🇧🇷
Problemas com fluxo de caixa, capital de giro e níveis de serviço podem estar enraizados em um planejamento de demanda deficiente ou sem suporte baseado em dados. Isso gera impactos financeiros significativos, onde os principais componentes, como fornecimento de suprimentos, previsão de demanda e planejamento prévio, não são levados em consideração.
Neste guia, apresentamos de forma concisa todos os pontos que você precisa saber para fazer uma planejamento da demanda de forma estratégica, colaborativa e bem-sucedida, e, acima de tudo, com base em dados confiáveis.
O planejamento da demanda na cadeia de suprimentos é o processo de projetar e gerenciar os insumos que serão necessários no futuro para atender à demanda e aos objetivos de negócios.
Costuma-se dizer que planejamento de demanda ou planejamento de demanda é o coração da cadeia de suprimentos, sem um planejamento adequado, os demais elos da cadeia podem não ser os mais eficientes e gerar problemas.
Ao iniciar o processo de planejamento, muitas dúvidas podem surgir no meio da operação. Ser um planejador de demanda é trabalhar em um contexto de alta incerteza, então É normal ter dúvidas e problemas novos toda semana.
Algumas das perguntas mais comuns no início são as seguintes:
Na agitação das operações diárias, ignoramos as respostas a essas perguntas, mas, pela nossa experiência, recomendamos entenda o que está por trás dos problemas do dia a dia antes de se transformarem em uma bola de neve na qual acabam excesso de suprimentos ou falhas de estoque. Continue lendo para poder responder com sucesso a essas perguntas em seu processo de planejamento.
Planejamento eficiente da demanda pode controlar o nível de estoque, manter o nível ideal de estoque de segurança e planejar detalhadamente com o conhecimento dos fornecedores, prazos de entrega, sazonalidades do produto e promoções ou eventos futuros.
Isso ajuda a reduzir o excesso de estoque paralisado em armazéns ou armazéns e evitar falhas de estoque, melhorando os níveis de atendimento ao cliente, a velocidade do retorno do investimento, a otimização operacional do espaço nos pontos de armazenamento e a redução do capital fixo.
Do ponto de vista financeiro, os resultados do processo de planejamento se refletem na otimização do capital de giro e do fluxo de caixa, redução dos custos financeiros com a otimização dos custos de armazenamento, menores perdas por obsolescência ou desperdício e maiores margens devido ao gerenciamento de estoque com foco na lucratividade.
Você garante a disponibilidade de seus produtos quando e onde eles são necessários, aumenta o volume de negócios devido à redução de falhas de estoque, aumenta a confiança e a satisfação do cliente e permanece disponível quando a concorrência falha, capturando vendas que outros perdem devido à escassez.
Ele facilita a tomada de decisões entre várias equipes envolvidas (operações, vendas, finanças), todas gerenciando uma única fonte de dados e processo de planejamento, melhora a comunicação e rompe os silos entre as áreas.
Ele melhora o conhecimento dos padrões de demanda, ajuda a ver os problemas antes que eles explodam, dando tempo para resolvê-los de forma mais consciente. Isso permite que você reaja mais rápido quando o mercado muda, ajuste o que você produz ou compra de acordo com os prazos de entrega e a resposta do fornecedor, aproveite as oportunidades quando elas aparecerem e se proteja melhor quando houver uma queda devido a eventos externos.
É mais fácil prever a demanda por uma família de produtos do que por um SKU individual. A agregação reduz a variabilidade.
Antes de iniciar qualquer exercício de planejamento, você deve ter absoluta clareza sobre o que deseja alcançar. Nem todos os objetivos são compatíveis entre si e você precisa priorizar.
Defina seu objetivo principal:
Mais importante do que qualquer software é ter um processo claro e um cronograma definido. Todos os envolvidos devem saber:
Por exemplo: “No dia 5 de cada mês, a equipe de dados entrega a previsão estatística. Do dia 6 ao dia 10, Vendas e Marketing adicionam sua visão. No dia 12, nos reunimos para chegar a um consenso.” Sem essas regras, o processo se torna caótico.
Antes de começar a fazer números, você precisa ter uma base sólida. Aqui, você analisa três coisas principais: que seus dados funcionem, que você saiba o que deseja alcançar e que tenha clareza sobre como medir se está fazendo isso certo ou errado.
Sua previsão será tão boa quanto os dados que você usa. Se você colocar lixo dentro, o lixo sai. É simples assim.
Obtenha demanda real, não apenas vendas
O histórico de vendas nem sempre conta toda a história. Se você puder, obtenha dados do ponto de venda (venda), que mostram o que o consumidor final está realmente comprando. Esses dados mostram o que o mercado realmente quer, não apenas o que seus distribuidores pediram de você.
