A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos

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1 A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos Artigo Mundo Logística 2011 Versão 1.0 Autor Iuri Rafael Destro Data 25/5/2011 Responsável Hélcio Fernando Lenz

2 Histórico de Revisões Versão Data Descrição Autor /05/2011 Versão Inicial Iuri Destro Aprovações Versão Função Nome 1.0 CEO Hélcio Fernando Lenz A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 2 de 10

3 Sumário Histórico de Revisões...2 Aprovações...2 Sumário Introdução Previsão da Demanda Métodos de Previsão de Demanda Métodos Qualitativos Métodos de Projeção Histórica Métodos Causais Previsão de demanda para novos produtos Efeitos negativos resultantes da variação na demanda Efeito Chicote Soluções para atenuar os efeitos negativos da variação da demanda Considerações Finais Referências...10 A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 3 de 10

4 1. Introdução Stock). As empresas podem organizar seu sistema produtivo como MTO (Make to Order) ou MTS (Make to Em um ambiente de produção puxada como o MTO, a movimentação de matérias-primas para a linha de produção é direcionada pelo pedido de um cliente. Empresas que utilizam esta estratégia produtiva possuem, na maioria dos casos, um alto grau de interação com o cliente, o que lhes permite saber de antemão o item a ser produzido e sua quantidade. Embora possibilite um grande nível de personalização do produto, a produção puxada, de um modo geral, tem aplicabilidade para empresas que possuem reduzido número de clientes e pequenas quantidades de itens a serem produzidos. Nesse cenário, em que a produção é baseada na resposta a uma demanda existente, os custos de estocagem são baixos, e o lead time pode ser um considerável diferencial competitivo. Em processos de produção empurrada, característica do ambiente MTS, os produtos são produzidos segundo uma demanda estimada e depois armazenados à espera de uma Ordem de Separação (Picking Order). Para empresas que adotam a lógica da previsão de demanda, a prática da estocagem pode ser vista como um mal necessário, que diminui a possibilidade de ocorrência de rupturas de inventário e a conseqüente perda de oportunidades de venda. Como regra, a produção é caracterizada pela padronização, massificação, e baixo grau de interação com o cliente. Neste artigo, partimos do pressuposto de que, para determinadas empresas, não é conveniente utilizar o sistema MTO. Não é de nosso interesse, portanto, analisar o que determina a escolha entre um sistema e outro, nem discutir qual dele é o melhor. O escopo deste trabalho é avaliar os principais métodos de previsão de demanda e o impacto negativo, ao longo de toda a cadeia de suprimentos, da variação da demanda previamente determinada. 2. Previsão da Demanda Segundo Tubino (2000), planejar e controlar as atividades de uma empresa que produz itens padronizados para estoque é bastante diferente de planejar e controlar produtos sob encomenda. As empresas que utilizam o sistema MTS necessitam de uma previsão de demanda. Conforme Castiglioni (2008), a previsão de demanda serve como base para o planejamento estratégico da produção, vendas e finanças de qualquer empresa, que, assim, pode desenvolver seus planos de capacidade, fluxo de caixa, vendas, produção, estoque, mão-de-obra, compras, entre outras atividades empresariais. De acordo com Ballou (2001), a tarefa de previsão da demanda é geralmente atribuída ao setor de marketing da empresa. O autor comenta que para planejar os níveis de estoques e gerenciar a movimentação da frota, os gerentes de logística buscam informações contidas nestas previsões, em especial para o planejamento a curto prazo. Christopher (2007) observa que toda a amplitude de métodos de previsão está sujeita a erros e incertezas, e que quanto maior for a distância do horizonte de previsão, maior tende a ser o erro encontrado. Paranhas Fº (2007) concorda acrescentando que essa incerteza deve ser considerada como uma premissa básica para o planejamento da produção. Há de se observar também que o grau de dificuldade imposto é alto, já que, segundo Porter (1996), a oferta e a procura mudam constantemente. Ballou (2001) comenta que a variação de demanda é resultado do crescimento e declínio das taxas de vendas, da sazonalidade na demanda padrão e das flutuações gerais causadas por uma infinidade de fatores. Ainda assim, a estimativa de demanda é um dos fatores a considerar para estabelecer o volume de estoques, além do dimensionamento do nível de serviços logísticos e demais considerações estratégicas. A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 4 de 10

