Gestao De Estoque

1. PREVISÃO DE DEMANDA

1.1. Introdução

A previsão de demanda é o ponto de partida direto ou indireto para praticamente todas as decisões organizacionais. Ela é um processo racional de busca de informações acerca do valor das vendas futuras de um item ou de um conjunto de itens. Tatno quanto possível ela deverá fornecer tamabém informações sobre qualidade e localização (lugar onde serão necessários) dos produtos no futuro.

Prever a demanda é de responsabilidade de vendas e/ou marketing.

As previsões não são perfeitas pois existem muitos fatores no ambiente empresarial que não podem ser previstos e controlados com segurança.

Quanto maior o período coberto pelo planejamento, menor a precisão com que se pode contar. Mas uma previsão por mais imperfeita que seja, sempre é necessária.

1.2. Métodos de Previsão

Os modelos de previsão que uma empresa pode adotar depende de uma série de fatores:

- Horizonte de previsão

- Disponibilidade de dados

- Precisão necessária

- Tamanho do orçamento para previsão

- Disponibilidade de pessoal qualificado

1.3. Classificação dos métodos de previsão

Os métodos de previsão classificam-se em métodos qualitativos e métodos quantitativos, estes por sua vez subdividem-se em métodos causais e séries temporais.

1.3.1. Métodos Qualitativos

Os métodos qualitativos são baseados no julgamento, isto é, estimativas e opiniões e é utilizado quando não existem dados disponíveis. São eles:

- Opiniões de Executivos;

- Opinião da Força de Vendas;

- Pesquisa junto a consumidores;

- Método Delphi;

- Analogia Histórica.

1.3.2. Métodos Causais

Este método leva em conta o ambiente, segundo ele a ocorrência de um evento causa ou influencia outro evento. Utilizado para previsão a longo prazo. São eles:

- Regressão Simples;

- Regressão Múltipla;

- Modelos de Entrada/Saída

- Principais Indicadores.

1.3.3. Séries Temporais

Método quantitativo que leva em conta o passado. Para curto prazo. São eles:

- Média Móvel Simples;

- Média Móvel Ponderada;

- Média Ponderada Exponencial.

MÉDIA MÓVEL SIMPLES: utilizada quando demanda não apresenta nenhuma característica sazonal e para horizonte de previsão curto.

Exemplo: Conhecendo a demanda dos meses abaixo, calcule a previsão de vendas para o mês subsequente, considerando uma média de 5 meses.

Meses JAN FEV MAR ABR MAI JUN

Demanda 100 110 120 200 150 ?

MÉDIA MÓVEL PONDERADA: Cada elemento é ponderado por um fator, no qual a soma de todos os pesos é igual a um. Semelhante a média móvel simples.

Exemplo: Sendo fornecidos os dados de demanda da tabela a seguir,

a. Determine uma previsão por 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.

b. Se a demanda real para o período 6 é de 39 unidades, faça 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

MÉDIA PONDERADA EXPONENCIAL: Dados pontuais mais recentes têm maior peso, com o peso declinado exponencialmente à medida que esses dados tornam-se ultrapassados.

Alpha 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.

Exemplo: Demanda relativamente estável e a constante de ajuste igual a 0,05. Previsão para mês anterior (Ft-1) foi de 1050 unidades e que 1000 unidades foi a demanda real. A previsão para este mês será de:

Ft = Ft-1 + constante (At-1 - Ft-1 )

Obs.: Quanto maior o valor da constante de ajuste, mais próximo segue a demanda real. Este método esta sempre acima ou abixo da demanda real.

1.3. Medida e Controle do Erro nas Previsões

Erro de previsão é a diferença entre o valor da demanda prevista e ao que realmente ocorreu. São fontes de erros:

- Falhas na inclusão de valores corretos;

- Utilização de relacionamentos errados entre variáveis;

- Emprego da linha de tendência errada;

- Localização da demanda sazonal em pontos diferentes de onde ela ocorre;

- Existência de algumas tendências seculares indeterminadas.

O erro é medido através do desvio médio absoluto, variância e desvio padrão.

1.5. Horizonte da Previsão

Longo Prazo: 2 a 10 anos

Média Prazo: 1 a 2 anos

Curto Prazo: Até um ano

1.6. Sazonalidade

Uma indicação útil do grau de variação sazonal para um produto é o índice sazonal. Trata-se de uma estimativa de quanto a demanda, durante um determinado período, será maior ou menor que a demanda média do produto. Por exemplo, a demanda de trajes de banho pode ter uma média de 100 unidades por mês, mas em janeiro a média é de 175 e, em março de 35. O índice para a demanda de julho seria 1,75 e para setembro 0,35. A fórmula do índice sazonal é a seguinte:

Índice sazonal = demanda média para o perído

Demanda média para todos os períodos

O período pode ser diário, semanal, mensal ou trimestral, dependendo da base para a sazonalidade.

A demanda média para todos os períodos é um valor que neutraliza a sazonalidade e chama-se demanda desestacionalizada.

Ex.: Um produto que tem uma base sazonal de demanda para cada trimestre apresentou nos últimos três anos os resultados mostrados no quadro abaixo. Não há tendência, mas observa-se uma sazonalidade definida. A demanda média para o trimestre é de 100 unidades. Calcule o índice sazonal para os 4 trimestres.

ANO TRIMESTRE

1 2 3 4 Total

1 122 108 81 90 401

2 130 100 73 96 399

3 132 98 71 99 400

Média 128 102 75 95 400