Se você tiver apenas dados sobre o que enviou (venda), tenha cuidado: pode haver distorções. Às vezes, os distribuidores pedem mais ou menos por motivos próprios, que nada têm a ver com a demanda real.
Limpe seu histórico de dados
Os dados históricos raramente são limpos. Você precisa identificar tudo que não se repetirá da mesma forma no futuro, para não se deixar enganar pelo modelo:
Não há uma previsão que funcione para tudo. E a previsão por SKU não é automaticamente “melhor”. Você precisa entender para que precisa da previsão.
Hierarquia (ou nível de agregação)
Você precisa ver produto por produto (SKU) ou isso funciona para você por família? Por região ou por cliente? Aqui está um segredo: previsões agregadas são sempre mais precisas do que previsões superdetalhadas.
Planejar a produção total de uma fábrica é muito diferente de decidir quantas unidades substituir em uma loja específica. Cada nível precisa de sua própria versão da previsão.
.png)
Horizonte temporal
A forma como você usará a previsão indica a distância que você precisa ver:
Desde o primeiro dia, você precisa saber como medir se está fazendo a coisa certa.
Métricas de precisão
Eles mostram o quão perto você estava do que realmente aconteceu:
Depois de ter o básico, o ciclo de planejamento se torna algo repetível e ordenado.
Este é seu ponto de partida objetivo, usando apenas seu histórico limpo.
Escolha o método certo
O modelo que você usa depende dos padrões que você vê em seus dados:
Use ferramentas que facilitam sua vida
Eles existem software de planejamento de demanda que faz os cálculos automaticamente, se adapta à natureza de seus produtos e economiza muito tempo. Assim, você pode se concentrar na parte estratégica do processo em vez de se esforçar com as fórmulas.
Um modelo estatístico só conhece o passado. Ele não tem ideia do que você planeja fazer no futuro. Essa reunião é para “enriquecer” sua previsão com base no que outras equipes sabem.
Reúna as pessoas certas
Você precisa de pessoal de vendas, marketing, finanças e produtos na mesa.
Faça as perguntas certas
Não pergunte a eles “quanto você acha que vamos vender?” Isso não funciona. Em vez disso, guie a conversa:
O objetivo é criar um único número com o qual todos concordem e que toda a empresa usará.
Documente cada configuração
Toda vez que você alterar a previsão estatística, anote o porquê. Por exemplo: “Adicionamos 200 unidades ao Produto X para a campanha do Dia das Mães”. Isso cria responsabilidade e ajuda você a aprender.
A reunião do S&OP
Esta é a reunião em que é decidido. Aqui, eles revisam as previsões ajustadas, discutem os desequilíbrios entre o que é necessário e o que podem produzir e tomam a decisão final. O resultado é o Plano de Demanda Oficial: a única versão da verdade para toda a empresa.
O processo não termina quando você publica o plano. A melhoria real começa no final do ciclo, quando você compara o que planejou com o que realmente aconteceu.
No final do período, pegue os dados reais e compare-os com sua previsão de consenso.
Calcule suas métricas
Use as métricas que você definiu no início (WMAPE, BIAS) para ver se você se saiu bem.
Elaborar um relatório simples
Um gráfico em que você vê a linha de sua previsão em relação à linha de demanda real é super claro e mostra tudo o que você precisa saber.
Essa é uma das coisas mais valiosas que você pode fazer. Verifique se seus erros são aleatórios ou se há um padrão.
Fomos muito otimistas? Se você sempre prevê mais do que vende, você tem um viés positivo. Isso deixa você com bastante estoque.
Fomos muito conservadores? Se você sempre prevê menos do que está vendendo, você tem um viés negativo. Isso faz com que você perca vendas e fique sem produto.
O objetivo a ser medido não é procurar culpados, é aprender. Organize uma breve reunião para discutir por que os maiores erros falharam.
Análise da causa raiz
Por que estamos errados? A promoção de marketing não saiu conforme o esperado? As vendas foram muito otimistas com um novo cliente? Um concorrente fez uma oferta que não esperávamos?
Ajuste o processo
Use o que você aprendeu para melhorar o próximo ciclo. Por exemplo, se o marketing sempre exagera o impacto de suas campanhas, você pode começar a ajustar seus números para baixo até que suas estimativas melhorem.
As empresas investem tempo e recursos para refinar as previsões de produtos com pouco impacto financeiro, ao mesmo tempo em que negligenciam os SKUs em que a melhoria incremental pode gerar economias significativas ou aumentos substanciais na lucratividade.
Esse erro decorre da falta de análise ABC/XYZ do portfólio, da ignorância do impacto financeiro de cada categoria de produto e de uma cultura de perfeccionismo indiscriminado que pressupõe que todos os SKUs merecem o mesmo nível de atenção.
Isso tem as consequências de que a equipe gaste mais tempo em produtos sem importância do que em produtos estratégicos.
