Previsão de demanda na cadeia de suprimentos

Usar técnicas de planejamento, como a previsão de demanda, é uma forma de antecipar-se às necessidades do mercado. Ser capaz de atender aos pedidos de produtos ou serviços do consumidor pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma empresa, portanto, é fundamental conhecer os fatores que influenciam a previsão de demanda e os métodos para calculá-la.

O que é previsão de demanda?

A previsão de demanda é o processo de análise preditiva que permite às empresas estimar a quantidade de produtos que será solicitada pelos atuais ou futuros clientes para poder atendê-los. Essas previsões analisam o comportamento dos consumidores e suas decisões baseando-se em dados históricos e outras informações.

Portanto, existem vários aspectos a considerar antes de abordar essa análise fundamental para os negócios, tais como a evolução histórica das vendas, a época do ano, o mercado, as regulamentações do setor e a situação econômica local e global. Calcular o volume de vendas esperado durante um determinado período permite otimizar o processo produtivo e de abastecimento.

Vantagens da previsão de demanda

Fazer essas previsões ajudam os líderes empresariais e os responsáveis pela tomada de decisão a melhorar suas estratégias planejando a produção e a distribuição. Suas principais vantagens são:

• Negociar melhores contratos com fornecedores.
• Reduzir o estoque desnecessário ao ter as quantidades adequadas, evitando o vencimento e a deterioração dos produtos.
• Identificar e gerenciar adequadamente as limitações e os gargalos de produção.
• Tomar decisões financeiras certeiras sobre pessoal ou investimentos.
• Desenvolver estratégias de marketing mais precisas e direcionadas.
• Antecipar-se às mudanças ocorridas nas preferências dos consumidores.
• Agilizar as operações realizadas pelos vários departamentos, tais como vendas, atendimento ao cliente ou recursos humanos.

Quais fatores influenciam a previsão de demanda?

Certos fatores podem alterar a previsão de demanda. Geralmente, são divididos em externos e internos:

• Externos. Incluem a situação do mercado, a renda dos consumidores, as taxas de emprego, leis e regulamentos e aspectos sociais, como cultura, moda ou tendências.
• Internos. As decisões tomadas na empresa também podem afetar a demanda. Alguns dos exemplos mais evidentes referem-se à disponibilidade de produtos ou serviços, seu preço e qualidade, o atendimento ao cliente e as promoções oferecidas.

Por que a previsão de demanda na cadeia de suprimentos é importante?

Uma das melhores formas de garantir o bom funcionamento da cadeia de suprimentos é elaborar uma previsão de demanda. Essa análise é útil para gerenciar corretamente o estoque, planejar a capacidade de armazenamento necessária e atribuir recursos para cada tarefa.

Com previsões precisas, é mais fácil usar as referências corretas e elaborar uma estratégia adequada de localização de produtos como matérias-primas e produtos acabados. Também aumenta a disponibilidade de estoque e ajuda a definir preços que satisfaçam os clientes. Um exemplo pode ser uma empresa que gera relatórios com a previsão de demanda de cada uma de suas lojas para abastecê-las adequadamente.

Que métodos existem para calcular a previsão de demanda?

Existem várias técnicas para fazer a previsão de demanda. Fazem parte de três grandes grupos:

• Previsões qualitativas e quantitativas.
• Análise ou projeções de séries temporais.
• Modelos causais.

Previsão qualitativa

Baseia-se em fatores subjetivos, como tendências ou a opinião dos clientes. É menos rigorosa do que a quantitativa, mas pode ser utilizada quando não existirem informações prévias, por isso é valiosa para novos produtos.

• Método Delphi. É uma técnica que compila estimativas de especialistas para fazer as previsões. Oferece melhores resultados do que as previsões individuais e seu princípio é evitar qualquer tipo de viés.
• Pesquisa de mercado. Inclui relatórios sobre a experiência do cliente, estudos de caso ou o uso de grupos focais.
• Painel de consenso. São coletados dados e opiniões de um grupo de especialistas que depois vota sobre a temática e toma uma decisão ou emite uma recomendação.
• Previsão visionária. Um grupo de especialistas compartilha sua visão sobre o futuro em um relatório para tomar decisões.
• Analogia histórica. Consiste em observar eventos do passado para identificar o que poderia ocorrer no futuro.

Previsão quantitativa

Utiliza estatísticas e métricas objetivas. É muito prática para otimizar a cadeia de suprimentos, planejar estoques e vendas no curto e longo prazo.

• Previsão ingênua. Utiliza dados passados para prever o futuro, mas não inclui novas tendências ou eventos.
• Previsão sazonal. Utiliza números históricos sazonais, mas às vezes eles podem sofrer a interferência de acontecimentos como eventuais recessões econômicas ou disponibilidade de referências.
• Taxa de crescimento histórico. Embora o desempenho passado não garanta resultados futuros, esse método geralmente analisa o crescimento de uma empresa nos últimos cinco anos e pode fornecer informações valiosas.
• Regressão linear. Um processo que utiliza um conjunto de pontos para identificar relações de causa e efeito comparando como uma variável afeta um resultado. Por exemplo, verificar quantas chamadas foram convertidas em vendas.

Outra forma de previsão quantitativa é a média simples ou o método das medidas simples. Consiste em calcular um estoque de segurança ou estoque mínimo para atender aos pedidos. Sua fórmula é a seguinte:

As siglas referem-se a um prazo máximo de entrega (PME) que é calculado levando em conta possíveis atrasos, o prazo normal de entrega (PNE), e a demanda média (DD) esperada para um determinado produto. A média é obtida dividindo o número de unidades pelo número de dias.

Análise de série temporal

Uma demanda potencial pode ser prevista utilizando dados de vários anos. Os dados devem ser de alta qualidade e seguir padrões claros e coerentes.

• Média móvel. Um gráfico é traçado com a média de uma série de dados. O sentido da média identifica a tendência.
• Suavização exponencial. Semelhante à média móvel, nesse caso são atribuídas ponderações de redução conforme os dados vão ficando desatualizados, por isso se dá mais valor às informações mais recentes.
• Projeções de tendências. Identifica modas ou eventos futuros através da extrapolação de números obtidos no passado.

Modelo causal

São as ferramentas de previsão mais refinadas e adequadas no longo prazo.

• Modelo de regressão. É uma técnica estatística que quantifica as relações entre variáveis através de uma linha que captura sua relação.
• Modelo econométrico. São modelos econômicos baseados em hipóteses que são calculadas utilizando dados históricos.
• Pesquisas de intenção de compra. Servem para tomar decisões executivas e de marketing ou identificar possíveis áreas de oportunidade dentro da empresa.
• Modelo input-output. É um dos mais utilizados, analisa a interdependência das indústrias em uma economia.
• Análise do ciclo de vida de um produto. Avalia desde as matérias-primas necessárias até os resíduos originados.

Como melhorar a precisão da previsão de demanda?

Acertar na previsão de demanda nem sempre é fácil, por isso existem ferramentas que facilitam esse processo às empresas. Digitalizar o gerenciamento de estoques, ou seja, coletar informações sobre os movimentos que a mercadoria realiza nas instalações, permite obter dados sobre a rotatividade dos produtos. O Sistema de Gerenciamento de Armazém (WMS) permite saber o tempo todo qual é o estoque disponível, de onde vem, onde está localizado e para onde vai com absoluta visibilidade e em tempo real.

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