5 3. Métodos de Previsão de Demanda Realizar um forecasting é estabelecer um sistema de previsão de eventos. A expectativa de sucesso da estratégia MTS é altamente dependente da precisão do forecasting. A atividade de previsão de demanda tem se tornado fundamental, devido às substanciais mudanças no ambiente econômico em decorrência da volatilidade e velocidade característica no mercado atual. Em um ambiente em que o ciclo de vida de determinados produtos está cada vez mais curto, a competição é cada vez mais intensa e as exigências dos clientes cada vez maiores, a tentativa de estabelecer uma previsão de demanda requer considerável grau de sofisticação. Em uma visão geral, sistemas de previsão de demanda têm o propósito de oferecer aos gestores da cadeia de suprimento um apoio para a compreensão do comportamento da demanda de seus clientes. Podem ser usados na tomada de decisão sobre o estabelecimento de preços para produtos, no planejamento de capacidade e na a inserção de um novo produto no mercado. Segundo Ballou (2001), o padrão de demanda pode ser classificado como: Regular: a análise temporal da demanda mostra que esta pode ser decomposta em componentes de tendência, sazonais e aleatórios; Intermitente: de característica irregular, também chamada de nebulosa. O sistema de classificação de métodos propostos depende das características da demanda. Bowersox e Closs (2010) e Ballou (2001) categorizam as técnicas de previsão seguindo a linha definida por Chambers, Mullick e Smith (1974), que estabeleceram uma classificação metodológica para previsão em: Métodos Qualitativos, Análises de Séries Temporais e Modelos Causais Métodos Qualitativos Ballou (2001) explica que métodos qualitativos são aqueles que utilizam o julgamento, a intuição, as pesquisas ou técnicas comparativas para produzir estimativas quantitativas a respeito do futuro. Neumann (2010) aponta que abordagens qualitativas servem para transformar o conhecimento tácito de especialistas em números de previsão. A base deste método é a opinião de profissionais gabaritados na área, sendo especialmente útil quando não há dados para formular uma previsão coerente, ou a existência destes é irrelevante. Com relação aos especialistas, espera-se que esses indivíduos sejam respeitados em seu metiê e que estejam fortemente inteirados a respeito do mercado, para que forneçam estimativas aproximadas da realidade e insights baseados em sua experiência e apurado feeling. Uma previsão baseada somente em análises qualitativas requer um alto grau de imparcialidade, experiência, sensibilidade para nuances políticas e intuição extremamente aguçada. Apesar de muitos estudos apontarem para a credibilidade do método qualitativo, e de ser amplamente utilizado, o método tem sua fatia de controvérsia. Excesso de confiança e otimismo, pressões político-econômicas ou interesses comerciais também podem interferir na opinião dos analistas para o estabelecimento das previsões. Estes especialistas, em razão de interesses particulares ou favorecimento de determinados grupos, poderiam deliberadamente superestimar ou subestimar custos e projeções de demanda de maneira consciente, o que desqualificaria a previsão. Ao selecionar um método qualitativo, além de preferir analistas imparciais, deve-se determinar o volume de mudanças no ambiente e analisar previsões correntes, além de ter sensibilidade com os conflitos de interesses entre tomadores de decisão e seus subordinados, bem como ter extrema cautela com a influência de considerações políticas. Alguns exemplos de métodos qualitativos são mostrados abaixo na tabela 1: A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 5 de 10

