Gestão de Estoques: uma ferramenta para a redução de custos

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1 Universidade de São Paulo Faculdade de Economia e Administração Graduação em Administração Gestão de Estoques: uma ferramenta para a redução de custos Roberto Flores Falcão RESUMO A necessidade de profissionalização da administração é uma realidade nos tempos atuais. Dada a crescente agressividade da concorrência, a avalanche de informações e produtos gerada pela globalização, a redução dos parâmetros de tempo e espaço causados pela internet, somente as empresas mais preparadas e adaptadas às mudanças do cenário mercadológico permanecem. A gestão de estoques, assim como outras áreas relativas às operações, muitas vezes recebe atenção diminuta por parte dos empresários. Este fato pode prejudicar a saúde da empresa ou reduzir sua lucratividade. Os estoques são drenos, às vezes imperceptíveis, do fluxo de caixa das empresas, podendo ser os grandes responsáveis por problemas financeiros, falta de liquidez ou deficiências no atendimento. O presente estudo tem o objetivo de comparar o impacto financeiro de um sistema formal de gestão de estoques em relação a um sistema empírico, sem bases formais e metodológicas. A análise foi baseada em uma pequena empresa do setor de estética e beleza, na qual o volume (financeiro e em quantidade de itens) e o giro dos estoques são bastante elevados. Com base no modelo de previsão desenvolvido, foi elaborada uma análise quanto ao melhor modelo de gestão de estoques para cada um dos itens selecionados, a partir da qual os aspectos e impactos financeiros foram avaliados. Palavras chave: Gestão de estoques, Gerenciamento da cadeia de produção, Previsão de demanda, Planejamento da produção, Estoque de segurança, Inventário.

2 1. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 1.1 Gestão de Estoques [...] Outra vantagem da gestão eficiente é possibilitar ajustes eficazes em seu processo, resultante em redução de custo e economia nas aquisições. O estoque tem efeito impactante no êxito das empresas. Um dos motivos é o alto volume de dinheiro empregado. (MOURA, página 1) Com base nisso, pode-se refletir sobre a influência de uma excelente gestão de estoques para o sucesso de uma empresa. Além disso, para tornar a gestão de estoques eficaz, é vital que o gestor tenha acesso a informações abrangentes e de qualidade relativas a todas as áreas envolvidas: compras, acompanhamento, gestão da armazenagem, controle de produção e gestão de distribuição física Definição de Estoques De acordo com Moura, estoque é um conjunto de bens armazenados, com características próprias, que atendem aos objetivos e necessidades da empresa. Dessa forma, todo item armazenado em um depósito, almoxarifado, prateleira, gaveta ou armário para ser utilizado pela empresa em suas atividades de produção ou administrativa é considerado um item do estoque da organização. Além de estabelecer o nível de estoques e sua localização, o gestor deve monitorar os custos de pedir e de manter estoque, de modo a encontrar um plano de suprimento que minimize o custo total. Para tanto, é importante que a empresa mapeie com exatidão cada fornecedor, conhecendo seu tempo necessário para processar o pedido, produzir e entregar. No capítulo 17 de seu livro, Corrêa comenta que uma das razões que mais influencia o surgimento de estoques é a necessidade de conciliação entre as flutuações de demanda e as taxas de fornecimento de insumos e/ou matérias-primas Previsão das Incertezas A variação entre a demanda real e sua previsão é inevitável. Praticamente, sempre haverá um erro de previsão. No entanto, dependendo da dimensão desse erro, os impactos podem ser bastante prejudiciais para o processo de planejamento. Assim, não basta saber se há erros, mas quanto se erra e como este varia. 2

