avançadas de produção” Joinville , SC, Brasil, 10 a 13 de ...A Média móvel corresponde a uma...

APLICAÇÃO DE MÉTODOS DE

PREVISÃO DE DEMANDA E GESTÃO

DE ESTOQUE EM UM PRODUTO DE UM

SUPERMERCADO NA CIDADE DE

MARABÁ-PA

Tiago Silva Dos Santos (UEPA)

[email protected]

Lucas Fialho Alves (UEPA)

[email protected]

O sucesso e a sobrevivência de uma empresa dependem entre outros

fatores, da eficiência com a qual produz seus produtos ou serviços.

Assim, diante das constantes melhorias implementadas nos processo das

organizações, este trabalho apresenta um estudo de caso realizado em

um supermercado na cidade de Marabá, Sudeste do Pará, e tem como

objetivo analisar os parâmetros do departamento de planejamento e

controle da produção (PCP), para a previsão da demanda e gestão de

estoque de um produto específico. Todavia, dadas as novas orientações

da economia brasileira, com maior fração do PIB formada por

contribuições de produção de algo, torna-se importante tratar sobre a

temática do PCP aplicado a este setor. E o papel desempenhado pela

previsão é essencial nas áreas de gestão de estoque das organizações,

pois auxiliam na visualização de cenários futuros e planejamento de

suas ações, contribuindo para uma melhor representatividade do

produto desvencilhando das perdas. O presente estudo foi realizado com

XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

“A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens

avançadas de produção”

Joinville, SC, Brasil, 10 a 13 de outubro de 2017.





2

a intenção de aplicar modelos quantitativos e os métodos de previsão de

demanda para uma melhor adequação dos estoques de um produto do

setor varejista e assim haverá um visível desenvolvimento das

programações das operações.

Palavras-chave: Métodos de previsão de demanda; Gestão de estoque;

planejamento e controle da produção; Supermercado





3

1. Introdução

A competitividade de forma global é a palavra chave no mercado, quer seja entre os

setores ligados ao mesmo ramo de atividade ou não. Todos estão, o tempo todo, buscando sua

atualização no mercado, a sua eficiência (tanto nos produtos, como nos serviços oferecidos),

todos buscam vender qualidade. O Planejamento e Controle da Produção tem por objetivo criar

um plano convencional que irá orientar a produção e o guiará no seu controle preocupando-se

em gerenciar as atividades da operação produtiva, de modo a satisfazer de forma continua à

demanda dos consumidores.

A previsão constitui em uma avaliação de eventos futuros empregada para fins de

planejamento. Alterações nas condições, resultantes de competição global, mudança

tecnológica acelerada e preocupações ambientais crescentes. A importância das previsões surge

do empenho de uma companhia em conhecer quais recursos são essenciais para programar suas

atividades ao longo do tempo (RITZMAN e KRAJEWSKI, 2004). Uma boa previsão está

atrelada, basicamente, a decisão a ser tomada e ao tempo futuro para o qual se deseja prever.

Logo, a previsão de demanda é extremamente importante no sistema produtivo, visto que as

informações obtidas por essa previsão permitem que os responsáveis deste setor prevejam o

futuro para que assim consigam planejar suas ações apropriadamente.

Um outro fator importante para as organizações é o gerenciamento dos estoques, que

no caso de organizações que trabalham com a produção de bens, estes teriam como funções:

garantir a interdependência entre etapas produtivas; permitir uma produção constante;

possibilitar o uso de lotes econômicos, reduzir os lead times produtivos, servir como fator de

segurança para variações inesperadas da demanda, prevenção contra possíveis aumentos de

preço (DIAS, 1993). E assim a gestão é um conjunto de atividades que visa, por meio das

respectivas políticas de estoque, o pleno atendimento das necessidades da empresa, com

máxima eficiência e ao menor custo, através do maior giro possível para o capital investido em

materiais (VIANA, 2009).

O presente artigo tem como objetivo realizar a previsão de demanda e o melhor

desenvolvimento da capacidade através da gestão de estoque, utilizando técnicas quantitativas,





4

a partir do histórico de vendas de um produto especifico que é uma marca X de arroz, de um

supermercado da cidade de Marabá-PA, e assim foi possível os cálculos dos estoques e

analisando os resultados obtidos nesta previsão comparando assim a demanda real e o estoque

fornecida pela técnica, pode-se encontrar dados cruciais para o empreendimento, que será

melhor detalhado nos próximos tópicos, com as respectivas metodologias e resultados obtidos,

com destaque para a planilha de acompanhamento das previsões de demanda.

