Métodos de previsão de integrados ao S&OP

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Artigo publicado 
na edição 53
w w w . r e v i s t a m u n d o l o g i s t i c a . c o m . b r
j u l h o e a g o s t o d e 2 0 1 6
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:: artigo
Victor Brandão Bini 
Graduado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e mestrando na Unicamp (Limeira), faz 
parte do quadro técnico da Nortegubisian desde 2011, é Black Belt em Lean Six Sigma pela Nortegubisian, ministra disciplinas 
de graduação e MBA em diversas faculdades da região de Campinas, especialmente, referentes à metodologia Lean Six Sigma, e 
atuou no desenvolvimento do sistema de Sales and Operations Planning (S&OP) de grandes empresas, que resultou no software 
desenvolvido pela Nortegubisian.
vbbini@nortegubisian.com.br
Nelson Carvalho Maestrelli 
Graduado e mestre em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (USP) de São Carlos, é diretor técnico da 
Nortegubisian Consultoria e Treinamento e professor da Universidade Mackenzie, na área de Gestão de Operações. Atua como 
consultor desde 1994, em empresas de diversos portes e segmentos, e é especialista nas áreas Lean Thinking, Planejamento e 
Projeto de Sistemas Produtivos e Six Sigma.
nmaestre@nortegubisian.com.br
Diego de Carvalho Moretti 
Graduado e mestre em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), é diretor Comercial e sócio 
da Nortegubisian Consultoria e Treinamento. Especialista em Lean Thinking, Administração de Materiais, Técnicas de Previsão 
de Demanda e Planejamento e Controle da Produção, atuou em mais de cem projetos de melhoria de processos produtivos e 
administrativos, em empresas de diferentes setores e portes. Especificamente relacionado ao tema Sales and Operations Planning 
(S&OP), gerenciou projetos em empresas de diferentes portes e setores.
dmoretti@nortegubisian.com.br
Métodos de previsão de 
demanda integrados ao S&OP
Reduzir o erro das previsões, por meio da aplicação de métodos 
mais assertivos de planejamento da demanda, pode promover, 
simultaneamente, ganhos na redução de estoques e no aumento do 
nível de serviço. No entanto, esse esforço deve ser integrado ao Sales 
and Operations Planning (S&OP), que conciliará a demanda às vendas 
e ao planejamento das operações. Esse artigo relata um estudo de 
caso, em que a aplicação de métodos adequados de planejamento 
de consumo de produtos gerou ganhos significativos de redução de 
estoques e de erros de previsão. 
Gestão da demanda, vendas e planejamento 
de operações trabalhando juntos para reduzir 
os estoques e aumentar o nível de serviços, 
simultaneamente
61 
Para atender à demanda de seus produtos, as orga-nizações industriais devem:• Medir e utilizar a sua capacidade produtiva, con-
forme necessário;
• Dimensionar adequadamente os seus estoques.
O equilíbrio entre a capacidade e a demanda (Figura 
1) é necessário, para garantir que as operações produ-
tivas consigam atender aos pedidos dos clientes, em re-
lação aos requisitos de quantidade e qualidade, para o 
fornecimento de produtos.
Por um lado, a efetiva utilização da capacidade produ-
tiva depende de esforços constantes, para a redução de 
tempos improdutivos e o aumento de disponibilidade. 
Por outro lado, a gestão da demanda depende de um 
processo consistente de previsão de vendas. Erros de 
previsão de vendas podem comprometer as operações 
e, até mesmo, inviabilizar alguns negócios (ver Figura 1).
A Tabela 1 apresenta exemplos que já se tornaram 
clássicos para essa questão. Todos os casos, por razões 
distintas, ilustram situações em que as previsões de de-
manda não se confirmaram e acabaram por interrom-
per (alguns temporariamente) a oferta dos produtos.
Desse modo, os modelos de previsão de vendas, que 
consigam detectar adequadamente as variações de de-
manda, são extremamente úteis para as organizações 
produtivas. Para introduzir os conceitos de previsão de 
demanda, é necessário, antes, definir os tipos de deman-
da existentes: os itens de demanda independente e os 
de demanda dependente.
A Figura 2 apresenta a estrutura de um produto A, 
composta por quatro componentes. O produto A é um 
item de demanda independente, pois a sua previsão de 
vendas depende de características de mercado, condi-
ções de oferta e não está vinculada ao consumo de ne-
nhum outro item.
Os componentes B, C, D e E, por sua vez, são itens de 
demanda dependente, pois a quantidade a ser produzida 
de cada um está diretamente relacionada (dependente) 
à quantidade de produtos A, que será produzida. A pre-
visão de demanda para itens independentes é, portanto, 
a mais complexa de ser realizada e é para esse cenário 
que os principais modelos de previsão são aplicados.
