Previsão de demanda em uma empresa farmacêutica de manipulação

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1 Previsão de demanda em uma empresa farmacêutica de manipulação Ana Flávia Brito Rodrigues / UEPA) Larissa Pinto Marques Queiroz / UEPA) Luna Paranhos Ferreira / UEPA) Larissa Mendes Carvalho / UEPA) Diego Moah Lobato Tavares / UEPA) Resumo: A farmácia de manipulação é um estabelecimento comercial que fabrica e vende medicamentos e produtos de fabricação própria. Para o processo de preparação e fabricação dos produtos, é necessária a atuação de profissionais qualificados na área, oferecendo assistência farmacêutica, de modo que sua qualidade seja garantida e suas fórmulas sejam eficazes. Nesse contexto, o ambiente escolhido para análise foi uma farmácia que fabrica seus próprios cosméticos para venda, onde se buscou prever a demanda da produção de produtos cosméticos da mesma e, consequentemente, a escolha do melhor modelo de previsão para o caso. Os dados (ano de 2012, 2013 e os 4 primeiros meses de 2014) referentes à demanda foram coletados a partir de uma entrevista realizada com a proprietária do estabelecimento. Assim, após observações e cálculos, optou-se por utilizar o modelo de Média Móvel Exponencial e observou-se que todos os erros calculados ficaram dento dos limites de controle, tornando o estudo válido e comprovando a eficácia dos métodos de previsão escolhidos. Portanto, é importante para as empresas, que seja feito esse tipo de trabalho, para que assim suas decisões sejam embasadas em números consistentes que refletem a sua realidade. Palavras-chave: Planejamento e Controle da Produção; Previsão de Demanda; Farmácia de Manipulação. 1. Introdução A previsão da demanda é uma ferramenta base para o planejamento estratégico da produção e gerência de materiais de qualquer empresa. Através das técnicas de previsão de demanda, os administradores tornam-se capazes de ajustar seus estoques e ordens de produção, de forma satisfatórotia, que atendam às demandas do mercado, auxiliem o planejamento de contratação de mão-de-obra, assim como estimar pedidos de compra de insumos e agendar entregas de fornecedores para que não ocorram furos na produção. Segundo Tubino (2000), a previsão da demanda é a base para o planejamento estratégico da produção, vendas e finanças. Assim, ela se torna uma ferramenta extremamente importante para a farmácia desenvolver planos de caixa, produção, venda, estoque, mão de obra e compras. O presente artigo apresenta modelos matemáticos que preveem as demandas futuras, dos produtos fabricação própria que a organização prepara, orientando no processo de planejamento de produção e auxiliando os administradores da empresa na organização dos recursos necessário para a fabricação e preparo dos cosméticos, evitando a falta ou o excesso desses recursos Este artigo foi estruturado com uma breve introdução ao tema e problema estudados, previsão de demanda em uma empresa do setor farmaceúticos, seguido de uma revisão da

2 literatura, onde foram abordados os tópicos teóricos relevantes para assunto. A partir de então, foi demonstrada a metodologia aplicada, a análise do processo produtivo e os resultados obtidos. 2. Referencial Teórico 2.1 Planejamento e Controle da Produção (PCP) Planejamento e Controle da Produção é um departamento da administração que tem como objetivo fazer planos que oriente e controle a produção em todos os seus níveis, garantindo que as decisões operacionais dos administradores sejam adequadas às necessidades estratégicas da empresa. No novo cenário comercial é fundamental o uso do PCP para controlar a atividade de decisão sobre o melhor emprego dos recursos de produção, reduzindo os custos e aumentando o lucro. O PCP assegura a execução do que foi previsto no tempo e na quantidade certa com os recursos corretos, de modo a controlar as ações para correção de eventuais desvios e minimizar perdas. O planejamento e controle da produção é o departamento da empresa que determina o que vai ser produzido, quanto vai ser produzido, onde vai ser produzido, como vai ser produzido e quando vai ser produzido. Segundo Tubino (2000), o Planejamento e Controle da Produção define metas e estratégias para empresa, formulando planos para a mesma atingi-las, além de administrar os recursos humanos e físicos com base nesses planos, direcionando a ação dos recursos humanos sobre os físicos e acompanhando esta ação, e assim, permitindo a correção de prováveis desvios. 2.2 Previsão de demanda A previsão de demanda organiza e integra os processos de produção, distribuindo e controlando os estoques de forma a responder rapidamente as mudanças de demanda do mercado. Por isso ela é muito importante para que a indústria desenvolva uma cadeia de abastecimento eficiente. O ideal para uma empresa é ter um modelo de previsão com o intuito de evitar problemas dentro do planejamento. Quando se trata de previsão de demanda, cada mercado tem necessidades particulares. Mas independentemente do mercado, precisa-se realizar um conjunto de ações qualitativas e quantitativas que antevejam o futuro de venda da empresa. Cada organização deve ter suas próprias ações de acordo com suas necessidades. Segundo Lustosa et. al (2008), entende-se por demanda a disposição dos clientes ao consumo de bens e serviços ofertados por uma organização. Para a construção de todo o planejamento empresarial, as previsões acerca das quantidades de produtos que os clientes demandarão no mercado são os aspectos fundamentais. Entretanto, ao ser realizada a análise da demanda por produtos, pode-se constatar a existência de fatores que influenciam diretamente a demanda, como por exemplo, o preço, disponibilidade, oferta de crédito, publicidade, ações da concorrência, etc. cada qual com sua própria dinâmica e como consequência, sua própria dificuldade de previsão (LUSTOSA et. al, 2008). No longo prazo, as previsões são importantes ao PCP para o planejamento de novas instalações, de novos produtos, gastos de capital, dentre outros. No médio prazo, as previsões servem como base para o planejamento agregado da produção e análises de capacidade agregadas. E no curto prazo, as previsões auxiliam na programação da força de trabalho,

