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1 APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS DE PREVISÃO DE ESTOQUES NO CONTROLE E PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO DE MATÉRIA- PRIMA EM UMA INDÚSTRIA PRODUTORA DE FRANGOS DE CORTE: UM ESTUDO DE CASO BROMBERGER, Dalton (UTFPR) KUMMER, Aulison André (UTFPR) PONTES, Herus³ (UTFPR) Resumo: O avanço da competitividade entre os segmentos econômicos trouxe impactos para a gestão logística das organizações, fazendo com que surgissem novas necessidades para a gestão dos recursos. Observa-se uma busca por sistemas de planejamento e controle da produção capazes de fornecer informações precisas acerca do processo produtivo, tanto para diminuir as perdas quanto para maximizar o uso dos insumos adquiridos para a produção dos bens. O presente estudo se propõe a mostrar os resultados da utilização de técnicas de previsão de estoques na Granja Real Ltda. (empresa atuante na produção avícola da região sudoeste do Paraná). A empresa iniciou a utilização de tais técnicas a partir do ano de 2009, para conseguir uma melhor gestão dos recursos de matéria-prima destinada à produção; aqui serão discutidos os percentuais de erros destas previsões ao longo dos 18 meses subsequentes à adoção das técnicas pela organização. Ao final pela análise do desvio-padrão calculado sobre as quantidades previstas e as realizadas concluiu-se que a Granja Real Ltda. conseguiu utilizar-se de técnicas quantitativas para projeção de estoques de forma eficaz, tendo apenas os cálculos de média simples e ponderada como suas técnicas de previsão. Palavras-chave: logística empresarial; técnicas de previsão; erros de previsão. 1. INTRODUÇÃO Na Logística Empresarial, as previsões são projeções de valores ou quantidades, em que se espera atingir através de venda, produção ou expedição. As formas de representação mais conhecidas se baseiam em volumes de unidades ou em valores monetários, e focam principalmente itens ou clientes ligados aos processos da empresa. Nos últimos anos observa-se um desenvolvimento no campo das técnicas de previsão para a logística, principalmente após a inserção dos computadores no ambiente organizacional. As tecnologias de informação cada vez mais sofisticadas possibilitam uma melhor organização e manipulação de dados e, recentemente, essas tecnologias foram rapidamente se difundindo entre empresas, o que se deveu principalmente ao seu baixo custo e facilidade de uso. 1

2 As previsões precisas são um ponto de partida para a programação e o controle da produção nas organizações. Através destas informações é possível desenvolver uma utilização eficiente da capacidade produtiva da qual a empresa dispõe, o que permite ao administrador decidir, de forma antecipada, as decisões mais favoráveis para o andamento do processo produtivo, visando o equilíbrio da capacidade fabril e o correto uso dos insumos de produção. Previsões precisas fornecem informações relevantes para o equilíbrio na demanda por recursos ao longo do tempo, o que possibilita minimizar os impactos trazidos pelos períodos de picos ou de recessão na produção, tanto na capacidade produtiva quanto para o gerenciamento de estoques. Os fatores sazonais, por sua vez, são aqueles que provocam movimentos de aumento ou redução nos níveis de consumo ou venda entre períodos, o que demanda a necessidade de se ter em mãos as informações para prevê-los e antecipar-se aos seus efeitos. Este estudo busca avaliar os percentuais de erro existentes na previsão de estoque de uma empresa ao longo de 18 meses, visando entender se a utilização das médias simples e ponderadas como técnica quantitativa de previsão geram resultados eficazes para a gestão da empresa estudada. 