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Já aconteceu de você ir a uma loja ou supermercado, mas não consegue encontrar o produto que deseja ou precisa?
Isso significa que a empresa não conseguiu antecipar adequadamente as necessidades do mercado.
Portanto, neste artigo, você aprenderá o que é previsão de demanda e como calculá-la.
A previsão de demanda é a capacidade da empresa de estimar quantos produtos ou serviços os clientes comprarão em um determinado período de tempo.
Isso permite que as empresas analisem o quanto precisam comprar matérias-primas e outros insumos relacionados à produção ou comercialização de seus produtos.
Para calculá-lo, as empresas geralmente usam variáveis como:
Você pode calculá-lo em sua empresa, você pode fazer isso com diferentes modelos analíticos que explicaremos mais adiante. Mas, na minha experiência, eles tendem a ser limitados e não integram fatores externos; portanto, as previsões são menos precisas.
Outras empresas usam um software de planejamento de demanda e gerenciamento de estoque como o Datup, que é especializado no uso de aprendizado profundo (IA) e pode integrar fontes de informação que uma empresa sozinha não conseguiria.
Um dia podemos enfrentar uma crise de contêineres e, na semana seguinte, fenômenos climáticos podem aumentar o consumo de certos produtos. Portanto, as empresas precisam antecipar as necessidades do mercado prevendo corretamente a demanda.
Sua importância é que ela se torne o insumo fundamental para as operações da sua empresa, impactando diretamente os níveis de serviço e a oferta para atender à demanda.
Ao projetar aspectos como: quais produtos eles precisam, quantidade, tempo e localização da maneira ideal, atendemos às necessidades dos clientes.
Cinco dos principais benefícios de ter uma previsão de demanda precisa são:
Por causa dessa grande relevância, é para a estratégia das empresas e porque essa previsão se torna a base para as decisões que a empresa tomará, como quais investimentos fazer para atender à taxa de crescimento.
Previsões cada vez mais assertivas são necessárias, pois os desvios afetam as falhas de estoque e, portanto, seus níveis de serviço ou, ao contrário, o excesso de suprimentos que capturam seu fluxo de caixa.
Há vários fatores a serem considerados ao prever a demanda e, portanto, há uma grande complexidade nesse processo. Portanto, está se tornando cada vez mais importante ter ferramentas de análise avançadas que ajudem você a melhorar sua precisão.
Para que isso seja possível, o ponto de partida é identificar suas fontes de informação, sejam elas internas e/ou externas.
Começando com suas fontes internas, é essencial que você possa integrar seus dados históricos e complementá-los com suas campanhas de marketing e feedback dos principais participantes, como seus colaboradores nas sessões de S&OP, além de clientes e fornecedores.
Além disso, você deve identificar que outros fatores podem afetar sua demanda, incluindo sazonalidade, clima, fatores demográficos, tendências de mercado, informações setoriais, pesquisas de mercado, notícias relevantes, análise competitiva, são alguns dos fatores que podem afetar sua previsão, dependendo do setor em que você trabalha.
Esse cálculo de demanda pode ser realizado usando métodos qualitativos ou quantitativos; em alguns casos, e para aumentar a precisão, as empresas usam modelos mistos.
A escolha do método ideal para o seu caso pode depender das informações que você tem, do setor ou produto a ser analisado e da precisão necessária. Então, vamos falar sobre métodos.
Aqui podemos destacar pesquisas de mercado, que nos permitem conhecer as preferências, gostos ou comportamento do consumidor.
Outro método qualitativo comumente usado é a opinião de especialistas, na qual são usados especialistas que, com base na experiência e no conhecimento de um determinado setor, ajudam a prever a demanda.
A regressão linear busca analisar a relação entre a demanda e uma ou mais variáveis independentes, como preço, publicidade, fatores econômicos e outras. É baseado na descoberta de correlações ou causalidades.
Quando se deseja envolver várias variáveis independentes, as empresas usam a análise de regressão múltipla para obter uma imagem mais completa.
Uma das mais utilizadas nessa categoria são as médias móveis, nas quais, em um determinado período, com base em médias históricas, é possível calcular a demanda média, de forma que nos permita identificar e suavizar as flutuações na demanda.
Também é comum usar a suavização exponencial, que é semelhante à média móvel, mas os pesos são atribuídos aos dados históricos para dar maior relevância às informações mais recentes.
Por fim, nessa categoria, há a decomposição das séries temporais, onde elas são divididas em componentes como tendências, sazonalidade e erro para fazer projeções mais precisas.
Esse método de previsão permite alinhar sua visão de várias áreas estratégicas da cadeia de suprimentos, como vendas, marketing, operações e finanças.
Isso nos permite levar em consideração, por exemplo, negociações que estão sendo realizadas com clientes, campanhas de marketing e outros fatores que podem afetar a área de operações e os níveis de atendimento ao cliente.
