dos métodos são combinados de forma mais eficiente e o resultado da análise terá um nível de maior confiança. 4.2 - Média Móvel Simples Para Dias (2009), o uso da média móvel simples deve ser utilizada quando a demanda não apresenta nenhuma característica sazonal e para horizonte de previsão de curto prazo. Para esta técnica utiliza-se um número K de períodos para o cálculo da previsão desejada. Assim, teremos o seguinte método para a obtenção da Previsão (Pi) onde i será a posição na sequência de valores: Sendo Di a Demanda realizada em um período i e K, qualquer inteiro, o número de períodos para o cálculo. A equação básica apresento abaixo: Como qualquer método, temos vantagens e desvantagens ao utilizarmos. Dias (2009) também sugere que a vantagem desse método está na simplicidade de cálculo. As desvantagens residem no fato de que as médias móveis são influenciadas por valores externos e que os valores mais antigos têm o mesmo peso que os atuais. Procedendo deste modo é possível prever a demanda de estoque para um próximo período, calculando-se a média dos valores de consumo nos “n” períodos anteriores (DIAS, 2009). A cada novo mês, adiciona-se o mesmo à soma e despreza-se o 1º mês utilizado, como mostra a equação abaixo: CM = ( Di-1 + Di-2 + Di-3 + ... + Di-k ) / k Em que: CM = Consumo Médio. C = Consumo nos períodos anteriores. n = Número de períodos. CM = (C1 + C2 + C3+ ....Cn )/ n 17 Exemplo I Conhecendo a demanda dos meses abaixo, calcule a previsão de vendas para o mês subsequente, considerando uma média de 5 meses. Meses Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Demanda 100 110 120 200 150 ? Usando a equação acima, veja a resolução: Então: n = 5, temos (100+110+120+200+150) / 5 = 136. Logo, a Previsão de Vendas para junho é de 136 unidades. O gestor de estoque deve considerar materiais nos estoques para este nível de demanda de mercadorias. 4.3 - Média Móvel Ponderada Neste método, cada quantidade demandada é ponderada por um fator, no qual a soma de todos os pesos é igual a um. Semelhante a média móvel simples. Então para a obtenção da Previsão de Demanda, temos de utilizar fatores (fi) para cada Demanda (Di), aplicados na ordem inversa das demandas. Veja como fica: f1 + f2 + f3 + ... + fn = 1, e a Previsão P será: PDi = [ (Di-1f1) + (Di-2f2) + (Di-3f3) + ... + (Di-nfn) ] / 1 Lembrando que N é o número de períodos e pesos utilizados para o cálculo. Observe que este método é uma variação do modelo anterior, onde os valores dos períodos mais próximos recebem peso maior que os valores correspondentes aos períodos mais distantes. Os pesos são decrescentes dos valores mais recentes para os mais distantes. A determinação dos pesos, ou fatores de importância, deve ser de tal ordem que a soma seja igual a 100%. Exemplo: Suponha que os dados de demanda de um produto em um determinado período segue os dados presentes na tabela a seguir: a. Determine a previsão de demanda pela média móvel ponderada, utilizando um peso: de 0,40 para o período mais recente, 0,30 para o período anterior, 0,20 para o que precede a este e 0,10 para o primeiro período. PC = [(C1 x X1) + (C2 x X2) + (C3 x X3) + .....(Cn x Xn)] / X1 + X2 + X3+ ...Xn Em que: PC = Previsão de Consumo C = Consumo nos períodos anteriores X = Fatores de importância 18 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque b. Caso a demanda real para o período 6 seja de 39 unidades, qual a previsão da demanda para o período 7, utilizando os mesmos pesos do item a. Período Demanda 1 42 2 40 3 43 4 40 5 41 Resolução: a) P = [(41x0,4) + (40x0,3) + (43x0,2) + 40x0,1)] = 41 – Previsão para o período 6 Resolução: b) P = [(39x0,4) + (41x0,3) + (40x0,2) + (43x0,1)] = 40,2 – Previsão para o período 7 com o período 6 em 39 4.4 - Suavização Exponencial O método de suavização exponencial sugere a utilização de dados pontuais mais recentes. Estes dados devem ter maior peso, e este peso declinando exponencialmente à medida que esses dados tornam-se ultrapassados (MARTINS, 2002). Interessante observar é que este método elimina muitas desvantagens dos métodos da média móvel e da média móvel ponderada. Ele valoriza os dados mais recentes e, apresenta menor manuseio de informações passadas. Apenas três fatores são necessários para gerar a previsão de demanda para um próximo período, que estão na equação abaixo: • A previsão do último período (P). • O consumo ocorrido no último período (D). • Constante que determina o valor ou ponderação dada aos valores mais recentes (a = alfa), em que: PD = (D x a) + [P x(1 – a)] E: Alpha ( a ) é a constante de ajuste, e determina o nível de ajuste e a velocidade de reação, para diferença entre as previsões e as ocorrências reais. Sua determinação é arbitrária (natureza do produto ou bom senso do gerente). Quanto maior o crescimento maior a taxa de reação. 