2. REFERENCIAL TEÓRICO As técnicas de previsão consistem em cálculos matemáticos e estatísticos, que se utilizam de parâmetros numéricos e dados históricos para projetar novas informações. Para chegar aos estes parâmetros individuais, a empresa realiza tratamento, coleta e análise de dados, além de utilizar-se da capacidade de planejamento do pessoal envolvido no processo (BOWERSOX e CLOSS, 2001). A tarefa de previsão não é, necessariamente, uma ciência exata, pois na maioria das vezes é imprescindível o uso de dados provenientes de várias fontes do conhecimento, o que inclui além das técnicas matemáticas e estatísticas o trabalho do pessoal envolvido, devendo estes estar treinados e motivados o suficiente para desempenhar sua função dentro do processo de elaboração das previsões. Para BOWERSOX e CLOSS (2001) o período de operações projetado é, normalmente, de um ano ou menos. Entre os fatores impactantes na definição do horizonte da análise está o ciclo das operações logísticas. Tal ciclo varia entre os diversos ramos de atividades e, dependendo do uso pretendido, esse ciclo pode ser diário, semanal, mensal, anual, etc. A escolha das técnicas matemáticas e estatísticas apropriadas ao ambiente de atuação da empresa é fator decisivo para que se alcance uma compatibilidade dos resultados com os objetivos da organização. Dentre os critérios utilizados para tomar esta decisão devem estar incluídas a precisão, o horizonte de planejamento, o valor das previsões, a disponibilidade dos dados, o padrão dos dados disponíveis e a experiência do executivo responsável pela apuração das previsões (MAKRIDAKIS e WHEELWRIGHT, citado por PACHECO e SILVA, 2003). Existem três categorias em que a logística costuma enquadrar as técnicas de previsão: técnicas qualitativas, técnicas casuais e técnicas baseadas em séries temporais. As técnicas qualitativas são aquelas que se fundamentam sobre o conhecimento e experiência dos gestores envolvidos, geralmente dispendendo maiores quantidades de tempo e custo, e sendo mais utilizadas quando a organização ainda não dispõe de dados históricos. Contudo, tais técnicas não se mostram tão eficazes quanto as técnicas quantitativas para a logística, visto que a apuração de informações demora mais para acontecer, pois muitas vezes os gestores dependem de pesquisas para a tomada de decisões (DIAS, 2009). 2

3 De outro lado está a previsão causal, que se utiliza das técnicas de regressão e correlação para a formulação de hipóteses ou estimativas. Para que essa ferramenta possa ser utilizada é necessário identificar uma variável representativa, que possua interação direta com os processos e possa ser tomada como referência, o que nem sempre é comum na logística, pois muitas vezes as previsões devem basear-se em mais que uma variável. A técnica de previsão causal utiliza-se da correlação entre as variáveis para definir as relações de causa e efeito, o que serve para a definição de previsões em longo prazo (BOWERSOX e CLOSS, 2001). A outra classe de técnicas quantitativas é a técnica baseada em séries temporais, que se configura como a mais simples e mais utilizada atualmente na logística empresarial. Segundo MAKRIDAKIS citado por BACCI et al (2006), os métodos de previsão baseados em valores passados, ou erros passados das mesmas variáveis que se deseja prever, recebem o nome de séries temporais. O principal objetivo deste tipo de análise é definir o padrão da série histórica de dados para, posteriormente, projetá-los para o futuro. Dessa forma, a base para as previsões são os dados históricos levantados, com os quais é possível identificar variações que ocorrem de forma sistemática em decorrência de fatores sazonais, padrões cíclicos, tendências futuras e a taxa de variação destas tendências dentro de períodos de tempo. Dentre os modelos de previsão mais comuns a esta classe citam-se a média simples, a média ponderada e a média móvel. As técnicas que tem por base as séries temporais seguem a premissa de que o futuro é similar ao passado, o que faz concluir que os padrões de