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Nessa seção, conheceremos mais sobre a importância da previsão da demanda para as empresas, sejam elas de pequeno ou grande porte, empresas que nem saíram do papel e para empresas de setores com ou sem fins lucrativos. Por exemplo, governantes fazem previsões sobre desemprego, inflação e receitas provenientes de imposto de renda, para que possam preparar suas estratégias Politicas. Conhecer e prever a demanda são os primeiros passos para o planejamento de todos os departamentos/sistemas internos das empresas e também para os fornecedores externos. Provavelmente, você já ouviu falar de questões de oferta e demanda! ??????Mas o que é demanda???????? Podemos definir demanda como a quantidade de produto/serviço que os consumidores querem e podem comprar, ou seja, a necessidade de mercado. ?????Se é a necessidade de mercado, e possível determiná-la?????? Não, pois a demanda esta relacionada a alguns determinantes (variáveis), entre eles: preço do produto ou serviço; renda dos compradores; preço dos produtos relacionados; gostos e preferências dos compradores; expectativas dos compradores; fatores políticos e econômicos; entre outros.
????????E quem são os responsáveis por realizar a previsão??????? Geralmente o marketing ou o departamento comercial são os principais responsáveis por conhecer e preparar a previsão da demanda, porém o PPCP deve conhecer como gerar uma previsão de demanda porque esta influencia diretamente suas atividades e porque algumas empresas, principalmente de pequeno e médio porte, não possuem departamento de marketing e as atividades relacionadas a previsão da demanda ficam por conta do PPCP. No processo mais tradicional, o PPCP recebe ou prepara a Previsão da demanda e a transforma em planejamentos de longo, médio e curto prazo de todas as operações, considerando os sistemas produtivos da empresa e politicas de estoque. Porem, cada vez mais empresas tem adotado um processo denominado S&OP (sales and operations planning), ou planejamento de vendas e operacoes. Esse processo visa romper as barreiras departamentais, fazendo com que as diversas áreas contribuam e conheçam as previsões de demanda e planejamento dos recursos. Previsão de demanda - S&OP (sales and operations planning)
Os profissionais e estudiosos de previsão de demanda adotam diferentes modelos de previsão. Utilizaremos, nesta seção, o modelo apresentado por Tubino (2010), que é bastante utilizado pelos profissionais, por sua facilidade de entendimento e implantação: Previsão de demanda - Tubino (2010), Objetivo do modelo: definir a razão pela qual se necessita de previsões. Com que grau de acurácia e detalhe a previsão trabalhará, que recursos estarão disponíveis para essa previsão e qual o horizonte de previsão. As previsões podem ser de longo, médio e curto prazo e, a rigor, não há uma receita objetiva para definir quais técnicas de previsão usar para uma situação especifica e particular. Entretanto, e possível estabelecer linhas gerais do que seria a técnica mais utilizada para cada um dos horizontes, como segue: Previsão de demanda - Tubino (2010),
Previsão de demanda - Tubino (2010), Coleta e análise dos dados: coletar e analisar os dados históricos do produto, no sentido de identificar e desenvolver a técnica de previsão que melhor se adapte. Seleção e técnica de previsão: de acordo com Tubino (2010), a seleção das técnicas de previsão e a etapa mais importante no modelo de previsão de demanda, e as etapas anteriores podem interferir na seleção. Previsão de demanda - Tubino (2010), As técnicas de previsão podem ser subdividas em dois grupos: técnicas qualitativas e técnicas quantitativas.
- Técnicas qualitativas: incorporam fatores de julgamento e intuição, em geral, mais subjetivos nas analises de dados disponíveis. São mais utilizados nos planejamentos e previsões de longo prazo, porque os dados do passado tem menos poder explicativo para um ponto distante no futuro (CORREA, 2006).
- Técnicas Quantitativas: métodos de previsão baseados em séries de dados históricos (series temporais) em que se procura, por meio de análises, identificar padrões de comportamento para que sejam projetados para o futuro.
Previsão de demanda - Tubino (2010), Tendência não linear: a demanda cresce ou decresce não linearmente. Estacional com sazonalidade: a demanda cresce ou decresce em determinados períodos, por exemplo, final do mês, final do ano, no verão, no inverno, na Pascoa, no Dia das Mães etc. Previsão de demanda - Tubino (2010), Monitoração do modelo: verifica a validade do modelo após sua aplicação, e trata os erros entre as demandas previstas e demandas realizadas. Essas tratativas geram aprendizados para os novos ciclos de previsão de demanda. Mas é importante ressaltar que esse processo deve acontecer de forma periódica, pois não e porque o modelo atual gerou bons resultados que ele sempre será a melhor opção.