3 compras, análises de capacidade de curto prazo, dentre outras (FERNANDES E GODINHO FILHO, 2010) Previsões baseadas em séries temporais As previsões de demanda baseadas em séries temporais Partem do princípio de que a demanda futura será uma projeção dos seus valores passados, não sofrendo influência de outras variáveis. Uma série temporal é uma sequência de observações da demanda ao longo do tempo, geralmente espaçadas em períodos iguais (dias, semanas, meses etc.). É o método mais simples e usual de previsão, e quando bem elaborado oferece bons resultados. Para se montar o modelo de previsão, é necessário plotar os dados passados e identificar os fatores que estão por trás das características da curva obtida. Uma curva temporal de previsão pode conter tendência, sazonalidade, variações irregulares e variações randômicas (há técnicas para tratar cada um destes aspectos). A abordagem de séries temporais exige que primeiramente seja identificado o padrão de comportamento da série temporal, devendo serem plotados os dados da série temporal em um gráfico de dispersão, com o objetivo de verificar os padrões que podem vir a ocorrer. (FERNANDES E GODINHO FILHO, 2010). Entre os padrões que podem ser verificados estão: I) Tendência constante ao longo do tempo; II) Tendência de acréscimo ou decréscimo ao longo do tempo; III) Sazonalidade e permanência (dados históricos apresentam com regularidade períodos nos quais padrões se repetem para cima ou para baixo); IV) Sazonalidade e tendência (dados históricos apresentam sazonalidade e ao mesmo tempo tendência) Previsões baseadas na média O método para previsão média é baseado em dados passados, e privilegiam os dados mais recentes da série histórica, que geralmente representam melhor a situação atual (TUBINO, 2007). Normalmente se utiliza os modelos baseados em média para tratar dados históricos que contêm componentes randômicos, ou interferências. Conforme Lustosa et al.(2008) no método de previsão baseada na média, pode-se prever apenas um período à frente, apesar de que seja possível, através de adaptações, se obter um maior número de previsões futuras. Os métodos baseados em média mais utilizados são: média móvel, média móvel ponderada e média móvel exponencial Previsões baseadas em média móvel A média móvel usa dados de um número predeterminado de períodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previsão. A cada novo período de previsão se substitui o dado mais antigo pelo mais recente.

4 Onde: = Previsão de demanda = demanda observada no período i = número de períodos = índice de períodos Previsões baseadas em média móvel ponderada A média móvel ponderada atribui pesos diferenciados aos dados antigos. Quanto mais recente for o dado, maior peso ele receberá. Os pesos devem ter uma soma equivalente a 1, seguindo uma sequencia decrescente. No presente artigo serão atribuídos os coeficientes 0,5; 0,3; 0,2, para os valores correspondentes aos três períodos mais recentes. Onde: Previsão de demanda = Demanda observada do período = Peso atribuído ao período n= Número de períodos relacionados na média Previsões baseadas em média móvel exponencial Cada nova previsão é obtida com base na previsão anterior, acrescida do erro cometido na previsão anterior, corrigido por um coeficiente de ponderação. O peso de cada observação decresce no tempo em progressão geométrica, ou de forma exponencial. Onde: M t = Previsão para o período t; M t-1 = Previsão para o período t-1; α = Coeficiente de ponderação; D t-1 = Demanda do período t-1. M M D t M t 1 t 1 t 1 O coeficiente de ponderação (a) é fixado pelo analista dentro de uma faixa que varia de 0 a 1. Quanto maior o seu valor, mais rapidamente o modelo de previsão reagirá a uma variação real da demanda Previsões baseadas em tendências Segundo Lustosa et al. (2008), tendência consiste na determinação de uma função matemática que relaciona a variável demanda (dependente) à variável tempo (independente), a partir de um modelo estatístico. A tendência pode ser observada através da geração do gráfico dos dados históricos. E a partir do gráfico pode ser retirado a equação que descreve o comportamento dos dados, podendo ser linear ou não linear (exponencial, logarítmica ou parabólica).

