GESTÃO DE ESTOQUE E DEMANDA

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Ainda segundo Novaes (2007), as projeções de demanda bem elaboradas significam diferenciais competitivos, impactando positivamente os resultados econômicos e financeiros da empresa, e auxilia a cadeia de suprimentos. Porém, por se tratar de dados para o futuro, que envolvem vários fatores externos e também decisões humanas, a previsão de demanda pode apresentar erros e nunca devem ser esperados resultados precisos

Dessa forma, o encarregado de elaborar as projeções deve ter sempre presente alguns pontos importantes, a saber (Chopra e Meindl, 2003; Gonçalves, 2004 apud Novaes, 2007, p. 160):

- As previsões estão sempre sujeitas a erros. Assim, sempre que possível, o analista deve estimar o valor esperado da projeção (valor médio) e uma medida do erro.

- As projeções de longo prazo são usualmente menos precisas do que as de curto prazo. Isso ocorre porque a economia, os hábitos do consumidor, os efeitos políticos internos e externos etc. normalmente sofrem mudanças num ritmo mais lento ao longo do tempo. Assim, dentro do prazo de algumas semanas ou de alguns meses não se esperam, em geral, mudanças bruscas externas, a não ser as resultantes de causas catastróficas (um terremoto ou um golpe de estado, por exemplo). Mudanças significativas devidas à sazonalidade (alternância entre modas de verão e de inverno e entre safras agrícolas, por exemplo) são normalmente previsíveis dentro de certos limites.

- Quando se fazem projeções de dados mais agregados, os resultados são normalmente mais precisos. Isto, é claro, se a agregação for feita de forma logica. Por exemplo, a projeção das vendas de automóveis com dados agregados ano a ano para todo o Brasil, vai mostrar um erro relativo muito menor do que a previsão realizada separadamente, estado a estado. Muitas vezes, no entanto, os dados desagregados são obtidos de formas diversas, a partir de bases heterogêneas, com periodicidades diferente etc. Nessas condições, a agregação desses dados, na sua forma bruta, não vai melhorar a precisão dos resultados, e possivelmente poderá torna-los pouco úteis para o uso.

2.1.2 CLASSIFICAÇÃO DOS MÉTODOS DE PREVISÃO

Os métodos de previsão de demanda classificam-se de várias formas, dependendo de aspectos básicos, como por exemplo, mercado de atuação da empresa. Novaes (2007, p. 163) lista as principais classificações:

- Métodos qualitativos de previsão, em contraposição a métodos quantitativos.

- Técnicas endógenas de previsão, em contraposição a técnicas exógenas.

- Comportamento estável versus comportamento dinâmico da demanda

Segundo Novaes (2007, p. 165), a escolha do método mais apropriado para se fazer uma determinada previsão da demanda vai depender da análise criteriosa dos requisitos listados anteriormente, vis-à-vis a situação real do problema.

Serão analisados os métodos mais comuns no processo de distribuição (Novaes, 2007, p. 165, 166, 167, 172, 181, 183):

Métodos qualitativos: Envolvem processos mentais de julgamento sobre possíveis desdobramentos de ações internas e externas, visando definir prováveis cenários futuros para a tomada de decisões.

Métodos Quantitativos, Variáveis Endógenas: Estes métodos utilizam dados históricos da própria empresa. Essa forma de se fazer previsões se apoia na ideia de que as condições que prevaleceram no passado continuarão ocorrendo num futuro próximo Fatores externos, de ordem econômica, política ou concorrencial, não terão tempo para alterar significativamente os rumos da empresa no curto e médio prazo. E, assim, a evolução da demanda tende a seguir o processo observado na própria história da empresa.

Séries Históricas sem Variações Sazonais: Neste tipo de análise se observam variações aleatórias na demanda e possíveis tendências de expansão ou contração. Neste caso, as únicas variações esperadas nos valores da demanda são de natureza aleatória. O grau de aleatoriedade é medido através do desvio-padrão, que permite estimar o erro da previsão.

Diz-se que o nível da demanda apresenta tendência quando seu valor for mudado sistematicamente ao longo do tempo. Previsões com tendência são normalmente realizadas com base em regressão, que é um processo estatístico bastante conhecido e utilizado em aplicações reais.

Incorporando a Sazonalidade: Médias Móveis: Muitos tipos de produtos apresentam oscilações da demanda devidas a fenômenos sazonais, tais como clima, colheita, época de festa0s etc. Assim, sorvetes, refrigerantes e cervejas têm seu pico de demanda no verão, roupas de inverno vendem durante os meses frios, e artigos alimentícios de Natal nas festas de fim de ano. A curva que representa a demanda desses tipos de produtos tende a apresentar oscilações de forma repetida.

Previsão Dinâmica: Método do Amortecimento Exponencial: Este método permite que o analista aloque pesos para ponderar dados históricos passados e informações recentes, de maneira a melhor refletir formas de evolução da demanda, incluindo tendência e sazonalidade. Por outro lado, ao contrário de médias móveis, o método de amortecimento exponencial requer poucos registros de dados para fornecer previsões. O processo de previsão da demanda é dinâmico, pois permite ajustá-lo facilmente às novas condições de mercado observadas no momento da análise.

Métodos Quantitativos, Variáveis Extrínsecas: Em muitos casos, as variações da demanda são mais dependentes de fatores externos à empresa do que simplesmente em função de dados históricos, observados internamente a elas. Muitas vezes a venda de produtos está relacionada com a expansão da economia, sendo o PIB de um país ou de uma região uma boa variável exógena para explicar o fenômeno.

2.2 GESTÃO DA CAPACIDADE E DA DEMANDA EM SERVIÇOS LOGÍSTICOS

2.2.1 CONCEITO E GESTÃO DA CAPACIDADE

Segundo Figueiredo (2003), os serviços logísticos impactam diretamente a satisfação dos clientes e o resultado do serviço prestado deve atender e até mesmo superar as expectativas.

Figueiredo (2003, p. 210) nos diz que entre os atributos do serviço logístico consistentemente apontados como os mais valorizados pelos clientes, estão:

- Disponibilidade: a habilidade de atender aos pedidos dos clientes em tempo determinado;

- Entregas