3 O acompanhamento da razão de previsão é aconselhável para que ajustes possam ser feitos nos modelos matemáticos de previsão de demanda, aproximando os resultados previstos dos reais. Além da incerteza entre as previsões e a realidade, também há outras incertezas que devem ser monitoradas e consideradas, como a incerteza do lead time e a incerteza da quantidade recebida. Independente da incerteza, é recomendável a criação de um banco de dados, com a série histórica, respectivos desvio-padrão e média de cada produto. 1.2 Previsão da Demanda Todas as decisões [estratégicas e de planejamento] da cadeia de suprimento são baseadas em uma estimativa da demanda futura (CHOPRA, página 65), sendo, portanto, essencial que as empresas mantenham e acompanhem registros sobre o histórico de informações sobre a demanda. Não apenas as decisões sobre produção e distribuição dependem de previsões, mas toda a empresa se beneficia de informações sobre a demanda. Por exemplo: Marketing: alocação da força de vendas, promoções; Finanças: investimentos na fábrica e em equipamentos; Pessoal: planejamento de mão-de-obra, contratações, demissões Características das Previsões Chopra apresenta algumas características das previsões que devem ser observadas pelos gerentes de estoques e da cadeia de suprimentos: 1. As previsões estão sempre erradas e devem, por isso, incluir o valor esperado e uma medida de erro de previsão; 2. As previsões a longo prazo são normalmente menos precisas que as de curto prazo, possuindo um desvio-padrão maior que as de curto prazo; 3. As previsões agregadas são normalmente mais precisas que as desagregadas. A demanda não surge a partir do nada. Ela é influenciada por um conjunto de fatores que, se conhecidos, podem auxiliar na determinação dos valores futuros. Assim, uma boa previsão da demanda depende de dois aspectos: o conhecimento dos fatores que afetam a demanda, e a determinação da relação entre tais fatores e a demanda futura. 3

4 Os modelos de previsão são classificados, segundo Chopra, de acordo com os seguintes tipos: Qualitativo: são modelos essencialmente subjetivos; Modelos de séries temporais: utilizam o histórico da demanda; Causal: pressupõem que a previsão de demanda é amplamente correlacionada com alguns fatores conjunturais; Simulação: reproduzem as escolhas dos consumidores que geram a demanda. Toda demanda observada pode ser desmembrada em: Demanda observada (O) = Componente sistemático (S) + Componente aleatório (R) O componente sistemático mede o valor esperado da demanda e consiste em: Nível: demanda atual dessazonalizada; Tendência: taxa de crescimento ou declínio da demanda para o período seguinte; Sazonalidade: flutuações sazonais previsíveis na demanda. Estes três sub-componentes podem ser previstos com base nos históricos da empresa, gerando o componente sistemático. Com relação ao componente aleatório, A empresa não pode prever o componente aleatório. Tudo que uma empresa pode prever é sua dimensão e variabilidade, o que fornece uma medida de erro de previsão. (CHOPRA, página 71) O objetivo do gestor de estoques ao prever a demanda é, portanto, minimizar o impacto do componente aleatório sobre a demanda observada, aproximando esta da demanda real. Em outras palavras, seu objetivo é reduzir ao máximo o erro da previsão. Uma das técnicas mais comuns e eficazes de previsão é o modelo de previsão de séries temporais, que pode ser dividido em duas categorias: Estático: estimativas desenvolvidas para um dos aspectos do componente sistemático da demanda que não são atualizadas futuramente; Adaptável: as estimativas do componente sistemático da demanda são atualizadas após a observação de cada demanda real. Há diversos modelos adaptáveis: Média Móvel; Suavização Exponencial simples; Suavização Exponencial com tendência (modelo de Holt); Suavização Exponencial com tendência e sazonalidade (modelo de Winter); Média Corrida. 4

