Previsao de Demanda, Estudo de Caso

I CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE PRODUO

Ponta Grossa, PR, Brasil, 30/11, 01 a 02 de dezembro 2011

Previso de Demanda: um estudo de caso em uma empresa de

comrcio e prestao de servios de Santa Maria - RS

Flaviani Souto Bolzan Medeiros (UNIFRA) [email protected]

Renata Coradini Bianchi (UNIFRA) [email protected]

Daniele Bolsson (UNIFRA) [email protected]

Sulen Xavier dos Santos (UFSM) [email protected]

Mrcia Segabinazzi (UFSM) [email protected]

Resumo: Em tempos de constantes mudanas, o estudo sobre a previso de demanda torna-se uma estratgia de

mercado, isso porque atravs dela torna-se possvel para a empresa planejar adequadamente suas aes. As previses fornecem subsdios para a tomada de deciso referente aos nveis adequados de

estoque, o que pode se tornar um diferencial competitivo por meio da reduo de custos referentes aos

estoques. Nesse contexto, este trabalho teve por objetivo realizar um estudo de previso de demanda

para os produtos que possuem maior rotatividade em vendas em uma empresa de comrcio e prestao de servios. No que se refere metodologia, a pesquisa classifica-se quanto natureza como

quantitativa e qualitativa, quanto aos objetivos exploratria e descritiva e quanto aos procedimentos

estudo de caso, realizado em uma empresa de comrcio e prestao de servios, localizada na cidade de Santa Maria - RS. A empresa em questo, tm mais de 75 anos de atuao no mercado, e opera no

comrcio de tecidos, espumas e prestao de servios, tendo como diferencial sua experincia de

mercado no ramo de estofaria. Concluiu-se que mesmo para empresas que apresentam caractersticas particulares no desempenho das suas atividades, a previso de demanda pode trazer uma srie de

benefcios como melhorar a competitividade atravs da disponibilidade dos produtos aos clientes, a

reduo dos custos referente ao que foi previsto e o que de fato foi vendido, pois sem uma projeo

acaba-se por comprar alm do que era necessrio.

Palavras chave: Previso de Demanda, Sazonalidade, Planejamento da Produo.

Demand Forecasting: a case study in a trading company and service of

Santa Maria - RS

Abstract: In times of constant change, the study on the demand forecast becomes a marketing strategy, through it because it becomes possible for the company properly plan their actions. The predictions provide

subsidies for decision making regarding the appropriate levels of inventory, which can become a

competitive advantage by reducing costs related to inventories. In this context, this study aimed to conduct a study to forecast demand for products that have higher turnover in sales in a trading

company and service. As regards the methodology, the research is classified as to the nature and

quantitative and qualitative, about the objectives and the exploratory and descriptive case study procedures, held in a trading company and service, located in Santa Maria - RS. The company in

question, have over 75 years experience in the market, and operates in the trade of fabrics, foams and

services, with the differential market experience in the field of upholstery. It was concluded that even

for companies that have particular characteristics in the performance of its activities, the demand forecast can bring a lot of benefits such as improving competitiveness through the availability of

products to customers, reducing costs related to what was predicted and what in fact sold, because

without a projection one ends up buying more than was necessary.

Key-words: Demand Forecasting, Seasonality, Production Planning.



1. Introduo

Para que todos os produtos e/ou servios de uma empresa possam ser oferecidos ao seu

cliente final essas atividades precisam ser bem planejadas, organizadas e controladas. Diante

de um cenrio de constantes mudanas, seja em mbito social, econmico, poltico ou

tecnolgico, isso tem exigido das empresas adaptaes para se manter competitivas no

mercado, enfrentando a concorrncia na disputa pelos clientes e assim superar os inmeros

desafios que surgem a cada dia. O planejamento da produo, atravs da previso de

demanda, tem como propsito fornecer as informaes sobre a demanda futura dos produtos

para que a produo dessa forma possa ser planejada com antecedncia, permitindo que os

recursos produtivos estejam disponveis no momento exato, na quantidade e principalmente

na qualidade adequada. O cliente de hoje, est cada vez mais exigente, o preo por sua vez j

deixou de ser o principal atrativo, por isso a agilidade e rapidez na entrega fazem a diferena

na busca por uma posio de destaque no mercado.