19 Veja que a Previsão (Pi) pode ser obtida a partir da visualização da Demanda do período anterior, como você pode observar a seguir. Veja que só mudei a ordem das variáveis: Pdi = a.Di-1 + ( 1 – a ).Pi-1, em que : Parâmetros a : constante de suavização aplicada à Demanda do período anterior ao desejado; 1 – a: complemento da constante de suavização, aplicado à Previsão do período anterior ao desejado; Di-1: Demanda do período anterior ao desejado; Pi-1: Previsão do período anterior ao desejado; Lembrando, que 0 <= a <= 1 Exemplo: Suponha que a Demanda do produto de chocolate de uma loja durante os meses que sucedem à páscoa é relativamente estável e a constante de ajuste é igual a 10% (0,10). Suponha ainda que a Previsão para o mês anterior (Pt-1) foi de 1050 unidades e que 1000 unidades foi a demanda real. Qual a previsão para o mês seguinte? Dados: a = 0,10 Di-1 = 1000 unidades 1 – a = 0,90 Pi-1 = 1050 unidade Aplicando a Equação: Pdi = 0,10x1000 + 0,90x1050 = 1045 unidades Método dos mínimos quadrados Caso um gestor deseje determinar uma previsão de consumo de um produto o mais próximo possível do real ele deve usar o método dos mínimos quadrados. Para Wanke (2011), este método pode determinar um número mais perto de todos dados coletados, ou seja, é a linha de melhor ajuste que minimiza as distâncias entre cada ponto de consumo levantado nos períodos analisados. Atenção Observação importante: Quanto maior foi o valor da constante de ajuste, ou seja, o “alfa”, mais próximo será a previsão de demanda da demanda real. Este método está sempre acima ou abaixo da demanda real (WANKE, 2011). 20 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque (1) a Y = N x a + b a X (2) a X Y = a a X + b a X 2 (3) Yp = a + bX ---------------------- Equacão da linha Reta Em que: N = nº de pontos Y = Valor real Yp = Valor dos mínimos quadrados X = nº de períodos Este método requer um aporte matemático mais apurado, o que foge ao nosso propósito para esta questão relativa a previsão de demanda de estoques. É possível erros nas previsões. Para Viana (2002), um erro de previsão é uma diferença entreo valor da demanda prevista e a demanda que realmente ocorreu. Para tanto, pode ser adotada medidas para controlar erros nas previsões, procedendo da seguinte maneira: √ Identificando falhas na inclusão de valores para serem analisados; √ Realizando um relacionamento correto entre as variáveis; √ Empregando uma linha de tendência correta; √ Entre outras. No que se refere aos erros, podemos medir os mesmos por meio do desvio médio absoluto, variância e desvio padrão, como sugere Viana (2002). São medidas de dispersão estudadas em estatística básica. Vamos a outras questões. 5.1 – A Previsão de Sazonalidade Uma indicação útil do grau de variação sazonal para um produto é o índice de sazonalidade. Trata-se de uma estimativa de quanto a demanda, durante um determinado período, será maior ou menor que a demanda média do produto (FLEURY, 2000). Vamos a um exemplo! Considere que a demanda de chocolate em uma loja foi em média 10.000 unidades por mês, durante o ano, mas na páscoa a média foi de 17.500 e em setembro foi de apenas 6.500. Qual seria o índice de demanda para páscoa e para setembro desse ano? Usando a equação abaixo, podemos encontrar tais índices. 