Os modelos de inteligência artificial representam uma grande vantagem sobre os modelos tradicionais na geração de previsões de demanda em termos de tempo e volume de processamento de informações e maior precisão das previsões.
Embora existam vários métodos de inteligência artificial para processar previsões de demanda, como: aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, redes neurais, processamento de linguagem natural, agrupamento, entre outros.
Alguns dos mais usados são os modelos de aprendizado de máquina, que passam por aprendizado supervisionado para que, com base em dados históricos, eles possam aprender com padrões e fazer projeções futuras.
As redes neurais também são usadas para analisar um grande volume de dados e variáveis complexas para gerar milhões de cenários e priorizar os melhores resultados.
Uma das principais recomendações para melhorar as previsões de demanda é poder implementar modelos de inteligência artificial, devido à sua capacidade de processar grandes volumes de informações e identificar tendências e padrões em pouco tempo.
Isso permite que empresas que fazem uso desse tipo de ferramenta tomem decisões econômicas. Além disso, com um modelo que está sendo constantemente aprimorado para oferecer melhores resultados.
É importante que você não se limite a apenas um método para prever a demanda, pois cada produto e combinação que você está analisando se comporta de maneira diferente. Portanto, se você usar um único método de previsão, é provável que eles tenham um grande número de referências com grandes erros.
Ser capaz de automatizar processos liberará espaço para que você possa se dedicar a tarefas que adicionam mais trabalho à sua empresa. Mais tempo analisando, executando estratégias e revisando resultados, em vez de investir tempo no processamento de informações.
Atualmente, ter uma boa previsão de demanda representa um grande desafio para as empresas, pois há uma crescente complexidade gerada pelo ambiente.
A pandemia da COVID-19 representou grandes desafios para empresas em todo o mundo, onde se tornou cada vez mais importante falar sobre os contextos BANI ou VUCA.
Portanto, o principal erro que você pode estar cometendo é pensar que pode continuar a prever a demanda com o mesmo processo que costumava funcionar para você no passado.
No entanto, devido à sua importância e impacto nos negócios, queremos ajudá-lo a identificar alguns erros comuns entre empresas que desejam implementar ou melhorar seus processos de planejamento e previsão de demanda.
A primeira coisa a garantir é ter pelo menos uma fonte confiável de dados históricos, geralmente o ERP é a principal fonte de dados.
Dependendo do método usado, a quantidade de história necessária pode variar.
Entenda se você deve complementar sua fonte de dados primária com outras fontes complementares, como WMS, MRP, CRM, Excel e outras.
Dependendo do tipo de produto e do setor, fatores externos podem afetá-lo em maior ou menor grau.
Se você não entende e não integra fatores como clima, feriados, questões econômicas e políticas, entre outros fatores, você pode estar enfrentando grandes desvios em suas previsões.
A subjetividade é um dos erros que as empresas cometem com mais frequência. Se você não considera isso uma base objetiva para sua tomada de decisão, provavelmente está enfrentando estoques excessivos ou falhas de estoque.
Se você já tem um processo de previsão de demanda, mas não está levando em conta o que dizem suas áreas estratégicas, clientes e principais aliados, provavelmente está enfrentando um grande desvio.
Quanto você rastreia os desvios no nível geral e por referência?
A falta de acompanhamento dos erros que você está cometendo torna as empresas mais reativas do que proativas e preventivas. Porque eles geralmente agem quando o problema é profundo e geralmente são necessários mais tempo e dinheiro para resolver os problemas que surgem.
Uma empresa que vende produtos e serviços de limpeza tem uma receita anual de 70 milhões de dólares, mais de 2.000 referências e 5.000 clientes. Eles conseguiram melhorar o nível de serviço e a falta de estoque, reduzir os custos logísticos, antecipar fornecedores, fechar novos clientes estratégicos e reduzir os níveis de estoque, obtendo um retorno sobre o investimento em três semanas.
Benefícios
Analisando os vários métodos para prever a demanda, você provavelmente está se perguntando qual deles usar em sua empresa. Você pode implementar modelos estatísticos ou colaborativos tradicionais.
Mas, sem dúvida, com base em nossa experiência e conversando com centenas de empresas da cadeia de suprimentos, a opção ideal hoje é Soluções de inteligência artificial que estão integrados ao seu negócio.
Com a capacidade de processar rapidamente grandes volumes de dados e detectar padrões complexos, os modelos de IA superam as técnicas antigas em precisão e agilidade. Eles impactam positivamente a cadeia de suprimentos em menos tempo a um custo competitivo.
A previsão automática com aprendizado de máquina é continuamente realimentada e aprimorada. As projeções deixam de ser um desafio manual para um processo sistematizado de classe mundial que permite vantagens competitivas exclusivas contra empresas que não o adotam.
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Previsão de demanda e otimização de estoque com IA para equipes da cadeia de suprimentos.