Ter uma previsão “perfeita” é uma ilusão. O objetivo não é adivinhar o futuro, mas reduzir a incerteza para tomar melhores decisões. É por isso que você deve trabalhar com intervalos de previsão (baixos, sugeridos e altos) em vez de um único número.
Em vez de buscar 100% de precisão, precisamos medir o erro e o viés, saber até que ponto nos desviamos e se estamos acima ou abaixo. Também ajuda a validar horizontes (curtos, médios) e nem sempre ir a detalhes extremos (SKU/categoria/loja), pois quanto maior a desagregação, maior a incerteza.
A previsão é útil quando conectada à operação, usando o cenário “sugerido” como ponto de partida, ajustando-o com a equipe comercial e cobrindo a incerteza com estoque de segurança, cobertura e substituição/distribuição mais inteligentes.
Não vamos ficar obcecados em buscar a perfeição, estamos procurando melhores decisões. Com intervalos, medição simples de erros e alavancas de estoque, protegemos o nível de serviço, o capital de giro e a lucratividade, mesmo quando a demanda muda.
Um dos erros mais comuns nos processos de planejamento é trabalhar na previsão de forma isolada, sem se alinhar com as diferentes equipes que fazem parte do negócio.
Quando não há comunicação entre vendas, operações, compras e finanças, a previsão perde o contexto: os números podem estar corretos, mas as decisões podem não.
Conversar com as equipes nos permite combinar dados com a realidade do mercado, como promoções, mudanças de preços, lançamentos ou problemas logísticos que o modelo sozinho não detecta. Além disso, ele gera acordos e compromissos em um único plano, em vez de várias versões que geram confusão.
O valor real da previsão não está apenas no número, mas no consenso que ela causa. Um bom processo colaborativo transforma o planejamento em uma ferramenta compartilhada para melhorar o serviço, otimizar estoques e alinhar objetivos entre as áreas.
Ignorar exceções é um dos erros que mais distorce uma previsão.
Vendas atípicas devido a promoções, eventos, mudanças de preços ou situações extraordinárias não representam um comportamento real da demanda e, se incluídas sem ajustes, podem fazer com que o modelo “aprenda” padrões que nunca serão repetidos.
Levar em conta as exceções não significa excluí-las, mas sim rotulá-las e analisá-las. Dessa forma, os modelos podem diferenciar entre uma alta temporada normal e uma venda excepcional. Isso possibilita ajustar a base histórica e gerar projeções mais estáveis e confiáveis.
Um bom prognóstico não se limita a analisar os números, ele entende as causas por trás deles. O reconhecimento de exceções ajuda a manter o equilíbrio entre precisão e conhecimento comercial, evitando decisões erradas devido a dados mal interpretados.
O planejamento da demanda mudou completamente nos últimos anos.
Antes, era baseado em planilhas, intuição e modelos estatísticos simples que só olhavam para o passado. Hoje, com a inteligência artificial, o planejamento se tornou mais dinâmico, preditivo e colaborativo.
Os modelos atuais não projetam mais apenas um número: eles aprendem com padrões históricos, detectam mudanças no comportamento do mercado e geram cenários que ajudam a antecipar. Além disso, eles podem combinar dados internos (vendas, estoques, pedidos) com fatores externos, como clima, preços ou tendências de consumo.
Essa evolução nos permite deixar de reagir às mudanças para antecipá-las e tomar decisões em tempo real. A IA não substitui o planador, ela o capacita, o libera do tempo operacional, melhora a precisão e fornece uma visão mais clara para alinhar a estratégia comercial, operacional e financeira.
O novo planejamento de demanda com IA não se trata de melhores previsões, mas de planejamento com inteligência, conectando dados, pessoas e tecnologia para construir cadeias de suprimentos mais ágeis e lucrativas.
Não se trata de adivinhar o futuro, mas de reduzir a incerteza e tomar decisões mais informadas.
Envolve negócios, operações, finanças e compras. O melhor planejamento vem do intercâmbio entre as áreas.
Não ignore eventos incomuns: analise-os, classifique-os e use-os para entender melhor sua empresa.
Use os dados, mas também os critérios
A IA e os modelos ajudam, mas a experiência humana interpreta o contexto. A combinação de ambos cria valor real.
Monitore sua precisão e preconceito. O importante não é apenas o resultado, mas como você evolui a cada ciclo.
Alinhe suas projeções com estoques, compras e distribuição. O sucesso não está no número, mas nas decisões que ele impulsiona.
https://www.oreilly.com/library/view/demand-driven-forecasting-a/9781118735572/
Felipe se especializou na aplicação de inteligência artificial para otimizar as cadeias de suprimentos, ajudando as empresas a prever a demanda, gerenciar estoques e determinar os momentos ideais para comprar matérias-primas.
