A disputa do mercado é extremamente acirrada. É necessário, cada vez mais, por em uso todas e quaisquer ferramentas, análises e otimizações para ganhar visibilidade no mercado e gerir bem as receitas. A previsão de demanda é uma dessas análises, colaborando com a gestão da produção, estoques e recursos. Existem diversos cenários relativos à previsão de demanda, inclusive uma boa tomada de decisão. Agora, portanto, vamos nos aprofundar um pouco mais nessas previsões. Mas antes recomendamos que você acesse estes outros materiais, para chegar mais preparado ao assunto que abordaremos:
Previsão de Demanda: do que se trata?
A Previsão de Demanda é uma técnica para estimar a provável demanda de um produto ou serviço no futuro. Ela funciona baseando-se na análise de demandas passadas desse produto ou serviço na atual condição de mercado. A previsão da demanda deve ser feita sobre bases científicas, sempre considerando os fatos e eventos a ela relacionados.
Portanto, em palavras simples, podemos dizer que, após coletar informações sobre vários aspectos do mercado e da demanda, com base no passado, uma tentativa pode ser feita para estimar a demanda futura. Esse conceito é chamado de previsão de demanda e iremos explorá-lo mais a fundo, especificamente para os casos em que a demanda possui sazonalidade e permanência.
Acredito que muitos dos conceitos que iremos ver agora já foram abordados nas postagens anteriores, desta forma, recomendamos que as consulte a fim de minimizar as possíveis dúvidas. Vamos iniciar abordando o conceito de sazonalidade.
O que é Sazonalidade?
A sazonalidade de processo refere-se ao processo no qual os dados sofrem variações para cima e para baixo, mas que se repetem com regularidade. Essa variação em geral está relacionada com eventos periódicos, ou seja, existe uma razão para sua ocorrência e posterior repetição. Além disso, está fortemente relacionado com ela o objetivo de manter a produtividade de um produto ou serviço condizente com a demanda por eles.
Em função do levantamento do histórico de demanda na forma gráfica, é possível diagnosticar, visualmente, a sazonalidade na demanda. Há alguns produtos que são clássicos da sazonalidade, por exemplo: materiais escolares, panetones, ovos de páscoa, etc.
Os modelos vistos anteriormente (regressão linear, média móvel simples, média aritmética ponderada e suavização exponencial simples e dupla) não são adequados para os casos em que a demanda possui sazonalidade. Existem modelos que se adequam melhor a esse tipo de comportamento, vamos a eles?
Mas, antes de iniciarmos a abordagem desse modelo é importante ressaltar que a demanda, além de sofrer influência sazonal, também deve ter permanência. O conceito de permanência, por sua vez, é o que o próprio nome indica: que a demanda possui regularidade em sua sazonalidade (a sazonalidade acontece sempre no mesmo período do ano), além de não ser possível identificar se a demanda está aumentando ou diminuindo.
Método de Previsão de Demanda Sazonal
Para iniciarmos o nosso método, exporemos as fórmulas que serão utilizadas no cálculo e explicaremos cada um dos termos que nelas ocorrem. A primeira fórmula diz respeito à própria previsão de demanda no mês “t”.
Pt = St * Ft, onde:
- Pt = Previsão de demanda calculada para o mês t;
- St = Previsão suavizada exponencialmente para o período t.
Ft = dt/(demanda média no ciclo de sazonalidade), onde:
- Dt = demanda real no período t.
O período t varia de 1 até o final do ciclo de sazonalidade. Portanto, para um ciclo de sazonalidade de 1 ano, dividido em períodos mensais, temos o valor de t variando entre 1 e 12. Esse ciclo de sazonalidade pode mudar de acordo com a análise.
A previsão suavizada assemelha-se bastante ao que foi feito na previsão de demanda com tendência. Ela é calculada para o período t.
St = α * (dt/Ft) + (1 – α) St-1
Da mesma forma que para a suavização exponencial, o valor de α indica quanto o fator (dt/Ft) influenciará a previsão suavizada do mês t. Esse valor deve estar compreendido entre 0 e 1 e o recomendado é α = 0,3.
Simples, não acha? Vamos ver agora os casos em que a demanda possui tendência e sazonalidade.
Demanda com Tendência e Sazonalidade
Acredito que a primeira pergunta seja: como identificamos a demanda com tendência e sazonalidade? E a resposta é simples: a demanda possui as mesmas variações sazonais, mas são variações crescentes ou decrescentes.
O método utilizado para realizar essa previsão é chamado método de Winters, vamos conferir!
Pt+k = (St + k * Tt) * Ft+k-L , onde:
Pt+k = Previsão no período t+k; St = Previsão suavizada do período t; Tt = Tendência no mês t; Ft+k-L = Fator de sazonalidade.
Passo a Passo para calcular a Previsão de Demanda com Sazonalidade
Passo 1:
Analisar a distribuição dos dados. Por exemplo: divisão em número de 6 períodos compostos por 2 meses de 4 semanas. Aliás, com os dados distribuídos e tratados em tabelas é muito mais fácil identificar essas divisões. Aproveite e conheça a nossa formação em Como elaborar bons dashboards, para uma boa visualização de dados.
Passo 2:
Calcular inicialmente Tt. A estimativa de tendência pode ser calculada com base nos dois últimos períodos. Bem, isso pode ser feito calculando a demanda média dos dois últimos meses e dividindo-se esse resultado pelo número de variações sazonais em um período.
Tt = (d6-d5)/L, onde:
- D6 = demanda média do sexto mês;
- D5 = demanda média do quinto mês;
- L = número de variações sazonais em um mês.
Passo 3:
Calcular a previsão suavizada St.
St = demanda média + [(T + 1)/2] * Tt, onde:
- T = número total de períodos.
Passo 4:
Calcular o fator de sazonalidade Ft para cada período t.
Ft = dt/[ (St – Tt) * (T - t) ]
Em seguida, deve-se organizar os dados de acordo com cada período. Afinal, cada um deles terá a primeira semana, segunda, terceira e assim por diante. Desta forma, teremos um “semana 1” para o primeiro, segundo, terceiro e quarto mês.
Passo 5:
Mas por que devemos organizar os dados desta forma? Para calcular um fator de sazonalidade médio de cada semana, ou seja, haverá um fator de sazonalidade médio para a semana 1, da mesma forma que para as semanas seguintes.
Por fim, vamos considerar os fatores sazonais médios como sendo os fatores sazonais do último período para realização dos cálculos.
Passo 6:
Calcular a previsão de demanda assumindo valores de k = 1, 2, 3, ...
Pt+k = (St + k * Tt) * Ft+k-L
É interessante plotar um gráfico com a projeção dessa previsão a fim de conferir se a previsão está de acordo com o esperado.
Por fim, com esta postagem encerramos a gama de posts relacionados à previsão de demanda. Se você deseja dar continuidade aos estudos de nossos conteúdos relacionados a planejamento e controle da produção, recomendamos acessar:
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