A correta previsão de demanda é crucial para o sucesso da logística de uma empresa. Ela permite melhor gestão de estoques, evitando desperdícios e aumentando a eficiência dos processos. Além disso, a previsão correta de demanda contribui para a eficiência na gestão dos recursos da empresa, maximizando seus lucros.
Existem diversas metodologias para fazer a previsão de demanda, cada uma com suas vantagens e desvantagens. É importante conhecer essas metodologias para escolher a mais adequada para sua empresa e aplicá-la de forma correta. Neste post, você descobrirá mais sobre a aplicação da previsão de demanda na logística, conhecendo as principais metodologias e tendências na área.
Convido você a continuar a leitura e descobrir como transformar sua logística com a previsão correta da demanda.
Como aplicar a previsão de demanda no estoque de maneira efetiva?
Para começar nosso post, vamos entender como deve ser aplicada a previsão de demanda, destacando, além do que deve ser feito, os benefícios que cada ação entrega de forma prática à empresa. Confira!
Conheça as abordagens
Existem diversas metodologias para fazer a previsão de demanda, e é importante que você conheça todas elas antes de escolher a mais adequada para o seu negócio. Falaremos sobre as metodologias em um tópico específico. Continue lendo!
Defina os objetivos
Para que a previsão de demanda seja realmente eficiente, é fundamental saber o que você quer dela. Deseja antecipar vendas para ter tempo de fazer compras? Pretende evitar faltas ou excessos de estoque? Faça perguntas que se encaixem com as necessidades de sua empresa, pois as respostas indicam um caminho a seguir.
Escolha a metodologia
Após definir seus objetivos, escolha a metodologia que mais se adequa aos seus interesses. Algumas das mais utilizadas são: método da média móvel, suavização exponencial, modelos ARIMA, entre outras.
Considere a temporalidade
Alguns produtos apresentam sazonalidade ou ciclos de vendas, o que requer uma análise mais aprofundada da temporalidade da previsão de demanda.
Colete dados
É importante que você tenha uma base de dados sólida para fazer sua previsão de demanda. Além dos dados históricos de vendas, considere outras informações, como dados demográficos, de mercado, de clima, entre outros.
Interprete os resultados
Por fim, é importante interpretar os resultados da previsão de demanda para fazer as decisões corretas no gerenciamento do seu estoque. Considere as tendências, variações sazonais, eventos especiais, entre outros.
Qual a importância da análise de dados para previsão de demanda?
A análise de dados é fundamental para a previsão de demanda, pois permite uma compreensão mais profunda dos padrões de consumo dos clientes e a identificação de tendências e sazonalidades na demanda. A análise de dados proporciona, ainda, uma avaliação mais precisa das variações da demanda, possibilitando ajustes nas previsões e melhorias contínuas nos processos de previsão.
Além disso, a análise de dados também permite integrar informações de diversas fontes, como dados históricos, dados climáticos, dados demográficos, entre outros, aumentando a precisão das previsões. Portanto, é fundamental para a logística de uma empresa, uma vez que permite uma previsão correta da demanda, evitando desperdícios, maximizando a eficiência dos processos e aumentando a lucratividade do negócio.
Quais são as principais metodologias utilizadas na previsão de demanda?
Nos tópicos anteriores falamos sobre a intensidade de escolher a melhor metodologia para a previsão de demanda em sua empresa. Separamos um tópico extra para explicarmos brevemente sobre as principais metodologias e suas características. Veja abaixo quais são:
- Regressão Linear: é uma técnica estatística que busca estabelecer uma relação linear entre uma variável dependente (demanda) e uma ou mais variáveis independentes (por exemplo, preço, tempo, etc.).
- Suavização Exponencial: é uma técnica de previsão que utiliza uma equação matemática para suavizar as flutuações da série temporal, dando mais peso aos valores mais recentes.
- Médias Móveis: são cálculos estatísticos que levam em consideração a média dos valores recentes para prever a demanda futura.
- Modelos ARIMA: são modelos estatísticos que combinam autoregressão, integração e médias móveis para prever a demanda futura.
- Modelos SARIMA: são modelos estatísticos semelhantes aos ARIMA, mas levam em consideração a sazonalidade da demanda.
- Análise de Séries Temporais: é uma abordagem estatística que utiliza dados históricos para identificar tendências e padrões na demanda ao longo do tempo.
- Modelos de Decomposição de Séries Temporais: são modelos estatísticos que decompõem uma série temporal em componentes sazonais, cíclicos e tendências para prever a demanda futura.
- Modelos de séries temporais com base em redes neurais: são modelos baseados em inteligência artificial que usam redes neurais para prever a demanda futura com base em dados históricos.
- Análise de Regressão Múltipla: é uma técnica estatística que busca estabelecer relações entre múltiplas variáveis e a demanda futura.
Quais são os riscos da não aplicação da previsão de demanda?
Veja abaixo, alguns dos principais riscos que uma empresa corre ao abrir mão da aplicação da previsão de demanda. São problemas que vão desde a falta de estoque até os desperdícios de recursos. Confira!
Estoque insuficiente
Se a previsão de demanda não for realizada, pode ser que a quantidade de estoque não seja suficiente para atender aos pedidos, resultando em perda de vendas e clientes insatisfeitos.
Sobrecarga do estoque
Por outro lado, se a previsão estiver errada, pode ser que o estoque fique sobrecarregado com produtos que não estão sendo vendidos, gerando despesas desnecessárias com armazenagem e manutenção.
Desperdício de recursos
Uma gestão inadequada do estoque pode resultar em desperdício de recursos, como tempo, mão de obra, espaço e dinheiro. A consequência de um estoque mal gerido é o comprometimento das finanças da empresa, prejudicando sua capacidade de investimento e crescimento.
Em resumo, a previsão de demanda é uma ferramenta crucial para a gestão do estoque, pois permite uma visão mais clara e precisa da demanda do mercado, o que ajuda a tomar decisões estratégicas para o negócio.
Esperamos que, após a leitura deste post, você tenha entendido o que é previsão de demanda e a importância dessa atividade para a boa gestão de estoque. É um processo que beneficia todos os envolvidos, a empresa, que passa a trabalhar com um estoque racionalizado, sem excessos ou faltas, e ao cliente, e pode contar com os produtos desejados, com pontualidade de entrega.
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