5 Onde e são: ( ) Onde, = Previsão de demanda ( ) x = Valores de variáveis independentes (períodos) y = Valores de variáveis dependentes (histórico de vendas) n = Número de observações a = Intercepto do eixo vertical linha de tendências b = Inclinação da linha de regressão Técnicas de previsão de sazonalidade O índice sazonal é uma indicação útil do grau de variação sazonal para um produto. A sazonalidade é uma estimativa de quanto a demanda, durante um determinado período, será maior ou menor que a demanda média do produto. As variações que ocorrem durante um determinado período podem ser associadas a eventos periódicos, para os quais existe uma razão de ocorrência e posterior repetição. De acordo com TUBINO (2000), a técnica de previsão de demanda com sazonalidade consiste em obter o índice de sazonalidade para cada um dos períodos da série e aplicá-lo em cima da previsão da média em cada um desses períodos. O índice de sazonalidade é obtido pela divisão do valor da demanda média para o período pela demanda média para todos os periodos. O período pode ser diário, semanal, mensal ou trimestral, dependendo da base para a sazonalidade. Se a demanda do produto apresentar sazonalidade e tendência, há necessidade de se incorporar estas duas características no modelo de previsão. 3. Estudo de caso 3.1. A empresa A farmácia de manipulação é um estabelecimento comercial que fabrica e vende medicamentos e produtos de fabricação própria. Para o processo de preparação e fabricação dos produtos, é necessário que eles sejam feitos por profissionais competentes na área, oferecendo assistência farmacêutica, de modo que sua qualidade seja garantida e suas fórmulas sejam eficazes. Na Farmácia estudada, escolhemos os cosméticos de fabricação própria que o estabelecimento produz e vende para seu clientes. Os dados de demanda coletados foram referentes aos produtos: hidratante corporal, creme amaciante para as mãos, sabonetes vegetais, sabonetes líquidos, shampoos, condicionadores e protetores solar.

6 Metodologia Haja visto que o presente trabalho visou prever a demanda da produção de produtos cosméticos de uma farmácia especializada em manipulação, alguns critérios para obtenção de dados que possibilitassem este estudo foram realizados. Inicialmente, foi realizada uma entrevista com a proprietária do estabelecimento, na qual se buscou obter informações a respeito das demandas anteriores dos produtos produzidos. Foram coletados as demandas de dois anos e quatro meses de referentes ao ano de 2012, 2013 e os 4 meses iniciais de Em seguida, para a melhor interpretação, os dados foram agrupados em tabelas de modo conveniente ao trabalho (ano da produção, mês da produção e quantidade demandada). QUADRO 1 - Dados das demandas anteriores Fonte: Autores (2015). O presente artigo, quanto à sua fundamentação teórica, baseia-se em uma abordagem qualitativa e quantitativa. O software Microsoft Excel 2010 foi o teste computacional utilizado para obtenção de resultados que possibilitou a análise comparativa entre as diferenças técnicas de previsão. Também foi realizado um levantamento bibliográfico com registros disponíveis em artigos acadêmicos, livros e pesquisas, sites da internet. Em seguida, foi gerado um gráfico de dispersão da demanda com o objetivo de identificar qual a série temporal presente. Definida a série, foram aplicados os cálculos com base na obtenção do menor erro absoluto médio (MAD). Após sua identificação, este valor passou a ser tomado como ideal e utilizado no cálculo da demanda futura da empresa e como base para o cálculo do estoque de segurança. 4. Resultados dos métodos de previsão Na Figura 1 abaixo se pode observar, que o modelo escolhido para fazer a previsão seria o de Média, uma vez que não se observa nenhum crescimento sazonal, nem alguma