2. Referencial teórico

2.1. Planejamento e Controle da Produção

Segundo Formoso (1991), O planejamento e controle da produção (PCP) é “o processo

de tomada de decisão que envolve o estabelecimento de metas e dos procedimentos necessários

para atingi-las, sendo efetivo apenas quando seguido de um controle”. Já Laufer et al. (1994),

o planejamento e controle deve conter certos elementos e peculiaridades a fim de obter um nível

mínimo de sucesso. Logo o PCP consiste em uma formalização do que se espera que aconteça

e, não necessariamente, do que vai acontecer, pois um planejamento não consegue garantir que

o evento aconteça como esperado. Assim, o controle funciona no processo de lidar com algumas

variações, como a sazonalidade do mercado e mudanças nos objetivos dos clientes, atuando nos

ajustes das operações para que se atinjam os objetivos do plano estabelecido (SLACK et al.,

2009).

Deste modo, os autores evidenciam aspectos inerentes ao PCP, tais como:

imprevisibilidade da demanda, flexibilidade de produção, tempo de entrega, fluxo de material,

níveis de estoques, cumprimento dos prazos de entrega, produtividade do sistema a

programação de operações. O estudo é conduzido por meio de simulação, na qual os parâmetros

de datas de entrega, capacidade alocada e priorização da produção são variados, a fim de propor

a melhor sequência de produção.

2.2. Atividades e hierarquias do planejamento e controle da produção

As atividades do PCP são exercidas nos três níveis hierárquicos de planejamento e

controle das atividades produtivas, são eles: nível longo, médio e curto prazo.





5

Em longo prazo, segundo Vollmann e Berry (2006, p. 29), “é responsável pelo

fornecimento de informações para a tomada de decisões sobre a quantidade apropriada de

capacidade para atingir as demandas futuras do mercado”. Essas decisões são importantes, pois

estabelecem os parâmetros dentro dos quais a empresa reage às demandas atuais e lida com

mudanças de curto prazo nas preferências de clientes.

Em curto prazo, busca implantar um programa de produção que atenda às necessidades

da produção, gerando o produto acabado. E para Slack et al. (2009), a natureza é estabelecida

de acordo com tempo para atingir um determinado objetivo. Esta relação pode ser observada

na Figura 01.

Figura 01: Equilíbrio entre atividades de planejamento e controle

Horizonte de Tempo Planejamento e controle de longo prazo - Usa-se previsão de demanda agregada; - Determina recursos de forma agregada; - Objetivos estabelecidos em grande parte em

termos financeiros.

Planejamento e controle de médio prazo

- Usa-se previsão de demanda desagregada;

- Determina recursos e contingências;

- Objetivos estabelecidos em termos

financeiros como operacionais.

Planejamento e controle de curto prazo

- Usa-se previsão de demanda totalmente

desagregada ou demanda real;

- Faz intervenções nos recursos para corrigir

desvios;

- Considerações de objetivos operacionais ad

hoc (caso a caso). Horas/Dias, Dias/Semana/Meses,

Meses/Ano Fonte: Adaptado de Slack et al. (2009).

2.3. Métodos de previsão da demanda

Lustosa et al. (2008) complementam que a importância da previsão de demanda não

se restringe às empresas de manufatura, mas também ao varejo e serviços. No varejo, as

decisões de reposição de estoques devem considerar a previsão de demanda futura. Em serviços,

a previsão de demanda fornece informações importantes no planejamento dos recursos

PLANEJAMENTO C

O

N

T

R

O

L

E





6

humanos, equipamentos e materiais para atendimento ao cliente. Erros de previsão e

planejamento acarretarão ociosidade dos recursos ou longas filas de espera dos clientes, ou seja,

resultarão na ineficiência na prestação do serviço.

As atividades de análise de clientes, concorrentes, características de mercado,

tendências do ambiente e capacidades internas são importantes para a elaboração de uma

estratégia de mercado eficiente, segundo Abell e Hammond (1979). Elas podem fornecer

subsídios para o cálculo de uma importante informação estratégica, que é a demanda prevista,

estimativa antecipada do volume de vendas num período determinado, com uma margem de

erro a ser considerada (DIAS, 1993). A partir de Pellegrini e Fogliatto (2001), foi feito um

resumo, que pode ser observado no quadro 01, relacionando as características, os tipos e as

aplicações desses modelos de previsão.

