Como dimensionar seu estoque prevendo as vendas?

Como dimensionar seu estoque?

Como dimensionar o estoque? Como ter material suficiente para atender os pedidos de seus clientes e nada mais? Muita gente se pergunta como ter apenas a quantidade necessária para suprir seus clientes. Afinal, ninguém quer perder venda, porém não quer deixar dinheiro parado e, muitas vezes, estragando.

Para responder essa pergunta, há uma quantidade enorme de possibilidades. Dentre as possibilidades, pode-se destacar:

• Firmar contratos com seus clientes e fornecedores, para fixar uma quantidade mensal de abastecimento;
• Realizar reuniões com sua equipe de vendas, para extrair deles o quanto irão vender dos materiais que tem no portfólio e quando;
• Análise Estatística, aí temos uma grande quantidade de técnicas possíveis, que vão desde um simples gráfico de tendência (ou linhas) até modelos como o ARIMA;

E, como escolher entre todas as técnicas?

É difícil. Não é fácil criar um modelo para dimensionar seu estoque como num passe de mágica. São necessários dados, informações, previsibilidade e uma definição clara de qual estratégia a empresa está adotando. Se você está trazendo um produto novo, cujo histórico de compra inexiste, é impossível elaborar um modelo para isso.

Se você estimar o consumo de um item, tendo seu similar, poderá incorrer em grandes diferenças. Quais eram as estimativas, no lançamento, das vendas do Ipod? Será que era possível comparar o volume de mp3 players da época com o volume de vendas do Ipod? Penso ser difícil.

Outro ponto de dúvida, está nas tendências. Se o produto está em uma tendência de alta, vamos apostar na continuidade da tendência, ou na estabilização da curva? Nesses e em todos os casos, há um compromisso entre o nível de serviço que quero fornecer ao meu cliente e, quanto de dinheiro quero manter em estoque.

Como incluir a área comercial na decisão?

Uma maneira famosa de dimensionar o estoque, é pelo famoso Sales and Operation Plan, ou S&OP para os íntimos. Nessa bem-intencionada metodologia, chama-se a revisar o modelo estatístico o pessoal de vendas e o pessoal da produção. Após muito conversa, pode-se chegar a um consenso entre a capacidade máxima da fábrica ou canal de importação e as vendas esperadas para o período.

Pela discussão, vendas abre seu planejamento de vendas, vulgo “Forecast” e expõem todos os clientes em vista, para o próximo mês. Já produção, mostra a capacidade de tirar o máximo da fábrica, caso necessário, e entregar uma produtividade extra para atender os pedidos. Vendas, puxa a necessidade de estoque para cima e produção, para baixo.

Você já viu alguém da área de vendas estimar para menos, uma previsão de vendas?

Eu nunca vi uma reunião de S&OP onde a área comercial vai lá e fala que as vendas irão cair. É natural do vendedor, um cara acostumado a levar inúmeros nãos em sua carreira e sempre manter sua resiliência e otimismo em alta. Por outro lado, nunca vi o pessoal da produção estimar uma capacidade de produção maior do que aquela que ele é capaz de fazer. É inerente ao pessoal da produção, prudência e uma forte lembrança de quão complexa uma operação fabril pode ser. Imprevistos acontecem.

Você, tendo que estimar quanto estoque possuir, depara-se com o seguinte cenário. Vendas falando que irá dobrar as vendas e, com produção falando que poderá enfrentar quebras inesperadas se não fizer a manutenção no mês. Como se portar?

O que acha que irá acontecer?

Se você tiver como meta a redução do capital empregado, irá dividir o pedido de vendas pela metade e, os problemas possíveis da produção também. Com isso, há um enorme risco de vir a faltar material. Por outro lado, se o faturamento for a meta, sua tendência é abrir as porteiras do otimismo e inundar seus armazéns com muito estoque, que pode vir a sobrar e até tornar-se obsoleto. E, agora?

E logo você, que leu os livros do Ballou, do Slack e do Laugeni que ensinavam a curva dente de serra para cálculo de estoque. Porém, na vida real, você não consegue estimar a venda e, o estoque de segurança serve apenas para garantir os eventuais problemas no leadtime de entrega do fornecedor e da produção. Não há saída fácil.

Mas será que o ERP poderá te defender?

Duvido. A maioria dos ERPs são programados para a vida dos livros de Logística. Você terá de inserir os parâmetros de estoque como se tudo fosse fixo. Terá de colocar o leadtime do fornecedor (x dias), meses de estoque desejado (2 meses), histórico de vendas e mais alguns parâmetros mais. Depois disso, ele irá cuspir uma necessidade de produção e compra que considera a média dos últimos três meses mais alguns desvios padrão, dependendo do fornecedor.