demanda sejam sequenciados nos períodos futuros. Tal premissa pode ser utilizada com eficácia em curto prazo e, quando alinhadas com padrões estáveis de demanda, podem gerar informações precisas. No entanto, a utilização das técnicas de média ponderada pode não identificar mudanças significativas ocorridas somente nos últimos períodos, o que remonta a importância da utilização de outras técnicas, como a média móvel, em conjunto daquelas (BOWERSOX e CLOSS, 2001). A empresa aqui analisada utiliza unicamente de técnicas baseadas em séries temporais para a realização das suas previsões, fazendo o uso exclusivo de instrumentos quantitativos, como as médias simples e ponderadas entre períodos. 3. METODOLOGIA Para o desenvolvimento deste estudo foi realizado um estudo de caso na Granja Real Ltda. A empresa forneceu os resultados da utilização de suas técnicas de previsão para que os pesquisadores realizassem os cálculos de verificação de erros sobre a amostra. Para realizar esta verificação, foram feitos cálculos de média simples, somas, desvio médio absoluto, variância e desvio-padrão sobre a amostra dos dados, visando identificar as diferenças entre as quantidades previstas e realizadas ao longo dos períodos e se tais diferenças permaneciam dentro dos desvios aceitáveis. 4. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS Para avaliação da eficácia das técnicas previsões é importante que se realizem verificações de erros. Um exemplo de dimensionamento de erros é a obtenção da diferença das quantidades previstas em relação às quantidades realizadas. Tal verificação será decisiva, 3

4 pois avaliará a possiblidade de se manter, melhorar ou deixar de utilizar determinadas técnicas de previsão. Há vários métodos para avaliação destes erros, que podem ser analisados através de perspectivas absolutas ou relativas em um determinado período de tempo. No caso aqui analisado foi realizada uma verificação dos erros através do desvio-padrão, variância e pelo desvio médio absoluto (DMA - Mean Absolute Deviation) das médias obtidas ao longo dos períodos na empresa, como se observa no Quadro 01 (página 05). Para esta análise, foi considerada a demanda realizada dos períodos como sendo 100%, deixando a demanda prevista com a variação total para a apuração das diferenças. Nota-se uma variação pouco significativa entre os períodos, sendo de 0,81% o desvio simples, 1,67% o desvio-médio absoluto (DMA) e 9,59% o desvio-padrão total, como se observa no Gráfico 01 (página 05). Através dos dados analisados, nota-se que os valores de variação percentual estão próximos à zero em quase todos os meses. Observa-se que no segundo semestre de 2009, entre agosto e dezembro, ocorreram algumas variações mais significativas entre os volumes previstos e os realizados, o que faz concluir que se trata de um período sazonal para a atividade da empresa. Por outro lado, no primeiro semestre de 2010 tem ocorrido uma maior margem de acerto, na qual o mês de março foi o de melhor desempenho da previsão dentre todo o período analisado. A soma e média simples dos valores não bastaram por si só, visto que os erros para mais compensaram os erros para menos, escondendo os desvios mais significativos da previsão. Para contornar esse problema foi utilizado o desvio médio absoluto (DMA), no qual se ignora o sinal negativo ou positivo, chegando-se a uma nova soma. O DMA do caso analisado representou, em média, 1,67%. Outra alternativa para refinar a análise dos dados foi o cálculo da variância e desviopadrão do período. A variância, assim como o desvio médio absoluto, iguala o sinal dos valores, tornando-os todos positivos através da sua multiplicação. Sendo assim, é calculado o quadrado do erro (variância) e depois é feita sua raiz quadrada (desvio-padrão). Dessa forma, o cálculo do quadrado dos erros indica com uma maior precisão a variação total, pois os maiores desvios são