Quadro 01: Resumo dos modelos matemáticos para previsão

Família Suavização Exponencial Box – Jenkins

Características

Valores recentes recebem pesos maiores Valores da série temporal

dependentes

Peso decai exponencialmente à medida que

o valor utilizado seja mais antigo

Um novo valor pode ser

explicado pelos anteriores

Tipos

Suavização Simples Modelos Auto regressivos

Modelo de Holt Modelos de Média-móvel

Modelos Mistos

Modelos de Winters Modelos não-estacionários

Aplicações

Processo constante Grande número de séries

temporais

Tendência Linear Modelos Estacionários

Tendência Linear e Sazonalidade Séries sem média constante

Fonte: Pellegrini & Fogliatto (2001).

A utilização de modelos para a previsão de demanda é fundamental no setor de

prestação de serviços, visto que esta predição tem um papel-chave na elaboração do

planejamento de estoque, principalmente em relação a empresas que trabalham com a

distribuição de uma grande variedade de tipos de produtos, como é o caso de um centro de

distribuição (CD) (PEREIRA, 2006). Um CD tem como principal função o recebimento dos





7

produtos dos fornecedores, a armazenagem adequada, a separação, a expedição e o transporte

dos pedidos feitos pelas filiais, hospitais e outras lojas (OLIVEIRA e COSTA, 2006).

2.4. Técnicas de previsão

A Média móvel corresponde a uma técnica quantitativa de previsão de demanda, que

consiste no cálculo da média dos valores mais recentes, ou seja, os valores mais antigos são

substituídos pelos mais atuais, modificando dessa forma a média (MORETTIN et al. 2006).

Conforme Pellegrini et al. (2001), nos modelos de suavização exponencial simples,

um peso é atribuído para cada valor da série temporal, onde a ponderação maior pertente aos

valores mais recentes. Há um erro percentual que varia entre 0 e 1, representado pelo α. O

resultado do período n listado é dada a partir da soma da ponderação e suavização do erro e a

previsão (STEVENSON, 2001).

De acordo com Martins e Laugeni (2009), para o modelo linear de Holt (suavização

exponencial) deve-se considerar a constate de suavização (α e β), e as três equações, tal modelo

é utilizado quando há dados que apontam uma tendência linear crescente ou decrescente. E o

modelo Holt-Winters, destina-se aos dados que apresentam tendência e sazonalidade, podendo

ter duas abordagens distintas, multiplicativa e aditiva, sendo a principal diferença entre elas a

atuação dos índices sazonais, bem como a forma como ocorre a sazonalidade. Por fim, o quadro

02 apresenta as equações utilizadas para a obtenção das previsões de demanda pelos modelos

apresentados.

Quadro 02: Equações dos modelos de previsão de demanda

Modelos Equações

Média Móvel MMt = ∑ Din

i=1

n

Média Móvel Ponderada 𝑀𝑀𝑃 = ∑(Yt δt)

n

i=1

Suavização Exponencial Simples 𝐹𝑡 = 𝐹𝑡−1 + 𝛼(𝑌𝑡−1 − 𝐹𝑡−1)

Modelo Linear de Holt 𝐹𝑡 = 𝐿𝑡 + 𝑏𝑡

𝐿𝑡 = 𝛼𝑌𝑡 + (1 − 𝛼)(𝐿𝑡−1 + 𝑏𝑡−1)

𝑏𝑡 = 𝛽(𝐿𝑡 − 𝐿𝑡−1) + (1 − 𝛽)𝑏𝑡−1





8

Modelo de Holt-Winters (Método Multiplicativo)

𝐹𝑡 = (𝐿𝑡 + 𝑏𝑡)𝑆𝑡−𝑠

𝐿𝑡 = 𝛼𝑌𝑡

𝑆𝑡−𝑠

(1 − 𝛼) + (𝐿𝑡−1 + 𝑏𝑡−1)

𝑏𝑡 = 𝛽(𝐿𝑡 − 𝐿𝑡−1) + (1 − 𝛽)𝑏𝑡−1

𝑆𝑡 = 𝛾𝑌𝑡

𝐿𝑡+ (1 − 𝛾)𝑆𝑡−𝑠


Onde:

MMt: Média móvel simples;

MMP: Média móvel ponderada;

F: Valor da observação prevista;

Y: Demanda real;

L: Estimativa do nível da série temporal;

b: Estimativa de tendência da série temporal;

S: Índice sazonal da série temporal;

α, β e γ: Constante de suavização (com valores entre 0 e 1, não correlacionados, que

controlam o peso relativo ao nível, à tendência e à sazonalidade, respectivamente);

δ: Peso da ponderação ao instante t observado;

n: Número de períodos (n = 1,2,3...);

m: Períodos à frente que se deseje obter previsões (m = 1,2,3...).