Previsão de demanda - Tubino (2010), Para o PPCP e as demais atividades das empresas, quanto menor a variabilidade da demanda, mais eficientes serão os processos. Segundo Correa (2006), variabilidade da demanda refere-se a quanto a demanda varia dentro de um ciclo de tempo, por exemplo, mensal ou anual. Os gestores devem reduzir a variabilidade da demanda por meio de ações, sempre que os custos das ações forem menores que os custos de lidar com a variedade. Isso porque variações nas demandas são sempre muito custosas para as empresas. Previsão de demanda - Tubino (2010), É importante que as empresas gerenciem o processo de previsão de demanda, e garantam ciclos contínuos de melhoria dos resultados. Para tanto, e necessário analisar e entender os fatores dos atuais resultados (percentual de assertividade).
Como vimos na seção anterior, é preciso, antes de qualquer coisa, que a empresa escolha e aplique um modelo de previsão de demanda, e o modelo com o qual continuaremos trabalhando, que divide a sequencia dos trabalhos em cinco etapas:
- objetivo do modelo;
- coleta e analise dos dados;
- seleção da técnica de previsão;
- obtenção das previsões;
- monitoramento do modelo. O passo seguinte consiste em coletar e analisar os dados históricos do produto, no sentido de identificar e desenvolver a técnica de previsão que melhor se adapte. Mesmo as previsões baseadas em julgamento e opinião de especialistas tem base em suas experiências. A primeira etapa consiste em definir a razão pela qual se necessita de previsões, que produto será previsto, com que grau de acurácia e detalhe a previsão trabalhará, e que recursos estarão disponíveis para a previsão.
*O maior cuidado que se deve tomar sobre coleta e analise dos
dados e com o tamanho do período de consolidação dos dados (semanal, mensal, trimestral, etc.), porque ele tem influência direta na escolha da técnica de previsão mais adequada. De acordo com Tubino (2010), a seleção das técnicas de previsão e a etapa mais importante no modelo de previsão de demanda. Elas são baseadas na opinião e julgamento de especialistas ou produtos de atuação da empresa. Esses especialistas podem ser internos a empresa, por exemplo, um executivo experiente, o pessoal de marketing e vendedores, ou especialistas externos a empresa, por exemplo, empresas de consultoria, associações, órgãos, governamentais, sindicatos, fornecedores, clientes, entre outros.
O Gráfico apresenta graficamente cada um desses padrões de demanda: Vamos conhecer, na pratica, algumas dessas técnicas de series temporais? As técnicas de previsão baseadas em medias são utilizadas para incorporar variações randômicas ou interferências desconhecidas que podem atrapalhar a previsão da demanda. Essas técnicas fazem com que valores historicamente baixos (em um período/tempo e, por isso, o nome serie temporal) e valores historicamente altos se combinem, gerando uma previsão media com menor variabilidade que os dados originais. Técnicas de previsão
Como exemplo, utilizaremos cinco meses de demanda da empresa Vem que tem, que produz e comercializa presilhas para cabelos. O gráfico a seguir apresenta os números: A media móvel usa dados de um numero predeterminado de períodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previsão. A cada novo período de previsão substitui-se o dado mais antigo pelo mais recente. Essa técnica não e indicada quando há sazonalidades. Media móvel de n períodos
Previsão de demanda de tendências A equação para previsão pode ser linear ou não linear (exponencial, parabólica, logarítmica etc.), porém, devido a facilidade de uso e maior aplicabilidade, analisaremos apenas a tendência linear, que e dada pela equação: Y = a + bX. Sendo a e b dadas por: Previsão de demanda de tendências
Previsão de demanda de tendências Y=ax+b Sazonalidade caracteriza-se pela ocorrência de variações, para cima e para baixo, em intervalos regulares nas series temporais da demanda. Deve existir uma razão plausível para a ocorrência e posterior repetição dessas variações. Sazonalidades
Sazonalidades O primeiro passo para calcular o coeficiente de sazonalidade e dividindo a quantidade de cada trimestre pela media do ano. Vamos acompanhar na Tabela 1.5: Sazonalidades O segundo passo e conseguir a media de cada trimestre dos anos, exemplo do trimestre 1: (0,18 / 0,23 / 0,22 / 0,18) / 4 = 0,2025 (arredondado para 0,20). Vamos supor que a previsão para o ano 5 fosse de 2.500 unidades, baseada em quatro anos o consumo passou de 1.000 para 2.200 unidades. A media trimestral e 2.500 / 4 = 625 unidades. A previsão para cada trimestre, aplicando-se os coeficientes de sazonalidade, será:
Sazonalidades A partir da previsão da demanda, o PPCP deve tomar algumas decisões sobre o planejamento das operações e recursos. Pode-se contratar e dispensar pessoas, pode-se equalizar a demanda ao longo de um período, também é possível considerar terceirização de atividades nos períodos de pico, investimentos, parcerias etc... Sazonalidades Não há uma resposta pronta, o PPCP deve avaliar os sistemas de produção, os custos de armazenamento, tempo de treinamento do pessoal contratado, e escolher a opção que melhor atenda aos interesses dos donos (acionistas) da empresa e dos clientes. O importante e que a empresa tenha uma cultura de analisar a demanda, misturando e empregando as diferentes técnicas para prever e planejar o futuro de forma sistemática, melhorando a cada ciclo.
