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Planejamento e controle de estoques
Unidade II
Esta unidade tem como objetivo trabalhar as técnicas de previsão de demanda, tendo em vista que 
a maioria dos resultados obtidos em uma organização é fruto do planejamento realizado previamente. 
Ela faz parte do processo de planejamento das necessidades e é uma das ferramentas mais importantes 
para se reduzir as incertezas que são peculiares ao mercado consumidor.
Antes de entrarmos na especificidade de previsão de demanda, vamos entender um pouco melhor 
sobre o planejamento de modo geral. Posteriormente, estudaremos o planejamento mais específico em 
logística e finalmente abordaremos o detalhe do planejamento de demanda e suas variáveis.
3 Planejamento das necessidades
O planejamento macro da empresa leva em conta sua visão geral, que é dividido em subplanos para 
as áreas funcionais, como produção, logística, finanças, marketing, vendas etc. Tudo dependerá de onde 
a empresa quer chegar e como ela quer chegar. Dessa forma, todas as áreas trabalham em prol desta 
visão, deste objetivo (BALLOU, 2001).
Exemplos de visões1:
• a visão da General Electric é ser a número um ou dois em cada mercado que atende. Do contrário, 
ficará fora deste mercado;
• a visão da Hewlett‑Parckard é atender a comunidade científica;
• a IBM está em constante remodelação para permanecer competitiva.
Você conhece a visão de alguma empresa? Qual o objetivo dela? É importante que se conheça isso 
para tentar alinhar as expectativas e os objetivos da área para atender a visão macro.
Claro que o planejamento e as ferramentas de planejamento de que vamos falar aqui são específicos da 
área de logística de materiais. Mesmo porque o planejamento da empresa é dividido por departamentos, 
visando atender à visão global da organização, e isso seria um assunto muito amplo.
A ideia é informar o porquê da necessidade do planejamento, seus impactos e as ferramentas que 
auxiliam essa fase do processo logístico.
O planejamento é uma atividade de apoio que pretende alcançar os objetivos logísticos no que 
tange à disponibilidade do mercado consumidor e pode ser feito baseado em pesquisas qualitativas e 
quantitativas para garantir a segurança do processo produtivo sem riscos de rupturas (POZZO, 2007).
1 BALLOU, 2001, p. 38.
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Um exemplo que o autor dá está no livro As aventuras de Alice no País das Maravilhas, de Lewis 
Carroll (p. 63) Jorge Hazar Editor (2002) quando a personagem pergunta ao gato Cheshire: “Você poderia 
dizer‑me, por favor, qual caminho devo pegar para sair daqui?”. O gato responde: “Isso depende muito 
de onde você deseja ir”.
Pense nisto: sem objetivo claro, é impossível planejar algo com êxito.
Níveis de planejamento
Há três níveis de planejamento: o estratégico, o tático e o operacional. Cada um deles exige uma 
perspectiva diferente em relação ao tempo e ao nível de decisão. Vejamos cada um deles:
• Estratégico: esse nível toma decisões mais amplas e abrangentes para toda organização, 
normalmente com planejamentos para longos prazos, como, por exemplo, novos investimentos, 
novas instalações, abertura ou encerramento de novos negócios, junções, fusões, vendas, entre 
outras decisões. As pessoas envolvidas nesse nível são do alto escalão da empresa, como sócios, 
presidentes, superintendentes e diretores.
• Tático: nesse nível, os gestores tomam decisões menos abrangentes, normalmente setoriais e 
regionais de menor impacto e menor responsabilidade na organização como um todo. Nível 
ocupado por funções gerenciais, supervisões e coordenações. Tais profissionais são os facilitadores 
entre a alta direção e os executores (operacional), pois viabilizam recursos materiais e humanos 
para que o planejamento estratégico seja realizado.
• Operacional: atuam como executores das ações determinadas geralmente pelos gestores (nível 
tático). Esses profissionais não têm responsabilidades impactantes para a organização em geral, 
pois elas estão relacionadas às tarefas do cotidiano e que fazem parte de um projeto.
Veja exemplos de tomada de decisões estratégicas, táticas e operacionais, no quadro a seguir, 
segundo Ballou (2006, p. 53):
Quadro 2
Tipo de decisões Estratégica Tática Operacional
Localização Número de locais, tamanho e localização
Posicionamento dos 
estoques
Roteirização, aceleração e 
despacho
Transportes Seleção de modais Sazonalidade do mix de serviço
Quantidade e tempo de 
reabastecimento
Processamento de pedidos Seleção e projeto do sistema de colocação de pedidos
Regras de prioridades para 
pedidos de clientes Aceleração de pedidos
Serviço ao cliente Estabelecimento de padrões
Armazenagem Layout, seleção de local Escolha sazonal de espaço Preenchimento de pedidos
Compras Políticas Contratação e seleção de fornecedor Liberação de pedidos
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Planejamento e controle de estoques
As principais áreas de planejamento logístico, segundo Ballou (2001), são:
Estratégia de estoques:
• níveis de estoque;
• disposição de estoques;
• métodos de controle.
Estratégia de transporte:
• modais de transporte;
• roteirização/programação do transportador;
• tamanho/consolidação do embarque.
Estratégia de localização:
• número, tamanho e localização das instalações;
• designação de pontos de estocagem para os pontos de fornecimento;
• designação de demanda para pontos de estocagem ou pontos de fornecimento;
• armazenagem pública/privada.
Agora que já entendemos sobre o planejamento de um modo mais amplo, vamos analisar o detalhe 
da previsão de demanda.
A pergunta é: por que devo planejar minha demanda? Quais os benefícios e os impactos que essa 
atividade pode refletir?
Entendendo o fluxo básico de um processo:
Processo
de entrada
Processo
de saída
Estoque
Figura 7
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Agora imagine esse fluxo relacionado à taxa de consumo, ao controle de oferta e demanda, conforme 
figura a seguir da obra Martins (1998) Ed. Saraiva 1ª edição.
Taxa de fornecimento
do processo de entrada
Estoque
Taxa de demanda
do processo de saída
Figura 8
Para uma análise de controle, podemos dizer que um estoque funciona como uma caixa d’água. 
Se sua saída for maior que a entrada, o nível diminui, e, se a saída for menor que a entrada, o nível 
aumenta. Se ambas forem iguais, o nível permanece constante e estável.
Quanto à gestão de estoques que não cumpre com seu papel no contexto da logística, as consequências 
são inúmeras. Veja alguns exemplos:
• dificulta a programação de entregas, que pode ser comprometida pela falta de materiais ou 
lentidão na operação pela desorganização do estoque. Há ainda o cancelamento excessivo de 
pedidos e devolução dos produtos acabados;
• variação excessiva dos planos de produção, o que resulta em paradas constantes por 
falta de materiais. Nos períodos de excesso de produção, ainda ocasiona falta de espaço 
para se estocar;
• baixo giro de estoques, aumentando o índice de obsolescência, entre outros riscos como 
perda, roubo, perecibilidade e maiores custos com estocagem, armazenagem, taxa de juros 
e seguro.
O planejamento das necessidades, se bem ajustado, é uma excelente ferramenta para eliminar 
ou ao menos minimizar os transtornos mencionados. Portanto, o planejamento de estoque tem o 
papel de:
1. gerenciar custos de estoque: sem medir custos é difícil mensurar lucros.Gerenciar os custos 
significa se ater aos modelos de processos que estão sendo realizados a fim de minimizar sua 
ineficiência para que se obtenha redução de custo e vantagem competitiva. Essa atividade tem 
como objetivo, por exemplo, identificar e controlar o ponto ótimo dos custos de armazenagem, 
dosando a quantidade e o intervalo de pedidos a serem realizados, definir lotes de compras, 
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Planejamento e controle de estoques
evitando as rupturas de estoque, com a finalidade de atender o cliente ou à demanda, assim como 
aos anseios dos acionistas com o menor custo possível.
2. melhorar nível de serviço: este é o desejo de toda organização, estando incutido nos seus 
objetivos atender o cliente com nível satisfatório em relação às datas de entrega dos pedidos, 
ou seja, quanto à disponibilidade. Entende‑se que, quanto maior for esse nível de atendimento, 
menores serão os custos de manutenção dos estoques.
3. obter retorno do capital: garantir um bom retorno de capital deve estar no objetivo da área 
de materiais. Ela deve buscar equilibrar os volumes financeiros aplicados em estoques, assegurar 
o maior giro de estoque possível para que esse retorno seja em tempo e em volume monetário 
satisfatório. A meta é reduzir os investimentos e aumentar o retorno em menor tempo. Ou seja, 
“fazer mais com menos”.
Entendido os objetivos do planejamento de demanda, os benefícios e seus impactos, agora vamos 
finalmente ver os tipos de previsão de demanda, a aplicação para cada tipo de negócio, segmento, 
modelo de demanda e principalmente como calcular cada um dos tipos de demanda utilizados no 
mercado.
 saiba mais
A tomada de decisões logísticas pode ser comparada a um triângulo 
de decisões que inclui: estratégias de estoques, estratégia de transporte e 
estratégia de localização.
Mais detalhes na obra de Ballou, R. H. Gerenciamento da cadeia de 
suprimentos. 4. ed. São Paulo: Bookman, 2001.
3.1 técnicas de previsão de demanda
Todo tipo de planejamento requer uma estimativa do que ocorrerá em um futuro próximo. O 
profissional de logística vai trabalhar junto a esse conceito no que diz respeito ao planejamento 
do estoque, uma vez que será necessário recorrer à previsão de demanda, à perspectiva das 
necessidades de matéria‑prima ou produtos acabados que serão comercializados em determinado 
período.