2.4.1. Medidas de acurácia

Conforme Ballou (2006), as previsões de demanda encontra-se sujeita a erros. O autor

adverte que além da coleta de informações de dados históricos, deve-se escolher o método mais

adequado para estimar a demanda em questão. A fim de verificar a precisão dos modelos

utilizados, alguns mecanismos são utilizados no processo de previsão da demanda. Tais

mecanismos, possibilitam o acompanhamento do desempenho dessas projeções, confirmando

assim a validade do modelo com base nos dados atuais (TUBINO, 2009). As medidas de

acurácia utilizadas nesse artigo para a avaliação da previsão dos modelos forma: Mean Absolute

Error (MAE ou MAD) e o Mean Absolute Percentage Error (MAPE). No quadro 03 estão as

equações:





9

Quadro 03: Medidas de Acurácia

Medidas de Acurácia Equações

MAD ∑ |𝐸𝑡|𝑛

𝑡

𝑛

MAPE ∑ |

𝐸𝑡𝑌𝑡

⁄ | 100𝑛𝑡

𝑛


Onde:

Et: Erro de previsão no instante t;

n: Número de observações;

Yt: Demanda real no período t e t = 1,2,3...n.

2.5. Gestão de estoque

Os estoques são utilizados por diversas empresas por serem uma espécie de proteção

física do seu sistema de produção contra as variações das condições do ambiente as quais estão

sujeitas, representando valores expressivos por armazenarem materiais para uso futuro. Assim,

o uso do estoque pelas empresas se dá em sua grande maioria, por incertezas no suprimento ou

na demanda, ou ainda por conta de políticas de gestão do tempo de resposta e financeiras. Logo,

a gestão de estoques é uma prática de caráter estratégico que é desenvolvida pelos gestores da

organização com o intuito de aproveitar o melhor possível dos recursos e potencializar os

resultados positivos (RUFINO; 2009).

2.5.1. O estoque de segurança e lote de reposição

Uma decisão importante no que diz respeito à gestão de estoques é a determinação do

tamanho dos lotes de reabastecimento. Uma maneira de resolver tal impasse se faz escolhendo

o método mais adequado para ordenar os reabastecimentos. A partir de então, são criados

padrões de gestão à manutenção do contínuo processo de reposição, visando o máximo

desempenho da atividade (GASNIER apud FREITAS, MEDEIROS e MELO, 2008).

Segundo Ching (2001), quando se chega ao tempo da revisão periódica e quando a

quantidade estocada é determinada, um pedido de ressuprimento é emitido e esse volume é

calculado como a diferença entre um nível máximo a ser fixado e um nível no momento da





10

revisão. A seguir, no quadro 04, tem-se as formulas que foram descrevidas acima: Estoque de

segurança, lote econômico de compra, tempo de ressuprimento.

Quadro 04: Equações dos modelos de gestão de estoque

Medidas Equações

Estoque de Segurança (ES) 𝐶𝑀 + 𝑇

Lote Econômico de Compra (LEC) √2 × 𝐶𝑂 × 𝐷𝐴

𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑢𝑡𝑒𝑛çã𝑜

Tempo de ressuprimento (T) 𝐿𝑅

𝐷𝐴×

𝑄𝑠𝑒𝑚

𝐴𝑛𝑜

Fonte: Adaptado Ching (2001).

Onde:

CM: Cunsumo médio;

T: Tempo de reposição;

CO: Custo de obtenção;

DA: Demanda atual;

LR: Lote de Reposição;

Qsem: Quantidade de semanas.

3. Metodologia

Os métodos utilizados de abordagem foram quantitativos, com o histórico de um

produto varejista em um supermercado no município de Marabá, no estado do Pará, A estratégia

de pesquisa foi o estudo de caso e com técnicas de coleta de dados, fez-se uso de entrevista e

observações no negócio, com o intuído de descrever questões relacionadas a previsão de

demanda e a gestão de estoque, além de uma pesquisa prévia bibliograficamente.

Utilizou-se como método lógico de investigação o indutivo, visto que esse estudo

partiu da observação da utilização de uma técnica de previsão de demanda em uma empresa

para conhecer os benefícios que este sistema pode trazer ao supermercado e o objeto de estudo

é descobrir as relações e estabelecer as generalizações necessárias. Em relação aos métodos

técnicos de investigação utilizou-se o observacional (GIL, 2008).





11

Quanto ao universo e amostra, a realização da pesquisa foi realizada apenas no

estabelecimento citado, solicitou-se a colaboração dos gerentes presentes. Simultaneamente à

análise, foi efetivada a interpretação dos dados, que é o processo pelo qual os dados obtidos são

ligados à uma teoria, com vistas a integrá-los num universo mais amplo em que possam ter

algum sentido (GIL, 2008).