5. A Questão da Medida e do Controle do Erro nas Previsões 21 Calculado a partir da equação, o índice para a demanda da páscoa seria de 1,75 e para setembro 0,65. Considere que podemos determinar tal índice para qualquer período: diário, semanal, mensal ou trimestral. A equação que serve para determinar índices sazonais também é útil para prever a demanda sazonal de um produto. Se uma empresa prevê a demanda média para todos os períodos, os índices sazonais podem ser utilizados para calcular as previsões sazonais. A equação reordenada ficaria conforme segue abaixo: Demanda sazonal = (índice sazonal) x (demanda desestacionalizada). Para o caso acima a demanda desetacionalizada é 10.000 unidades. Assim, teríamos: Ds = 1,75 x (10.000) = 17.500 unidades. Considere que há várias formas de prever a demanda e uma delas é usar gráficos que descrevem o comportamento da demanda de um período qualquer. Conforme Ritzman (2004), os gráficos são figuras úteis para entendermos o comportamento de consumo de um produto ou material. A figura abaixo apresenta um comportamento constante (horizontal), que chamamos de consumo médio. O gráfico sugere que o consumo não sofre grandes variações no tempo. Pode ser diversas variáveis que determinam tal comportamento como: variáveis conjunturais, ambientais e mercantis. Veja a seguir: Gráfico I - Consumo Constante de produtos Fonte: Fortium.com.br Índice sazonal = [Demanda média para o período] / Demanda Média de todos os Períodos Is = DMp / DMa = 17.500/10.000 = 1,75 Is = DMp / DMa = 6.500 / 10.000 = 0,65 6. Formas de Previsão de Demanda Visual 22 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque Quando a demanda de um produto ou mercadoria oscila no tempo podemos usar um gráfico de consumo sazonal. O uso de gráfico é mais didático e, neste caso, podemos compreender que o volume de demanda passa por oscilações regulares no tempo. Se desejarmos visualizar a demanda de alguns produtos, podemos usar gráficos para acompanhar o consumo de produtos como sorvetes, cervejas, enfeites de natal e outros, e veríamos que estes podem ter demandas como representados no gráfico a seguir. Gráfico II - Consumo Sazonal de Produtos Fonte: Fortium.com.br Não podemos descartar tendências de demanda para mercadorias que estão entrando na moda, mas podemos, a partir de gráficos, ter leituras visuais do comportamento da demanda de produtos. O que estamos sugerindo é que os volumes de demanda, para produtos que entram na moda, pode aumentar e diminuir no decorrer de um período e podem ser visualizados facilmente (RITZMAN, 2004). Gráfico III - Consumo em Moda de um Produto Fonte: Fortium.com.br 23 A utilização de um modelo de previsão de demanda eficaz é fundamental para iniciar e gerar as produções de uma empresa. O ideal é ter um método de previsão com o intuito de evitar os principais problemas dentro do planejamento, como a geração de estoques, a falta de produto acabado para o cumprimento de entrega, entre outros problemas. Conclusão 24 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque Veja o link para acessar o artigo relativo à estratégia de previsão de demanda • http://www.tecnologistica.com.br/artigos. Material Complementar 25 BOWERSOX, D.J.; CLOSS, D.J. Logística empresarial: o processo de integração da cadeia de suprimento. São Paulo: Atlas, 2004. BRUNI, A. L., FAMÁ, R. – Gestão de Custos e Formação de Preços. Atlas, 2012. CORRÊA, H. L. Gestão de Redes de Suprimento: integrando cadeias de suprimento no mundo globalizado. São Paulo: Atlas, 2010. DIAS, M. A. P. Administração de materiais: princípios, conceitos e gestão. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2009. FLEURY, P. F.; FIGUEIREDO, K. F.; WANKE, P. F. Logística empresarial: a perspectiva brasileira. São Paulo: Atlas, 2000. MARTINS, P. G.; ALT, P. R. C. Administração de materiais e recursos patrimoniais. São Paulo: Saraiva, 2002. NOVAES, A. G. Logística e gerenciamento da cadeia de distribuição. 3. ed. Rio de Janeiro: Campus, 2007. POZO, H. Administração de materiais e patrimoniais: uma abordagem logística, 4. ed. São Paulo, Atlas 2007. RITZMAN, L. P.; KRAJEWSKI, L. J. Administração da produção e operações. São Paulo: Pearson Education, 2004. SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administração da produção. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2009. VIANA, J. J. Administração de Matérias. São Paulo: Atlas, 2002. WANKE, P. F. Gestão de estoques na cadeia de suprimento: decisões e modelos quantitativos. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2011. Referências 26 Unidade: Previsão de Demanda e Gestão de Estoque Anotações www.cruzeirodosulvirtual.com.br Campus Liberdade Rua Galvão Bueno, 868 CEP 01506-000 São Paulo SP Brasil Tel: (55 11) 3385-3000
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