7/11/2011

1

PREVISÃO DE DEMANDA

Gestão da distribuiçãoProf. Marco A. Arbex

Introdução

• Demanda é definida como a procura por um determinado bem ou serviço.

• Um produto tem demanda quando há necessidade ou desejo por este produto apoiado pelo poder de compra (KOTLER; ARMSTRONG, 1999)

• Para Chopra e Meindl (2011), a base para todas as decisões estratégicas e de planejamento em uma cadeia de suprimentos passa pela previsão da demanda▫ O processos do tipo push (empurrar) são realizados com base na antecipação da demanda;

▫ Os processos do tipo pull (puxar) são realizados como resposta a essa demanda

7/11/2011

2

Introdução

• Quanto mais precisa for essa previsão da demanda, maisinformações os gestores terão para tomar decisões sobrecompras, nível de produção e nível de estoques(FRANCISCHINI; GURGEL, 2004).

• Cabe observar que, embora seja usado o termo “previsão”, o erro é comum e às vezes, inevitável. A idéia é tentar chegar o maispróximo possível da demanda real.

• Nesse sentido, termo “estimativa” tende a ser maisadequado.

Problemas enfrentados na estimativa dademanda (BERTAGLIA, 2010)

• A demanda verdadeira do cliente é desconhecida; por isso é necessário formar estoques, produzindo de forma antecipda;

• A produção não atinge a demanda, causando falta de produtos;

• Os pedidos são superdimensionados para tentar garantir a atendimento da demanda;

• Podem haver cancelamentos e retornos de pedidos• O planejamento da produção não é alinhado com a

demanda real• Quando a demanda cai, busca-se “desovar” o estoque

para reduzir as perdas

7/11/2011

3

Características das previsões de demanda(CHOPRA, MEINDL, 2011)

A) As previsões são sempre imprecisas e, assim, devem incluir seu valor esperado e uma medida de seu erro.

B)Previsões de longo prazo normalmente são menos precisas do que previsões de curto prazo (horizonte de previsão é importante)

C) Previsões agregadas normalmente são mais exatas do que as desagregadas. ▫ Exemplos: Uma loja de confecções consegue prever mais

facilmente a demanda por roupas femininas (como um todo) do que a demanda por peças específicas (modelosespecíficos de roupa)

Características das previsões de demanda(CHOPRA, MEINDL, 2011)

D) Quanto mais distante do consumidor uma empresaestá, maior é a distorção da informação que ela recebe.

IMPORTANTE: Conceito de efeito chicote: “a variação do pedido é amplificada à medida que os pedidos se afastam do cliente

final”

(CHOPRA; MEINDL,

2011, p.189)

7/11/2011

4

Exemplo do efeito chicote• Dentre os critérios que os consumidores utilizam para

escolher um computador podemos citar: a marca e a velocidade do processador, a marca do computador (design, durabilidade, força da marca, etc.), a quantidade de memória, entre outros aspectos.

• Sabemos que cliente final encontra-se na “ponta” da cadeia de abastecimento (último estágio)

• Ao mudar suas preferências, o cliente cria uma 'onda' (distorção) ao longo da cadeia (pedidos de computadores com outras características).

• Essa mudança gera um “delay” (atraso) nas informações ao longo da cadeia;

• Esse atraso pode gerar falta dos computadores desejados no mercado, atrasos nas entregas e estoque excessivo dos antigos computadores nos varejistas e atacadistas.

Causas do efeito chicote

1. Se a demanda no consumidor cai, a empresa tende a esvaziar o estoque para evitar custos de estoque parado. Se a demanda sobe, compra-se em excesso para evitar atrasos em pedidos futuros.

2.As incertezas da demanda levam as empresas a criar estoques de segurança. Portanto o estoque de segurança de um cliente passa a ser a previsão de demanda de seu fornecedor.

3.Compras em lotes, que aumentam a variabilidade no processo.

4.Variações de preços (como promoções) causam mudanças bruscas na demanda, ampliando o efeito chicote.

5. Mal planejamento da demanda.6.Em momentos de crise, cada empresa tentará proteger seus

interesses, em detrimento do bem comum da cadeia.

7/11/2011

5

Soluções para o efeito chicote1. Compartilhamento da informação através de toda a cadeia de

suprimento. Desta forma, todos os fornecedores trabalham com a informação de demanda do cliente final, e não com dados do elo anterior da cadeia.

Soluções para o efeito chicote

2. Gerenciamento unificado da cadeia de suprimento (Era “SCM”)

3. Redução do tempo de fluxo das informações e do tempo de entrega de materiais (lead time)

4. Uso da troca eletrônica de dados para facilitar o fluxo de informações e tornar mais fácil o gerenciamento de uma grande quantidade de pedidos.

5. Coordenação de promoções. Os revendedores devem coordenar com seus fornecedores as promoções para manter um fluxo de materiais mais estável.

7/11/2011

6

TESTE…

• VOCÊ CONSEGUE REDUZIR O EFEITO CHICOTE NO MERCADO DE CERVEJAS?

• EXPERIMENTE: Jogo da cerveja(http://ogg.com.br/bg/)

Produtos diferentes possuem graus diferentesde dificuldade na previsão de demanda

7/11/2011

7

Que fatores considerar para planejar a demanda? (CHOPRA, MEINDL, 2011)

• Demanda passada (histórico da empresa)

• Tempo de espera para ressuprimento dos produtos (agilidade do fornecimento)

• Esforços de propaganda e marketing realizadosbem como descontos e promoções realizados

• Conjuntura econômica

• Ações dos concorrentes

Previsão x meta

• Previsão – estimativa de como se comportará o mercado demandante no futuro.