Para planejar o estoque será necessário considerar um ponto de partida: quanto comprar ou produzir? 
Daí a necessidade de prever a demanda.
É importante enxergar que as técnicas estatísticas empregadas são extremamente eficazes e, embora 
não sejam capazes de dar certezas (o próprio nome diz “previsão”), quando precisas, os resultados são 
melhores.
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Vimos que a previsão de demanda é uma das principais ferramentas para se reduzir as incertezas de 
consumo e trabalhar com as variantes do mercado, que podem estar associadas aos seguintes aspectos:
• alteração no padrão de demanda e comportamento do consumidor;
• oscilações de preços de acordo com a economia;
• sazonalidades;
• datas festivas;
• etc.
Os processos de previsão de demanda podem ser classificados em modelos qualitativos e quantitativos. 
Vejamos cada um deles.
3.1.1 Qualitativo
Os processos qualitativos são aqueles que não se baseiam em modelos matemáticos e fórmulas, 
apenas em experiência das pessoas envolvidas, como, por exemplo:
• conhecimento dos colaboradores: uma reunião envolvendo as principais áreas (como vendas, 
compras, materiais, produção e finanças) acontece para se discutir demanda futura, tendo 
como base suas experiências, que envolvem o tempo de caso, o envolvimento com o processo 
de demanda, a proximidade com o consumidor final etc. Funciona como um brainstorming 
(tempestade de ideia) sobre o que pode ser possível como estratégia de planejamento e o que 
pode ser considerado. A análise de demanda qualitativa pode ser definida como uma interpretação 
do cenário, o que exige alguns conhecimentos prévios. Levando‑se em conta a colaboração dos 
envolvidos, podemos destacar os principais envolvidos e suas contribuições:
— opinião gerencial: visão de aspectos específicos do mercado, sobre os clientes e os produtos;
— opinião de vendedores: estes são os mais importantes. Por terem maior contato com clientes, 
é comum que possuam maior sensibilidade sobre as oscilações de mercado e gosto dos 
compradores;
— opinião de compradores: a visão do cliente nunca deve ser desprezada.
• pesquisa de mercado: conhecer o que o cliente compra e em que quantidade não é suficiente. 
É necessário saber o que o levou às compras e por que comprou ou não determinado produto.
Pesquisas podem ser feitas por empresas especializadas que são contratadas especialmente quando 
vai haver o lançamento de um produto ou o anúncio de uma fusão entre empresas. Elas pretendem 
ouvir o comportamento do consumidor quanto às expectativas com determinado produto e também 
fazem uma previsão de consumo por meio de intenção de compra.
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Planejamento e controle de estoques
As pesquisas são fundamentais e merecem um detalhamento. Saindo um pouco do contexto 
específico da logística, para melhor associação, vamos pensar com uma visão macro, com exemplos de 
utilização coletiva que fazem parte do nosso dia a dia.
Pesquisas: por meio de pesquisa de mercado, com amostragem, também é possível ter ideia de 
quanto se espera faturar em determinados períodos, especialmente os festivos, como Dia das Mães, dos 
Pais, dos Namorados etc. Dessa forma, a empresa estima o volume de venda. Não é por acaso que nos 
dias que antecedem as datas comemorativas já podemos ver nos noticiários os índices de crescimento 
de vendas dos setores e a expectativa dos comerciantes.
Para isso, a pesquisa foi realizada previamente com o consumidor, perguntando sobre a sua intenção em 
comprar ou não, para quem vai comprar, se comprou também no ano anterior etc. Essa amostragem pode retratar 
muito bem a realidade das vendas. Normalmente, o resultado entre o previsto e o realizado é bem próximo.
Esse é o mesmo processo realizado pela empresa Ibope, quando faz pesquisas, por exemplo, de 
intenção de votos dos candidatos. Imagine que é preciso ouvir cerca de duas mil pessoas em todo o 
Brasil para se ter um percentual preciso (com margem de erro de dois pontos para mais ou para menos) 
sobre a intenção de votos de milhões de brasileiros. É possível perceber que a pesquisa normalmente fica 
muito próxima do resultado apurado nas urnas, não diferente também das pesquisas de boca de urna.
Da mesma forma, para medir a audiência televisiva, o Ibope utiliza os aparelhos peoplemeter em 
domicílios sorteados, que representam a população da região, nos estados brasileiros, por exemplo. Esses 
aparelhos (que substituíram os cadernos nos domicílios desde a década de 1990) são instalados em 860 
televisores em domicílios diferentes2.
Essa quantidade de televisores parece muito pequena quando comparada aos milhares de domicílios no Brasil, 
com diferentes níveis sociais, econômicos e culturais. Agora imagine que cada um desses domicílios representa diversos 
perfis comportamentais envolvendo diferentes aspectos de toda natureza, distinguindo idade, sexo, escolaridade, 
poder aquisitivo etc., ou seja, são centenas de perfis diferentes. Dessa forma, o Ibope pode apresentar relatórios 
minuciosos de audiência de um determinado programa de televisão, com detalhes do público telespectador, para 
facilitar a decisão do investidor quanto ao melhorhorário para a realização da sua divulgação.
Vale lembrar que esse tipo de pesquisa é muito eficiente para colher amostragem em massa dos 
segmentos de demografia, mídia, política e mercado. No entanto, para previsões de demanda de consumo 
mais fechada, em menores proporções, que levam em conta o modelo de negócio, os tipos de clientes, 
os produtos e serviços que se comercializam (como é o caso do planejamento das necessidades de 
materiais), as pesquisas qualitativas servem como apoio, mas devem ser trabalhadas com as demandas 
quantitativas para melhores resultados.
Veja como três formas de comportamento do padrão de demanda qualitativa (que ao utilizarem 
as técnicas de julgamento, intuição, técnicas de comparação ou os recursos das pesquisas) conseguem 
2 Disponível em: <http://www.ibope.com.br/pt‑br/relacionamento/duvidas‑frequentes/paginas/audiencia‑de‑ 
televisao.aspx>. Acesso: em 21 ago. 2012.
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produzir estimativas quantitativas a respeito do futuro. As informações relacionadas aos fatores que 
afetam a previsão são tipicamente não quantitativas (BALLOU, 2001).
a) Um padrão de demanda aleatório ou nivelado, sem tendências nem elementos sazonais:
250
50
150
200
Vendas reais
Tempo
Ve
nd
as
Vendas médias
0
0 5 10 15 20 25
100
Figura 9
Fonte: Ballou (2001, p. 225)
O gráfico anterior representa o que chamamos de demanda estacionária. Não há grandes variações nas 
demandas reais em comparação com as vendas médias. Ela segue sem oscilações e de maneira tendenciosa.
Observe o comportamento da demanda na figura seguinte:
b) Um padrão de demanda aleatório com tendência crescente, mas sem elementos sazonais:
250
50
150
200
Vendas reais
Tempo
Ve
nd
as
Vendas médias
0
0 5 10 15 20 25
100
Figura 10
Fonte: Ballou (2001, p. 225)
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Planejamento e controle de estoques
Observa‑se uma tendência crescente e constante de vendas. Porém, não se observam picos de 
demanda no comportamento ao longo do período, ou seja, não é considerada uma demanda sazonal.
c) Um padrão de demanda aleatório com tendência e elementos sazonais:
700
800
100
200
300
500
600
Vendas atuais
Tempo
Ve
nd
as
Tendência das vendas
Vendas de tendência e sazonais continuadas
0
0 10 20 30 40
400
Figura 11
Fonte: Ballou (2001, p. 225)
Por fim, a figura 11 mostra uma demanda com picos de variação em alguns períodos, caracterizando 
uma demanda altamente sazonal e tendenciosa.
Para Ballou (2001), esse tipo de demanda de natureza não científica (os métodos qualitativos) é 
mais difícil de padronizar e validar em termos de acurácia. No entanto, muitas vezes, isso é tudo que 
a empresa tem como recurso para se basear ao lançar um produto ou gerar uma demanda (ou política 
do governo ou impacto de uma nova tecnologia). As previsões qualitativas são mais bem utilizadas em 
previsão de médio/longo alcance.
Agora vamos estudar as previsões quantitativas, os benefícios que esse tipo de previsão pode trazer 
e como calcular cada modelo.
3.1.2 Quantitativo
Este método não considera experiência, e sim números. Com fórmulas é possível encontrar a 
demanda futura considerando seu modelo de demanda, as variações e as tendências, além de analisar as 
diferenças entre aquilo que foi previsto e o realizado, tratando esse desvio para evitar falha no próximo 
período.
Por tal método, é possível tratar todos os tipos de demanda e chegar a uma perspectiva de consumo 
para o próximo período, bastante alinhada à realidade.
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Há dois tipos de demanda, definidos por Francischine e Gurgel (2002, p. 103):
a) demanda independente: é o produto que já está no mercado, normalmente a mercadoria 
acabada, da qual a empresa já não tem domínio e controle da demanda, por exemplo, vendas de 
varejo.
A partir do momento que o produto acabado sai do seu ponto de origem (fábrica ou depósito), a 
empresa que o produziu não terá mais o controle do consumo desse item.
Os cálculos desse tipo de demanda são aqueles de modelos matemáticos, como o ponto de 
ressuprimento (ponto do pedido), de acordo com o consumo. À medida que os níveis de estoques vão 
caindo e chegam ao nível abaixo do estoque médio, o que se tem para produzir só atenderá à produção 
do período até a chegada do novo pedido, como vimos na unidade I.
b) demanda dependente: é a demanda cujo consumo ainda está sob controle da empresa, 
normalmente a matéria‑prima e componentes que ainda serão montados. Nesse caso, esses 
itens ainda estão nas dependências da empresa para serem transformados em produto 
acabado.