Nesse sentido, o presente trabalho tem como objetivo geral: realizar um estudo de previso de

demanda para os produtos que possuem maior rotatividade em vendas de uma empresa de

comrcio e prestao de servios. Para isso, estabelecem como objetivos especficos deste

estudo: identificar os produtos que possuem maior rotatividade nas vendas da empresa;

verificar como a empresa realiza a previso de demanda e adapta ao seu planejamento de

produo; aplicar o mtodo de previso de demanda regresso linear simples com o estudo da

sazonalidade; apresentar para a empresa a previso de demanda dos produtos para prximo

ano.

2. Previso de Demanda

Russomano (2000) define previso de demanda como um processo sistemtico e racional na

busca de informaes a cerca das possveis vendas futuras dos produtos ou servios de uma

organizao.

Para Ritzman e Krajewski (2004) uma previso uma avaliao de eventos futuros usada para

fins de planejamento, sendo que as mudanas nos negcios resultantes da concorrncia global,

ou alguma mudana tecnolgica acelerada e as preocupaes ambientais crescentes exercem

forte presso sobre a capacidade de uma organizao gerar previses precisas. Mas apesar

disto, as previses so necessrias para auxiliar na determinao de que recursos sero

necessrios, e para a programao dos recursos existentes ou ainda da aquisio de recursos

adicionais se necessrio.

Dessa forma, Tubino (2007) salienta que a previso de demanda a base para o planejamento

estratgico tanto da produo, vendas ou finanas de qualquer empresa, isso porque de algum

modo as atividades dessa empresa so direcionadas conforme o rumo em que elas acham que

o seu negcio andar, sendo que esse rumo geralmente feito em cima de previses, sendo a

previso de demanda a principal delas.

Para se obter uma previso, existe uma srie de mtodos disponveis, mas pode-se subdivid-

los em dois grandes grupos: os mtodos qualitativos e os quantitativos. Os mtodos

qualitativos, tambm chamados de mtodos de julgamento, conforme Reid e Sanders (2005)

so aqueles em que a previso feita de maneira subjetiva pelo responsvel, onde as

ocorrncias levantadas pelos especialistas so baseadas na intuio, no conhecimento e at

mesmo na experincia dessa pessoa na rea. J os mtodos quantitativos, segundo Moreira

(2008) aqueles que fazem uso de modelos matemticos para se atingir os valores previstos,

onde permitem um controle do erro, mas exigem informaes quantitativas preliminares.



2

2 2

x y - x xya =

n x - ( x)

2 2

n xy - x yb =

n x - ( x)

2.1 Regresso Linear Simples

O modelo de regresso linear segundo Krajewski, Ritzman e Malhotra (2009) um dos

modelos causais mais conhecidos e utilizados, que consiste de uma varivel chamada de

dependente, estar relacionada a uma ou mais variveis independentes por uma equao linear.

Pode-se dizer em uma linguagem tcnica que a linha de regresso minimiza os desvios

quadrados dos dados reais, onde para se obter o clculo da equao da reta basta aplicar na

expresso abaixo:

(1)

Na Frmula 1, Y refere-se a varivel dependente, X a varivel independente, o a representa

interseo da linha no eixo Y e b inclinao da linha. Esta frmula estabelece a equao que

identifica o efeito da varivel de previso (varivel independente) sobre a demanda do

produto em anlise (varivel dependente), isso porque busca-se prever a demanda de

determinado item com base na previso de outra varivel que tenha relao com tal item. Em

outras palavras, tem por objetivo encontrar uma equao linear de previso onde a soma dos

quadrados dos erros de previso (beta) seja a mnima possvel. Na Figura 2, observa-se a

formao da reta no sistema cartesiano.

Fonte: Tubino (2007).

Figura 2 - Mnimos Quadrados

Para se encontrar os valores de a e b, segue a frmula conforme descreve Gaither e Frazier

(2006):

(2)

(3)

De acordo com as Frmulas (2) e (3) apresentadas, o clculo dos coeficientes a e b tm como

finalidade minimizar a soma dos desvios quadrados dos dados reais da linha do grfico.

