Introdução
Em outras postagens, já abordamos alguns conceitos e métodos de previsão de demanda. Iniciamos com os modelos causais e em seguida introduzimos o conceito de séries temporais definindo as metodologias de média móvel simples, ponderada e a suavização exponencial simples. Todos esses modelos são aplicáveis para os casos onde a demanda é estável, ou seja, possui aproximadamente a mesma média ao longo de todo o período considerado. Vejamos agora o que acontece para os casos em que a demanda possui uma tendência, seja ela de crescimento ou decrescimento.
Já vimos também o quão importante é a previsão de demanda, como ela se relaciona com a gestão de estoques (principalmente custos) e como ela pode ser extremamente útil, no caso da indústria de alimentos.
Se você deseja ter um conhecimento completo da parte de previsão de demanda, recomendamos que acesse os conteúdos:
• Previsão de Demanda: Modelo Causal; • Previsão de Demanda: Demanda Sem Tendência.
Da mesma forma que nos posts anteriores, algumas sugestões de ferramentas para gerência e visualização dos dados de demanda são os Dashboards e o Power BI. Aproveite para conferir estes e mais cursos em nossa Plataforma EAD!
Demanda com tendência
Em geral, quando se levanta o histórico dos dados de demanda de um produto ou serviço, os dados de demanda podem apresentar uma tendência, seja ela crescente ou decrescente que pode variar ao longo dos períodos. Para os casos onde a demanda apresenta tendência, usamos a suavização exponencial dupla. É amplamente utilizada para modelar tendências significativas em dados não estacionários por séries temporais, fornecendo previsões de curto prazo para os dados de vendas.
O objetivo principal da aplicação deste método é estabelecer a previsão de demanda com a finalidade de prever os cenários futuros. A partir disso é possível estabelecer uma gestão de estoques adequada para reduzir riscos de tomada de decisão.
A previsão precisa da demanda é essencial para uma empresa permitir que ela produza as quantidades necessárias no momento certo e providenciar com antecedência os vários fatores de produção.Diminui a incerteza e torna a organização mais confiante em lidar com o ambiente externo.
A crescente disponibilidade de dados econômicos, a melhoria contínua da técnica e a capacidade computacional expandida fornecida pelo computador possibilitaram às empresas prever suas demandas/vendas com considerável precisão.
Existem modelos de gestão de recursos já postados em nosso blog, aproveite para conferir também:
• MRP – Material Requirements Planning; • ERP – Enterprise Resources Planning.
Suavização Exponencial Dupla
A primeira coisa que você deve saber sobre este método é que ele leva em consideração o tempo e a tendência. Agora, vamos conferir as fórmulas do método para tratar a demanda:
A previsão suavizada do mês (ou período) seguinte é dada por Ft+1 = St+bt. Caso você queria calcular a previsão suavizada do período m, temos: Ft+m = St+m.bt, onde:
• Ft+m = previsão em um determinado período; • St = previsão suavizada em um determinado período t; • M = número de períodos futuros a serem analisados; • Bt = tendência.
A previsão suavizada St é calculada pela fórmula:
St = α * dt + (1- α) * (St-1 + Tt-1), onde:
• Alfa = constante de suavização (assume valores entre 0 e 1). Esta constante é a mesma vista na suavização exponencial simples nos casos de demanda sem tendência; • Dt = demanda real em um determinado período de tempo; • St-1 = previsão suavizada no período anterior; • Tt-1 = tendência no período anterior.
A tendência é calculada por:
Tt = β * (St – St-1) + (1- β) * Tt-1, onde:
• Beta = valor que indica o “quanto” o modelo vai reagir às mudanças demanda. Em geral recomenda-se utilizar um valor entre 0,1 a 0,3;
Obs: uma observação importante é que para a inicialização do modelo, não existem dados anteriores de S e T, ou seja, não se dispõe de St-1 e Tt-1, desta forma há uma sugestão para o cálculo desses valores.
Para o cálculo de Tt-1:
1. Dividir os dados reais em dois grupos com iguais números de períodos; 2. Calcular a média dos dois grupos; 3. A diferença entre essas duas médias dividia pelo número de períodos será a estimativa de tendência para o período t (Tt).
Para o cálculo de St-1:
1. Calcular a média geral da série; 2. Calcular a diferença entre o número de períodos atuais e o meio do intervalo (T-1)/2; 3. Multiplicar Tt-1 ao valor calculado no passo 2 e somar com a média geral.
Já imaginou realizar todas essas previsões de demanda em um piscar de olhos? E ainda melhor, conhecer uma plataformas e metodologias para uma apresentação de excelência? Recomendamos os cursos de Power BI (uma ferramenta fantástica para gestão de dados) e criação de dashboards (para uma melhor visualização dos mesmos). Não fique de fora dessa e aproveite!
Qualquer tipo de previsão de demanda, também nos ajuda com a previsão de requisitos financeiros de curto prazo. As necessidades de caixa dependem do nível de vendas e das operações de produção. As previsões de vendas permitem a organização de fundos suficientes em condições razoáveis com bastante antecedência.
O fator preço é uma variável importante a ser incluída na análise da demanda. É preciso considerar os preços do produto e também seus substitutos e complementos. Pode-se também considerar as diferenças de preço entre o produto em questão e seus substitutos e complementos para deixar a sua previsão ainda mais apurada.
Conclusão
Por fim, a previsão precisa da demanda é essencial para uma empresa permitir que ela produza as quantidades necessárias no momento certo e providenciar com antecedência os vários fatores de produção, como matérias-primas, equipamentos, acessórios de máquinas, etc.
Essa previsão ajuda a empresa a acessar a provável demanda por seus produtos e planejar sua produção de acordo. A previsão é uma ajuda importante no planejamento eficaz e eficiente.
Nos tempos atuais prever a demanda pode lhe trazer diversos benefícios. A busca por vantagens competitivas é cada vez mais forte, principalmente com a velocidade em que as informações são compartilhadas. Ser pioneiro no mercado pode ser a chave para um negócio de sucesso.
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