MODELOS DE PREVISÃO E SUA APLICAÇÃO 
A previsão de vendas de um produto, também cha-
mada de forecast, é uma sequência ou série de dados, 
projetados ao longo do tempo para frente. O forecast é 
o processo de coletar, armazenar, processar, apresentar e 
utilizar dados temporais (históricos e futuros), de modo 
Figura 1: Equilíbrio entre a capacidade e a demanda. Figura 2: Tipos de demanda (dependente e independente).
EXEMPLO AMBIENTE RESULTADOS
FORD EDSEL 1957 INDUSTRIAL LANÇADO EM 1957, COM PROJEÇÃO DE VENDAS DE 200 MIL UNIDADES/ANO, SAIU DO MERCADO EM 1960, ANO EM QUE VENDEU 2.800 UNIDADES.
MERCEDES BENS 
CLASSE A INDUSTRIAL
LANÇADO EM 1999, EM SEIS ANOS NO MERCADO (1999 A 2005), FORAM 
PRODUZIDAS 63.402 UNIDADES. A PREVISÃO ERA DE 70 MIL UNIDADES ANUAIS.
COMPLEXO DO 
SAUÍPE
SERVIÇOS DE 
HOTELARIA
INICIOU AS OPERAÇÕES EM 1998. EM 2010, GEROU 32 MILHÕES DE PREJUÍZOS 
(TAXA DE OCUPAÇÃO MÉDIA DE 35%). EM 2013, OPEROU COM TAXA DE 53%.
IPOD HI-FI/APPLE 
TV/PING (REDE 
SOCIAL DE MÚSICA)
INDUSTRIAL 
E SERVIÇOS
LANÇADOS EM 2007, SÃO CONSIDERADOS TRÊS DOS CINCO MAIORES FRACASSOS 
COMERCIAIS DA APPLE.
Tabela 1: Exemplos de falhas de previsão de demanda.
CAPACIDADE
DEMANDA
B (1) C (2)
C (2) E (4)
PRODUTO A PRODUTO FINAL: 
DEMANDA INDEPENDENTE
COMPONENTES: 
DEMANDA DEPENDENTE
EX: ITEM “E” POSSUI 
DEMANDA DE QUATRO 
VEZES A DEMANDA DE “A”
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a minimizar os erros de previsão e, portanto, reduzir as 
incertezas de planejamento.
O processo de previsão de vendas (Figura 3) mostra 
que a utilização de métodos quantitativos, para o trata-
mento dos dados de vendas, é um dos seus principais 
componentes.
A integração entre as informações obtidas a partir do 
tratamento quantitativo dos dados, geralmente a cargo 
do Planejamento e Controle da Produção (PCP) das 
empresas, e as informações de mercado, clientes, con-
correntes, cenários e tendências, tratadas qualitativa-
mente pela área de vendas, fornecerá a base necessária 
para a decisão sobre o que, quanto e quando produzir.
A decisão sobre qual o modelo de previsão mais 
adequado para cada empresa ou produto depende-
rá da análise do histórico de dados de consumo e de 
seu comportamento. No entanto, para todos os casos, 
quanto maior o horizonte de planejamento (Figura 4), 
maiores serão os erros cometidos.
A qualidade das previsões é avaliada, medindo-se a 
diferença entre as quantidades previstas por diferentes 
modelos e as quantidades reais demandadas. A Tabela 
2 apresenta os métodos mais comuns de previsão e os 
ambientes mais adequados para a sua utilização.
Para avaliar qual o melhor método a ser utilizado em 
cada situação, deve-se aplicar cada um a uma base de 
dados e determinar o erro gerado pelas diferenças en-
tre as previsões e realizados para cada método.
As medidas mais comuns, utilizadas nesse processo 
de avaliação, estão mostradas a seguir e utilizam o exem-
plo da Tabela 3, para a sua determinação.
Para o mês de janeiro, tem-se uma diferença de cem 
unidades entre a previsão (1.000 uni)e as vendas (900 
uni). Para fevereiro, a diferença (desvio) entre a previsão 
e as vendas é de -150 uni.
A partir de fevereiro, medem-se, também, os erros 
(desvios) acumulados, incluindo os meses anteriores e 
gerando, período a período, os valores dos desvios ab-
solutos e médios.
Figura 3: O processo de previsão e o tratamento quantitativo dos dados.
Figura 4: Horizonte de tempo e erros de previsão.