6 Método Delphi Painel de Consenso ou de Especialistas Pesquisa de Mercado Descrição Um grupo de especialistas é interrogado em uma seqüência de questionário em que suas respostas são usadas para produzir o questionário seguinte. Considera a suposição que um grupo de especialista pode chegar a uma resposta melhor que uma única pessoa. Levantamentos de dados através de questionários direcionados e entrevistas com possíveis consumidores. Horizonte de Previsão Médio-longo Médio-longo Médio-longo Tabela 1: Exemplos de métodos qualitativos para previsão de demanda (BALLOU, 2001) Métodos de Projeção Histórica A abordagem estatística define que dados históricos são a base para a previsão da demanda. Este método analisa a demanda histórica de determinados produtos, o que exige desta abordagem uma massa de dados consistente e confiável. Quando o padrão de demanda é caracterizado como regular, modelos estatísticos têm um maior grau de precisão. No entanto, basear a demanda somente em dados estatísticos nos privaria da vantagem de poder contar com a sensibilidade de especialistas para a análise da influência de fatores externos. Apesar de ter simpatia pela utilização deste método, Armstrong (2002) alerta para o fato de que um dos motivos para erros na previsão ocorre quando as estimativas consideram fontes de dados com grau de incerteza considerável. O autor afirma, contudo, que se existem dados estatísticos suficientes, métodos quantitativos são preferíveis, pois em geral são mais precisos que os métodos qualitativos. Alguns exemplos de métodos de projeção histórica são mostrados abaixo na tabela 2: Método Descrição Horizonte de Previsão Média Móvel Cada ponto de uma média móvel de uma série de tempo é a média aritmética ou ponderada de um número de pontos consecutivos das linhas de séries. Requer grande quantidade de dados históricos. Curto Ponderação exponencial Técnica similar à média móvel, conferindo peso maior aos dados mais recentes e considerando um erro de previsão. Curto Redes Neurais Modelos matemáticos de previsão inspirados em sistemas biológicos. Curto Tabela 2: Exemplos de métodos de projeção histórica para previsão de demanda (BALLOU, 2001). A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 6 de 10

7 3.3. Métodos Causais Bowersox e Closs (2010) explicam que no dimensionamento da demanda pelo método causal, uma previsão por regressão estima as quantidades vendidas para cada produto com base em outras variáveis independentes. Os autores citam como exemplo a venda de café durante eventos esportivos estadunidenses em estádios, quando o consumo da bebida quente durante partidas de futebol americano ocorre em função da variação de temperatura. Ballou (2001) comenta que modelos causais podem vir nas seguintes formas: Estatístico: regressão e modelos Econométricos; Descritivo: modelos de entrada e saída, ciclos de vida e simulação por computador. Bowersox e Closs (2010) afirmam que, embora não seja necessário haver uma relação de causa e efeito entre a venda de um produto e a variável independente, ainda que seja encontrado um alto grau de correlação, as previsões comprovadamente mais confiáveis são baseadas em relações causais. Ballou (2001) demonstra mais pessimismo com a técnica, comentando que relações verdadeiramente causais são difíceis de ser encontradas, e quando o são, verifica-se que a correlação geralmente é baixa Previsão de demanda para novos produtos A inserção de novos produtos é um desafio. Segundo Neumann (2010), as incertezas associadas à demanda (produto desconhecido) e à oferta (processo desconhecido) de um novo produto contribuem para uma elevada taxa de ruptura na cadeia de suprimentos. Em artigo contido na edição nº 15 do ano III desta revista, o autor coloca como opções de abordagem para determinação da previsão para produtos entrantes: qualitativa, previsão por analogia, modelos de difusão, modelos de preferência, diagramas causais e técnicas de pensamento sistêmico, modelos de simulação e mercados teste. O método de Analogia Histórica, conforme comenta Ballou (2001), prevê uma análise comparativa da introdução e crescimento de produtos similares, baseando a previsão na observação de padrões de similaridade. 4. Efeitos negativos resultantes da variação na demanda A variação da demanda, contrariando as estimativas definidas pelos métodos de previsão, resulta em problemas enfrentados por organizações e em desafios que a busca da solução exige. Desencontros entre oferta e demanda tem alto custo, causando prejuízo em efeito cascata nos demais componentes de cadeias de suprimento. Para o setor de vendas e marketing, por exemplo, a não entrega significa macular a dinâmica das relações de confiança entre os parceiros comerciais e a frustração de não atingir metas. Considerando o universo do gerente de logística, uma previsão infeliz pode ter impacto direto em dois importantes indicadores de desempenho: Utilização da capacidade de Armazenagem e Ruptura de Inventário. O indicador Utilização da Capacidade de Estocagem mede a utilização volumétrica ou o número de posições para estocagem disponíveis em um armazém. Em geral, a ocupação média é dimensionada de duas formas: o o (Volume ocupado em m³) / (capacidade total de armazenagem em m³); (Endereços de armazenagem ocupados) / (número total de endereços). Os custos associados ao excesso de estoques consideram o esforço para manutenção de produtos no armazém. Estar acima dos 100 % de ocupação média é um péssimo indicador, pois mostra que corredores, pátio e demais áreas do armazém que não foram previamente planejadas para estocagem A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 7 de 10

