Guia de Previsão de Demanda: Métodos e Fatores

Variáveis da Previsão de Demanda

• Y = Previsão de demanda para o período X
• a = Ordenada à origem (interseção no eixo Y)
• b = Coeficiente angular
• X = Período (partindo de X=0) para previsão
• n = Número de períodos observados

Sazonalidade e Tendência

A sazonalidade é expressa em termos de uma quantidade, ou de uma percentagem, da demanda que se desvia dos valores médios da série. O valor aplicado sobre a média, ou a tendência, é conhecido como índice de sazonalidade.

A forma mais simples de considerar a sazonalidade nas previsões de demanda consiste em empregar o último dado da demanda, no período sazonal em questão, e assumi-lo como previsão.

Caso a demanda do produto apresente sazonalidade e tendência, é necessário incorporar estas duas características no modelo de previsão seguindo estes passos:

1. Retirar o componente de sazonalidade da série de dados históricos, dividindo-os pelos correspondentes índices de sazonalidade.
2. Com estes dados, desenvolver uma equação que represente o componente de tendência.
3. Com a equação da tendência, fazer a previsão da demanda e multiplicá-la pelo índice de sazonalidade.

Fatores que Influenciam a Demanda

Fatores Internos

• Orçamento de venda
• Propaganda
• Promoções
• Descontos
• Projetos de produto/serviços

Fatores Externos

• Ciclo de negócios: Variações conforme a concorrência.
• Competição: Influencia diretamente na demanda.
• Consumismo: Comportamento do consumidor.
• Eventos mundiais: Impactos globais.
• Ações governamentais: Controle e regulação.
• Ciclo de vida do produto: Decisão do cliente.

Regressão Linear e Monitoramento

Na regressão linear, o Y é sempre a variável dependente (a pergunta). A manutenção e o monitoramento do modelo devem ser feitos buscando sempre o menor erro acumulado.

Sinal de Rastreamento

O cálculo do sinal de rastreamento envolve: Mês/Período | Real - Previsão | Erro | Erro Acumulado | Desvio Absoluto | Soma do Desvio Absoluto | MAD (Soma do desvio acumulado / número de períodos) | Sinal de Rastreamento (Erro acumulado / MAD).

Desempenho do Modelo de Previsão

Uma série de fatores pode afetar o desempenho de um modelo de previsão, sendo os mais comuns:

1. A técnica de previsão pode estar sendo usada incorretamente ou mal interpretada.
2. A técnica de previsão perdeu a validade devido à mudança ou surgimento de uma variável importante.
3. Variações irregulares na demanda (greves, estoques temporários, catástrofes naturais, etc.).
4. Ações estratégicas da concorrência.
5. Variações aleatórias inerentes aos dados da demanda.