Gestão de Demanda: Melhorando a Eficiência das Empresas, Notas de aula de Desvio

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ

ADRIANO SCHON MAXIMILIANO

MÉTODOS DE PREVISÃO EM GESTÃO DA DEMANDA

PREMISSAS PARA AMBIENTES COLABORATIVO.

CURITIBA

II

ADRIANO SCHON MAXIMILIANO

MÉTODOS DE PREVISÃO EM GESTÃO DA DEMANDA

PREMISSAS PARA AMBIENTES COLABORATIVO.

Monografia apresentada para a obtenção do grau de pós graduação em MBA – Gestão de Suprimentos Logístico da Universidade Federal do Paraná. Orientador: Prof. Dr. José Eduardo Pecora Jr. Curitiba 2012

IV

SUMÁRIO

1 RESUMO ........................................................................................................ VI

• 1 INTRODUÇÃO ABSTRACT VII
• 2 OBJETIVO........................................................................................................
• 4 GESTÃO DA DEMANDA 3 JUSTIFICATIVA Error! Bookmark not defined.
• 4.1 TIPOS DE COMERCIO
• 4.2 TIPOS DE DEMANDA
  • 4.2.1 Indesejada
  • 4.2.2 Negativa
  • 4.2.3 Inexistente
  • 4.2.4 Latente
  • 4.2.5 Declinante
  • 4.2.6 Irregular
  • 4.2.7 Plena
  • 4.2.8 Excessiva
• 4.3 MODELOS DE PREVISÃO DE DEMANDA
  • 4.3.1 Compreender o objetivo da demanda
  • 4.3.2 Integrar o planejamento e a previsão
  • 4.3.3 Identificar os principais fatores de influência
  • 4.3.4 Compreender e detalhar os segmentos de clientes
  • 4.3.5 Determinar qual a técnica mais adequada
  • 4.3.6 Estabelecer indicadores de acertividade
• 4.4 MODELOS ESTÁTISTICOS DE PREVISÃO
  • 4.4.1 Qualitativo
  • 4.4.2 Modelo causal (Análise de Regressão).
  • 4.4.3 Modelos de Séries Temporais
    • 4.4.3.1 Modelo Estático
    • 4.4.3.2 Modelo Adaptaveis
    • 4.4.3.3 Média Movel
    • 4.4.3.4 Suavização exponencial simples.
    • 4.4.3.5 Modelo de Holt
    • 4.4.3.6 Modelo de Winter
• 4.5 MEDIDAS DE ERRO DE PREVISÃO
  • 4.5.1 Soma Dos Erros Quadrados (SSE).
  • 4.5.2 Erro Quadrático Médio (MSE).
  • 4.5.3 Desvio Absoluto Médio (DAM).
  • 4.5.4 Erro Médio Absoluto Percentual (MAPE).
  • 4.5.5 Erro Medio Percentual (MPE). V
  • 4.5.6 Viés Ou BIAS.
• 5 PROCESSO COLABORATIVO OU CPFR.
• 5.1 O QUE É UM PROCESSO COLABORATIVO.
• 5.2 VANTAGENS E DESVANTAGENS DO PROCESSO.
• 5.3 DIFICULDADES NA IMPLANTAÇÃO DO PROCESSO.
• 5.4 PRINCIPAIS ERROS NA IMPLANTAÇÃO DO PROCESSO.
• 5.5 PREMISSAS DO PROCESSO
  • 5.5.1 Alinhamento Estratégico
  • 5.5.2 Planejamento Tático
  • 5.5.3 Troca de informação estruturada.
  • 5.5.4 Gestão de Pessoas.
  • 5.5.5 Gestão da demanda.
• 6 CONCLUSÃO.................................................................................................
• 7 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