5 1.3 Modelos de Lote Econômico de Compra e Outros Modelos Definida a previsão da demanda, é necessário determinar o tamanho do lote e a freqüência com a qual ele será adquirido. Uma das opções existentes é o LEC Lote Econômico de Compra. Segundo Moura, os modelos de LEC podem se transformar numa poderosa ferramenta para o controle de custos envolvidos no estoque e sua manutenção. A partir de alguns dados coletados como demanda e custos de pedir e de manutenção pode-se chegar a uma quantidade de compra muito próxima da ideal. A quantidade calculada é chamada de Quantidade ótima (Q). Contudo, a quantidade ideal de um material que deveria ser pedida pode ser restringida. Por exemplo, a capacidade de armazém pode limitar a quantidade pedida de um material. Além disso, a capacidade de produção e os programas de produção de outros produtos podem limitar o tamanho das quantidades pedidas. (GAITHER, página 300) Especialmente se os insumos e/ou matérias-primas têm prazos de validade curtos. Percebe-se, portanto, uma das grandes falhas dos modelos LEC: ainda que apresentem as quantidades ótimas a serem adquiridas, minimizando os custos envolvidos, tais modelos não vislumbram as restrições impostas pela estrutura organizacional. Em sua apostila, Biazzi apresenta alguns critérios para a seleção do sistema ideal de reposição de estoques, todos relativos a itens com demanda independente: Quantidade fixa; Reposição periódica; Estoque base. Os modelos de reposição de estoque são divididos em: Revisão Contínua e Demanda Estável; Demanda Variável. 2. A EMPRESA Notabile, a clínica de estética estudada, iniciou suas atividades em agosto de Tendo sido inicialmente constituída como um salão de beleza, a empresa foi montada sob a forma de um licenciamento de sua marca (espécie de franquia). Passando por diversas mudanças, Notabile é, hoje, um centro de beleza com um portfólio completo no segmento de beleza e estética e reconhecida em sua região de atuação. Pioneira em diversos aspectos, Notabile sempre focou a excelência no atendimento, com grande direcionamento de seus esforços para a assepsia e a esterilização de todo o material utilizado, posicionando-se como uma empresa que, além de fornecer serviços e produtos 5

6 estéticos, zela pela saúde de seus clientes. Este aspecto gera a necessidade de muitos produtos serem descartáveis, com elevado giro. Percebe-se, pois, que a gestão de estoques exercida de forma profissional passou a ser uma real necessidade da empresa. Não apenas pelo fato comentado, mas também pela necessidade de se manter em estoques, grande variedade de itens (cores de esmalte, coloração de cabelo etc). 2.1 Gestão de Estoques Atual Atualmente a gestão de estoques da empresa é desenvolvida com base no conhecimento empírico dos gestores; o estoque é conferido integralmente uma vez por mês, verificando-se o saldo real com aquele informado pelo sistema operacional da empresa. Todo material que é retirado dos estoques é marcado em relatórios detalhados de consumo de material, que são posteriormente transferidos para o sistema informatizado. Assim, havendo divergências, é possível verificar os lançamentos e os responsáveis. Uma vez atualizados e confirmados os saldos no sistema, define-se o volume de compras necessário para os atendimentos do mês seguinte. O atual sistema tem resultados positivos, permitindo o controle de entradas e saídas de material, reduzindo seu consumo e inibindo eventuais furtos e desperdícios de material. Contudo, percebem-se dois possíveis problemas do atual sistema: 1) compras excessivas, onerando a empresa tanto pelo desembolso com o material adquirido quanto por seu custo de estocagem; 2) eventuais faltas de material, afetando a excelência no atendimento ou elevando o custo do serviço. 3. MANIPULAÇÃO DOS DADOS Toda a manipulação dos dados é apresentada a seguir, na forma de tópicos: i. O primeiro passo da parte prática foi o levantamento de dados e a seleção dos itens a serem analisados. Para o levantamento da demanda mensal (janeiro de 2003 a maio de 2008), foram coletados o volume de clientes por área de atendimento e o número de profissionais de cada área, sendo então calculados a quantidade média de clientes por profissionais, mês a mês, e o volume total de clientes (soma das multiplicações dos dois dados). A seleção de 14 itens foi necessária para viabilizar o desenvolvimento do trabalho, dentro de suas pretensões acadêmicas. 6