Para a realização da análise da previsão de demanda e gestão de estoque, realizou-se a

coleta de dados, que incluem os dados históricos de vendas realizadas e informações sobre

eventos passados, que influenciaram o comportamento das vendas realizadas. Os dados

históricos compõem uma série temporal que apresenta sazonalidade e tendência. Desse modo,

o modelo de previsão escolhido foi o de Suavização Exponencial, pois é o que melhor se adapta

a essa série, de acordo com alguns indicadores, que visam minimizar o erro de previsão. Após

a seleção do modelo, alguns parâmetros foram definidos para o cálculo para uma boa gestão de

estoque do produto. E utilizou-se um software, no caso a Microsoft Excel para auxilia esse

processo de previsão, pois identifica automaticamente o modelo associado ao menor erro, com

a ajuda do suplemento Solver, a partir da série histórica inserida.

4. Resultados e discussões

4.1. O estudo de caso

O Grupo X é do ramo de distribuição de alimentos, é uma das principais redes de

atacarejo, contendo mais de 57 lojas e o maior CD (Centro de Distribuição) da América Latina,

a supermercado estudado está situada no município de Marabá-PA. Esta Filial foi escolhida

pelo seu potencial de vendas que pode chegar a mais de 01 milhão por dia, o que leva a

necessidade de previsões de demandas acuradas para atender todas as necessidades dos clientes.

Para a análise foi escolhido uma marca de arroz, líder em vendas na empresa nesse segmento.

Os Dados analisados são de Jan/2014 a Dez/2016, devido à importância que esse

produto especifica tem para a empresa, considerou-se apropriado prever suas demandas futuras.

As previsões feitas pela compradora da rede não utiliza nenhuma técnica relevante, a aplicação

de técnicas de previsão de demanda na empresa pode melhorar o planejamento de compra da

empresa.





12

4.2. Previsão da demanda

Para os cálculos de previsão de demanda, foram utilizados três métodos diferentes,

escolhendo aquele que apresentava menor erro de previsão.

4.2.1. Média Móvel Simples com três meses (MM3)

A Previsão baseada em média móvel de 03 meses, ou média móvel simples, é utilizada

para previsões de curto prazo – como a do estabelecimento em análise (mensal). A média móvel

dá uma previsão do valor médio das vendas nos períodos futuros, caso não ocorra qualquer

tendência perceptível ou sazonalidade nos dados. Fez-se o cálculo da previsão, do erro médio

absoluto e do erro percentual, como mostra a tabela 01:

Tabela 01: Previsão com Cálculo dos Erros (MM3) para o mês de janeiro de 2017

Fonte: Autores, 2017.

O gráfico da previsão de demanda para a média móvel de três meses segue um percurso

parecido com a demanda, no entanto o erro médio percentual é de seis percentuais. O gráfico

01, mostra a curva de previsão para o mês de janeiro de 2017, conforme a média móvel simples

de três meses.

Meses jan/16 fev/16 mar/16 abr/16 mai/16 jun/16 jul/16 ago/16 set/16 out/16 nov/16 dez/16 jan/17

Tempo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1

Demanda

(unidades)6245 6122 6456 6998 7222 7214 7004 7512 7887 7645 7732 8412

Média Móvel

03 meses6274 6525 6892 7145 7147 7243 7468 7681 7755 7930 Média

MAD 724 697 322 141 365 644 177 51 657 420

MAPE 10% 10% 4% 2% 5% 8% 2% 1% 8% 6%

Previsão da demanda com Média Móvel simples com três meses para Janeiro de 2017





13

Gráfico 01: Curva da previsão da demanda da média móvel simples de três meses


4.2.2. Média móvel simples com quadro meses (MM4)

A média móvel de 4 meses, assim como a de 3 meses se utiliza quando o planejamento

é de curto prazo, logo fez-se o cálculo da previsão, do erro médio absoluto e do erro percentual

como parâmetro para comparação, como mostra a tabela 02:

Tabela 02: Previsão com Cálculo dos Erros (MM4) para o mês de janeiro de 2017


O gráfico da previsão de demanda para a média móvel de quadro meses segue um

percurso diferente da previsão de três meses, pois o erro médio absoluto possui uma

discrepância de vinte e três pontos médios acima. O gráfico 02, mostra a curva de previsão para

o mês de janeiro de 2017, conforme a média móvel simples de quatro meses.