Se você receber um pedido spot, para fornecimento para um projeto específico, ele provavelmente irá pedir para você comprar o material no próximo mês. Ah, você pode pensar, é só dizer se é Make to Order ou Make to Stock. Será? E, quanto tempo seu analista terá para fazer essas reflexões e análises? E como conectar tudo?

Calma... Não criemos pânico (Chapolin, 198...). Vamos acompanhar um exemplo para ficar mais fácil de vocês aplicarem.

Como elaborar uma análise de estoque?

Para mim, a informação mais imprecisa e necessária que precisamos para estimar um estoque é sabermos o quanto iremos vender de um determinado material. Como fazer isso? Se você é um aluno de Black Belt da FM2S, principalmente do módulo EAD, tenho certeza de que conseguirá fazer. Para isso, vamos utilizar o Minitab.

Imagine que nossa empresa vende Stalecas. Se preferir, pode ser Bit Coin, tanto faz. A primeira coisa que fazemos para estimar as vendas é analisar o comportamento dela ao longo dos meses. Começamos a vender Stalecas em Agosto de 2016, portanto, temos alguns dados. A primeira etapa é a elaboração de um Gráfico de Tendência, figura 1.

Figura 1: vendas mensais de Stalecas.

Pela figura 1, fica claro que a venda de Stalecas está caindo e que há uma variação grande, de um mês para outro. Para estimar o estoque, precisamos levar em conta a tendência de queda. Se você utilizar o Minitab, poderá utilizar a ferramenta Trend Analysis, ou Análise de Tendência. Para acessá-la, basta ir ao menu Stat> Time Series > Trend Analysis.

Figura 2: gráfico de tendência da venda de Stalecas.

Pelo gráfico da figura 2, há uma tendência clara de queda na venda das minhas Stalecas. A previsão para fevereiro é eu vender apenas 3809 Stalecas. Porém, se eu prometer ao meu chefe que venderemos exatamente 3809 Stalecas, há uma chance muito grande de cometer um erro. Pela figura 2 é possível enxergar que a aproximação tem erros e, tais erros devem ser levados em consideração na hora de estimar minhas vendas.

Se você fez Six Sigma conosco, já deve estar pensando: mostre-me a curva de erros, a famosa “four in one plot”. Maravilha, vamos analisar a curva de erros.

Figura 3: análise dos resíduos do modelo de previsão de Stalecas.

Pela figura 3, olhando esse e histograma e esse probability plot, você deve estar pensando: será que podemos aproximar a distribuição dos erros por uma normal? Para isso, sugiro ir em Graphs>Histogram>With Fit e pedir para o Minitab plotar uma curva dessas com seus resíduos.

Figura 4: curva normal do resíduo dos erros do modelo de previsão das Stalecas.

Pronto. Temos uma normal de média zero e com um desvio padrão de 1430. Com esses dados, é possível plotarmos a distribuição de probabilidade das vendas de Stalecas para o mês de fevereiro. Como fazer isso? Vamos para Graph>Probability Distribuition Plot> View Proability.

Em mean, colocamos o valor previsto para fevereiro e em Standard deviation, 1430. Pronto, temos a distribuição de probabilidade das vendas de Stalecas para o mês de fevereiro.

Figura 5: distribuição de probabilidade para o mês de fevereiro.

Como padrão, o Minitab traçou a curva e marcou onde está o p90, ou seja, o ponto onde a probabilidade é de 90%. Há pelo menos 90% de probabilidade das vendas de Stalecas em fevereiro ficarem abaixo de 5642 unidades. Se, por contrato ou meta, eu tiver que atender a 90% dos pedidos de Stalecas, posso garantir que precisarei de um estoque de 5642 naquele mês.

Mas e se você quisesse aumentar seu nível de serviço para 98%, ou seja, ter 98% de chances de suprir suas vendas de Stalecas? É só alterar o parâmetro que o Minitab irá lhe fornecer o número.

Figura 6: distribuição de probabilidade para o mês de fevereiro com NS de 98%.

Pronto, precisaríamos de 6746 Stalecas. Com essa informação, podemos prever qual é um nível satisfatório de serviço para esse produto. Se você tiver de reduzir estoque, lembre-se que as chances de ficar sem material também irão aumentar.

Com uma análise dessas, penso que ficará muito mais fácil e prazerosa a reunião de S&OP. Ao chegar lá, você mostrará que pela variação e pela tendência das vendas nos últimos 18 meses, a expectativa estatística para as vendas do mês é essa. Caso a área comercial fale que os bons tempos estão de volta e que em 2016 eles já venderam mais que isso, peça fatos e dados para aumentar o estoque. Em última instância, solicite uma comprovação por escrito para você alterar sua previsão de vendas e seu estoque.

Deixe claro que com 6746 Stalecas, vocês terão 98% de chances de virar o mês com estoque sobressalente e apenas 2% de não atender a demanda. Por meio de tal análise, acho difícil qualquer objeção a sua estratégia. E aí? Preparado para colocar em prática?