Basicamente esses são itens que dependem da necessidade de outro item, como, por exemplo, a 
quantidade de pneus em uma montadora depende da demanda de veículos a serem montados ou a 
quantia de tecido de uma confecção depende da necessidade de camisas.
Lembre‑se do exemplo da camisa. Agora imagine a camisa em processo de confecção, ainda sem 
botões, gola, punho, abotoadeira etc. Tais itens que a compõem estão nas dependências da empresa, 
portanto, ainda é uma demanda que está em seu controle, por isso, dependente.
Então, de maneira resumida, os itens de demanda dependente são matéria‑prima para produção de 
algum produto ou serviço.
É importante diferenciar os produtos quanto à sua independência ou dependência, pois isso muda a 
forma de calcular a demanda. Os primeiros vão exigir os meios já mencionados de cálculos de demanda, 
tratando‑se de uma análise mais complexa e sem muita precisão. Os segundos requerem técnicas de 
previsão que tenham como preocupação não deixar faltar insumos para a produção de algum outro 
produto.
Uma das técnicas para o cálculo de necessidades de materiais é o MRP – materials requeriment 
planning ou planejamento das necessidades de materiais.
 lembrete
Para utilização do MRP, é necessário conhecer a lista de materiais 
utilizados na produção, realizando o que é conhecido como explosão 
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ou árvore do produto. Todo esse processo deve levar em consideração 
sua demanda.
Exemplo:
Explosão do produto
Produto A
C (1)B (2) D (3)
Figura 12
Vamos entender por partes: para que exista o produto A, é necessário montar as peças B, C 
e D, sendo que, para produzir A, serão utilizadas duas peças B, uma peça C e três D. Até aqui, 
preparamos uma percepção de demanda para produção ou montagem, não para a compra de 
itens.
As peças B, C e D consomem outras peças:
Produto A
C (1)B (2) D (3)
E (1) F (2) F (2) G (3) E (1) G (2)
Figura 13
 Um profissional de logística deve saber ler essa árvore. Aqui, percebemos que:
• a peça B é formada por dois itens – o item E (uma unidade) e o item F (duas unidades) – ou seja, 
itens comprados para montar a peça B;
• a peça C é formada pelo item F (duas unidades) e pelo item G (três unidades), que também são 
itens que serão comprados;
• a peça D consome o item E (uma unidade) e o item G (duas unidades).
Perceba que os itens se repetem, como, por exemplo, o item E, que é utilizado na peça B e na peça 
D. Dessa forma, para programar as compras, devemos considerar tal fato.
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Para fazermos uma programação, é necessárioconhecer:
a) a necessidade de cada um dos componentes; o que será comprado e o que será montado 
(produção);
b) os prazos de montagem (lead time) de cada uma das peças e os de recebimento. O importante 
não é somente produzir, e sim quando produzir (para tal informação, precisamos de mais dados, 
detalhados no exemplo a seguir).
Exemplo
Vamos exemplificar com a demonstração de um processo (MARTINS, 2006). Considerando o 
mesmo item com o qual foi feita a explosão anterior, teremos os seguintes dados de lead time e 
estoques atuais:
Quadro 3
Item Tempo de atendimento (em semanas)
Estoque 
inicial
A 1 (para produção de lotes de 1500 unidades) 300
B
1 (tempo para montar 
lotes acima de 
1000 unidades)
1200
C
2 (tempo para montar 
lotes acima de 
1000 unidades)
0
D
2 (tempo para montar 
lotes acima de 
5000 unidades)
800
E 1 6000
F 2 3500
G 3 4500
Os itens A, B, C e D mostram os prazos de montagem. Os itens E, F e G, os de recebimento.
As duas informações podem ser obtidas com o conhecimento da empresa em questão.
Para enxergarmos a situação de maneira mais clara, vamos supor que houve um pedido de 1500 
unidades do produto A. Utilizando as informações já sabidas, podemos calcular as reais necessidades da 
empresa para atender a essa demanda.
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Quadro 4
Pedido= 1.500 unidades A.
Item Demanda Estoque inicial Necessidades 
A 1.500 300 1.200
B 2.400 1.200 1.200
C 1.200 0 1.200
D 3.600 800 2.800
E 1.200+2.800=4.000 6.000 0
F 2.400+2.400=4.800 3.500 1.300
G 3.600+5.600=9.200 4.500 4.700
Demanda da peça B = 2X 1.200 = 2.400
Demanda da peça C = 1 X 1.200 = 1.200
Demanda da peça D = 3 X 1.200= 3.600
Demanda da peça E = 1 X 1.200 = 1.200 para peça B.
Demanda da peça E = 1 X 2.800 = 2.800 para a peça D.
Demanda da peça F = 2 X 1.200 = 2.400 para a peça B.
Demanda da peça F= 2 X 1.200 = 2.400 para a peça C.
Demanda para a peça G = 3 X 1.200 = 3.600 para a 
peça C.
Demanda para a peça G = 2 x 2.800= 5.600
Produto A
C (1)B (2) D (3)
E (1) F (2) F (2) G (3) E (1) G (2)
1.200
 observação
 Devemos multiplicar os valores consumidos de cada item pela coluna 
das necessidades calculadas na tabela anterior. Nesse caso, a empresa 
atenderia à demanda, mas não sobraria nada em estoque, o que não é bom 
que ocorra.
Com todas essas informações, podemos organizar o processo: foi dito que, para montar o produto A, 
é necessário uma semana. Só que, para montar a peça B, se consomem duas semanas. O item C consome 
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três semanas e o D, quatro semanas. Como para o produto A ser montado há a necessidade de montar 
outros três itens:
* B ‑ 2 semanas;
* C ‑ 3 semanas;
* D ‑ 4 semanas.
E supondo a necessidade de entregar o produto A na semana 10, temos:
Quadro 5
Semana 
1
Semana 
2
Semana 
3
Semana 
4
Semana 
5
Semana 
6
Semana 
7
Semana 
8
Semana 
9
Semana 
10
Pedido da 
peça G
Pedido da 
peça F
Recebimento 
da peça G
Recebimento1 
da peça F
Montagem B
Montagem C
Montagem D
Entrega
 lembrete
A semana de recebimento é aquela em que a empresa vai utilizar 
o material comprado. Portanto, considerando o tempo de entrega do 
fornecedor, o pedido deve ser colocado com antecedência.
Acompanhe o raciocínio dos cálculos de cada peça/semana:
A peça A iniciará a sua montagem apenas na semana 9 (fim da semana 9), ficando pronta na 
semana 10.
A peça B, que será usada na montagem de A, deve estar pronta na semana 9 (fim da semana 9), 
então, 9 – 2 = 7. A montagem da peça B deverá ser iniciada na semana 7 (fim da semana 7, início da 
semana 8), para que ela esteja pronta no fim da semana 9.
Supondo que as montagens são concomitantes, a peça C leva 3 semanas e deve estar pronta no fim 
da semana 9, então, 9 – 3 = 6, devendo ser iniciada a produção dessa peça no fim da semana 6, início 
da semana 7.
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Planejamento e controle de estoques
A peça D deve ter sua montagem iniciada no fim da semana 5 (início da semana 6). Dessa forma, 
como ela demora 4 semanas para ser terminada, estará pronta na semana 9.
O item E não precisa ser pedido.
O item F será necessário já na semana 6, para a montagem da peça C, e na semana 7 para a 
montagem da B. Caso se decida por fazer um único pedido, a peça F deverá estar na empresa no fim da 
semana 6, e como ela leva 2 semanas para ficar pronta, o pedido deverá ser feito no fim da semana 4, 
para que, duas semanas depois, os itens estejam à disposição.
O item G será necessário para a montagem da peça C no fim da semana 6 e, para a montagem da 
peça D, no fim da semana 5. Então, a peça G deverá estar na empresa no fim da semana 5 e, como ela 
demora 2 semanas para ficar pronta, deverá ser solicitada no fim da semana 3.
Essa programação direciona a empresa em suas necessidades, de maneira a não permitir margens 
de erro. Se algo atrasar, todo o processo é protelado. Uma filosofia que regule essa questão traz mais 
segurança para a gestão de estoque. Em busca disso, é importante inserir conceitos de estoque de 
segurança, que serão abordados em etapas futuras. Aqui, é importante somente verificar o impacto do 
estoque de segurança na decisão de estoque, gestão de compras etc.
Vejamos: como política, a empresa deseja manter em estoque 500 unidades de A, e material para 
montar mais 100 unidades de A. Houve pedido de 1500 unidades.
Quadro 6
Item Demanda 1 Estoque inicial 2
Estoque 
segurança 3 Lotes Necessidades 
4
A 1500 300 500 1700
B 3400 1200 200 2400
C 1700 0 100 1800
D 5100 800 300 4600
E 7000 6000 500 1500
F 8400 3500 600 5500
G 14600 4500 900 11000
Calculando:
Houve um pedido de 1500 unidades. Como a empresa já tinha 300 unidades (1500 – 300 = 1200), se 
produzisse somente 1200 unidades, ao somá‑las ao estoque inicial, conseguiria entregar o pedido, mas 
ficaria sem nenhuma unidade em estoque, o que não seria adequado. Dessa forma, soma‑se o estoque 
de segurança (1200 + 500 = 1700 unidades).
Como regra: ¹D – ²EI + ³ES = 4 Necessidades de Compras (NC)
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D – demanda
EI – estoque inicial
ES – estoque de segurança
 Necessidade: 1500 – 300 + 500 = 1700.
Todos os cálculos restantes são dependentes desse, pois se a empresa produz 1700 unidades e entrega 
1500, sobram 200 unidades, que somadas às 300 que havia no estoque, resultam em 500 unidades, valor 
que respeita o estoque de segurança.