• Meta – a parcela desse potencial de compra do mercado a que a empresa deseja atender.

7/11/2011

8

Tipos de demanda• Demanda independente: refere-se a

produtos acabados.▫ Exemplo: realizar a previsão da demandade cadeiras para escritório.

• Demanda dependente: demanda dependeda demanda de um outro item (comomatérias-primas e componentes paramontagem). Normalmente a previsão de demanda para esses itens se baseia naprevisão feita para a demanda do produtofinal.▫ Exemplo: Peças que compõe a cadeira de escritório

Técnicas de previsão de demanda

TÉCNICAS QUALITATIVAS- Privilegiam principalmente informações subjetivas, difíceis de

representar numericamente. Estão baseadas principalmente na opinião e no julgamento de pessoas-chave.

• Utilização (CHOPRA; MEINDL, 2011):1) quando o produto é novo no mercado - neste caso não existem

dados históricos para serem analisados;2) em ambientes instáveis - mudanças econômicas,

governamentais, tecnológicas,entre outras, são difíceis de se prever utilizando métodos quantitativos;

3) previsões de longo prazo - quanto maior o horizonte de tempo da previsão, maior a possibilidade de mudanças no cenário em questão.

7/11/2011

9

Técnicas de previsão de demandaAs técnicas qualitativas têm como vantagem a capacidade de

predizer possíveis mudanças nos padrões futuros, pois possuem como fontes o julgamento de pessoas experientes, indivíduos ligados ao setor de vendas, peritos externos e as opiniões dos próprios consumidores.

Exemplos de ténicas qualitativas: - Pesquisas de mercado e testes de mercado (degustações, test drive)

- Analogia histórica (pesquisar dados da demanda de produtossimilares ao qual se deseja prever a demanda)

- Técnica Delphi (opiniões de especialistas em determinadoassunto. as avaliações são individuais e normalmente ocultas e os participantes recebem os resultados agregados. Reconsideram a sua previsão e uma nova rodada é feita)

Técnicas de previsão de demandaÉ possível realizar previsão de demanda também

com base em indicadores derivados do setor de atuação, cujos produtos tem uma relação com o produto sobre o qual se deseja fazer a previsão.

- Exemplo: Se eu vendo tijolos, posso prever a demanda com

base nos índices de crescimento

do setor da construção civil.

7/11/2011

10

Técnicas de previsão de demanda

▫ As TÉCNICAS QUANTITATIVAS empregam modelos numéricos para projetar a demanda futura e utilizam dados históricos da própria empresa ou do mercado para prever a demanda futura. Considera-se que olhar para trás é uma boa maneira de se prever o que está por vir.

• As técnicas quantitativas de previsão podem ser aplicadas mediante a existência de três condições:

A- disponibilidade de informações referentes aos dados passados;

B- possibilidade dessas informações referentes aos dados passados serem quantificadas na forma de dados numéricos;

C- pressuposição que os padrões que influenciaram os dados no passado continuem influenciando os mesmos no futuro.

Padrões da demanda1)Tendência: Linha que indica a direção básica na qual a

demanda caminha ao longo do tempo.

2)Sazonalidade: Indica flutuações na demanda, que se repetemem períodos curtos de tempo (geralmente até um ano). Exemplo: aumento do consumo de chocolate na Páscoa.

3) Ciclicidade: Alterações na demanda que se repetem emperíodos longos de tempo (normalmente vários anos oudécadas). Exemplo: roupas ou acessórios que eram usadas nadécada de 60 e voltam à moda

4) Variação aleatória: Alterações na demanda por causasvariadas e difíceis de serem previstas. Exemplo: Seca ou geadaque destrói uma plantação, prejudicando a safra.

7/11/2011

11

Padrões da demanda

PASSADO ATUAL FUTURO TEMPO

CICLICIDADE

DEMANDAPREVISTA

SAZONALIDADE

TENDÊNCIADEMANDA

REAL

Padrões da demanda

Entendendo a demanda através das séries temporais

• Uma companhia de seguros vendeu 12 mil apólices no ano anterior, e quer prever as vendas para dezembro do ano seguinte;

• Uma análise da tendência do mercado mostra crescimento anual de 5% nas vendas

• Assim, no ano seguinte seriam realizadas 12.600 vendas (12.000 * 1,05)

• Como espera-se recessão (ciclo), há expectativa de que apenas 90% das vendas se configurem (12.600 * 0.90) = 11.340

• Se as vendas fossem iguais todos os meses, em dezembro próximo seriam vendidas 945 apólices (11.340 / 12)

• - Porém, em dezembro as vendas são cerca de 30% superiores à media (sazonalidade)= (945 * 1,30)= 1.228,5

7/11/2011

12

Textos base:

BERTAGLIA, Paulo Roberto. Logística e gerenciamento da cadeia de abastecimento. São Paulo: Saraiva, 2010

CHOPRA, S.; MEINDL, P. Gestão da cadeia de suprimentos: estratégia, planejamento e operações. São Paulo: Pearson Prentice Hall., 2011.

FRANCISCHINI, Paulino G.; GURGEL, Floriano do Amaral. Administração de materiais e do patrimônio. São Paulo: Thomson, 2004.

KOTLER, P; ARMSTRONG, G. Princípios de marketing. 7 ed. Rio de Janeiro: LTC, 1999