ERROS ESPERADOS DE PREVISÃO CRESCEM COM O HORIZONTE
AGREGAÇÃO DOS DADOS PODE SER MAIOR PARA DECISÕES EM LONGO PRAZO
PR
EV
IS
ÃO
 D
E 
D
EM
A
N
D
A
/E
RR
O
HOJE (TEMPO) 
HORIZONTE FUTURO
MELHORIA CONTÍNUA DO 
PROCESSO DE PREVISÃO
AVALIAÇÃO 
CRÍTICA
PROCESSO
PREVISÃO 
DE VENDAS
TRATAMENTO 
ESTATÍSTICO
TRATAMENTO 
QUANTITATIVO DOS 
DADOS DE VENDAS E 
OUTRAS VARIÁVEIS
TRATAMENTO 
QUALITATIVO DAS 
INFORMAÇÕES
• INFORMAÇÕES QUE 
EXPLIQUEM OS 
COMPORTAMENTOS ATÍPICOS
• DADOS HISTÓRICOS DE 
VENDAS
• DADOS DE VARIÁVEIS QUE 
EXPLIQUEM AS VENDAS
REUNIÃO PARA 
A PREVISÃO DE 
VENDAS:
• COMPROME-
TIMENTO DAS 
ÁREAS ENVOL-
VIDAS
• TRATAMENTO 
DAS INFORMA-
ÇÕES DISPONÍ-
VEIS
• INFORMAÇÕES SOBRE A 
CONJUNTURA ECONÔMICA
• DECISÕES COMERCIAIS
• INFORMAÇÕES SOBRE OS 
CLIENTES
• INFORMAÇÕES SOBRE OS 
CONCORRENTES
• OUTRAS INFORMAÇÕES DE 
MERCADO
+
AGREGAÇÃO 
GRADUAL-
MENTE MAIOR 
DOS DADOS 
FAZ OS ERROS 
GRADUAL-
MENTE 
DIMINUÍREM 
PREVISÃO
63 
O indicador Tracking Signal ((TS) ou Sinal de Ras-
treabilidade) é calculado pelo quociente entre o desvio 
acumulado (linha 4) e o desvio absoluto médio (linha 7), 
e permite avaliar tanto a qualidade da previsão, quanto 
o seu viés, ou seja, se a previsão realizada pelo método 
escolhido apresenta tendência ou previsões enviesadas.
O Gráfico 1 apresenta o valor de TS para os dados 
da Tabela 3. Nota-se que, a partir do período de abril, 
o valor de TS apresenta tendência negativa crescente. 
A análise da variação de TS permite concluir, sobre a 
validade do método de previsão utilizado, que os valores 
de TS, variando em torno de zero (dentro dos limites de 
4 e -4, definidos pela prática), significam que a qualidade 
das previsões é adequada. Quando alguma tendência de 
viés é identificada, deve-se testar outras opções de mo-
delos de previsão.
ERROS DE PREVISÃO MAIS COMUNS 
A Figura 5 apresenta os erros mais comuns, que as 
empresas cometem, nos processos de previsão de de-
manda. Considerá-los nos processos, integrando-os às 
análises quantitativa e qualitativa, conforme mostrado 
nesse artigo, pode minimizar os erros e garantir o per-
feito equilíbrio entre a demanda e a capacidade para as 
organizações industriais.
Garantindo um processo adequado de previsão de 
demanda e associando esse trabalho ao uso eficiente 
dos recursos produtivos, a empresa encontrará o equi-
líbrio necessário entre a demanda e a capacidade. Esse 
equilíbrio é fundamental para que a gestão de opera-
ções cumpra o seu papel na organização: produzir a 
quantidade necessária, no momento adequado e nos 
padrões de qualidade exigidos pelos consumidores.
INTEGRAÇÃO ENTRE A GESTÃO DA DEMANDA E 
O S&OP
Garantir a minimização dos erros de previsão, por 
Tabela 2: Métodos para a previsão de demanda.
Gráfico 1: Sinal de Rastreabilidade (Tracking Signal (TS)).
MÉTODO AMBIENTE CONSIDERAÇÕES
MÉDIA MÓVEL 
(ARITMÉTICA OU 
PONDERADA)
CENÁRIOS COM DEMANDA RELATIVAMENTE ESTÁVEL, 
SUJEITA APENAS A FLUTUAÇÕES ALEATÓRIAS
CALCULA A PREVISÃO COM BASE NA MÉDIA DOS (TRÊS OU 
QUATRO) PERÍODOS ANTERIORES
SUAVIZAÇÃO 
EXPONENCIAL
CENÁRIOS COM DEMANDA RELATIVAMENTE ESTÁVEL, 
MAS CONSIDERANDO OS PERÍODOS MAIS RECENTES, 
COM MAIOR IMPORTÂNCIA PARA AS PREVISÕES
CALCULA A PREVISÃO COM BASE NA APLICAÇÃO DO 
COEFICIENTE ALFA, CONSTANTE DE SUAVIZAÇÃO 
DEFINIDA PARA CADA PERÍODO ANTERIOR
PROJEÇÃO DE 
TENDÊNCIAS E 
CICLICIDADES
CENÁRIOS COM DEMANDA COMPLEXA, SUJEITA 
À PRESENÇA DE TENDÊNCIA E CICLICIDADE 
(SAZONALIDADE)
CALCULA A PREVISÃO CONSIDERANDO OS EFEITOS 
DA SAZONALIDADE DE PERÍODOS ANTERIORES E DE 
TENDÊNCIA (CRESCIMENTO OU QUEDA).