Se forem necessárias 1700 unidades de A, da peça B deverão ser montadas 3400 unidades, a 
demanda inicial. No entanto, esse item tem um volume em estoque, e agora, com a política de 
estoque de segurança (quantidade para 100 unidades de A, conforme quadro 3), a demanda de B é 
3400. Como já temos 1200 unidades em estoque: 3400 – 1200 = 2200 + 200 de estoque de segurança 
= 2400 unidades de B.
Veja que já havia 1200 unidades. Se forem montadas mais 2400, haverá 3600 unidades no total. 
Utilizando‑se 3400 para montar A, sobram 200 unidades, o estoque ideal.
Da peça C, a demanda inicial será de 1700 unidades (que é a necessidade de A) multiplicadas pela 
quantidade de vezes que são utilizadas. Então, a demanda de C será 1700, só que como há um estoque 
inicial (que é zero) e seguindo a regra: D – EI + ES = NC, temos que: 1700 – 0 + 100 = 1800.
Da peçaD, a demanda será (1700(A). 3(D)) = 5100. Como há 800 unidades em estoque e em estoque 
de segurança 300 unidades, teremos: 5100 – 800 + 300 = 4600.
A peça E deve ser adquirida para montar a peça B (com necessidade de 2400 unidades) e a 
peça D (com necessidade de 4600 unidades). Olhando para a árvore, percebe‑se que para cada 
B utiliza‑se 1 de E, e para cada D utiliza‑se 1 de E. Então, (2400. 1) + (4600. 1) = 7000 como 
demanda inicial. Como há 6000 unidades em estoque inicial e estoque de segurança de 1500 
unidades: 7000 – 6000 + 500 = 1500.
A peça F é utilizada na montagem de B e C. Sendo a necessidade de B = 2400 e a necessidade de 
C = 1800, temos: (2400. 2) + (1800. 2) = 8400 como demanda inicial. Sendo o estoque inicial de 3500 
unidades e o estoque de segurança de 600 unidades: 8400 – 3500 + 600 = 5500.
A peça G é utilizada na montagem de C e D. Sendo a necessidade de C = 1800 e D = 4600, temos: 
(1800. 3) + (4600. 2) = 14600 como demanda inicial. O estoque inicial é de 4500 unidades e o estoque 
de segurança de 900 unidades, dessa forma: 14600 – 4500 + 900 = 11000.
Esse exemplo de processo produtivo pelo MRP II é um modelo de demanda puxada (pull) e muito 
comum em indústria.
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Planejamento e controle de estoques
Mudando de exemplo
Agora, veja a demanda dependente de um item comum, com estrutura de produto mais simples e 
com cálculos em planilhas.
Produto: carrinho de mão
Digamos que uma empresa que fabrica carrinhos de mão (PA – produto acabado) tem um 
pedido de 100 unidades que devem ser entregues da seguinte forma: 40 carrinhos na semana 4 e 
60 carrinhos na semana 7. Os itens componentes para cada carrinho estão mostrados na árvore de 
estrutura a seguir.
Produto A
Cabo (2) Conjunto rodante (1) Caçamba (1)
Roda (1) Pneu (1)
Figura 14
As quantidades de reposição (QR), o tempo de reposição (TR) e os estoques disponíveis dos 
componentes na semana 1 são os seguintes:
Quadro 7
Componentes Demanda QR (Lote) TR Estoque Inicial
Cabo 100 x 2 = 200 300 2 semanas 100
Caçamba 100 x 1 = 100 Livre 2 semanas 60
Conjunto 
rodante 100 x 1 = 100 200 3 semanas 120
Roda 100 x 1 = 100 250 2 semanas 10
Pneu 100 x 1 = 100 400 1 semana 50
 lembrete
QR é quantidade mínima a ser requisitada, o mesmo que lote mínimo.
Considere que o tempo de montagem é de uma semana, mas que já está considerada e prevista no 
tempo determinado, ou seja, quando se fala que haverá necessidade de consumo nas semanas 4 e 8, é 
porque a entrega para o cliente será na semana 5 e 8, respectivamente.
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As necessidades são a diferença entre a demanda (D) – estoque inicial (EI) + estoque de segurança 
(ES). Porém, o cálculo desse exemplo será feito dentro dos quadros de demanda. Não consideramos o ES 
no saldo de demanda, ele estará subentendido, não fazendo parte do estoque inicial disponível.
Entenda o raciocínio do preenchimento do quadro abaixo:
Quadro 8
Semana Exemplo: semana 1 / semana 2 / semana 3...
Requisitos/demanda Quantidade de cada item que será necessário nas respectivas semanas.
Recebimento O quadro do recebimento é o momento em que a peça encomendada chega, conforme TR, como resposta do campo de solicitação de pedidos.
Estoque disponível É o estoque inicial já disponível, o saldo.
Solicitação /pedido No último quadro está a solicitação de compra. Ela deve ocorrer considerando o TR (tempo de reposição) do fornecedor, para que chegue no momento de ser utilizada.
Item: cabo: 2 x a demanda = 100 = 200, sendo 40 na semana 4, 60 na semana 7.
Quadro 9
Semana nº 1 2 3 4 5 6 7 8 
Demanda 40 60
Item: cabos (40 x 2 e 60 x 2) QR: 300 TR: 2 semanas 
Semana 1 2 3 4 5 6 7 8
Requisitos (demanda) 80 120
Recebimento 300
Estoque inicial 100 100 100 100 20 20 20 200 200
Solicitação de pedidos 300
Na estrutura do produto, usam‑se 2 cabos para se 
fazer 1 carrinho, por isso a demanda dobra.
Observe que, entre a semana 1 e a 3, não houve necessidade de novo pedido, visto que já havia no 
estoque 100 unidades que atenderiam à necessidade da semana 4, e ainda sobrariam 20 unidades, que 
seguiram como saldo até a próxima necessidade, que não foi suficiente para suprir à demanda.
No entanto, para arcar com a necessidade da semana 7, não se podia comprar a diferença 
(120 – 20 saldo = 100), devido à imposição de compra do fornecedor em lotes mínimos de 300 
unidades. Caso contrário, poderia ser feito um pedido considerando‑se apenas a diferença.
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Planejamento e controle de estoques
O pedido foi colocado com a devida antecedência de 2 semanas, portanto, na semana 5, para 
que chegasse no prazo determinado, ou seja, semana 7, porque será montado e entregue na 
semana 8.
Próximo item: caçamba = 1 x 100 = 100, sendo 40 na semana 4 e 60 na semana 7.
Quadro 10
Semana nº 1 2 3 4 5 6 7 8 
Demanda 40 60
Item: caçamba (40 x 1 e 60 x 1) QR: Livre TR: 2 semanas 
Semana 1 2 3 4 5 6 7 8
Requisitos (demanda) 40 60
Recebimento 40
Estoque inicial 60 60 60 60 20 20 20 0 0
Solicitação de pedidos 40
Nesse caso, não será preciso dobrar a demanda, visto que só é necessária uma caçamba para produzir 
o produto acabado (carrinho de mão).
Nas primeiras semanas, não houve necessidade de realizar pedido, já que as 60 unidades em estoque 
atenderiam à necessidade de demanda da semana 4 e ainda sobraram 20 unidades em estoque, que 
seguiram até a semana 7.
Com a necessidade de 60 unidades da semana 7, considerando o TR do fornecedor, efetuou‑se um 
pedido na semana 5, que chegou na semana desejada. A quantidade solicitada foi somente da diferença, 
considerando‑se as 20 unidades em estoque. Então, temos: 60 – 20 = 40, já que não havia imposição 
de lote mínimo.
O sistema MRP II trabalha com produção puxada, ou seja, com estoques reduzidos. Essas necessidades 
já devem contemplar o estoque de segurança e, portanto, o que aparece como zero é apenas o estoque 
disponível.
Próximo item: conjunto rodante = 1 x 100 = 100, sendo 40 na semana 4 e 60 na semana 7.
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Quadro 11
Semana nº 1 2 3 4 5 6 7 8 
Demanda 40 60
Item: conjunto rodante (40 x 1 e 60 x 1) QR: 120 TR: 3 semanas 
Semana 1 2 3 4 5 6 7 8
Requisitos (demanda) 40 60
Recebimento 
Estoque inicial 120 200 200 200 160 160 160 100 100
Solicitação de pedidos 
Nesse caso, não houve necessidade de realizar nenhum pedido para atender às demandas 
(tanto a da semana 4 como a da semana 7), visto que a quantidade em estoque era maior que 
a soma das necessidades. Se não houve pedido, não houve recebimento, mas a demanda foi 
atendida.
Próximo item: roda = 1 x 100 = 100, sendo 40 na semana 4 e 60 na semana 7.
Quadro 12
Semana nº 1 2 3 4 5 6 7 8 
Demanda 40 60
Item: roda (40 x 1 e 60 x 1) QR: 250 TR: 2 semanas 
Semana 1 2 3 4 5 6 7 8
Requisitos (demanda) 40 60
Recebimento 250
Estoque inicial 10 10 10 10 220 220 220 160 160
Solicitação de pedidos 250
Nesse item, foi necessário fazer apenas o primeiro pedido na semana 2 para ser utilizado na 4, 
considerando‑se o TR de duas semanas. Sendo o estoque inicial de apenas 10 unidades, ele não supria 
a demanda total.
A imposição de compra foi de 250 unidades e por isso não houve necessidadede se fazer 
um novo pedido para atender à demanda da semana 7, já que o saldo do estoque era maior 
que a demanda.
Próximo item: pneu = 1 x 100, sendo 40 na semana 4 e 60 na semana 7.