7 possibilidade de Tendência. Com o modelo escolhido, foram calculadas demandas para as médias móvel, exponencial e ponderada. FIGURA 1 - Gráfico de dispersão das demandas anteriores. Fonte: Autores (2015) Cálculo dos erros (MAD) O erro acumulado deve ser comparado com um múltiplo do desvio médio absoluto, conhecido como MAD (Mean Absolute Deviation). Para o modelo ser validado, compara-se o valor do erro acumulado com o valor de 4MAD, caso o valor ultrapasse o 4MAD, o problema deve ser identificado e o modelo deve ser revisto. O MAD é calculado dividindo-se o desvio absoluto acumulado pelo número de períodos, fornecendo uma estimativa do erro típico de previsão, importante para o dimensionamento dos estoques de segurança. De maneira que: MAD = Desvio médio absoluto = Demanda observada no período = Previsão de demanda para o período = Número de períodos relacionado ao erro = Número do período = Em módulo, símbolo utilizado para indicar o valor absoluto de número. Segundo Correa, Gianesi e Caon (2001), esse método calcula o erro médio de previsão, uma vez que o termo absoluto significa que apenas o valor do desvio é importante. No presente artigo, utilizou-se do resultado do MAD inicialmente na verificação do modelo e, posteriormente, para o cálculo do estoque de segurança. QUADRO 2 MADs obtidos MODELO MAD M.Móvel Simples 194

8 M. Exponencial 174 M.Polinomial 176 Fonte: Autores (2015). Obtidos os valores de MAD médios, foi escolhido o modelo de Média Exponencial, uma vez que este modelo apresentou o menor erro absoluto. O menor erro dentre os erros da Média Exponencial foi de 169, cujo coeficiente de ponderação (α) é igual a 0,5. Esse foi o valor utilizado para o cálculo do estoque de segurança Validação do modelo de previsão Para verificar a validade do modelo escolhido, aplicou-se o 4MAD, no qual, os erros não podem ultrapassar a linha de quatro vezes o MAD da média escolhida. Observando o gráfico abaixo, percebe-se que o modelo atendeu ao pré-requisito e é, portanto, válido. FIGURA 2 - Validação do modelo. Fonte: Autores (2015). 5. Resultado Os resultados de demanda prevista e erros encontrados pelo modelo de média exponencial estão dispostos na tabela 3, assim como a demanda prevista por esse modelo para o mês 29, referente ao mês de junho de 2014:

9 QUADRO 3 - Resultados da Média Exponencial Média Exponencial Mês D. Real D.Prevista Erro Mês D. Real D.Prevista Erro Fonte: Autores (2015). 6. Conclusões O estudo feito sobre as demandas futuras da farmácia homeopática possibilitou uma análise detalhada dos modelos de previsão de demanda, e consequentemente a escolha do melhor modelo de previsão para o caso proposto. Optou-se por utilizar o modelo de Média Móvel Exponencial com coeficiente de ponderação igual a 0,5, que foi o coeficiente que apresentou o menor erro, fazendo-o assim, o mais confiável a ser estudado. Feitos os cálculos de armazenamento de estoque utilizando-se desse MAD, chegou-se a um estoque de segurança de 23,5%, o que torna viável a utilização do modelo, uma vez que, empiricamente os donos de estabelecimento escolhem um estoque de segurança de 30%, ou seja, o modelo de previsão diminuiu a quantidade de estoque teoricamente antes necessária. A demanda prevista para o período 29 pelo modelo utilizado foi de 899 unidades de produto, e todos os erros ficaram dentro do limite de controle, tornando o estudo válido e comprovando a eficácia dos métodos de previsão de demanda estudados. Conclui-se, portanto, que é importante para as empresas, que seja feito esse tipo de trabalho, para calcular as demandas e estoques necessários para os próximos períodos, evitando assim, uma série de contratempos e prejuízos. Referências CAON, M; CORREA, H. L.; GIANESI, I. G. Planejamento, Programação e Controle da Produção. São Paulo: Atlas, 2001.

10 FERNANDES, F. C. F.; GODINHO FILHO, M. Planejamento e Controle da Produção: dos Fundamentos ao Essencial. São Paulo: Atlas, LUSTOSA, L., et al. Planejamento e Controle da Produção. Rio de Janeiro: Elsevier Brasil, MARINS, F. A. S. Técnicas de previsão. Disponível em: < Acesso em 7 mai TUBINO, D. F. Manual de Planejamento e Controle de Produção. São Paulo: Atlas, TUBINO, D. F. Planejamento e controle da produção: Teoria e prática. São Paulo: Atlas, 2007.

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