7 ii. A partir do volume de clientes mês a mês, foi possível averiguar a existência tanto de sazonalidade quanto de tendência. Assim, foram selecionados dois modelos de previsão de demanda para que os resultados fossem comparados: Modelos de Holt e de Winter; os demais modelos, por sua simplicidade, foram descartados. Com base nas planilhas com os modelos, percebeu-se que o modelo de Winter se adequou melhor do que o de Holt (adequado quando a demanda possui nível e tendência no componente sistemático, mas não apresenta sazonalidade). iii. Montada a planilha inicial com o modelo de Winter, ajustou-se os parâmetros α, β e γ com a ferramenta Solver do Excel. Para tanto, foi seguido o seguinte raciocínio: localizou-se o maior erro percentual e buscou-se o resultado ótimo dele, ponto mínimo, variando-se os três parâmetros entre 0, e 0, A partir deste ponto, foi procurada a melhor solução para a previsão de demanda. Foram utilizadas diversas alternativas de base para a previsão: apenas o ano de 2003, 2003 e 2004, e de 2003, 2004 e Para cada opção de base, foram consideradas três possibilidades de previsão: mensal, bimestral e trimestral. Para assegurar a qualidade do modelo, todas as nove variações de previsão foram desenvolvidas para a demanda total e para a demanda por área. iv. Após esta exaustiva análise, não foi obtido um resultado com qualidade satisfatória nas previsões de demanda total: - Cada área apresentou um modelo mais adequado (menor erro percentual nas previsões da demanda) para sua previsão específica; - A somatória das melhores previsões para cada área apresentou um resultado melhor do que a previsão direta da demanda total (demanda agregada); - O melhor resultado geral foi obtido a partir da seleção de previsões individuais, por área. Assim, a previsão da demanda total (demanda agregada) foi feita a partir da soma das previsões por área. Decidiu-se refazer as análises, utilizando como critério o erro percentual médio. Além das planilhas com previsão da demanda total e da demanda por área, foram novamente selecionadas as melhores previsões por área, e a partir da soma delas, estimada a previsão da demanda total. As planilhas foram retrabalhadas com o auxílio da ferramenta Solver do Excel e os resultados finais apresentaram erros médios inferiores a 10%. v. A fim de analisar a qualidade das previsões de consumo por item, foi feita uma planilha comparando os volumes reais consumidos e os volumes previstos. 7

8 vi. Para simplificar os estudos, foi considerado que os insumos analisados tiveram preços constantes em todo o período analisado. vii. De forma análoga, para os cálculos dos custos de pedido e estocagem, o salário dos responsáveis pela gestão de estoques teve sua base fixada. viii. O passo seguinte foi determinar os custos de estocagem, de pedido e de falta. Variáveis: Salário médio do responsável: R$ 1.400,00 Jornada mensal total: 240 horas x 60 minutos = minutos/mês Custo do minuto (T)= / = R$ 0,097 Espaço ocupado pelo item = ξ Papel e caneta consumidos = R$ 0,04 Custo de estocagem: Para o cálculo do custo de estocagem, foi considerado que o espaço dos estoques é uma área sem faturamento. Assim, este custo envolve duas variáveis: 1) a inexistência de faturamento no espaço físico necessário (base de R$ 300,00 / m 2 ); 2) o custo de manutenção dos estoques (organização, contagem do inventário, verificação da validade dos itens etc). Com relação à questão 2), foi considerado que: i. 40% da jornada de trabalho da Gerente Operacional correspondem ao controle e ao acompanhamento dos estoques; ii. Os produtos em estoque na empresa representam uma média de unidades de todos os itens, de modo que o custo de manutenção é: ( minutos x 40% ) / = 0,288 minutos Assim, o custo de estocagem (c e ) foi calculado da seguinte forma: c e = ( ξ x R$ 300,00) + ( 0,288 x R$ 0,097) Espaço ocupado Custo com manutenção Custo de pedido: Para simplificar a análise, foi considerado que todo o pedido, independente do item ou de fornecedor, gera o mesmo custo para a empresa. De modo geral, os pedidos são efetuados através de ligações telefônicas, sendo alguns poucos pedidos efetuados na presença de representantes e alguns outros exigem a retirada do material diretamente no fornecedor. 8