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Planejamento e controle de estoques
Quadro 13
Semana nº 1 2 3 4 5 6 7 8 
Demanda 40 60
Item: pneu (40 x 1 e 60 x 1) QR: 400 TR: 1 semana 
Semana 1 2 3 4 5 6 7 8
Requisitos (demanda) 40 60
Recebimento 400
Estoque inicial 50 50 50 50 10 10 10 350 350
Solicitação de pedidos 400
A primeira demanda necessária da semana foi atendida com o estoque disponível. Por ser maior que 
a demanda, o saldo seguiu com 10 unidades até a semana 6.
Um novo pedido foi colocado para suprir a demanda da semana 7, visto que a necessidade era de 60 
unidades e o saldo do estoque era de apenas 10. Nesse caso, foi necessário fazer um pedido conforme 
lote mínimo de 400 unidades, ao qual, quando foi entregue na semana 7 (uma semana depois), se 
somou 400 + 10 (saldo) = 410 – 60 (demanda) = 350 saldo.
É óbvio que os valores são hipotéticos e lançados de forma aleatória, apenas para facilitar a explicação. 
Por isso é que há demanda, saldo de estoque e lote mínimo desproporcionais com a realidade.
Exemplo de aplicação
Usando a árvore de estrutura de produto a seguir, preencha o quadro de programação de entrega de 
acordo com as informações do quadro de necessidades.
Produto: fechadura
Pedido: 200 unidades
Fechadura
Espelho 
fechadura(2)
Segredo da 
fechadura(1) Miolo(1)
1 chave
Trinco(1)
Figura 15
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Quadro 14
Componentes Demanda QR (Lote) TR Estoque inicial
Espelho fechadura 200 x 2 = 400 400 3 semanas 200
Trinco 200 x 1 = 200 Livre 1 semana 220
Segredo 200 x 1 = 200 300 3 semanas 120
Chave 200 x 1 = 200 250 1 semana 10
Miolo 200 x 1 = 200 Livre 1 semana 50
Considerando já os parâmetros de tempo de montagem, o pedido anterior deverá ser entregue da 
seguinte forma: 40 unidades na semana 2; 80 unidades na semana 5 e 80 unidades na semana 7.
Quadro 15
Semana nº 01 02 03 04 05 06 07 08 
Demanda 40 80 80
Item: Espelho fechadura (40 x 2, 80 x 2 e 80 x 2) QR: 400 TR: 3 semanas 
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 
Recebimento 
Estoque Inicial 200
Solicitação de Pedidos 
Item: Trinco (40 x 1, 80 x 1 80 x 1) QR: Livre TR: 1 semana 
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 
Recebimento 
Estoque Inicial 220
Solicitação de Pedidos 
Item: Segredo (40 x 1, 80 x 1 80 x 1) QR: 300 TR: 3 semanas 
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 
Recebimento 
Estoque Inicial 120
Solicitação de Pedidos 
Item: Chave (40 x 1, 80 x 1 80 x 1) QR: 250 TR: 1 semana
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 
Recebimento 
Estoque Inicial 10
Solicitação de Pedidos 
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Planejamento e controle de estoques
Item: miolo (40 x 1, 80 x 1 80 x 1) QR: Livre TR: 1 semana
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 
Recebimento 
Estoque Inicial 50
Solicitação de Pedidos 
Este ítem tem a demanda em dobro.
Solução:
Quadro 16
Item: Espelho fechadura (40 x 2, 80 x 2 e 80 x 2) QR: 400 TR: 3 semanas 
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 80 160 160
Recebimento 400
Estoque Inicial 200 200 120 120 120 360 360 200 200
Solicitação de Pedidos 400
Item:Trinco (40 x 1, 80 x 1 80 x 1) QR: Livre TR: 1 semana 
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 40 80 80
Recebimento 
Estoque Inicial 220 220 180 180 180 100 100 20 20
Solicitação de Pedidos 
Item: Segredo (40 x 1, 80 x 1 80 x 1) QR: 300 TR: 3 semanas
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 40 80 80
Recebimento 300
Estoque Inicial 120 120 80 80 80 0 0 220 220
Solicitação de Pedidos 300
Item: Chave (40 x 1, 80 x 1 80 x 1) QR: 250 TR: 1 semana
Semana 01 02 03 04 05 06 07 08
Requisitos (demanda) 40 80 80
Recebimento 250
Estoque Inicial 10 10 220 220 220 140 140 60 60
Solicitação de Pedidos 250
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 saiba mais
Os cálculos de MRP normalmente são feitos nos sistemas ERPs. No 
entanto, na ausência desses, uma boa opção é a realização dos cálculos em 
Excel, em macros, como mostra o site: http://www.webandmacros.net/
excel‑mrp‑macro.htm. Acesso em: 12 jul. 2012.
4 comPortamento de demanda
A demanda pode ser tanto constante como variável, dependendo do segmento empresarial, do 
comportamento do consumidor, do mercado de atuação, do produto que se vende, entre outros. Vamos 
entender cada uma delas:
• demanda constante: não sofre variação significativa. É aquela que, não havendo mudança 
drástica no cenário, permanecerá a mesma para todos os períodos. Normalmente, sua demanda é 
estacionária, como, por exemplo, o sal de cozinha.
• demanda variável: sofre constantes alterações, podendo ter redução ou aumento drástico, de 
acordo com as necessidades de consumo. Essas variações podem ocorrer por três motivos, de 
acordo com Francischine e Gurgel (2002).
• tendência: mostra a direção do consumo, que tanto pode aumentá‑lo como diminuí‑lo. A 
empresa pode ganhar espaço no mercado, conquistando uma fatia que não possuía antes, 
por meio de um produto recém‑lançado, pela saída de um concorrente do mercado ou ainda 
pelo aumento do consumo por causa de uma campanha publicitária. Ela pode ainda perder 
espaço por seu produto não ter acompanhado a tendência do consumidor, por exemplo, ou 
por outros aspectos como economia, preço, fatores logísticos como disponibilidade ou canais 
de distribuição.
• sazonalidade: esse tipo de demanda possui picos de consumo. Ele mostra o comportamento das 
alterações de consumo, que se repete em um intervalo curto de tempo. Exemplos de demanda 
altamente sazonal são a Páscoa, o Dia dos Namorados, o Dias das Mães, o Natal etc. A sazonalidade 
também pode estar atrelada a questões de safra e entressafra de produtos agrícolas, quando 
certos produtos só estarão disponíveis em determinadas época do ano, como o morango, o caqui, 
a manga, o kiwi etc.
• ciclicidade: tipo de demanda que sofre alteração de consumo. Esse comportamento se repete em 
intervalos longos, impossibilitando de se enxergar a mudança em curto prazo. Exemplos são os 
artigos para Copa do Mundo ou outros eventos desse tipo, realizados com intervalo longo, porém 
com altos índices de consumo na época.
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Planejamento e controle de estoques
4.1 métodos de previsão de demanda
Previsão de demanda é uma técnica que tem como objetivo estimar as necessidades da empresa em 
um período à frente, ou seja, uma demanda futura.
Há técnicas simples, que não requerem habilidade com números, não existindo complexidade em 
sua utilização. No entanto, elas não são aplicadas em todos os tipos de negócios por não tratarem 
de maneira minuciosa as variações deconsumo. São feitas de maneira mais superficial, podendo ser 
utilizadas em tipos de negócios sem complexidade, sem grandes volumes de itens ou monetários.
Segundo Tubino (2000), há dois tipos de técnicas quantitativas: aquelas baseadas em séries temporais 
ou de projeções e aquelas pautadas em correlações ou de explicação. Vamos entendê‑las melhor.
4.1.1 Temporais ou de projeção
1. É a utilização de informações do passado para projetar o futuro. Acredita‑se que o passado irá 
interferir de alguma maneira nos acontecimentos seguintes. É um método bastante simples e 
construído a partir de uma curva de demanda na qual, segundo Tubino (2000), se podem revelar 
tendências que consistem em movimentos graduais observados em longo prazo, como as 
sazonalidades (que têm meses específicos de picos de consumo) em periodicidade cíclica (no Natal, 
por exemplo). Os comportamentos irregulares são aqueles esporádicos, causados, por exemplo, por 
fenômenos da natureza, fatos isolados que dificilmente se repetirão, como terremotos, tsunamis 
etc., e que por serem de caráter excepcional se incluem na margem de erro da projeção.
Exemplo da técnica de previsão por projeção:
Quadro 17
Período X1 Vendas/unidades Período X2 Vendas/unidades
Janeiro 1.000 Janeiro 1.100
Fevereiro 800 Fevereiro 900
Março 1.200 Março 1.300
Abril 1.900 Abril ?
Maio 2.500 Maio ?
A programação para o próximo Dia das Mães pode usar como referência os dados de meses ou até mesmo 
anos anteriores. Essa é uma análise puramente quantitativa/visual com a qual se pode replicar a previsão com 
base meramente no histórico do passado, levando em consideração o crescimento do período analisado.
4.1.2 Correlação ou de explicação
Técnicas baseadas no histórico de vendas. Têm o objetivo de estabelecer uma equação que identifique 
o efeito de uma variável dependente sobre uma variável independente.
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É a tentativa de dar uma lógica para os acontecimentos, ou seja, enxergar as especificidades de cada 
período ou produto. Por exemplo: o mês de fevereiro vendeu menos por ser um mês menor e de carnaval. 
Já o mês de janeiro vendeu mais por ser um período pós‑festas e tradicionalmente de liquidação, o que 
causa maior movimentação de pessoas. Essas explicações são possíveis pela natureza das ocorrências, 
que são conhecidas e previsíveis. Exemplo: o fato de a economia crescer 10% vai aumentar o poder de 
compra das pessoas e, dessa forma, vamos produzir mais. Este ano será de inverno intenso, então, vamos 
reforçar a coleção de inverno.