englobados e possuem peso correspondente no resultado final. O desvio-padrão é uma medida de dispersão usada junto à média, indicando qual o percentual de variação dos valores em relação a esta média, indicando a dispersão tanto para mais como para menos. De acordo com a estatística, quanto menor for o desvio-padrão mais confiáveis são os valores da amostra, pois é maior a uniformidade entre os dados. O gráfico abaixo ajuda a entender a dispersão dos dados das previsões pesquisadas com base no desvio-padrão (Ơ) da amostra, aonde se visualiza a variação de 9,59 % para mais ou para menos entre os18 períodos: Demanda Demanda Erro Variância Mês/ano Realizada Prevista Erro (%) Absoluto (%) (%) (%) (%) jan ,00 101,31 1,31 1,31 1,72 fev ,00 103,04 3,04 3,04 9,24 mar ,00 99,77-0,23 0,23 0,05 4

5 abr ,00 101,49 1,49 1,49 2,22 mai ,00 99,39-0,61 0,61 0,37 jun ,00 100,84 0,84 0,84 0,71 jul ,00 100,62 0,62 0,62 0,38 ago ,00 97,72-2,28 2,28 5,20 set ,00 95,91-4,09 4,09 16,73 out ,00 102,33 2,33 2,33 5,43 nov ,00 104,70 4,70 4,7 22,09 dez ,00 105,01 5,01 5,01 25,10 jan ,00 99,53-0,47 0,47 0,22 fev ,00 100,49 0,49 0,49 0,24 mar ,00 100,01 0,01 0,01 0,00 abr ,00 100,86 0,86 0,86 0,74 mai ,00 100,43 0,43 0,43 0,18 jun ,00 101,19 1,19 1,19 1,42 Soma 1800, ,64 14,64 30,00 92,04 Média 100,00 100,81 0,81 1,67 5,11 9,52 % Erro 0,81% 1,67% 9,59% Quadro 1: Demanda e previsão mensal de matéria-prima 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 90,41% 9,59% 9,59% Ơ Ơ Gráfico 01: desvio-padrão (Ơ) da amostra 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS Notou-se que a utilização das técnicas baseadas em séries temporais, de cunho quantitativo, trouxe à empresa a possibilidade de calcular com precisão o volume dos seus estoques dentro de cada mês. Os resultados das previsões aproximam-se de maneira uniforme das quantidades realizadas de demanda, o que da à empresa uma vantagem competitiva, pois há a possiblidade de se desenvolver uma gestão mais eficaz dos insumos de 5

6 produção em circulação ao longo dos períodos. Também se pode concluir que tais procedimentos são de fundamental importância para os gestores nos momentos de planejamento, visto que o tais técnicas de previsão dão informações precisas acerca do futuro, o que é fundamental para a tomada de decisões em ambientes competitivos. As demais operações logísticas da empresa também podem operar com fluidez, visto que é possível administrar os períodos de escassez ou pico de demanda sem comprometer o fluxo de materiais, impedindo que surjam despesas condicionadas à falta ou excesso destes insumos. A comparação dos resultados entre quantidades previstas e realizadas ao longo dos períodos é de fundamental importância na gestão das técnicas de previsão, pois através dos seus resultados é possível mensurar a eficácia das previsões através do monitoramento dos erros, o que será decisivo para manter, melhorar ou substituir as técnicas de previsão até então utilizadas pela empresa estudada. A utilização do desvio-padrão, por sua vez, auxilia na visualização das maiores oscilações em relação às médias dos períodos de previsão e torna-se útil quando comparado às demais medidas de dispersão. REFERÊNCIAS BACCI, Livio Agnew. REZENDE, Marcelo Lacerda. MEDEIROS, André Luiz. Combinação de métodos de séries temporais na previsão da demanda de café no Brasil. XXVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção BOWERSOX, Donald J.; CLOSS, David J.; Logística empresarial: o processo de integração da cadeia de suprimento. São Paulo: Atlas, DIAS, Marco Aurélio P.; Administração de materiais: princípios, conceitos e gestão. 6ª ed, São Paulo: Atlas, PACHECO, Ricardo Ferrari. SILVA, Alisson Vitor Forti. Aplicação de modelos quantitativos de previsão em uma empresa de transporte ferroviário. Anais do XXIII Encontro Nacional de Engenharia de Produção

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