MÉTRICAS ASSOCIADAS AOS DESVIOS (ERROS) DE PREVISÃO
JAN FEV MAR ABR MAIO JUN
1 PREVISÃO 1000 1200 1000 900 1100 1200
2 VENDAS 900 1350 950 1000 1250 1300
3 DESVIO 100 -150 50 -100 -150 -100
4 DESVIO ACUMULADO 100 -50 0 -100 -250 -350
5 DESVIO ABSOLUTO 100 150 50 100 150 100
6 DESVIO ABSOLUTO ACUMULADO 100 250 300 400 550 650
7 DESVIO ABSOLUTO MÉDIO 100 125 100 100 110 108
8 TRACKING SIGNAL (TS) 1,0 -0,4 0 -1,0 -2,3 -3,2
Tabela 3: Medidas para a avaliação dos erros de previsão.
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
VARIAÇÃO DO SINAL DE RASTREABILIDADE TS
JAN FEV MAR MAI JUNABR
LIMITE SUPERIOR TS LIMITE INFERIOR
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meio da aplicação de métodos adequados de planeja-
mento da demanda, é o primeiro passo para melho-
rar o processo de sua gestão. No entanto, é necessário 
conciliar essa tarefa com as expectativas de vendas e o 
planejamento das operações, que suportarão essa de-
manda planejada. Para isso, entra em cena o processo de 
S&OP, fundamental para integrar e conciliar os interesses 
e metas das áreas envolvidas.
CONCEITOS PRINCIPAIS DO S&OP
A partir da década de 80, equipes de executivos 
oriundos dessas três áreas principais (planejamento es-
tratégico, vendas e produção) passaram a trabalhar em 
conjunto, realizando atividades em ciclos mensais, para 
coordenar os esforços e atingir os melhores resultados, 
principalmente, relativos a previsões de demanda, por 
meio da integração entre as vendas e o planejamento de 
operações. A Figura 6 mostra a evolução do conceito de 
S&OP desde o seu início.
O S&OP pode ser descrito como um método usado 
para balancear a demanda do mercado à capacidade da 
operação, o que possibilitará a integração entre o plano 
de negócios e a estratégia da corporação.
O processo de S&OP é realizado de maneira com 
que a equipe de executivos da empresa possa trabalhar 
de forma harmoniosa, compartilhando informações so-
bre as características do planejamento da produção e as 
demandas de mercado.
Reuniões frequentes e regulares são necessárias, para 
garantir a atualização das informações que as áreas en-
volvidas utilizarão para a tomada de decisões, cabendo 
às áreas de vendas e marketing apresentar as projeções 
de demanda e, à área de operações, engenharia e finan-
ças, indicar os recursos disponíveis.
Esse alinhamento entre as áreas envolvidas busca so-
luções, em que se obtenha o máximo de lucratividade, 
combinando os recursos disponíveis com as restrições 
de fornecimento, produção e atendimento à demanda.
Os fundamentos do S&OP se baseiam em quatro 
elementos-chaves, mostrados na Tabela 4: demanda, for-
necimento, volumes e mix de produção (MP). A tabela 
mostra como os quatro elementos-chaves estão relacio-
nados e como o planejamento estratégico e os planos 
Tabela 4: Elementos-chaves de S&OP.
Figura 5: Erros de previsão cometidos pelas empresas.
