Como realizar a previsão de demanda? Quais métodos utilizar? Quais termos e cálculos você precisa conhecer?
É fato que as previsões de demanda sempre incluem uma margem de erro, e que a incerteza das previsões é tanto maior quanto maior o horizonte de planejamento, ou seja, as previsões de venda dos próximos meses são mais confiáveis que aquelas um ano adiante.
Para iniciar a previsão, você terá que definir o seu objetivo principal, por exemplo, demanda para a reposição de estoque, ou o planejamento para fazer o lançamento de um produto. Dependendo do objetivo, determinam-se, entre outros aspectos, qual o nível de precisão, quem deve participar do processo, quais os prazos e recursos necessários.
Depois que você definir seus objetivos, será necessário fazer uma coleta de dados com os históricos de vendas e informações que podem interferir no comportamento das suas vendas.
Fazer a previsão de demanda é desafiador para as empresas, pois tem muitas variáveis que podem influenciar em uma demanda futura.
É necessário ter muita paciência e esforço para achar um método mais adequado para fazer a previsão do seu negócio, e assim, minimizar os erros. No entanto, usando métodos apropriados, será possível ter uma previsão mais precisa.
Método Qualitativo: Análise de dados baseados em opiniões e julgamentos, podendo ser realizado por meio de especialistas, ou até mesmo de pesquisas com os clientes, os fornecedores, vendedores, entre outros. Essas pessoas podem emitir opiniões sobre os acontecimentos futuros. São muito úteis quando se tem a ausência de dados das vendas anteriores ou para um lançamento de um novo produto.
Método Quantitativo: A análise é feita com base em dados estatísticos, para conseguir realizar a previsão de demanda, será necessário que você tenha os dados anteriores das suas vendas que foram realizadas. Abaixo iremos apresentar alguns modelos estáticos que são utilizados:
Média Móvel Simples (MMS): Essa média pode ser eficiente quando a demanda é estacionaria, ou seja, quando ela varia em torno de um valor médio. O ideal é utilizá-la para trabalhar períodos simples, como no exemplo abaixo. A cada novo período de previsão se substitui o dado mais antigo pelo mais recente, para que a previsão esteja sempre atualizada.
Uma fábrica de bicicletas realizou vendas nos últimos 3 meses de acordo com a seguinte tabela:
A empresa agora precisa saber quantas bicicletas ela provavelmente terá que fabricar para o mês seguinte, com base no histórico de vendas. Dessa forma, pode-se aplicar a seguinte fórmula:
Onde v se refere à quantidade vendida em cada mês e n a quantidade de meses estudados. Aplicando a fórmula aos dados já adquiridos temos o seguinte resultado.
De acordo com a Média Móvel Simples a empresa pode se preparar para fabricar 18 bicicletas.
Média Móvel Ponderada (MMP): Essa média é uma alternativa para dar peso à determinados períodos, de acordo com a ênfase ou importância que for desejada. Costuma-se ponderar com pesos maiores os períodos mais recentes.
Independentemente da quantidade de meses analisada, a soma dos pesos deve ser sempre igual a 1. No exemplo abaixo, os pesos dos meses mais recentes são maiores que os antigos, de forma a se adaptar a demanda mais atualizada possível.
Aplica-se a fórmula acima, mantendo os dados da fórmula do MMS e incluindo a letra p que é o peso de cada mês.
Pode-se observar que a Média Móvel Ponderada não resultou em uma quantidade de bicicletas diferente da Simples, mas ela se aproxima mais da tendência. Recomenda-se que ainda com esses números em mãos sejam feitas outras análises, como as informadas abaixo, para que as decisões sejam tomadas de formas mais assertivas.
Sazonalidade: ocorre quando existem padrões cíclicos de variação que se repetem em intervalos relativamente constantes de tempo.
Ciclo: ocorre quando a série apresenta variações ascendentes e descentes não regulares no tempo.
Tendência: Existe quando a série, de uma maneira geral, apresenta uma tendência ascendente ou descendente quando analisado um longo período.
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Livro Planejamento e Controle da Produção de Dálvio Ferrari Tubino. 2009. Editora Atlas. São Paulo.
Gricia Graziele / Verônica / Renata / Igor / Nicole - Autores - Alunos GNI