Com a experiência de mercado, é possível conhecer os fatores que influenciam nas vendas e 
tomar decisões de gestão de estoque. É a escolha diante de cenários diferentes. Eles são estruturados 
por fatores diversos, que modificam o consumo e devem mudar os planos para o estoque. Os principais 
fatores que alteram o comportamento do consumo são:
• influências políticas – afetam a estabilidade do país;
• influências conjunturais – afetam a capacidade de reação das empresas e do mercado;
• influências sazonais – problemas em períodos específicos do ano;
• alterações no comportamento dos clientes;
• inovações técnicas;
• alteração da produção;
• preços competitivos dos concorrentes.
Conhecer os pontos que alteram o consumo e possibilitam sua previsão é importante para reduzir 
as incertezas do mercado.
Quando um gestor de estoques precisa responder a questões como: quanto manter em estoque? 
Qual o volume necessário de compra para o próximo mês? Uma das maneiras será utilizar o Método do 
Último Período (MUP).
4.2 método do Último Período – mUP
É um método simples, sem conceitos matemáticos, que simplesmente considera o ocorrido no 
período atual como referência para o período seguinte.
Se forem vendidas 1000 unidades em janeiro, projetam‑se também 1000 unidades para fevereiro. 
Se por acaso forem vendidas 900 unidades em fevereiro, projetam‑se 900 unidades para março. Uma 
observação: não são consideradas as especificidades de cada mês, o que coloca a empresa em constantes 
problemas de falta ou sobra de estoque.
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Planejamento e controle de estoques
Exemplo: o volume semestral de venda de chuveiros foi de 40000 unidades, distribuído da seguinte 
forma: janeiro, 5000; fevereiro, 6000; março, 6000; abril, 8000; maio, 7500 e junho, 7500. De acordo 
com o método MUP, estime a previsão de demanda para julho.
Resposta: 7500 unidades.
Veja que não se leva em consideração o comportamento dos meses anteriores, se houve queda ou 
aumento no consumo. Simplesmente replica‑se o comportamento do último mês para o mês seguinte.
Francischini e Gurgel (2002) apresentam formas de cálculo para previsão de demanda que tratam 
as variações do comportamento de consumo (que são os métodos de cálculo pela média móvel), que 
veremos a seguir.
4.3 método de cálculo das médias
A média móvel amplia a maneira de se calcular em relação aos métodos mais comuns, como dos 
modelos anteriores. Nesse modelo, a previsão é determinada a partir das médias de consumo nos 
períodos anteriores, que chamaremos de n períodos.
Não há uma regra sobre quantos períodos devem ser utilizados, mas é importante lembrar que 
o resultado é uma média. Portanto, essa técnica vai resultar em valores que podem ser maiores ou 
menores do que vem ocorrendo nos últimos períodos.
Veja o histórico de consumo representado graficamente a seguir:
Pico
Oscilação do consumo
Consumo médio
Figura 16
Considerações:
Perceba que há períodos em que o consumo está abaixo da média e períodos em que está acima. 
Essa variação é o que caracteriza a média. Não é uma exatidão.
Se forem considerados vários períodos, a reação às mudanças recentes será lenta, pois estará sofrendo 
interferências de períodos muito distantes da realidade atual. Por outro lado, se forem considerados 
poucos períodos, a reação será mais rápida (lembrando que não há regra rígida para a definição dos 
períodos).
Nota‑se um agravamento quando há crises econômicas, ou quando qualquer fato anormal acontece 
no decorrer do período considerado.
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Para que se obtenham as médias de previsão de demanda, é possível fazer o cálculo pela Média 
Móvel Simples (MMS), pela Média Móvel Ponderada (MMP) ou pela Média Móvel Exponencial Ponderada 
(MMEP). A determinação de qual será utilizada vai depender do tipo de demanda. Vejamos cada uma 
dessas médias.
a) Média Móvel Simples
Seguindo o conceito de Francischine e Gurgel (2002), consideramos alguns aspectos da Média Móvel 
Simples.
• Este método, apesar de simples, possui algumas limitações, especialmente em demandas com 
picos de consumo.
• Faz‑se necessário grande quantidade de dados históricos.
• Não há peso ou um grau de importância para meses com maior pico de consumo, todos os meses 
são tratados de forma igual; dessa forma, quando há picos de demanda em algum período, há 
uma distorção na média geral.
Como calcular:
Calcula‑se a previsão para o período (T), o tempo imediatamente futuro, por meio da média aritmética 
de “N” e os valores reais da demanda imediatamente passada.
Utilizam‑se as últimas demandas (reais e previstas) como base, e o período (N) determinará o tempo 
que se deseja analisar e tomar como base para o cálculo da próxima demanda.
Vejamos um exemplo, baseado e adaptado do autor.
Por meio da demanda real de certo produto, podemos encontrar a demanda imediatamente futura.
Considere que uma empresa distribuidora de bebidas obteve asseguintes demandas no final do 
segundo semestre de um ano qualquer, conforme apresentado no quadro a seguir. Observe a demanda 
dos meses entre julho e outubro e assim encontre a demanda para o mês de novembro do mesmo ano, 
baseada na MMS.
Quadro 18
Mês Demanda real (Y) 
Julho 10000
Agosto 12000
Setembro 11000
Outubro 13000
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Planejamento e controle de estoques
Devemos sempre escolher o valor de N como regra geral. Quanto maior for N, mais os efeitos sazonais 
são suavizados.
Fórmula:
Y
Y Y Y Y
na
n
=
+ + + +1 2 3 ...
Y = demanda
N = período a ser considerado (neste caso, vamos utilizar 3 meses. São levados em conta sempre os últimos meses).
Ya=
+ +12000 11000 13000
3
Ya = 36000 / 3 = 12000
Previsão de novembro: 12000 unidades.
A utilização de um período muito longo, como, por exemplo, N = 12, encobertaria efeitos sazonais 
distribuídos ao longo do ano, ainda que não haja grandes picos de oscilação, suavizando a demanda.
A MMS é bem aplicada aos tipos de demanda estacionária, em que não há grandes oscilações.
Exemplo de aplicação
Calcule a MMS para a previsão de demanda de monitores em uma loja no mês de janeiro de 2010, 
utilizando n = 3; n = 6 e n = 12, dado:
Quadro 19
Mês Demanda real (Y) 
Janeiro 65
Fevereiro 32
Março 58
Abril 37
Maio 80
Junho 85
Julho 50
Agosto 42
Setembro 60
Outubro 90
Novembro 65
Dezembro 99
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Comentários
N = 3
Y
Y Y Y Y
na
n
=
+ + + +1 2 3 ...
se n Ya monitoresjan x: *
,= ∴ = ≅ −3
254
3
84 67200
*3 últimos meses divididos pelo período N = 3
N= 6
se n Ya monitoresjan x: *
,= ∴ = ≅ −6
406
6
67 67200
* 6 últimos meses divididos pelo período N = 6
N= 12
se n Ya monitoresjan x: *
,= ∴ = ≅ −12
763
12
63 58200
* 12 últimos meses divididos pelo período N = 12
Perceba que, quanto maior o período, menor é a demanda, porque ele é suavizado e mais lentamente 
responderá às variações na demanda, de maneira que os pequenos picos, em meses comemorativos, 
serão encobertos.
Quanto menor o período, mais próximo da demanda real se chegará. Por isso, a MMS deve ser 
utilizada com as demandas recentes e para o próximo período imediato.
Mesmo se tratando de demanda sem alto pico de consumo expressivo, quando se utiliza a MMS para 
o cálculo da previsão de demanda, deve‑se considerar períodos mais curtos, para não subestimá‑la a 
ponto de comprometer a demanda futura.
Se houver muita oscilação da demanda, o ideal é trabalhar com outro método que possa dar conta 
disso. É o que vamos ver a seguir no modelo MMP.
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Planejamento e controle de estoques
Média Móvel Ponderada‑ MMP
A MMP é uma forma de calcular demandas com altos índices de sazonalidades. Ela trata esses picos 
com o devido peso de importância para esses meses com demanda especial.
O peso total distribuído é de 100%, portanto, 1 inteiro.
A escolha do N (tempo) é arbitrária, no entanto, deve‑se trabalhar com as demandas mais recentes 
para que não se suavizem os efeitos sazonais.
O peso maior deve ser atribuído às demandas mais recentes. Pode ser calculado no quadro 
atribuindo‑se os respectivos percentuais de pesos, multiplicando‑os pela demanda realizada, obtendo‑se, 
assim, a previsão de demanda futura.
Pode também ser representada pela fórmula abaixo:
Y
Yi Pi
Pia
=
∑ ×
∑
( )
Em que:
Ya = demanda futura
Yi = demanda real
Pi = peso
Exemplo de aplicação
Exemplo 1
O consumo de um parafuso usado em uma ferramenta de uma indústria automobilística deu‑se 
conforme a tabela a seguir. Pergunta‑se: qual a previsão de consumo para o ano 2008, utilizando a MMP 
e adotando o seguinte sistema de pesos: 40%; 25%; 15%; 10%; 6% e 4%, refletindo maior importância 
aos valores mais recentes?