8 estão sendo utilizadas como endereços de transbordo, elevando consideravelmente os custos de armazenagem. Stockout ou Ruptura de Inventário quantifica as vendas perdidas em função da indisponibilidade do item solicitado. o Receita não realizada devido à indisponibilidade do item em estoque (R$). Alguns dos principais problemas diretamente relacionados com a ruptura são: perda de venda, dano à imagem da marca e publicidade negativa Efeito Chicote De acordo com Coelho, Follmann e Rodriguez (2009), o Efeito Chicote (também chamando de Efeito Forrester) é a variação ou a impossibilidade de alinhamento da demanda à oferta. Os autores sustentam que o efeito chicote é também o resultado de uma expectativa de demanda ou oferta que não se realiza, por diversos motivos, entre elas a incapacidade de prever a demanda dos clientes, e que se propaga por todas as empresas da cadeia, influenciando os níveis de estoques, os tamanhos dos pedidos e a produtividade. As causas do Efeito Chicote podem ser o racionamento, acúmulo de pedidos e flutuações de preços. Para mostrar um exemplo, vamos supor o cenário em que, na tentativa de se proteger de uma possível escassez de matéria-prima ocasionada por uma suposta elevação na demanda do consumidor final, empresas que compõem uma cadeia de suprimentos aumentam especulativamente a dimensão de seu pedido junto aos fornecedores. Na esperança de atender mesmo que parcialmente toda a sua carteira de clientes, os fornecedores tendem a adotar uma política de racionamento de entregas. Ao vislumbrar a possibilidade de adoção da política do racionamento, as empresas incrementam seu pedido aos fornecedores pensando não somente na eventual necessidade de atender sua produção, como também no eventual incremento na produção das outras empresas (também clientes do fornecedor), na tentativa de antecipar o racionamento a ser proposto pelo fornecedor de matéria-prima. A expectativa das empresas é a de que o inflacionamento do pedido faria com que a fração de entrega racionada seja condizente com a real necessidade, e compensaria, ao menos em parte, os danos resultantes de possíveis racionamentos ao longo da cadeia de fornecimento. Essa estratégia, por ser adotada em larga escala ao longo da cadeia produtiva, gera o que denominamos de efeito chicote. Ao passar informações inadequadas sobre as quantidades realmente necessárias para a produção, empresas causam efeitos que se tornam ressonantes em todos os componentes da cadeia de suprimentos. 5. Soluções para atenuar os efeitos negativos da variação da demanda Em virtude da impossibilidade de adotar sistemas de produção MTO, por motivos que vão além do propósito e enfoque deste artigo, empresas que utilizam o sistema MTS em larga escala necessitam buscar soluções que atenuem o alto grau de incerteza inerente aos sistemas de previsão de demanda. Coelho, Follmann e Rodriguez (2009) ressaltam o alinhamento estratégico como potencial solução para remediar o efeito chicote. Ao defender o gerenciamento integrado da cadeia, Bowersox e Closs (2010) também comentam que é fundamental para combater os desencontros de informação e efeitos negativos da demanda. A centralização das informações entre os componentes de uma cadeia de suprimento tem um papel decisivo como solução. O compartilhamento das informações e a sincronização de estimativas de demanda devem trazer como resultados a possibilidade de estabelecer uma visão única, ou seja, um valor A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 8 de 10