VII

ABSTRACT

The demand management is one of the most effective ways to improve business efficiency, because when well implemented, improves product availability avoiding disruptions, reducing inventory and waste. Thus reduce the costs in the supply chain making companies more competitive. In this context one of the techniques widespread among businesses is the CPFR (Collaborative Planning Forecasting Replenishment Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment), this technique maintains a collaboration between suppliers and customers to make a better prediction accuracy and ensure that everyone is aligned in same goal. However, for this technique to be applied and must follow certain assumptions, and that this work describes some techniques for sales forecasting, demand management, and discuss what assumptions to implement and manage a demand management in collaborative environments. Keywords: Demand Management, Forecast, CPFR (Collaborative Planning Forecasting and Replenishment), Statistical Models.

1 INTRODUÇÃO

Nos últimos anos, o processo de gestão da demanda tem se tornado foco nas empresas como uma forma de sincronizar a demanda de mercado à disponibilidade de produtos e serviços, com a intenção de reduzir custos na cadeia de suprimentos e aumentar o nível de serviço ao cliente. Dessa maneira verfica-se que as empresas adotam vários métodos diferentes para a gestão da demanda, algumas vezes com uma visão apenas baseada no Know How dos especialistas e gestores outras vezes utilizando apenas métodos de previsões através de ferramentas e softwares estatísticos. Nesse enfoque geralmente vemos que a gestão da demanda está diretamente ligada à área de marketing das empresas o que acaba focando apenas as necessidades dessa área, diante disso as questões das áreas de operações das companhias ficam em segundo plano o que gera na maioria das vezes alto custo, vários retrabalhos e um atendimento abaixo do ideal ao cliente. Em casos raros quando a demanda está apenas com o foco na operação e sem visualizar as questões, dessa maneira a empresa acaba deixando de enxergar as necessidades do cliente e atendendo de forma insatisfatória as necessidades deles. Quando uma empresa decide melhorar seu processo de gestão de previsão de demanda, normalmente, acaba se deparando com novos conceitos, entre algumas possibilidades de melhorias, existe o CPFR, que tenta organizar os processos, de uma forma que se propõe a cadenciar todas as áreas impactadas, e trazer os fornecedores para trabalhar uma parceria que seja benéfica a, compartilhando informações estratégicas do negócio.

2 Diante disso, ao implementar o CPFR, verifica-se que existem

premissas que devem ser estudadas, diante disso neste trabalho discuti-se a previsão e gestão da demanda de forma ampla, e quais são as premissas necessárias para implementar uma gestão de demanda em ambientes colaborativos.

3 GESTÃO DA DEMANDA

A gestão da demanda é um conjunto de atividades e processos que visa integrar áreas multifuncionais para permear as empresas com informações das demandas dos consumidores ou clientes e suas necessidades, diferente de uma simples previsão de vendas. Segundo MELLO ( 2012 ), “O objetivo da gestão da demanda é entender, influenciar e gerenciar a demanda dos consumidores, alcançando uma resposta rápida em toda a cadeia de suprimento”. Ao focalizar a gestão da demanda para entender e influenciar o mercado, é possível cadenciar a produção, os estoques e a distribuição das empresas, dessa maneira diminui-se os custos e aperfeiçoa-se a produção e o transporte dos produtos e serviços até os clientes. Outro ponto importante em utilizar uma gestão da demanda de uma forma mais ampla envolvendo varias áreas é que, quando se utiliza uma equipe multifuncional existe uma tendência a diminuir o ruído entre as áreas e aumentar o alinhamento em relação ao objetivo da empresa. Diante disso, melhora-se o nível de serviço ao cliente, agregando valor aos produtos e serviços ofertados pela cadeia de suprimentos, por isso muitas empresas, nos últimos tempos, vêm investindo cada vez mais em gestão de demanda.