9 Considerou-se que: - Nos casos em que o fornecedor visita a empresa para tirar pedidos, o tempo consumido é um pouco superior ao gasto apenas com um telefonema. Assim, substitui-se o custo da ligação por alguns minutos a mais por produto pedido; - Nos casos em que o produto é retirado diretamente no fornecedor, as distâncias percorridas são todas pequenas, de modo que o gasto com combustível é semelhante ao da ligação que não foi efetuada. Além do custo da ligação (foi considerado um custo médio de R$ 0,37 por item do pedido), cada pedido envolve alguns outros custos: - Tempo despendido na ligação: foi considerado 1 minuto por item por pedido; - Tempo despendido na recepção do pedido, para verificar os lançamentos na nota fiscal de compra, os itens entregues e as quantidades, e para organizar os itens no estoque: foi considerado um consumo de 5 minutos por item; - Consumo de papel e caneta. Assim, o cálculo do custo de pedido (c p ) foi feito da seguinte forma: c p = R$ 0,37 + ( 1 x R$ 0,097) + ( 5 x R$ 0,097) + R$ 0,04 = R$ 0,990 Ligação Tempo Ligação Tempo Recebim. Caneta/Papel Custo de falta: Para o custo de falta, foi considerado que, de modo geral, é possível contornar a inexistência de um item (utilizar uma cor semelhante de esmaltes, por exemplo). Dessa forma, considerou-se que o custo de falta médio equivale a: - Item é necessário ao atendimento: perda da margem gerada pelo faturamento médio de 2 clientes da área afetada, mais a margem de um tíquete médio da empresa (média de clientes afetados enquanto o produto é adquirido: R$ 32,31) em virtude do impacto negativo à imagem na excelência no atendimento; - Item é de uso geral, a margem de um tíquete médio, analogamente ao raciocínio anterior quanto à imagem da empresa. ix. Com base em todos os custos, foi montada uma planilha para cada item, comparando-se quatro modelos de gestão de estoques apresentados na parte inicial deste estudo, conforme figura 1, adiante. 9

10 x. Foi então selecionado o melhor modelo de gestão de estoques para cada item, a partir de uma planilha na qual todos os dados financeiros foram compilados. xi. A última etapa deste estudo compreendeu uma comparação entre os reflexos financeiros da política atual e da melhor política obtida na gestão de estoques. Para o desenvolvimento da análise financeira, considerou-se como custo, o capital alocado em itens em excesso ao final do mês. A perda foi calculada a partir do valor dos itens e da taxa de interesse de 0,987% a.m., conforme abaixo: xii. Outra etapa necessária ao desenvolvimento deste estudo, foi a determinação de fatores de consumo de cada produto. Ou seja, um parâmetro que mostrasse, com base na demanda total, o percentual de consumo de cada item por cliente. Decidiu-se utilizar a demanda total como base para todos os produtos, pois, além de simplificar a análise para qualquer item do estoque, a previsão é agregada, ou seja, gera erros menos significativos. O raciocínio utilizado foi: com base na demanda mensal real total e no consumo mensal de cada item, calculou-se a relação entre o consumo e o volume de clientes para o todo o período. O passo seguinte foi calcular as médias das porcentagens encontradas, mês a mês, obtendo-se um fator mensal de consumo para cada item. Afim de assegurar a qualidade dos fatores calculados, comparou-se o valor máximo e o mínimo, bem como o desvio padrão de cada série mensal. xiii. Para simplificar as análises, considerou-se que toda compra é efetuada no início do período e que o consumo dos itens é linear ao longo de cada período. xiv. Na análise financeira, considerou-se que a compra de insumos é necessária para o desenvolvimento das atividades da empresa, de modo que não foi desenvolvida nenhuma comparação com outras possibilidades de investimento com eventuais taxas de retorno mais atraentes do que as margens obtidas na prestação de serviços. xv. A análise financeira foi elaborada a partir das variáveis abaixo: 1. Consumo: consumo real no mês em questão, obtido pelo sistema operacional da empresa; 10