0

2000

4000

6000

8000

10000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Gráfico da Previsão MM3

Demanda (unidades) Média Móvel 03 meses

Meses jan/16 fev/16 mar/16 abr/16 mai/16 jun/16 jul/16 ago/16 set/16 out/16 nov/16 dez/16 jan/17

Tempo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1

Demanda

(unidades)6245 6122 6456 6998 7222 7214 7004 7512 7887 7645 7732 8412

Média Móvel

04 meses6455 6700 6973 7110 7238 7404 7512 7694 7919 Média

MAD 767 515 32 403 649 241 220 718 443

MAPE 11% 7% 0% 5% 8% 3% 3% 9% 6%

Previsão da demanda com Média Móvel simples com quatro meses para Janeiro de 2017





14

Gráfico 02: Curva da previsão da demanda da média móvel simples de quatro meses


4.2.3. Suavização Exponencial

Para o método da média de Suavização Exponencial é necessário utilizar a previsão do

último período e fazer a ponderação para cálculo da previsão desejada. Utilizou-se o Solver

uma ferramenta do Excel para encontrar o alfa da questão que é o peso da ponderação. Então,

Fez-se os cálculos da previsão, do erro médio absoluto e do erro percentual como parâmetro

para comparação, como mostra a tabela 03:

Tabela 03: Previsão e os Erros com a suavização exponencial para o mês de janeiro de 2017


Logo é perceptível que esse método possuiu um menor MAD e MAPE e o gráfico da

previsão de demanda da suavização exponencial seguiu um percurso diferente da previsão de

três e quatro meses da média móvel simples, assim o erro médio absoluto possui uma

0

2000

4000

6000

8000

10000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Gráfico da Previsão MM4

Demanda (unidades) Média Móvel 04 meses

Meses jan/16 fev/16 mar/16 abr/16 mai/16 jun/16 jul/16 ago/16 set/16 out/16 nov/16 dez/16 jan/17 Alfa

Tempo 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 1

Demanda

(unidades)6245 6122 6456 6998 7222 7214 7004 7512 7887 7645 7732 8412

Base Suavização

Exp.7492 6245 6122 6456 6998 7222 7214 7004 7512 7887 7645 7732 8412

Previsão 7492 6245 6122 6456 6998 7222 7214 7004 7512 7887 7645 7732 8412 Média

MAD 1247 123 334 542 224 8 210 508 375 242 87 680 382

MAPE 20% 2% 5% 8% 3% 0% 3% 7% 5% 3% 1% 8% 5%

Previsão da demanda com Suavização Exponencial simples para Janeiro de 2017





15

discrepância média acima. O gráfico 03, mostra a curva de previsão para o mês de janeiro de

2017, conforme a suavização exponencial.

Gráfico 03: Curva da previsão da demanda da suavização exponencial


4.2.4. Previsão com Tendência e Sazonalidade

O cálculo da previsão com sazonalidade foi possível com a disponibilidade do

histórico de três anos de 2014 à 2016 dos produtos disponíveis no supermercado de maior

representatividade. O gráfico 04, mostra a curva de sazonalidade da demanda dos produtos nos

três anos.

Gráfico 04: Curva de sazonalidade da demanda mais representativa dos meses


0

2000

4000

6000

8000

10000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Gráfico da Previsão Suavização Exponencial

Demanda (unidades) Previsão

0

2000

4000

6000

8000

10000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Gráfico da Demanda Sazonal





16

É notório no gráfico acima a sazonalidade dos produtos analisados, durante os três

anos, então com os dados pode-se calcular as previsões para o ano de 2017, resultado assim

num melhor controle e planejamento das produções futuros. A tabela 04, mostra o cálculo das

previsões entre o mês de janeiro até dezembro de 2017.