3.1 TIPOS DE COMÉRCIO

Para conseguir uma boa gestão de demanda é necessário entender dois tipos de comercio em especial, o B2C ( Bussness to Consumer ) e o B2B ( Bussness to Bussness ). B2B ou negócio a negócio é um tipo de comercio entre duas empresas, segundo PACHECO ( 2007 ), “Uma maior compreensão da demanda B2B, pode resultar em previsões mais bem elaboradas e uma maior capacidade de reação às mudanças de mercado”, o que, no ponto de vista do fornecedor, é uma grande vantagem, pois o mesmo por estar mais longe do consumidor tem grandes dificuldades em enxergar as movimentações do mercado. Para conseguir uma previsão de demanda B2B com melhor acuracia, deve-se existir uma aproximação entre fornecedores e as empresas compradoras, trocando informações sobre estoques e necessidades dos consumidores. Para que isso ocorra de forma consistente deve-se utlizar ferramentas de VMI ( Vendor Managed Inventory- Estoque gerido pelo fornecedor) suportado por sistemas de EDI ( Eletronic Data Interchange – Troca eletrônica de dados de forma estruturado). A grande barreira para utilizar sistemas de EDI e VMI, é o receio em compartilhar informações consideradas estratégicas pelas empresas, pois muitas empresas entendem que poderiam sofrer algum tipo de pressão comercial. Diante disso grandes indústrias acabam gerando suas previsões fundamentadas em B2C, e não fazem uso do VMI. B2C, ou vendas diretas ao consumidor, são basicamente as atividades varejistas, e crescentemente um grande exemplo de B2C são os e-commerces. Quando se trabalha com o modelo B2C existe uma resposta mais rápida nas vendas, devido à reação dos consumidores a alguma ação de mercado, seja ela, uma promoção, uma ação de mídia ou ação da concorrência. Sendo assim quando o B2C não comunica seus fornecedores de forma estruturada, muitas vezes geram ruptura no abastecimento e dessa maneira diminui o valor agregado dos produtos ou serviços prestados pela empresa em questão.

3.2.4 Latente

A demanda do tipo latente acontece quando existe necessidade por grande parte dos consumidores em determinado produto que não é disponibilizado pelo mercado, assim essa demanda não está sendo atendida, o que significa uma grande oportunidade para as empresas ganharem determinados nichos de mercados.

3.2.5 Declinante

A demanda declinante trata-se de quando os consumidores diminuem o interesse por determinado produtos, normalmente esse tipo de demanda acontece quando passa a existir maior concorrência no mercado, existe falta de qualidade, etc.. Para se reverter uma demanda declinante o departamento responsável pela imagem dos produtos da empresa deve verificar a adequação do produto as necessidades do mercado e em alguns casos relançá-lo no mercado com algumas novidades aumentando a vida de determinado produto.

3.2.6 Irregular

Trata-se das demandas sazonais, independente, com periodicidade da sazonalidade fixada em dias, anos, meses ou horas, sendo que grande parte das cadeias existem algum componente sazonal na demanda. Para minimizar a sazonalidade a empresa deve atrelar ações de marketing de forma a reduzir essa sazonalidade.

3.2.7 Plena

A demanda plena acontece quando existe um equilíbrio entre a oferta e a procura de determinado produto, este tipo de demanda na prática raramente

acontece, e todas as empresas acabam sempre, de maneira utópica em muitos casos, buscando atingir essa demanda, para conseguir ser mais previsível e assim reduzir custos e agregar valor a seus produtos.

3.2.8 Excessiva

Quando uma demanda é maior do que a oferta assim existe uma demanda reprimida e, portanto não se pode atender a todos os clientes, para se reduzir esse tipo de demanda deve-se tentar uma maior disponibilização e em alguns casos fazer alguma ação para reduzir a procura pelo produto.

área. Para isso, no entanto, deve-se definir qual o nível de previsão deve ser feito para que todas as áreas trabalhem de forma alinhada, e qual o horizonte de previsão que deve ser utilizado, para que assim, consiga-se atender as necessidades de Lead Time e compra de maneira econômica reduzindo assim os custos da empresa.