2.2 Sazonalidade em previses

A sazonalidade conforme explica Tubino (2007) se caracteriza pela ocorrncia de variaes

repetitivas, tanto ascendentes ou descendentes, em intervalos regulares nas sries temporais

Y = a + bX



da demanda, sendo que esse perodo de ocorrncia da sazonalidade pode ser anual, mensal e

at mesmo semanal. O mesmo autor afirma que a sazonalidade exposta em termos de uma

quantidade ou percentagem da demanda que se desvia dos valores mdios da srie, e no caso

de existir uma tendncia, ela deve ser considerada onde o valor aplicado sobre a mdia, ou a

tendncia, chamado de ndice de sazonalidade.

Praticamente todos os produtos e servios oferecidos pelas empresas sofrem alguma

sazonalidade da demanda, mas essas flutuaes podem ser razoavelmente previsveis sendo

que algumas dessas variaes so afetadas por mudanas inesperadas no clima e por evoluo

das condies econmicas (SLACK, CHAMBERS e JOHNSTON, 2007).

A seguir, descreve-se um exemplo de como desenvolver previses atravs da anlise de

regresso linear quando a sazonalidade estiver presente em dados da srie temporal de acordo

com Gaither e Frazier (2006, p. 66):

1. Escolha um conjunto de dados histricos representativo.

2. Desenvolva um ndice de sazonalidade para dessazonalizar cada estao (isto ,

ms ou trimestre).

3. Use os ndices de sazonalidade para dessazonalizar os dados; em outras palavras,

remova os padres sazonais. 4. Execute uma anlise de regresso linear sobre os dados dessazonalizados. Isso

resultar numa equao de regresso linear da forma Y = a + bX.

5. Use a equao de regresso para computar as previses para o futuro.

6. Use os ndices de sazonalidade para reaplicar os padres sazonais s previses.

Queiroz e Cavalheiro (2003) julgam conveniente empregar procedimentos para avaliar a

sazonalidade e mtodos de previso que considerem o efeito das flutuaes sazonais sobre a

demanda, isso porque quanto mais informaes se tiverem sobre o comportamento da

demanda de um determinado produto, mais acurada ser a previso e, consequentemente, as

decises baseadas nesta previso.

3. Metodologia

A classificao deste estudo quanto natureza uma pesquisa qualitativa e quantitativa. Na

pesquisa qualitativa, segundo Michel (2009), o ambiente da vida real a fonte direta para

obteno dos dados, e a capacidade do pesquisador de interpretar essa realidade, com iseno

e lgica, baseando-se em teoria existente, fundamental para dar significado s respostas. J a

pesquisa quantitativa parte do princpio que tudo pode ser quantificvel, sejam opinies,

informaes, pois sero melhor entendidas se transformadas em nmeros.

Quanto aos objetivos a pesquisa caracteriza-se como exploratria e descritiva. Na viso de

Malhotra et al. (2005) a pesquisa exploratria, como o prprio nome j sugere, tem como

objetivo explorar ou examinar um problema ou situao para proporcionar conhecimento e

compreenso. J a pesquisa descritiva busca observar, registrar e analisar os fenmenos, pois

nesse tipo de pesquisa no pode haver interferncia do pesquisador que dever apenas

descobrir a frequncia com que o fenmeno acontece, ou como se estrutura e funciona um

sistema, mtodo, processo ou realidade operacional (JUNG, 2004).

No que se refere aos procedimentos tcnicos, o presente trabalho caracteriza-se como um

estudo de caso, que consiste conforme Severino (2007) na pesquisa que se concentra no

estudo de um caso em particular.

Para a realizao deste estudo, os dados foram obtidos por meio de pesquisa bibliogrfica em

livros, artigos, sites, bem como atravs de pesquisa documental em documentos da empresa.

Martins (2010) descreve a pesquisa bibliogrfica como o ponto de partida de toda pesquisa,



que consiste no levantamento de informaes feito a partir de material coletado em livros,

revistas, artigos e em outras fontes escritas, devidamente publicadas.

Enquanto que, a pesquisa documental, segundo Andrade (2009), baseia-se em documentos

primrios, originais, isso porque tais documentos ainda no foram utilizados em nenhum

estudo ou pesquisa tais como: dados estatsticos, documentos histricos etc.