ELEMENTOS-CHAVES DO S&OP
DEMANDA DEFINIR AS NECESSIDADES DOS CLIENTES E SEU IMPACTO SOBRE AS OPERAÇÕES E O PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO
FORNECIMENTO AVALIAR A CAPACIDADE DOS FORNECEDORES E O ESTOQUE DE MPs, PARA VERIFICAR A SUA ADEQUAÇÃO À DEMANDA
VOLUME DEFINIR AS QUANTIDADES A SEREM PRODUZIDAS, DE MODO A ATENDER À DEMANDA DOS CLIENTES
MIX DE PRODUÇÃO DEFINIR AS QUANTIDADES DE CADA ITEM DE FORNECIMENTO, O SEQUENCIAMENTO DAS ORDENS E A PRIORIZAÇÃO DE ATENDIMENTO AOS CLIENTES
PRINCIPAIS ERROS DE 
PREVISÃO COMETIDOS 
PELAS EMPRESAS
CONFUNDIR PREVISÕES COM METAS (DEPOIS, ASSUMIR AS 
METAS COMO PREVISÕES)
GASTAR TEMPO E RECURSOS PARA AVALIAR ERROS E ACERTOS DE 
PREVISÃO (RELEVANTE É AVALIAR “QUANTO” SE ACERTA OU ERRA)
NÃO LEVAREM CONSIDERAÇÃO DOIS DADOS: VALOR DA PREVISÃO E 
DA ESTIMATIVA DE ERRO (CONSIDERAR APENAS O VALOR DA PREVISÃO)
NÃO UTILIZAR O PROCESSO DE MELHORIA CONTÍNUA DAS 
PREVISÕES (AUMENTO DA CONSISTÊNCIA)
65 
de negócios têm de orientar o planejamento dos recur-
sos de manufatura.
OBJETIVOS DO S&OP 
Os principais objetivos do S&OP são: 
1. Possibilitar que o plano de negócios se concretize, 
por meio do sincronismo entre as finanças, o planeja-
mento de vendas e as operações;
2. Assegurar que todas as atividades e planos sejam 
realistas e possam ser suportados pelas áreas;
3. Gerenciar as mudanças, mediante ações apropriadas 
e controladas, em substituição às ações reativas;
4. Gerenciar adequadamente o estoque de produtos, 
para suportar as necessidades dos clientes;
5. Avaliar continuamente o desempenho, para gerenciar 
as mudanças e resolver rapidamente os imprevistos;
6. Valorizar o trabalho em equipe, as decisões consen-
suais e a tomada de decisões, baseada em fatos e 
números. O método de S&OP se baseia em um pro-
cesso disciplinado de atividades. A Figura 8 mostra as 
etapas principais desse processo.
Na etapa 1 (atualização de dados), é realizada a atua-
lização dos arquivos com os dados relativos ao período 
anterior: vendas reais, volumes de compra, níveis de esto-
ques e valores financeiros envolvidos. A partir da atualiza-
ção dos dados, é possível gerar a previsão de vendas para o 
período seguinte. Essa tarefa, geralmente, é realizada pela 
área comercial, com o apoio das informações referentes 
à análise dos dados de vendas concretizadas, relatórios 
de previsão estatística e planilhas das equipes de campo. 
Uma vez preparadas as previsões, elas devem ser forne-
cidas para a equipe executiva do S&OP.
Na etapa 2, ocorre a atividade de planejamento da 
demanda. O planejamento da demanda se materiali-
za, quando é elaborado um plano inicial de consumo 
de recursos, baseado na combinação de informações 
provenientes de várias fontes: tratamento histórico de 
dados (quantitativo), informações qualitativas do mer-
cado (informações de campo da equipe comercial) e 
ocorrência de eventos especiais (promoções, efeitos de 
sazonalidade ou tendência).
Na etapa 3, realiza-se o planejamento dos supri-
mentos necessários para suportar as vendas projetadas. 
Podem ser elaborados vários planos alternativos de 
fornecimento, para possibilitar a execução das tarefas 
planejadas na etapa 2.
Nessa etapa, são avaliados os níveis desejados de es-
toques, acompanhados pelos indicadores definidos pela 
política de estoques da empresa (giro e cobertura para 
cada família de produtos), e são monitorados os aspec-
tos relativos às limitações de fornecimento: capacidade 
de fornecedores, recursos disponíveis e disponibilidade 
de materiais.
Na etapa 4, acontece uma reunião prévia da equipe 
executiva (média gerência), na qual as diferenças encon-
tradas entre o planejamento de demanda e de supri-
mentos são identificadas e tratadas, bem como o seu 
impacto financeiro. É fundamental que os participantes 
da reunião prévia possuam ciência sobre os problemas 
identificados e participem sugerindo alternativas. São 
possíveis dois tipos de resultados:
• Consenso sobre os pontos em que é possível se che-
gar a uma solução, sem a necessidade do envolvimen-
to da alta gerência/direção da empresa;
• Definição das possíveis alternativas acerca das ques-
tões pendentes, que serão apresentadas na reunião 
executiva de S&OP (próxima etapa do processo).
Algumas alternativas podem requerer mudanças es-
tratégicas, que devem ser decididas pelos executivos. À 
medida que o processo de S&OP é repetido, a tendên-
cia é que o número de pontos a serem tratados pela 
equipe executiva, na etapa posterior, tenda a se reduzir.