11 2. Previsão de consumo: consumo previsto para o item e para o período em questão, a partir de sua previsão de demanda e de consumo; 3. Compra: volume comprado do item no mês em questão, obtido pelo sistema operacional da empresa; 4. Lote: tamanho total de todos os lotes no período em questão, obtido pelo melhor modelo de gestão de estoques para o item; 5. Estoque inicial consumo: estoque do item no início do período em questão. Para janeiro de 2003, o valor foi aquele levantado no sistema operacional da empresa. Para os demais, o estoque inicial é igual ao estoque final real do período anterior; 6. Estoque inicial previsão: estoque do item no início do período em questão. Para janeiro de 2003, o valor foi aquele levantado no sistema operacional da empresa. Para os demais, o estoque inicial é igual ao estoque final da previsão do período anterior; 7. Estoque final consumo: estoque no final do período foi calculado como: estoque inicial + compras no período - consumo real; 8. Estoque final previsão: estoque no final do período, tendo sido calculado como o estoque inicial da previsão, mais os lotes adquiridos, menos o consumo previsto; 9. Perda consumo e Perda previsão: perdas ocorridas no período por estoques insuficientes. Ambas calculadas a partir do estoque final, sendo igual a ele em caso de estoque final negativo e igual a zero em caso de estoque final positivo; 10. Custo de pedido consumo e Custo de pedido previsão: o custo de pedido foi calculado, em ambos os casos, conforme explicado acima, tendo sido multiplicado pelo número de pedidos necessários. No caso real, considerou-se apenas um pedido por período e no caso previsto, considerou-se a quantidade de pedidos indicadas pelo melhor modelo. Para os itens em que o modelo utilizado foi o de Demanda Estável, calculou-se primeiramente a quantidade de pedidos, a partir do quociente entre a demanda média do período e o Q indicados; 11. Custo de estocagem consumo e Custo de estocagem previsão: calculados conforme apresentado acima e multiplicados pelo volume total comprado realmente ou então pelo volume total dos lotes apresentados pela previsão. Seguiu-se o raciocínio abaixo: - Estoque final menor ou igual a zero: considerou-se o custo de estocagem igual à metade do volume adquirido multiplicado pelo custo de estocagem; 11

12 - Estoque final maior do que zero: empresa exagerou nas compras ou carregou estoques desde o período anterior, o custo de estocagem foi calculado pela soma do custo de estocagem dos itens consumidos, como acima, e do custo dos itens não consumidos (estoque final no período multiplicado pelo custo de estocagem). 12. Custo de falta consumo e Custo de falta previsão: calculado conforme apresentado acima e multiplicado pelo valor de perda para cada caso; 13. Custo de excesso consumo e Custo de excesso previsão: sempre que ao final de um período um item apresentava estoques positivos, considerou-se que, além do custo de estocagem, havia um custo financeiro, calculado através da multiplicação da taxa de interesse apresentada anteriormente pelo estoque final; 14. Custo de compra consumo e Custo de excesso previsão: valor total pago por compra; multiplicação do custo do produto pela compra (real ou lote previsto); 15. Custo total consumo e Custo total previsão: somatória de todos os custos apresentados acima para cada uma das situações: política atual de gestão de estoques e modelo indicado para cada item. 4. ANÁLISE FINANCEIRA Para simplificar a análise financeira, foi desenvolvida uma planilha para cada item analisado, com todos os dados levantados e calculados anteriormente. Ainda que não seja perfeita, a comparação financeira apresenta uma visão geral, gerando uma boa base sobre a diferença entre a gestão estoques de modo empírico, sem bases formais, e a gestão com base numa metodologia formal. As principais falhas da análise financeira são: i. A inflação não foi considerada, o que pode afetar a qualidade dos resultados; ii. Não foi utilizado nenhum fator de comparação em termos de taxas de retorno, a fim de se verificar a qualidade dos investimentos em estoques; iii. Não foi possível avaliar as perdas ocorridas pelo sistema atual, uma vez que sempre que a empresa verificou deficiências em seus estoques, mais itens foram adquiridos e lançados no sistema; iv. O modelo considerou consumos lineares ao longo de cada período; 12

13 v. A qualidade dos dados levantados é duvidosa, de modo que tanto os dados sobre consumo quanto aqueles sobre compras podem não ser fidedignos; vi. Diversas características do mercado e da empresa não tiveram como ser transcritas nos modelos pela excessiva complexidade que gerariam. A análise financeira demonstrou resultados positivos com relação à implantação do modelo sugerido. Dos quatorze itens analisados, o modelo mostrou-se melhor do que o sistema atual em 12, ou seja, foi adequado em 86% dos casos. A figura a seguir, apresenta uma das planilhas construídas no desenvolvimento do modelo de previsão com base nos custos totais gerados. Figura 1: Previsão do consumo e comparação dos modelos de gestão de estoques 5. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS Conforme esperado, os modelos desenvolvidos apresentaram resultados positivos em diversos aspectos: i. foram capazes de prever a demanda com erros percentuais médios baixos, viabilizando não apenas o volume de clientes na empresa em cada período, mas 13