A anlise do trabalho foi realizada atravs da aplicao de mtodos quantitativos para

determinar a previso de demanda dos tecidos da linha Chenile: Ancara 21; Ancara 101;

Ancara 102; Baviera 1 e Ibiza 22, sendo que tais produtos foram selecionados para estudo em

funo de apresentarem maior rotatividade nas vendas aos consumidores. O perodo

selecionado para a anlise foi de julho de 2009 a junho de 2011. As informaes referentes

empresa foram obtidas atravs de observao in loco e tambm por meio de entrevistas

estruturadas com o Administrador Geral e demais colaboradores.

4. Resultados e Discusses

A previso de demanda da empresa em estudo, tanto para a loja quanto para a estofaria

realizada de maneira qualitativa, ou seja, baseadas em suposies e julgamentos do prprio

Administrador Geral. Assim, geralmente as compras so planejadas nos meses de maio, junho

e julho para todo o ano, com base nos dados das vendas do ano anterior. O mesmo costuma

manter em estoque apenas os produtos mais vendidos, no caso dos tecidos, adotam a poltica

de manter em estoque apenas os tradicionais. Para os produtos que so lanamentos e

novidades no mercado, so mantidos em estoque apenas quantidades pequenas e opta por

tecidos lisos ao invs dos estampados, sendo a procura destes maior.

Tendo em vista que a empresa realiza a previso de demanda de forma qualitativa, buscou-se

apresentar uma forma prtica e quantitativa da previso de demanda, para isso foi realizado a

aplicao do mtodo de regresso linear com sazonalidade pelo fato dos produtos

apresentarem variaes nas vendas muito significativas durante o perodo analisado. Devido a

esse perfil das vendas, para uma melhor anlise e entendimento, os dados foram agrupados

por trimestres, do perodo de julho de 2009 a junho de 2011.

Devido impossibilidade de fazer um estudo com todos os produtos comercializados, optou-

se pelos tecidos da linha Chenile, isso porque alm de serem os produtos que apresentam

maior rotatividade no estoque tambm dispe de registro das vendas para a anlise.

4.1 Aplicao do Mtodo de Regresso Linear com Tendncia Sazonal

O Quadro 1, apresenta o registro das vendas expressas em metros, pois esta a unidade que

refere-se quando se trata da comercializao de tecidos, e agrupados por trimestres em funo

do fator sazonalidade apresentados pelos produtos da linha Chenile, so eles: Ancara 21;

Ancara 101; Ancara 102; Baviera 1 e Ibiza 22, do perodo de julho de 2009 a junho de 2011.

PERODO 2009 2010 2011

Produtos 1 T1 2 T2 3 T3 4 T4 1 T1 2 T2 3 T3 4 T4 1 T1 2 T2 3 T3 4 T4

Ancara 21 - - 16 35 24 77 14 43 32 27 - -

Ancara 101 - - 23 23 14 39 7 10 62 20 - -

Ancara 102 - - 45 26 49 43 30 25 71 9 - -

Baviera 1 - - 15 17 3 14 31 1 6 21 - -

Ibiza 22 - - 47 17 42 0 19 55 21 2 - -

Fonte: Relatrio de vendas da empresa

Quadro 1 - Vendas dos perodos de 2009 a 2011



Com base nas informaes apresentadas no Quadro 1, importante apresentar a sazonalidade

que existe na demanda dos produtos em estudo. Para isso, demonstra-se na Figura 1, as

vendas de cada produto em perodos trimestrais.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

3 T 4 T 1 T 2 T 3 T 4 T 1 T 2 T

Ancara 21

Ancara 101

Ancara 102

Baviera 1

Ibiza 22

2010 2011

Figura 1 - Demonstrao das vendas nos perodos de 2009 a 2011

Evidencia-se na Figura 1, a sazonalidade dos produtos nas vendas, durante o perodo

analisado. De acordo com essas informaes, o produto Chenile Ancara 21 apresenta uma

sazonalidade significativa nas vendas no 2 e 3 trimestre de 2010. A demanda do Chenile

Ancara 101 possui, do mesmo modo que os demais, uma sazonalidade bastante acentuada no

3 trimestre de 2010 e no 1 trimestre de 2011. O perfil apresentado pelo Chenile Ancara 102

continua nessa mesma tendncia sazonal no 1 e 2 trimestre de 2011. Em seguida, o Chenile

Baviera 1 na anlise dos perodos, destaca-se com alteraes no 3 e 4 trimestre de 2010. E o

Chenile Ibiza 22, apresenta distores expressivas nas vendas, no 2 e 4 trimestre de 2010.