Na etapa 5, ocorre a reunião executiva, na qual são 
tomadas as decisões de aprovação das medidas consen-
suais, ocorridas na etapa 4, são avaliadas e decididas as 
questões em aberto e monitorados os resultados do 
desempenho operacional da empresa. Participam dessa 
reunião os gestores do grupo anterior (reunião prévia), 
Figura 6: A evolução do conceito do S&OP e a ampliação de seu escopo.
ANOS 70 ANOS 90 2000 ATUAL
PLANEJAMENTO 
E CONTROLE DA 
PRODUÇÃO
INTEGRAÇÃO COM 
NOVOS PRODUTOS
PLANEJAMENTO DE 
DEMANDA FUTURA 
E DESDOBRAMENTO 
DE ESTRATÉGIAS
GESTÃO 
COLABORATIVA 
DA CADEIA DE 
SUPRIMENTOS
S&OP (SALES 
AND OPERATION 
PLANNING)
INTEGRAÇÃO ENTRE 
O FORNECIMENTO, 
A DEMANDA E 
A GESTÃO DE 
ESTOQUES
INTEGRAÇÃO COM 
AS FINANÇAS
ANOS 80
66 www.revistamundologistica.com.br
mais um comitê executivo, formado pela alta gerência/
direção da empresa. Ao final do processo de S&OP, o 
planejamento é fechado e formalizado para toda a em-
presa.
PRÉ-REQUISITOS E BENEFÍCIOS DO S&OP
Antes de iniciar o processo, é necessário cuidar de 
alguns pré-requisitos, dos quais dependerá o sucesso da 
utilização do método:
1. Todas as áreas/departamentos envolvidos precisam 
compreender o seu papel e função no processo, 
como as tarefas ocorrerão e qual a função que de-
vem desempenhar;
2. A partir dessas definições, o comprometimento com 
os resultados e a dedicação adequada de tempo e 
recursos são fundamentais; 
3. A definição de agrupamentos ou famílias de produ-
tos permite que os planos sejam feitos de forma in-
tegrada e simplificada;
4. O planejamento, em um horizonte bem definido de 
tempo, que leve em consideração os limites e as res-
trições de demanda e fornecimento;
5. O estabelecimento de um cronograma, com prazos 
e tarefas bem definidas e programadas, e que especi-
fique objetivamente os pontos do processo, em que 
decisões são tomadas e datas limites para as altera-
ções sejam conhecidas e respeitadas;
6. Programação das atividades, com o conhecimento 
dos objetivos da empresa, escopo de atuação da 
equipe, definição dos participantes, agenda de reu-
niões, frequência de encontros e conhecimento pré-
vio das famílias de produtos.
Além disso, cada vez que o processo é iniciado, é pre-
ciso garantir que os resultados de cada etapa atinjam a 
qualidade necessária, para que as etapas subsequentes 
aconteçam nos prazos e condições adequadas.
Figura 7: Relação entre os elementos-chaves do S&OP: desdobramento até operações.
Figura 8: Etapas do S&OP.
PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO
VENDAS E PLANEJAMENTO DE 
OPERAÇÕES (S&OP)
PLANEJAMENTO 
DE VENDAS
PLANEJAMENTO 
DE OPERAÇÕES
PLANEJAMENTO DO PROGRAMA 
MESTRE DE PRODUÇÃO (MIX)
PLANEJAMENTO DE MERCADO
PLANEJAMENTO DOS RECURSOS
PLANEJAMENTO DETALHADO 
DA CAPACIDADE
ATUALIZAÇÃO DE DADOS
REUNIÃO PRÉVIA PLANEJAMENTO DE SUPRIMENTOS
REUNIÃO EXECUTIVA PLANEJAMENTO DA DEMANDA
PLANEJAMENTO FINANCEIRO
GESTÃO DA DEMANDA
1
2
34
5
67 
Quando o processo ocorre conforme o planejado, os 
benefícios gerados pelo S&OP são expressivos. Resulta-
dos práticos apontam ganhos significativos nos seguintes 
pontos:
• Aumento da acuracidade da previsão de demanda 
(até 25%);
• Melhoria do nível de atendimento aos clientes (até 
30%);
• Aumento do giro dos estoques (até 50%);
• Redução de compras desnecessárias (até 35%);
• Redução do nível de inventário (até 40%);
• Melhoria no relacionamento entre as áreas de marke-
ting, manufatura e administração de materiais.
ESTUDO DE CASO: RESULTADOS DA APLICAÇÃO 
DE MÉTODOS ADEQUADOS PARA A PREVISÃO DE 
DEMANDA E PLANEJAMENTO DE MATERIAIS
Esse estudo foi desenvolvido em uma empresa fabri-
cante e distribuidora de papéis, tradicional multinacional 
desse segmento. No Brasil, possui um centro de distri-
buição no interior de São Paulo, fornecendo itens para 
uso artístico, escolar, de engenharia e arquitetura.