9 único consensual para cada um dos produtos. Tal alinhamento favorece a execução de atividades como armazenagem e reabastecimento, bem como o planejamento de promoções e da distribuição dos produtos. Deve-se considerar que o consumidor final é o principal direcionador para a definição deste valor único. A combinação de métodos qualitativos e de projeção histórica pode ser uma solução eficiente. Armstrong (2002) sugere que, ao enfrentar dificuldades na seleção de métodos de previsão, deve-se combiná-los. A combinação de métodos de previsão adequadamente selecionados deve resultar no incremento da precisão e na redução do risco. O autor conclui que (2009) métodos de julgamento e os métodos estatísticos devem ser integrados, ressaltando que o resultado é especialmente interessante quando as estimativas de julgamento são coletadas de forma sistemática para ser utilizadas como input para os modelos quantitativos. Seguindo esta linha de raciocínio, informações extraídas na análise de dados estatísticos seriam cruzadas com a percepção de analistas qualificados e idôneos sobre as nuances do mercado. Dessa forma, poder-se-ia formar um sistema de previsão conjunto, mais criterioso e, conseqüentemente, mais preciso. Dada a complexidade do cenário globalizado, dizer que soluções em TI são um diferencial competitivo é antiquado. Para organizações que buscam resultados expressivos, a adoção de uma solução em tecnologia da informação de qualidade não pode ser vista como uma vantagem competitiva e sim como condição sine qua non para estar na disputa, pois a velocidade das mudanças requer celeridade também na capacidade de antecipação e tomada de decisão. É necessário ter uma solução tecnológica diferenciada que diminua o nível de complexidade para o gestor, ou seja, que facilite o compartilhamento de informações e ofereça a visibilidade da demanda por toda a cadeia de suprimentos. Além da modelagem estatística para criar a previsão de demanda inicial, a solução deve oferecer a capacidade de incorporar facilmente todas as informações necessárias para uma previsão de demanda consolidada, absorver o impacto de eventos promocionais, das tendências de mercado e reconhecer automaticamente padrões de sazonalidade. Tal solução, por fim, deve conter uma diversa gama de métodos de previsão e ser capaz de selecionar os métodos mais adequados ao perfil de cada produto, combinar distintos métodos de forecasting e ter a capacidade de simular um modelo para a entrada de novos produtos no mercado com base na construção de analogias. 6. Considerações Finais Como a competição no mundo globalizado ocorre não mais entre empresas, mas sim entre cadeias de suprimentos, o alinhamento estratégico de uma determinada cadeia dá a ela vantagem competitiva em relação às cadeias concorrentes. Este alinhamento de dados deve diminuir o impacto negativo da variação da demanda, como rupturas de inventário e o efeito chicote, o que resulta em melhoria do gerenciamento do estoque, do nível de serviço e na redução dos custos. Parece sensato afirmar que não existe um método ideal de previsão, mas sim um que é mais adequado à realidade e ao momento de determinada empresa, o que requer cautela e critério nas escolhas tanto de métodos quanto de especialistas. Finalmente, salientamos que a implantação da visão única da demanda requer o apoio de soluções especializadas em tecnologia da informação para o planejamento da cadeia como um todo, em uma visão alinhada. Tal solução deve ser capaz de combinar distintos métodos de previsão, a fim de melhorar o desempenho produtivo, diminuir o impacto das incertezas mercadológicas e, ainda, estimar a previsão de demanda para novos produtos. A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 9 de 10

10 7. Referências ARMSTRONG, J. S. Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. Editora: Springer, ARMSTRONG, J. S. Selecting Forecasting Methods BALLOU, R. H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: planejamento, organização e logística empresarial. 4ª edição, São Paulo: Bookman, BALLOU, R. H. Logística Empresarial: transportes, administração de materiais e distribuição física. 1ª edição, Rio de Janeiro: Atlas, BOWERSOX, D. J.; CLOSS, David J. Logística empresarial: o processo de integração da cadeia de suprimento. 8ª reimpressão. São Paulo: Atlas, CASTIGLIONI, J. A. M. Logística Operacional: guia prático. São Paulo: Érica, CHAMBERS, J. C., MULLICK S. K., SMITH D. D. An executive's guide to forecasting. Boston: R.E. Krieger, CHRISTOPHER, M. Logística e gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: criando redes que agregam valor. 2ª edição, São Paulo: Thomsom Learning, COELHO L. C.; FOLLMANN N.; RODRIGUEZ C. M. T. O Efeito Chicote e o seu Impacto na Gestão das Cadeias de Suprimentos FORRESTER, J. Industrial Dynamics. Harvard Business Review. Boston, nº 36, julho e agosto de Fonte: Revista Mundo Logística, Edição 23, Julho e Agosto A Variação da Demanda em Cadeias de Suprimentos.doc Página: 10 de 10