De maneira geral, a sazonalidade apresentada pelos tecidos se deve a dois principais motivos,

onde o primeiro deles o fato da empresa vender esse tipo de produto para outras estofarias

da cidade e regio, isso faz com que acontea um aumento das vendas em determinados

perodos do ano. O segundo motivo, atribudo as licitaes que a empresa participa com as

instituies pblicas, quando aprovada a licitao a empresa comercializa uma quantidade

significativa de tecidos, exercendo assim um aumento considervel nas vendas.

A seguir, consta o estudo da previso de demanda para cada produto, sendo apresentado a

partir da determinao do ndice sazonal, bem como a sua previso de demanda.

a) constata-se no Quadro 2, o estudo da previso de demanda do Chenile Ancara 21;

Ano 1 T 2 T 3 T 4 T

2009 - - 16 35 51

2010 24 77 14 43 158

2011 32 27 - - 59

56 104 30 78 268

Mdia Trimestral 28 52 15 39 33,5

ndice Sazonal 0,836 1,552 0,448 1,164

Quadro 2 Determinao do ndice sazonal para o Chenile Ancara 21

2009



Nota-se no Quadro 2, que o registro das vendas constam a partir do 3 trimestre de 2009 at o

segundo trimestre de 2011. Utilizando as informaes disponveis, foi possvel encontrar o

ndice sazonal da demanda no perodo correspondente, sendo que o 2 e 4 trimestre so os

perodos que revelam ter maior sazonalidade. Constatou-se que no 2 trimestre a demanda

est 55% acima em relao a mdia das vendas de todo perodo analisado, apesar de que no 4

trimestre a sazonalidade reduz para 16%, mas mesmo assim, continua elevada em relao ao

1 e 3 trimestre.

A fim de obter um estudo da sazonalidade para o produto Chenile Ancara 21, utilizou-se o

mtodo dos mnimos quadrados para encontrar os coeficientes a e b, sendo estes substitudos

na equao da reta para definir a previso atravs da regresso linear simples. A equao

obtida para o produto em estudo foi y (x) = 37,84 0,96 x.

Para determinar a previso de demanda para o prximo perodo (ano), o que por sua vez

correspondem aos quatro prximos trimestres, considerou-se x = 9, para o 3 trimestre de

2011; x = 10, para o 4 trimestre de 2011; x = 11, para o 1 trimestre de 2012 e x = 12, para o

2 trimestre de 2012, apresentada no Quadro 3.

PERODO Y (X) = 37,84 0,96 X NDICE SAZONAL PREVISO (metros)

Y (9) 29,16394 0,448 13

Y (10) 28,20037 1,164 33

Y (11) 27,2368 0,836 23

Y (12) 26,27323 1,552 41

Quadro 3 Previso de Demanda para Chenile Ancara 21

Com o propsito de gerar a previso de demanda do prximo perodo, no Quadro 3,

ponderou-se a substituio de x (nmero do perodo), na equao da reta anteriormente

descrita. A partir dos resultados obtidos, realizou-se a sazonalizao, multiplicando-a pelo

ndice sazonal do referente perodo. Considerando os resultados, ressalta-se que a previso de

demanda do produto Chenile Ancara 21 apresenta maior sazonalidade no 10 e 12 perodo.

b) A seguir, no Quadro 4, apresenta-se a anlise da previso de demanda do produto Chenile

Ancara 101;