14 também a previsão de faturamento e a tomada de decisão com antecedência quanto a adequações da capacidade produtiva (equipamentos, estrutura física, gargalos, número de profissionais etc); ii. permitem a previsão de consumo dos itens com margem de segurança satisfatória; iii. demonstraram a possibilidade de se reduzir os custos com a gestão de estoques; iv. geram base prévia para as tomadas de decisão. A principal conclusão deste estudo é a comprovação da importância de desenvolvimento e adoção de um sistema formal de previsão e gestão da demanda e de estoques. Apesar dos aspectos positivos do sistema atual (baixa complexidade, revisão contínua e aquisição/consumo que se aproximam de um sistema just in time), suas falhas apresentam maior impacto no resultado final. Algumas de suas falhas são: a necessidade de conhecimento empírico da demanda por serviços e por produtos mês a mês, a dificuldade de transmissão do formato de gestão para novos gestores, a inexistência de base na tomada de decisão, a ausência de previsões e, como comprovado, custos mais elevados. Ainda que tenha apresentado resultados gerais positivos em diversos aspectos, o modelo desenvolvido é, sem sobra de dúvidas, passível de melhorias. Não apenas pelo aprimoramento de fatores e pesos de cálculo, mas pelo próprio aumento de períodos com demanda mais estabilizada. O pequeno número de períodos de base para as previsões, as grandes alterações na estrutura, gerando variações elevadas na demanda absoluta e relativa, bem como a elevada quantidade de dados de qualidade duvidosa certamente afetam a qualidade dos modelos. Também vale ressaltar a importância de se avaliar o grau de complexidade exigida no desenvolvimento e na avaliação de novos modelos de previsão e gestão de demanda e estoques. O investimento em termos de tempo e de capital podem não compensar os ganhos com as alterações e melhorias do sistema. É pertinente ainda colocar que o foco nos erros médios de toda e qualquer previsão é mais interessantes do que aquele nos erros máximo ou mínimo. Ainda que o erro máximo possa ser elevado (ou o mínimo, baixo), ele pode ser pontual, não revelando a qualidade das previsões em todos os demais períodos. Algumas sugestões e recomendações para novos estudos, podem ser enumeradas: 14

15 i. tomar o devido cuidado com eventuais falhas no critério de análise da qualidade dos resultados obtidos, focando medidas que representem o conjunto de dados e não apenas os extremos e/ou outliers; ii. criar modelos alternativos, reduzindo aspectos negativos, comentados; iii. avaliar a complexidade e a qualidade dos resultados de modelos de previsão de consumo para cada item; iv. aperfeiçoar o procedimento de determinação dos níveis de consumo para cada item (previsão de consumo com base na demanda total) e comparar com os resultados obtidos na sugestão acima; v. rever o cálculo dos custos de estocagem que se demonstraram bastante elevados em itens com grandes quantidades, como o envelope para autoclave, por exemplo; vi. desenvolver análises mais profundas sobre o volume e o impacto de perdas e excessos gerados pelas previsões; vii. desenvolver um procedimento que viabilize a comparação entre modelos de forma dinâmica/interativa, eliminando a análise isolada de cada modelo de previsão e gestão. 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BIAZZI, Jorge L. de. Planejamento e Controle de Estoques. Apostila utilizada na disciplina Gestão de Estoques. Impresso, BIAZZI, Jorge L. de. Transparências sobre Modelos de Previsão de Demanda, CHOPRA, Sunil et MEINDL, Peter. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos. 1ª. Reimpressão. São Paulo: Pearson Prentice Hall, GAITHER, Norman et FRAZIER, Greg. Administração da Produção e Operações. 8ª. Edição. São Paulo: Thomson, MOURA, Cássia E. de. Gestão de Estoques. 1ª. Edição. Rio de Janeiro: Editora Ciência Moderna Ltda., CORRÊA, Henrique L. et CORRÊA, Carlos A. Administração de Produção e Operações. acessado em 28 de maio de