3.3.2 Integrar o planejamento e a previsão

Integrar o planejamento e a previsão é a necessidade de comunicar a previsão gerada com as áreas envolvidas, através de processos, sistemas de informações e pessoas. Pois assim quando uma previsão for elaborada evita-se que gere ruído entre as áreas e com isso diminuem os erros no planejamento que muitas vezes podem acarretar em ruptura no abastecimento, custos altos, e nível de serviço baixo.

3.3.3 Identificar os principais fatores de influência

Nesse momento a empresa deve identificar quais são os principais fatores que influenciam a previsão de demanda, esse trabalho deve ser minucioso, pois ao encontrar quais são esses fatores consegue-se gerar uma previsão mais precisa evitando possíveis problemas no nível de serviço prestado pela empresa. Esses fatores podem ser externos ou internos, um exemplo de fator externo é um desconto gerado pela concorrência, por outro lado, um exemplo de fator interno pode ser uma ação de mídia feita pela comunicação ou uma ação de preço gerida pela companhia a fim de conquistar determinados mercados.

3.3.4 Compreender e detalhar os segmentos de clientes

Nessa etapa as empresas devem entender melhor quais são os clientes e suas características, dessa maneira adequando os produtos e serviços para atender essas necessidades, fazer uma gestão de portfólio inteligente e definir qual o nível de serviço é interessante para gerar valor para os produtos ofertados pela empresa. Ao entender e detalhar o perfil do cliente com suas necessidades, consegue-se uma boa segmentação, melhorando substancialmente o modelo de previsão utilizado.

3.3.5 Determinar qual a técnica mais adequada

Após executar os passos anteriores, deve-se identificar qual a técnica mais adequada de acordo com o segmento dos clientes, regiões geográficas tipos de produtos, gerando algumas simulações e adotando a que melhor se adéqua a realidade de cada segmentação.

3.3.6 Estabelecer indicadores de assertividade

É de grande importância dos indicadores de desempenho e erros de previsão, para que se consiga melhorar de forma continua os processos e modelos de previsão de demanda, além de conseguir revisitar os passos anteriores e verificar o que está faltando ou sobrando para uma previsão de demanda mais apurada e com maior eficácia.

independentes, identicamente distribuídos e ter distribuição normal, e as variáveis independentes não podem ser correlacionadas entre si. Diante disso o modelo de regressão simples é dado da seguinte forma:

• Onde α = nível de inicio da série β é o coeficiente de inclinação da curva e ε é o erro ou o componente aleatório. Através dos métodos dos mínimos quadrados, minimiza-se o componente ε e assim tem uma estimativa para Y. Para estimar Y, temos a seguinte expressão:

𝛽!^ =

! !!!!!!!!!!" ! !!! !! !!!!!

!!!" !!!!

E ,

Assim a reta ajustada é dada pela seguinte expressão.

O modelo de regressão múltipla é utilizado quando existem mais de uma variável independente para previsão, para aplicar esse modelo deve-se verificar primeiro se as variáveis independentes não são correlacionadas entre si, pois isso pode distorcer o modelo de previsão e gerar volumes absurdos na pratica.

O modelo de regressão múltipla segue a seguinte expressão:

E a mesma expressão de forma matricial pode ser escrita da seguinte maneira.

×

Assim para estimarmos os 𝛽 temos a seguinte equação:

Sendo que X é a matriz contendo xij, β é a matriz com os β e Y é a matriz com os Y. Para se usar uma análise de regressão múltipla deve-se de levar em consideração se a variável é significante no modelo ou não, para isso existem técnicas conhecidas, que verificam se uma variável contribui significativamente para a melhoria do modelo, dessa maneira tendo parcimônia no modelo.

3.4.3 Modelos de Séries Temporais

Séries temporais são conjuntos de observações ordenados no tempo. Diante disso os modelos de séries temporais utilizam o histórico para prever o futuro.