Ano 1 T 2 T 3 T 4 T

2009 - - 23 23 46

2010 14 39 7 10 70

2011 62 20 - - 82

76 59 30 33 198

Mdia Trimestral 38 29,5 15 16,5 24,75

ndice Sazonal 1,535 1,192 0,606 0,667


No Quadro 4, observa-se que as vendas aparecem registradas a partir do 3 trimestre de 2009,

at o segundo trimestre de 2011. Com base nos dados foi possvel determinar o ndice sazonal

para os perodos em que possuem demanda. Assim, identificou-se que no 1 e 2 trimestre, a



demanda apresenta maior sazonalidade em relao ao 3 e 4 trimestre. Verificou-se que no 1

trimestre a sazonalidade est 53% acima em relao demanda mdia dos demais perodos, j

no 2 trimestre a sazonalidade decai para 19%, mesmo assim a sazonalidade mantm-se maior

em relao ao 3 e 4 trimestre, em que a sazonalidade baixa.

A partir do estudo da sazonalidade, aplicou-se o mtodo dos mnimos quadrados para

encontrar os coeficientes a e b, onde foram substitudos na equao da reta para determinar a

previso atravs da regresso linear simples. Para o produto Chenile Ancara 101 foi

encontrada a equao y (x) = 31,30 1,46 x. O coeficiente b, nesse caso foi negativo.

Para determinar a previso de demanda para o prximo perodo (ano), que correspondem aos

quatro prximos trimestres, considerou-se x = 9, para o 3 trimestre de 2011; x = 10, para o 4

trimestre de 2011; x = 11, para o 1 trimestre de 2012 e x = 12, para o 2 trimestre de 2012,

conforme exposta no Quadro 5.


Y (9) 18,1977 0,606 11

Y (10) 16,74163 0,667 11

Y (11) 15,28556 1,535 23

Y (12) 15,28556 1,192 18

Quadro 5 - Previso de Demanda para Chenile Ancara 101

Para determinar a previso de demanda do prximo perodo, no Quadro 5, considerou-se a

substituio de x (nmero do perodo), na equao da reta encontrada. A partir desta previso

realizou-se a sazonalizao, multiplicando-a pelo ndice sazonal correspondente do perodo.

Assim, possvel observar que a previso de demanda do produto Chenile Ancara 101 possui

maior sazonalidade no 11 e 12 perodo.

c) no Quadro 6, segue a anlise da previso de demanda do produto Chenile Ancara 102;

Ano 1 T 2 T 3 T 4 T

2009 - - 45 26 71

2010 49 43 30 25 147

2011 71 9 - - 80

120 52 75 51 298

Mdia Trimestral 60 26 37,5 25,5 37,25

ndice Sazonal 1,611 0,698 1,007 0,685


Com base nos dados apresentados no Quadro 6, verifica-se o registro das vendas do produto

Chenile Ancara 102 a partir do 3 trimestre de 2009 at o segundo trimestre de 2011.

Portanto, foi possvel identificar o ndice sazonal para os respectivos perodos, onde o 1 e o

3 trimestre apresentam maior sazonalidade comparados com o 2 e 4 trimestre. No 1

trimestre a sazonalidade da demanda est 61% acima em relao a demanda mdia do perodo

e no 3 trimestre a sazonalidade diminui para 0,07%.



Atravs da anlise da sazonalidade, aplicou-se o mtodo dos mnimos quadrados para

determinar os coeficientes a e b, sendo estes substitudos na equao da reta a fim de

encontrar a previso de demanda por meio da regresso linear simples. A equao encontrada

para o produto Chenile Ancara 102 foi y (x) = 48,27 2,45 x, onde o coeficiente b negativo.

Utilizando a equao encontrada para determinar a previso de demanda para o prximo

perodo (ano), que correspondem aos quatro prximos trimestres, usou-se x = 9, para o 3

trimestre de 2011; x = 10, para o 4 trimestre de 2011; x = 11, para o 1 trimestre de 2012 e x

= 12, para o 2 trimestre de 2012, como segue no Quadro 7.