Tabela 04: Previsão de 2017 com o cálculo da sazonalidade





17

Meses TempoDemanda

(unidades)Base Tendência Índice de Saz. Previsão MAD MAPE

jan/14 1 6800 0,99

fev/14 2 6544 0,94

mar/14 3 6788 0,98

abr/14 4 6992 1,00

mai/14 5 6814 0,97

jun/14 6 7122 1,01

jul/14 7 5055 0,71

ago/14 8 6374 0,87

set/14 9 7365 1,00

out/14 10 7144 0,97

nov/14 11 7398 0,99

dez/14 12 8232 7479 0,0 1,10

jan/15 1 7287 7436 -42,9 0,98 7386 99 1%

fev/15 2 6897 7354 -82,9 0,94 6986 89 1%

mar/15 3 7011 7234 -119,8 0,97 7095 84 1%

abr/15 4 7466 7256 22,3 1,03 7132 334 4%

mai/15 5 7522 7476 220,3 1,01 7071 451 6%

jun/15 6 7987 7797 320,6 1,02 7750 237 3%

jul/15 7 6912 8822 1025,4 0,78 5743 1169 17%

ago/15 8 7354 9239 417,0 0,80 8599 1245 17%

set/15 9 7365 8686 -553,8 0,85 9635 2270 31%

out/15 10 7875 8134 -551,8 0,97 7871 4 0%

nov/15 11 7845 7714 -419,6 1,02 7537 308 4%

dez/15 12 8645 7534 -180,7 1,15 8029 616 7%

jan/16 1 6245 6935 -598,7 0,90 7205 960 15%

fev/16 2 6122 6418 -517,2 0,95 5943 179 3%

mar/16 3 6456 6225 -192,6 1,04 5719 737 11%

abr/16 4 6998 6360 135,4 1,10 6207 791 11%

mai/16 5 7222 6787 426,6 1,06 6535 687 10%

jun/16 6 7214 7141 353,5 1,01 7389 175 2%

jul/16 7 7004 8111 970,4 0,86 5871 1133 16%

ago/16 8 7512 9234 1122,6 0,81 7228 284 4%

set/16 9 7887 9906 672,5 0,80 8781 894 11%

out/16 10 7645 9434 -471,9 0,81 10242 2597 34%

nov/16 11 7732 8382 -1051,8 0,92 9114 1382 18%

dez/16 12 8412 7331 -1051,8 1,15 8412 0 0%

jan/17 1 5654 Média Mad Média Mape

fev/17 2 4986 697 10%

mar/17 3 4330

abr/17 4 3436

mai/17 5 2204

jun/17 6 1030

jul/17 7 28

ago/17 8 882

set/17 9 1700

out/17 10 2583

nov/17 11 3910

dez/17 12 6072

Alfa Beta Gama

0,43 1 1

Previsão da demanda do produto para o ano de 2017





18


Então, observou-se que a suavização exponencial apresentou o menor MAD e MAPE,

porém a previsão com sazonalidade e tendência possui um maior histórico, mostrando assim

uma análise mais precisa da demanda com uma discrepância pequena da suavização

exponencial. A empresa pouco utiliza de ferramentas de previsões de demanda, foi sugerido à

implementação de softwares para aplicação da ferramenta para aumentar a competitividade da

empresa. O Período considerado para todas as previsões foram de 36 meses, devido a variações

de mercado, promoções, esses valores podem ser alterados dentro da realidade da empresa.

4.3. Cálculo da gestão de estoque

A partir dos dados obtidos com a previsão de demanda (MM3, Suavização

Exponencial de 2016 e Tendência e Sazonalidade), escolhendo aquele que obteve menor desvio

padrão. Considerou ainda, que o Lead Time era fixo, duas semanas, e o que variava era a

demanda, pois a quantidade de cada produto varia com a semana ou o mês, mas independente

de quanto tiver no estoque eles sempre fazem o pedido semanalmente e o fornecedor demora

duas semanas para entregar o item pedido. Assim, o período considerado para os cálculos, foi

de duas semana. Além disso, considerou-se que o nível de segurança é de 95%, que de acordo

com a tabela universal, representa um fator de segurança (fs) igual a 1,645.

Cálculo da Média Mensal do ano de 2016: Os números obtidos foram reservados para

que em seguida fosse feita uma média de consumo mensal, na qual foram somadas as

quantidades consumidas em cada mês e divididas pela quantidade de meses da amostra (12),

Essa média possibilitaria os cálculos posteriores, iniciando pela média semanal, que seria o

resultado da média mensal dividido por quatro semanas.

𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑀𝑒𝑛𝑠𝑎𝑙 = 6245 + 6122 + 6456 + 6998 + 7222 + 7214 + 7004 + 7512 + 7887 + 7645 + 7732 + 8412

12

Onde:

𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑀𝑒𝑛𝑠𝑎𝑙 = 7204,083

𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑠𝑒𝑚𝑎𝑛𝑎𝑙 =7204,083

4≅ 1801





19

Determinação do tempo de reposição: Já que há uma tabela de fornecedores em seu

banco de dados, foi analisado o tempo em que cada fornecedor de componente demora em

realizar a entrega dos materiais solicitados. Sabendo que o fornecedor leva em média 12 dias

para entregar o componente, adotou – se como sendo o tempo de reposição em 2 semanas.

Cálculo do estoque de segurança: Esta etapa é considerada uma das mais importantes,

uma vez que esta ferramenta garante a redução dos estoques, e marca que a demanda do cliente

será atendida em tempo preciso, evitando o aguardo à medida que os pedidos são acumulados.

