Utilizando modelos de previsão de demanda

artigo publicado na IX Semana de Engenharia de Produção Sul-Americana (SEPROSUL), no Uruguai, em novembro de 2009:

Modelos de previsão de demanda para erva mate: um estudo de caso

Autores: Éprevisão de demandadio Polacinski, Leandro Callegari Coelho, Rodrigo Gabriel de Miranda, Alice França de Abreu.

Em face de economia atual, ser caracterizada pela alta competitividade, todas as organizações se vêem cada vez mais pressionadas a desenvolver estratégias para responder as exigências do mercado. Neste sentido, o presente artigo através de uma pesquisa de natureza quantitativa, classificada também como descritiva, bem como exploratória, e que utilizou para o desenvolvimento de seu processo a técnica do estudo de caso, coletou as informações necessárias para desenvolver um modelo de previsão para vendas de erva mate, para uma Micro e Pequena Empresa (MPE), que adota como estratégia para responder as exigências do mercado, as técnicas de previsão de demanda. O estudo apresenta as possibilidades oferecidas pelos diferentes modelos de previsão, permitindo estimar o comportamento da demanda de erva mate para o mercado de atuação da MPE, onde foram analisadas tendências, ciclos e sazonalidade dos dados coletados, no período de 1999 a 2008. Das técnicas de previsão utilizadas, definiu-se o modelo de suavização exponencial como mais apropriado para definir a demanda de erva mate para 2009. Com o modelo proposto, conforme a direção da MPE, destaca-se que até o mês de junho, deste ano, as previsões teriam sido bastante acuradas, confirmando a expectativa do bom desempenho do modelo.

O negócio da erva-mate no estado Rio Grande do Sul (RS) apresenta grande importância econômica, uma vez que responde como fonte de renda para muitas organizações gaúchas, bem como a muitas propriedades agrícolas. O chimarrão é um hábito cultural do estado, entretanto, precisar o consumo de erva mate tem sido um desafio constante para muitas empresas do ramo. Especialmente, pelo fato de que os clientes de hoje são mais difíceis de serem agradados, uma vez que são mais conscientes, exigentes, perdoam menos, bem como são abordados por mais concorrentes, com ofertas similares ou mesmo melhores (KOTLER, 2000).

Neste contexto, observa-se que as boas previsões tornam-se essenciais para as organizações responderem as exigências desses clientes. Principalmente, pelo fato de auxiliar nas decisões estratégicas, na determinação do perfil da demanda futura, na estimação dos custos, no controle de estoques, na previsão de desempenho, na participação no mercado e, principalmente, na possibilidade da organização de responder as exigências do atual mercado competitivo. Em respeito a todos esses aspectos, a presente pesquisa buscou desenvolver um modelo específico de previsão para a venda de erva mate para uma MPE, da região noroeste, do RS, que viesse a responder as necessidades de antecipação da organização. Dessa forma, com base nas teorias relacionadas aos modelos de previsão de decomposição clássica e suavização exponencial, foi definido um modelo que atendesse as exigências da empresa.

Torna-se importante destacar que os modelos de decomposição clássica e suavização exponencial buscam identificar padrões nos próprios dados. A escolha do presente tema teve ênfase, principalmente, pela grande representatividade da organização no contexto regional, e pela possibilidade, através de um estudo prático em uma MPE, distribuidora de erva mate, de identificar os dados e as informações que possibilitem uma compreensão ampliada do conhecimento relativo a previsões. Diante disto, observa-se que partindo do ponto de vista teórico, o fato relevante, sobre o tema a ser estudado, provém da carência efetiva de trabalhos e literaturas que apresentem a forma de como é aplicada a técnica de previsão em MPEs, especificamente, de distribuição de erva mate. Já, no que se refere ao ponto de vista prático, o fato que justifica a realização desta pesquisa é poder analisar o modelo desenvolvido para a MPE, referente à previsão de vendas de erva mate no período de análises.

Além de oferecer previsões que sejam acuradas do ponto de vista do volume médio vendido, é possível também calcular intervalos de confiança para estas previsões, como será visto adiante. Isto representa uma segurança adicional ao tomador de decisão, pois fornece maiores subsídios estatísticos para o planejamento e controle da produção para curto e médio prazo. Ainda, o modelo de regressão trará informações importantes sobre possíveis variáveis que afetam o futuro das vendas, agregando informação sobre o processo.

Dessa forma, o trabalho será de grande importância, pois contribuirá de forma prática ao oferecer subsídios para ações futuras da própria MPE analisada, empresas congêneres, organizações em geral, bem como a acadêmicos e profissionais ligados à área que buscam aprofundar conhecimentos sobre o tema.

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Leandro C. Coelho, Ph.D., é Professor de Logística e Gestão da Cadeia de Suprimentos na Université Laval, Québec, Canadá. Conheça mais no menu Sobre (acima).