Y (9) 26,21728 1,007 26

Y (10) 23,78438 0,685 16

Y (11) 21,33609 1,611 34

Y (12) 18,8878 0,698 13

Quadro 7 Previso de Demanda para Chenile Ancara 102

Para definir a previso de demanda do prximo perodo, no Quadro 7, considerou-se a

substituio de x (nmero do perodo), na equao da reta encontrada. A partir desta previso

realizou-se a sazonalizao, multiplicando-a pelo ndice sazonal do respectivo perodo. Deste

modo, possvel analisar que a previso de demanda do produto Chenile Ancara 102 tem

maior sazonalidade no 9 e 11 perodo.

d) no Quadro 8, est exposto a previso de demanda do produto Chenile Baviera 1;

Ano 1 T 2 T 3 T 4 T

2009 - - 15 17 32

2010 3 14 31 1 49

2011 6 21 - - 27

9 35 46 18 108

Mdia Trimestral 4,5 17,5 23 9 13,5

ndice Sazonal 0,333 1,296 1,704 0,667

Quadro 8 Determinao do ndice sazonal para o Chenile Baviera 1

No Quadro 8 demonstra-se as vendas do Chenile Baviera 1 disponvel a partir do 3 trimestre

de 2009 at o segundo trimestre de 2011, o que por sua vez possibilitou apurar o ndice

sazonal para demanda de cada perodo em questo. Verificou-se que o 2 e 3 trimestre

possuem maior sazonalidade em relao ao 1 e 4 trimestre. No 2 trimestre a demanda est

29% acima em relao a mdia dos outros perodos, e no 4 trimestre houve um aumento na

sazonalidade atingindo 70% em relao a demanda mdia dos perodos em estudo.

Apresentando um estudo sobre a sazonalidade, usou-se o mtodo dos mnimos quadrados para

determinar os coeficientes a e b, e substituindo na equao da reta para encontrar a previso

por meio da regresso linear. Para o Chenile Baviera 1 encontrou-se a expresso y (x) = 13,54

0,009 x. O coeficiente da linha de tendncia foi negativo e abaixo de 1 para o produto em questo.



Para gerar a previso de demanda para o prximo perodo (ano), ou seja, que correspondem

aos quatro prximos trimestres, ponderou-se x = 9, para o 3 trimestre de 2011; x = 10, para o

4 trimestre de 2011; x = 11, para o 1 trimestre de 2012 e x = 12, para o 2 trimestre de 2012,

como exibe o Quadro 9.


Y (9) 13,45526 1,704 23

Y (10) 13,44532 0,667 9

Y (11) 13,43538 0,333 4

Y (12) 13,42544 1,296 17

Quadro 9 Previso de Demanda para Chenile Baviera 1

Em seguida, no Quadro 9, substitui-se x (nmero do perodo) na equao da reta encontrada a

fim de determinar a previso de demanda do prximo perodo. Depois, realizou-se a

sazonalizao, multiplicando-a pelo ndice sazonal do correspondente perodo. Constatou-se

assim, que a previso de demanda do Chenile Baviera 1, possui maior sazonalidade no 9 e

12 perodo.

e) no que se refere previso de demanda do produto Chenile Ibiza 22, segue no Quadro 10

os resultados do estudo.

Ano 1 T 2 T 3 T 4 T

2009 - - 47 17 64

2010 42 0 19 55 116

2011 21 2 - - 23

63 2 66 72 203

Mdia Trimestral 31,5 1 33 36 25,38

ndice Sazonal 1,241 0,039 1,300 1,419

Quadro 10 Determinao do ndice sazonal para o Chenile Ibiza 22

No Quadro 10, segue as vendas do Chenile Ibiza 22 disponveis a partir do 3 trimestre de

2009 at o segundo trimestre de 2011. Desta maneira, conseguiu-se levantar o ndice sazonal

para cada demanda do perodo. Observa-se que o 1, 3 e 4 trimestres tm os maiores ndices

de sazonalidade, isso porque o 1 trimestre est 24% acima da demanda mdia do perodo,

seguida de 30% no 3 trimestre e ainda um aumento de 41% no 4 trimestre.

Desta maneira, a partir do estudo da sazonalidade, usou-se o mtodo dos mnimos quadrados

para identificar os coeficientes a e b, sendo estes substitudos na equao encontrada a fim de

se determinar a previso de demanda por meio da regresso linear simples. Para o produto em

estudo, a equao encontrada foi y (x) 16,99 + 1,86 x.