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Quadro 20
Ano Consumo (Y) Pesos (Pi) (Yi x Pi)
2002 1000 0,04 40
2003 1200 0,06 72
2004 1100 0,1 110
2005 1400 0,15 210
2006 1500 0,25 375
2007 1600 0,40 640
2008 Σ 1 1.447
Exemplo 2
Agora vejamos um exemplo com um histórico de demanda mensal que a empresa XYZ teve neste 
ano. O volume de vendas de um produto está a seguir:
Quadro 21
Período Vendas/unidades Peso %
Janeiro 5000 5
Fevereiro 4400 6
Março 5300 6
Abril 5600 10
Maio 5700 13
Junho 5800 20
Julho 6000 40
Agosto ?
Baseado na MMP, encontre a demanda para o mês de agosto.
Comentários:
Quadro 22
Período Vendas/unidades Peso %
Janeiro 5000 5 250
Fevereiro 4400 6 264
Março 5300 6 318
Abril 5600 10 560
Maio 5700 13 741
Junho 5800 20 1160
Julho 6000 40 2400
Agosto 5693
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Planejamento e controle de estoques
Exemplo 3
Tente fazer o mesmo exercício anterior, porém com novos parâmetros.
1. O consumo de cacau no primeiro trimestre do ano deu‑se conforme a tabela a seguir. Pergunta‑se: 
qual a previsão de consumo para o primeiro trimestre do ano de 2011, utilizando a MMP e adotando o 
seguinte sistema de pesos: 45%, 35% e 20%, refletindo maior importância aos valores mais recentes?
Quadro 23
Ano Consumo (Y) Pesos (Pi) (Yi x Pi) 
2008 2500 Kg
2009 2400 Kg
2010 2900 Kg
2011 Σ
Comentários
Quadro 24
Ano Consumo (Y) Pesos (Pi) (Yi x Pi) 
2008 2500 Kg 0,20 500
2009 2400 Kg 0,35 840
2010 2900 Kg 0,45 1305
2011 Σ 2645
Note que, por se escolher utilizar os anos anteriores, a demanda prevista ficou abaixo da última 
demanda real. Porém, o aumento do ano de 2010 não significa que isso demonstrará uma nova tendência 
de consumo, visto que, de 2008 para 2009, houve queda na demanda e, portanto, não se sabe se em 2011 
o consumo permaneceria com o mesmo índice de crescimento. Assim, para não superestimar a demanda 
futura, o cálculo proporcionou uma demanda de nível intermediário, um crescimento moderado com 
relação aos dois primeiros anos analisados.
Média Móvel Exponencial Ponderada (MMEP)
Com esse método, é possível eliminar desvantagens que não são tratadas nas outras médias. São três 
os fatores para se gerar a previsão do próximo período:
• a previsão do último período;
• a demanda (ou consumo) ocorrida no último período;
• uma constante que determine o valor ou a ponderação dada aos valores mais recentes.
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Com a MMEP, pode‑se ainda abordar os desvios de demanda entre o previsto e o realizado, 
descartando aquilo que é aleatório e considerando a tendência.
Para tratar os desvios de planejamento de demanda, utiliza‑se o coeficiente de ajustamento (a), 
que também é conhecido como constante de suavização ou efeito de tendência. A aplicação desse 
coeficiente serve para absorver parte da queda ou elevação brusca nos valores reais. Quanto menor for 
o coeficiente, maior será a suavização.
Ballou (2001) considera essa técnica a mais útil para previsão em curto prazo. Ela tem sido a mais 
acurada entre os modelos concorrentes da sua classe, pois é autoadaptável às demandas fundamentais 
nos dados previstos.
 observação
Coeficiente é o que se deve ponderar como tendência.
Para calcular esse modelo, utiliza‑se a seguinte fórmula:Nova previsão = a x (demanda real) + (1 – a) x (demanda prevista)
F t+1 = a. At + (1 – a). Ft
Em que:
F t+1 = previsão de demanda para o período seguinte
a = coeficiente de ajustamento/constante de ponderação
At = demanda real no último período (atual)
Ft = demanda prevista (futura)
Exemplo:
Considere que uma empresa estimava uma previsão de demanda de 100 unidades, porém, a realizada 
foi de 95 unidades.
Calcule a demanda para o próximo período, considerando o a da seguinte forma: 60% – tendência 
e 40% – aleatório.
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Planejamento e controle de estoques
 observação
O que se considera é o que é tendência para o próximo período. Aquilo 
que é aleatório é descartado.
Dessa forma, pensando de maneira lógica, a diferença entre o previsto e o realizado é de 5 unidades 
(que passa a ser os 100% da nossa análise). Se dessas 5 unidades a menos devo considerar que 60% delas 
é tendência, ou seja, terá efetivamente uma queda na sua demanda, teríamos: 60% de 5 = 3 unidades. 
Assim, dessas 5 unidades que ficaram fora do planejado, deve‑se considerar, a partir de então, que a 
demanda total prevista (100) terá 3 unidades a menos, ou seja, a demanda para o próximo período será de 
100 –3 = 97.
O aleatório (que seria 40% de 5 unidades = 2 unidades) não acontecerá novamente. Isso pode, na 
realidade, ser uma perda de fatia de mercado, tendência do consumidor ou, enfim, a nova realidade da 
demanda.
Para calcular o desvio, é preciso analisar previamente suas causas para saber como tratar o que será 
tendência e o que será aleatório.
O aleatório na perda pode ser algo que aconteceu esporadicamente e não voltará a ocorrer, como 
um mês atípico por motivo de férias ou algo parecido. De qualquer forma, ele deve ser descartado para 
o próximo período.
O aleatório, quando a demanda é maior do que a prevista, também não deve ser considerado 
para o próximo período, e sim descartado quando a empresa sabe que o aumento nas vendas foi 
ocasional, devido a uma ação de marketing, uma promoção que gerou aumento das vendas de 
forma isolada.
Vamos aplicar a fórmula para ver se o resultado vai de encontro ao raciocínio anterior. Veja a solução 
por meio da fórmula:
Informações do enunciado:
At (demanda realizada) = 95 unidades
Ft (demanda prevista) = 100 unidades 
a (coeficiente que mostra o que deve ser considerado como tendência) = 60%, ou seja, 0,6.
Agora, aplicando a fórmula:
Ft+1 = a. At + (1 – a). Ft
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Ft+1 = 0,60. 95 + (1 – 0,60). 100
Ft+1 = 57 + 0,40. 100
Ft+1 = 57 + 40
Ft+1 = 97
Exemplo de aplicação
Baseado no comportamento de demanda dos últimos meses, um posto de combustível da rede Shell 
previu uma demanda de 1000 litros de combustível, mas a concretizada foi 750 litros.
Calcule a demanda do próximo período considerando que o evento foi:
a) a = 70% / 30% aleatório
b) a = 100% / 0% aleatório
c) a = 0% / 100% aleatório
Comentários
a) a = 70% / 30% aleatório, ou seja, calcular tendência 0,7.
Aplicando a fórmula:
Ft+1 = a. At + (1 – a). Ft
Ft+1= 0,7. 750 + (1 – 0,7). 1000
Ft+1= 525 + (0,3). 1000
Ft+1= 525 + 300
Ft+1 = 825
O enunciado diz que a previsão de demanda foi menor do que a esperada (de 1000 l para 750 l – uma 
diferença de 250 l). Na questão a), pede‑se para considerar que 70% deste fato seja uma tendência, ou 
seja, houve realmente uma queda no consumo.
Se calcularmos os 70% sobre os 250 l, teremos: 250 x 0,7 = 175 l (a redução que tenho de fazer 
sobre minha demanda prevista). Então, se fiz um planejamento para 1000 l mas os fatos mostram que 
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posso considerar parte dessa queda da demanda real como sendo uma nova tendência, tira‑se 175 l do 
previsto, restando uma previsão de 825 l.
Lembre‑se de que o que vai definir aquilo que será tendência ou aleatório (descartado) é a situação 
da empresa. Se ela perdeu mercado para a concorrência, pode considerar até 100% de tendência de 
queda. Se ela ganhou mercado porque um concorrente faliu, pode considerar o crescimento como 100% 
de tendência. Ou seja, a demanda real, com crescimento, vai se repetir nos próximos meses.
A empresa pode ainda considerar parcial a variação entre o previsto e o realizado. Se ela fez uma 
campanha publicitária com a qual o consumo aumentou significativamente no período promocional, 
no próximo período, ela deve ponderar o quanto desse crescimento se tornará uma tendência, ou seja, 
qual a absorção de clientes que passará a consumir sua marca. Metade? 30%? 50%? 70%? Isso pode ser 
definido por meio de pesquisa ou aguardando o mês seguinte (após o término da campanha) para se 
chegar aos resultados reais de crescimento da demanda.
b) a = 100% / 0% aleatório
Tendência = 1
Aplicando a fórmula:
Ft+1 = a. At + (1 – a). Ft
Ft+1 = 1. 750 + (1–1). 1000
Ft+1 = 750 + (0). 1000
Ft+1 = 750 + 0
Ft+1 = 750
É simples concluir: se a empresa disse que a queda do consumo deve ser considerada 100% tendência, 
ou seja, é a nova realidade, e o previsto foi vender 1000 l, mas o realizado foi 750 l, a demanda futura 
será os 750 l, sem incrementos.
c) a = 0% / 100% aleatório
Tendência = 0
Aplicando a fórmula:
Ft+1 = a. At + (1 – a). Ft
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Ft+1= 0. 750 + (1 – 0). 1000
Ft+1 = 0 + 1. 1000
Ft+1 = 0 + 1000
Ft+1 = 1000
Calculando da mesma forma como na situação b), porém de forma inversa, a empresa resolveu 
considerar que a queda no consumo foi 100% devido a causas aleatórias, ou seja, foi casual, por questões 
isoladas, sendo uma variação irregular que não se repetirá.
Portanto, a demanda prevista (1000 l) continua valendo para o próximo mês, como referência. Os 
750 l foram um acaso que deve ser descartado.
