Unidade III - Previsão de Demanda e Gestão de Estoque

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