Atravs dos dados obtidos, para se determinar a previso de demanda para o prximo perodo

(ano), correspondendo aos quatro prximos trimestres, utilizou-se x = 9, para o 3 trimestre de

2011; x = 10, para o 4 trimestre de 2011; x = 11, para o 1 trimestre de 2012 e x = 12, para o

2 trimestre de 2012, como expe o Quadro 11.



PERODO Y (X) = 16,99 + 1,86 X NDICE SAZONAL PREVISO (metros)

Y (9) 33,75095 1,300 44

Y (10) 35,61227 1,419 51

Y (11) 37,47359 1,241 47

Y (12) 39,33491 0,039 2

Quadro 11 Previso de Demanda para Chenile Ibiza 22

A fim de apurar a previso de demanda do prximo perodo, salienta-se que no Quadro 11,

realizou-se a substituio de x (nmero do perodo) na equao da reta obtida. A partir disso,

obteve-se a sazonalizao, multiplicando-a pelo ndice sazonal correspondente do perodo em

questo. Deste modo, salienta-se que a previso de demanda do produto Chenile Ibiza 22,

possui maior sazonalidade no 9, 10 e 11 perodo.

5. Concluso

Com a realizao deste trabalho, percebeu-se que o estudo da previso da demanda um fator

importante a ser considerado para auxiliar na determinao dos recursos que a empresa dever

ter disponvel para atender seus clientes. No caso da empresa em estudo, a previso de

demanda realizada de forma qualitativa, isto , baseadas em suposies e julgamentos do

prprio Administrador Geral a partir dos dados disponveis das vendas dos anos anteriores.

Desta forma, a empresa planeja suas compras mantendo em estoque apenas aqueles produtos

mais vendidos.

Assim, para fazer a aplicao de um modelo matemtico na previso de demanda, considerou-

se os produtos que apresentam maior rotatividade no estoque, sendo portanto, os tecidos da

linha Chenile. Por meio do estudo aplicado, observou-se que em alguns perodos do espao de

tempo estudado, apresenta aumento na demanda de alguns produtos, isso se deve ao fato da

empresa ser fornecedora desses produtos a demais estofarias da cidade e regio, e tambm por

participar de processos de licitao as suas vendas apresentam uma sazonalidade significativa

durante os perodos analisados.

Os dados obtidos atravs da aplicao do mtodo proposto, nos valores reais de vendas da

empresa, forneceram estimativas da demanda futura para os produtos em questo. Para o

produto Chenile Ancara 21, o 4 trimestre de 2011 o que apresenta maior demanda com 33

metros. J para ambos, ou seja, o Chenile Ancara 101 e o Chenile Ancara 102, o 1 trimestre

de 2012 o que possui um pico maior na demanda, com 23 e 34 metros respectivamente. No

que se refere previso para o Chenile Baviera 1, constatou-se que o 3 trimestre de 2011 o

que tem maior demanda com 23 metros. E no caso do Chenile Ibiza 22, o 4 trimestre de 2011

o que possui um aumento da demanda apresentando 51 metros.

Concluiu-se com a aplicao do mtodo de previso de demanda regresso linear simples com

o estudo da sazonalidade que atravs das projees futuras da demanda torna-se possvel para

a empresa planejar adequadamente suas aes perante o mercado, isso porque ele fornece

subsdios para a tomada de deciso referente aos nveis adequados de estoque.

No entanto, ressalta-se que, independente do mtodo de previso adotado a empresa deve

monitor-lo constantemente medida que as previses forem sendo alcanadas a fim de

verificar a relao entre a demanda real e a demanda prevista, e fazer os ajustes necessrios.

Mesmo para empresas que apresentam caractersticas particulares no desempenho das suas

atividades, a previso de demanda pode trazer uma srie de benefcios como melhorar a

competitividade atravs da disponibilidade dos produtos aos clientes, a reduo dos custos



referente ao que foi previsto e o que de fato foi vendido, pois sem uma projeo acaba-se por

comprar alm do que era necessrio.

Embora, atravs deste trabalho, tenha sido possvel realizar um estudo de previso de

demanda para os produtos que possuem maior rotatividade em vendas na empresa, salienta-se

que no se pode considerar um tempo maior dos dados para a anlise em funo da empresa

no ter o registro disponvel dos mesmos.

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