O aluno deve ter observado que o que se calcula é o coeficiente de tendência. O aleatório é totalmente 
descartado.
Quando o realizado é diferente do previsto e, se o coeficiente é extremo (em 0% ou 100%), não há 
necessidade de realizar cálculo com fórmula, é simples considerar:
• se a demanda foi de queda e o coeficiente é 100% tendência/0% aleatório, as próximas demandas 
estarão de acordo com a nova realidade de queda.
• o coeficiente sendo 0% tendência/100% aleatório, na mesma situação, a queda foi um fato 
aleatório e, portanto, a demanda dos próximos períodos continuará sendo a prevista.
Agora que vimos a importância de realizar previsões de demanda, vamos conhecer algumas situações 
reais de empresas que tiveram sérios problemas por falta de uma previsão de demanda adequada.
Relatos extraídos de obra Cadeia de Suprimentos – projeto e gestão3
“A Boeing Aircraft anunciou uma desvalorização de US$ 2,6 bilhões em outubro de 1997 
devido à falta de matéria‑prima e de componentes fabricados internamente e vindos de 
fornecedores e ineficiências de produtividade.”
A demanda foi subestimada ao ponto de proporcionar perdas consideráveis para a 
empresa. Isso mostra a falta de planejamento adequado, tanto na produção interna como 
na gestão de fornecedores. Se fossem corretamente utilizados métodos de previsão de 
demanda, certamente não teria havido tamanho prejuízo.
3 SIMCHI LEVI, E.; SIMCHI LEVI , D.; KAMINSKY, P. São Paulo: Bookman, 2003. p. 115–117.
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Planejamentoe controle de estoques
***
“As vendas do segundo trimestre da U.S Surgical Corporation caíram 25%, resultando 
em uma perda de US$ 22 milhões. A queda nas vendas e nos lucros é atribuída aos estoques, 
muito maiores que o previsto, existentes nas prateleiras dos hospitais.”
Nesse caso, a U.S Surgical superestimou as vendas e acabou arcando com o prejuízo de 
produtos encalhados nos estoques. Além de não vender o excedente, houve um desembolso 
de capital prematuro, o que acarretará maiores custos e riscos na gestão de estoques. Os 
custos com manutenção de estoques são proporcionais ao volume estocado, por exemplo, 
taxa de armazenagem, taxa de juros, seguro etc.
***
“A IBM vendeu toda a produção de computadores New Aptiva PC e a falta dos mesmos 
pode custar milhões em receitas potenciais.”
Aqui temos outro exemplo em que a demanda foi subestimada, porém, a IBM não teve 
prejuízos reais como no primeiro exemplo. Nesse caso, a perda foi em vendas em potencial, 
ou seja, a empresa deixou de vender por não ter produtos suficientes, a oferta foi menor 
que a demanda disponível.
A diferença para o primeiro caso é que o prejuízo real acontece quando há efetivação 
de pedidos, ou seja, vendas concretizadas. Nesse caso, o custo pela falta de estoque pode 
ser imensurável, pois envolve multas contratuais, perda de cliente e de mercado, reposição 
emergencial para cobrir a falta etc.
 resumo
Na unidade II, discutiu‑se amplamente o assunto de previsão de 
demanda, entendendo que essa é uma atividade que faz parte do 
planejamento das necessidades. Aliás, segundo Ballou (2001), planejar as 
necessidades faz parte do triângulo de decisões logísticas, ou seja, é algo 
fundamental nas atividades logísticas.
Pudemos entender as diferentes formas de calcular as necessidades 
de acordo com cada tipo de segmento, analisando o comportamento de 
demandas para finalmente aplicar a ferramenta adequada, que pode ser a 
qualitativa, a quantitativa ou até mesmo ambas, no intuito de reduzir as 
incertezas que o mercado oferece.
As ferramentas apresentadas foram expostas por meio de vários e 
diferentes cálculos que podem ser muito bem aplicados nas organizações. 
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Muitos deles estão parametrizados aos modelos de negócios das empresas 
pelos sistemas de gestão integrados (ERPs), além de haver a possibilidade 
de serem feitos manualmente ou por meio de planilhas eletrônicas, como 
Excel.
Assunto também de grande importância, a unidade apresentou os 
fortes impactos de uma má previsão de demanda (seja ela subestimada ou 
superestimada), com fatos reais de empresas que tiveram a infelicidade de 
provar os resultados negativos do mau planejamento.
Espera‑se que ao término desta unidade o aluno tenha agregado 
conhecimentos suficientes para diagnosticar, nas atividades corporativas, qual é 
o comportamento de demanda dos produtos que a empresa comercializa, bem 
como a utilização mais adequada das ferramentas de previsão de demanda e 
seus respectivos cálculos, conforme exposição dos exemplos aplicados.
Até aqui, nas duas primeiras unidades, entendemos sobre o planejamento 
das necessidades, ou seja, aprendemos a determinar quantidades a serem 
compradas, o que implica conhecermos as formas de avaliação dos estoques 
e os custos associados, assuntos da próxima unidade.
 exercícios
Questão 1. (Enade – Administração – 2006 – questão 34) A Cia. Goiás Velho S.A., fabricante de 
conectores, recebeu uma encomenda de 1200 conjuntos extensão‑tomada, cuja árvore de estrutura é 
a seguinte:
Conjunto 
extensão‑tomada
Tomada (1)
Tampas (2) Núcleo (1)
Base (3) Solda (10)
Pino (1)Fio 2 x 16
AWG (20)
Fio 2 x 16
AWG (3)
Extensão (1)
Figura 17
Os números entre parênteses referem‑se às quantidades utilizadas na produção de cada conjunto. 
A Goiás Velho possui em estoque: extensão‑tomada = 200; tomada = 100; extensão = 500; fio = 2000. 
A nova política de estoques da empresa é a de não manter saldos em estoque, quer em conjuntos, quer 
em componentes.
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Planejamento e controle de estoques
A partir das informações apresentadas, pode‑se concluir que a quantidade do componente fio 
(especificação 2 x 16 AWG) que precisa ser adquirido para atender a encomenda de 1200 conjuntos 
extensão‑tomada (utilizando todo o estoque existente) é
A) 25600.
B) 21000.
C) 12700.
D) 11000.
E) 10700.
Resposta correta: alternativa E.
Análise das alternativas:
O quadro a seguir resume todas as informações da questão, tanto no que diz respeito à arvore de 
estrutura como à encomenda em pauta e os estoques. Note que vários campos não estão preenchidos, 
pois não fazem parte do escopo da questão e, portanto, não foram apresentados dados para eles.
Quadro 25
Componente
Quantidade 
necessária por 
unidade de 
produto
Unidade 
de medida
Quantidade a 
ser produzida 
ou comprada
Quantidade 
em estoque
Necessidades 
líquidas Obs.
Conjunto extensão‑tomada 1 Un. 1200 200 1000 1
Tomada 1 Un. 1000 100 900 2
Tampas 21 Un.
Núcleo 1 Un.
Fio 2 x 16 AWG 3 metros 2700 2000 700 3
Base 3 Un.
Solda 10 Un.
Extensão 1 Un. 1000 500 500 4
Fio 2 x 16 AWG 20 metros 10000 10000 5
Pino 1 Un.
Para a montagem do quadro, foram feitos os seguintes raciocínios, que estão indicados por números 
sequenciais na coluna de “Obs.”:
1. A quantidade encomendada foi de 1200 conjuntos extensão‑tomada. Como existem 200 unidades 
em estoque e deseja‑se consumi‑lo, só será necessária a produção de 1000 unidades.
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2. Para se produzirem 1000 unidades do conjunto extensão‑tomada, são necessárias 1000 tomadas, 
mas como existem 100 delas em estoque, essa produção deverá ser restrita a 900 unidades.
3. Cada tomada necessita de 3 metros de fio 2 x 16 AWG e, portanto, para 900 tomadas, serão 
necessários 2700 metros. Como o estoque desse componente é de 2000 metros, só será necessária 
a aquisição de 700 metros.
4. Em raciocínio idêntico àquele feito para as tomadas, serão necessárias 1000 extensões. Como 
existem 500 em estoque, a necessidade líquida desse componente será de 500 unidades.
5. Para se produzirem 500 unidades de extensões, são necessários 500 x 20 = 10000 metros de 
fio 2 x 16 AWG. Como o estoque remanescente de fio foi usado na produção das tomadas, será 
necessária a aquisição de 10000 metros de fio.
A partir do raciocínio anterior, conclui‑se que são necessários 700 metros de fio para as tomadas e 
10000 metros de fios para as extensões. Logo, a necessidade total será de 10700 metros.
A) Alternativa incorreta.
Justificativa: a essa resposta chegariam aqueles que raciocinassem da seguinte maneira: serão 
produzidos 1200 conjuntos, cada conjunto precisa de 23 metros de fio, logo serão necessários 27600 
metros, mas como há 2000 em estoque, basta adquirir 25600 metros. A opção é falsa, visto que os 
estoques do conjunto montado e de subconjuntos parcialmente montados são desprezados.
B) Alternativa incorreta.
Justificativa: a essa resposta chegariam aqueles que raciocinassem da seguinte maneira: serão 
necessários 1200 conjuntos, como existem 200 deles no estoque, basta produzir 1000 unidades. 
Cada unidade precisa de 23 metros de fio, logo, serão necessários 23000 metros, mas como há 2000 
em estoque, basta adquirir 21000 metros. A opção é falsa, visto que os estoques dos subconjuntos 
parcialmente montados são desprezados.
C) Alternativa incorreta.
Justificativa: a essa resposta chegariam aqueles que fizessem o