O estudo foi dividido em etapas, conforme descrito 
a seguir :
1. Análise do volume e variação do portfólio paraos 
produtos distribuídos no Brasil;
2. Seleção de itens do portfólio para estudos de previ-
são de demanda;
3. Geração da demanda, usando métodos baseados em 
séries temporais e comparação com o método atual 
utilizado pela empresa;
4. Impacto dos resultados sobre os estoques e nível de 
serviços.
É importante salientar que esse estudo não consi-
dera o atual processo de S&OP, utilizado pela empresa, 
embora utilize os históricos de vendas realizadas.
ANÁLISE DE PORTFÓLIO (VOLUME E VARIAÇÃO)
Foram analisadas as vendas no período de 24 meses. 
O Gráfico 2 apresenta os valores de variação e o volu-
me mensal de vendas. A consideração do coeficiente de 
variação (CoV) possibilita delimitar as regiões, no gráfico, 
identificadas por Q1, Q2, Q3 e Q4, que caracterizam as 
demandas típicas, quanto às variáveis “volume” e “varia-
ção”.
De forma complementar, os itens foram classificados 
em relação à curva ABC tradicional, usada em gestão de 
materiais (importância do item, medida pelo produto, 
entre a sua demanda e valor unitário). Essa análise de 
portfólio permite concluir que, para o período conside-
rado (Tabela 5):
• A maior parte dos itens fornecidos situa-se na região 
que compreende as áreas Q2 e Q3, ou seja, os itens 
historicamente caracterizados por baixos volumes e 
Gráfico 2: Análise de volume versus variação de demanda do portfólio da empresa estudo de caso.
ANÁLISE DO VOLUME DE VENDAS E VARIAÇÃO DO PORTFÓLIO DE PRODUTOS (PERÍODO DE JUN/13 A MAIO/15)
Q4
ALTO VOLUME
ALTA VARIAÇÃO
Q1
BAIXO VOLUME
ALTA VARIAÇÃO
Q2
BAIXO VOLUME
BAIXA VARIAÇÃO
Q3
ALTO VOLUME
BAIXA VARIAÇÃO
68 www.revistamundologistica.com.br
baixas variações (Q2) e/ou altos volumes e baixas 
variações (Q3);
• A maior parte dos itens A, em cor azul (curva ABC), 
situa-se na área Q3;
• A maior parte dos itens B, em cor laranja, situa-se na 
área Q2;
• Apenas uma parte dos itens C (em cinza) está situa-
da na área Q1, caracterizada por baixo volume e alta 
variação.
Desse modo, a análise do portfólio evidencia que a 
utilização de métodos de planejamento de demanda 
que melhor se adéquem às características de baixa va-
riação (com alto ou baixo volume) podem gerar baixos 
erros de previsão. 
SELEÇÃO DE ITENS DO PORTFÓLIO PARA 
ESTUDOS DE PREVISÃO
Para os estudos de previsão, foram escolhidos os 
itens A e B do portfólio da empresa. Os Gráficos 3 mos-
tram os resultados gerados, usando o método proposto 
para a previsão de demanda.
Durante a análise dos dados, foram identificados 18 
itens (referências) diferentes, sem faturamento desde ju-
nho/2013, totalizando R$ 133 mil em estoque, e 45 itens 
sem classificação.
A implantação de um modelo de previsão de deman-
da proporciona a redução do erro de planejamento, mi-
nimizando as compras superestimadas e o consequente 
acúmulo de itens “micados” (sem giro).
Dessa forma, a tendência é que a empresa não tenha 
perdas financeiras por acúmulo de estoques excessivos 
e desnecessários. Nesse caso em específico, haveria uma 
oportunidade de redução ou eliminação de cerca de 
R$ 133 mil em estoque, representados por itens que já 
entraram na fase de declínio de vendas.
COMPARAÇÃO DE RESULTADOS E APURAÇÃO 
DOS GANHOS
A Tabela 6 apresenta os resultados dos erros gerados 
pelo método utilizado pela empresa, em comparação ao 
método utilizado para a projeção da demanda.
Em todos os casos analisados, o erro é significativa-
mente reduzido, com a aplicação do método estrutura-
do proposto. Para avaliar o impacto do uso do méto-
do proposto sobre o valor total do estoque, o Gráfico 
4 mostra a evolução dos valores do estoque real da 
empresa, mês a mês (barras na cor azul), e o estoque 
otimizado para cada período do tempo, caso o modelo 
proposto já estivesse sendo utilizado pela empresa. Essa 
diferença representa uma redução potencial de cerca de 
R$ 1,1 milhão no nível médio de inventário, carregado 
ao longo do ano. 