Essas quantidades mínimas que devem ser armazenadas foram calculadas de acordo com o

produto entre o tempo de reposição e a média semanal.

𝐸𝑆 = 2 × 1801

𝐸𝑆 = 3602

Cálculos do ponto de reposição e lotes de reposição e determinação da frequência de

compra Em seguida pôde – se definir o ponto de reposição de cada componente pelo dobro do

estoque de segurança. Já a compra em lotes de reposição foi definida de acordo com a

frequência de compra, ou seja, consiste na relação entre a média mensal e o tempo para a

frequência das compras em vezes por mês.

𝑃𝑜𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑅𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖çã𝑜 = 2 × 𝐸𝑆

𝐿𝑜𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑅𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖çã𝑜 = 𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑎𝑙

𝐹𝑟𝑒𝑞𝑢ê𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑟𝑎𝑠

Logo:

𝑃𝑜𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑅𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖çã𝑜 = 2 × 3602

𝑃𝑜𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑅𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖çã𝑜 = 7204

𝐿𝑜𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑅𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖çã𝑜 = 7204

2

𝐿𝑜𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑅𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖çã𝑜 = 3602





20

LEC Todo o cálculo mantido na planilha foi desenvolvido com a intenção de

determinar as variáveis mais significativas para cada material. O LEC foi a variável mais

relevante, porém a que necessitou de maiores apurações, pois foi necessário coletar os custos

envolvidos na obtenção de cada material. Neste caso, como alguns pedidos são feitos de forma

agregada, atrelando, por exemplo, unidades ópticas com unidades de processamento e

processadores, precisou - se fazer uma média nestes custos envolvidos, para atender à fórmula

dos lotes econômicos de compra.

𝐿𝐸𝐶 = √2 × 8 × 7204 × 12

14

𝐿𝐸𝐶 = 314,32 𝑢𝑛𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠

5. Considerações finais

O presente estudo comprova a importância da previsão de demanda para as redes de

varejo de supermercados, pois consiste em um meio pelo qual as mesmas possam prever o

comportamento que as vendas de seus produtos apresentarão no futuro e desta forma se

organizar antecipadamente para conseguir atender toda a solicitação do mercado consumidor e,

tendo disponível uma reposição de estoque na quantidade e no momento certo. Além disso, o

projeto de implantação de um sistema de previsão de demanda nos supermercados contribui

para o equilíbrio dos níveis de estoques visando à redução dos custos e a garantia da

sobrevivência em um cenário cada vez mais competitivo. Sendo assim, a previsão de demanda

é fundamental para o setor de Planejamento e Controle da Produção, para que este execute de

modo adequado todas as suas funções.

Desse modo, apresentou-se o modelo de Média Móvel simples, Suavização

Exponencial Simples e o modelo que obteve o menor grau de acurácia em relação aos demais

foi o modelos de Holt-Winters. Desse modo, conforme aponta a literatura e dado os resultados

obtidos, estes modelo são os mais indicados para a organização prever a demanda do negócio.

Outro fator relevante é a possibilidade de mostrar para as empresas com características similares





21

à estudada, que a utilização da previsão de demanda no PCP é crucial para o sucesso da

organização, visto que auxilia no processo decisório.

Levantou-se algumas oportunidades de otimização do sistema de planejamento e

controle da produção, através da utilização de modelos quantitativos de previsão de demanda

que auxiliam no processo de planejamento e controle organizacional, desde a compra de

matérias-primas, até a potencialização da capacidade produtiva. Logo, recomenda-se à empresa

organizar e sistematizar suas atividades com o objetivo de obter melhorias na organização, já

que pode acarretar em aumento dos lucros e crescimento organizacional. Essas ferramentas (Es,

lote de reposição e LEC) foram suficientes para compor uma proposta sólida de melhoria na

gestão do estoques de matéria prima da referida empresa. A nova proposta determina as

quantidades mínimas a serem estocadas para que o problema apresentado não se repita.

As empresas que pretendem se manter competitivas num mercado tão disputado

necessitam buscar alternativas de gestão para garantir qualidade nos serviços internos,

essencialmente em termos de gestão de estoques, e finalmente atender às expectativas da

clientela que cada vez mais, diante do volume de produtos e serviços disponíveis nos dias atuais,

se torna apurada e rigorosa. Este artigo detalhou os resultados, evidenciando as paradas de

produção ocorridas numa empresa que não possuía uma gestão de estoque para novos produtos

adquiridos e os impactos que poderiam ser causados ao se implementar alternativas para o

gerenciamento do estoque.

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