Somando-se a esse potencial a redução do nível de 
estoque, com a eliminação dos itens sem giro, gera-se 
uma redução de R$ 1,233 mi, cerca de 35% do valor.
CONSIDERAÇÕES FINAIS 
O uso integrado de métodos estruturados de previ-
são de demanda e S&OP pode gerar resultados expres-
sivos para a redução de estoques e aumento do nível 
de serviços. Esse artigo apresentou um estudo de caso, 
em que os métodos estruturados de previsão geraram 
erros significativamente menores do que os valores 
praticados atualmente pela empresa. No entanto, para 
potencializar os resultados, por meio da integração das 
áreas de vendas, planejamento de operações e gestão 
da demanda, algumas ações complementares são neces-
sárias:
1. Criação de uma solução sistemática para o levanta-
Tabela 5: Dados referentes aos quartis do gráfico.
Tabela 6: Comparação entre os erros de previsão de demanda, 
realizada pela empresa.
Q1 Q2 Q3 Q4
# PRODUTOS 55 1.368 53 0
% TOTAL 
PRODUTOS 3,73% 92,68% 3,59% 0%
VOLUME DE 
VENDAS 19.111 1.553.892 4.595.202 0
%TOTAL 
VENDAS 0,31% 25,19% 74,50% 0%
NO ITENS A 0 18 50 0
NO ITENS B 0 159 3 0
NO ITENS C 55 1191 0 0
CÁLCULO DO ERRO DE PREVISÃO 
DESVIO ABSOLUTO MÉDIO PERCENTUAL (DAMP)
PRODUTO PREVISÃO DA EMPRESA (%)
PREVISÃO DO MÉTODO 
ESTRUTURADO (%)
7070 59,5 34
7044 31,2 21
8867 59,1 19,2
69 
mento e preparação dos dados utilizados no plane-
jamento;
2. Desenvolvimento de um processo de forecast, para 
a melhoria do processo de elaboração do plano de 
vendas, em curto, médio e longo prazos;
3. Elaboração de um processo que permita obter um 
ou mais planos alternativos de produção, para supor-
tar o planejamento de vendas gerado;
4. Geração dos níveis desejados de estoques, expres-
sos pela política de cobertura para cada família de 
produto;
5. Implantação de um sistema informatizado, para a ges-
tão da demanda do portfólio. 
Referências
MORETTI, Diego de Carvalho. Gestão de suprimentos em um 
operador logístico. Tese de Mestrado em Engenharia Mecânica 
da Faculdade de Engenharia Mecânica. Campinas: Unicamp, 
2005.
MARTINS, Petrônio G.; LAUGENI, Fernando Piero. Administração 
da produção. Editora Saraiva.
RITZMAN, Larry P.; KRAJEWSKI, Lee J. Administração da 
produção e operações. Editora Pearson.
CHOPRA, Sunil; MEINDL, Peter. Gerenciamento da cadeia de 
suprimentos: estratégia, planejamento e operação. Editora 
Pearson.
VIANA, João José. Administração de materiais: um enfoque 
prático. Editora Atlas.
Gráfico 3: Análise de aderência dos modelos de previsão de demanda, propostos para um produto da empresa, utilizando o Software de 
Previsão de Demanda e S&OP, desenvolvido pela Nortegubisian Consultoria e Treinamento e a Libra Consultores Associados.
Gráfico 4: Impacto da melhoria dos erros de previsão de demanda nos estoques da empresa.
HISTÓRICO - ESTOQUE REAL X SIMULADO (USANDO MÉTODOS DE PREVISÃO)
REAL SIMULAÇÃO NORTEGUBISIAN
R$ 3.000.000,00
R$ 2.500.000,00
R$ 2.000.000,00
R$ 1.500.000,00
R$ 1.000.000,00
R$ 500.000,00
R$ -
JUN/14 JUL/14 AGO/14 SET/14 OUT/14 NOV’/14 DEZ/14 JAN/15 FEV/15 MAR/15 ABR/15 MAI/15
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
9
6
3
 0
-3
-6
-9
MAX
MIN
OUT/12 DEZ/12 FEV/13 ABR/13 JUN/13 AGO/13 OUT/13 DEZ/13 FEV/14 ABR/14 JUN/14 AGO/14 OUT/14 DEZ/14
SET/12 NOV/12 JAN/13 MAR/13 MAI/13 JUL/13 SET/13 NOV/13 JAN/14 MAR/14 MAI/14 JUL/14 SET/14 NOV/14
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
PREVISÃO
PEDIDOS
DEMANDA
CONSENSO
DEZ/14: 573
TS