O que você aprenderá neste artigo:
O que é previsão da cadeia de suprimentos
Por que a previsão da cadeia de suprimentos é importante
Métodos diferentes de previsão da cadeia de suprimentos
O que dificulta a previsão da cadeia de suprimentos
Como empresário, você está sempre enfrentando a mudança nas demandas dos clientes, sem falar da constante pressão para reduzir os custos e melhorar as margens. Dada a situação atual nos embarques com congestionamento, falta de equipamentos (contêineres) para o frete marítimo e o impacto da pandemia em várias empresas de todo o mundo, a previsão da cadeia de suprimentos nunca foi tão crucial.
O que é previsão da cadeia de suprimentos?
A previsão da cadeia de suprimentos combina dados de suprimentos anteriores com informações e entendimentos sobre demanda, tudo para você tomar as melhores decisões para sua empresa, seja estoque, reserva de carga, planejamento orçamentário ou expansão para novos mercados.
A análise de suprimentos é responsável pela maior parte da previsão da cadeia de suprimentos. É uma questão de olhar para os dados sobre seus fornecedores e saber quando encomendar os produtos deles, sejam produtos terminados ou matéria-prima para ser montada mais adiante na cadeia de suprimentos.
Analisar a demanda também é importante para entender quanto do seu produto os clientes desejam em uma determinada semana, mês ou trimestre. Isso é afetado por diversos fatores que podem ser previsíveis, como temporadas e feriados; ou imprevistos, como eventos globais e desastres naturais. Muitas vezes, esses eventos afetam vários modos de transporte, como frete oceânico ou transporte terrestre.
Por que a previsão da cadeia de suprimentos é importante?
A previsão da cadeia de suprimentos pode ter papel importante na contribuição para uma cadeia de suprimentos eficiente e um negócio próspero:
Planejamento estratégico – as empresas podem ser criadas ou divididas nas estratégias que adotam em torno, por exemplo, de uma expansão para novos mercados, planejamento orçamentário ou avaliação de risco. A previsão fornece os insights para tomar essas decisões com sabedoria, garantindo que os fornecedores atendam à sua demanda.
Controle de inventário – com uma melhor compreensão da demanda pelos seus produtos em diferentes mercados permite, você trabalha com mais proximidade e facilidade com os fornecedores para manter seus níveis de estoque ao longo do ano. Isso mantém a escassez ao mínimo, o que deixa clientes satisfeitos e controla as taxas de armazém sem ter que fazer estoques desnecessários.
Experiência aprimorada do cliente – a experiência do cliente provavelmente definirá as cadeias de suprimentos nos próximos anos. Ao prever a demanda do cliente, você gerencia o suprimento para que os pedidos sejam atendidos dentro do prazo e você nunca fique sem estoque. O resultado é a confiança dos clientes na sua empresa.
Métodos de previsão – quantitativo
São dois os métodos predominantes para prever a cadeia de suprimentos: quantitativo e qualitativo. A previsão quantitativa depende dos dados históricos para prever vendas futuras, fazendo uso de algoritmos complexos e programas de computador.
Na previsão quantitativa, confira os métodos abaixo. Cada um tem vantagens e desvantagens e deve ser considerado cuidadosamente para determinar o melhor uso:
Baseada nas médias históricas, a previsão por média móvel é um dos métodos mais simples de previsão. No entanto, ela trata igualmente todos os dados e não leva em conta que informações mais recentes podem ser indicador melhor de tendências futuras do que os dados de três ou cinco anos atrás. Além disso, não leva em conta a sazonalidade ou tendências.
A regularização exponencial também considera dados históricos, mas dá mais ênfase nos dados recentes, além de contabilizar a sazonalidade. Assim, é ideal para previsões de curto prazo.
A média móvel integrada autorregressiva (ARIMA) é um método de previsão conhecido por ser altamente preciso, mas também muito demorado e dispendioso. É adequado para previsões de até 18 meses.
O algoritmo de previsão por agregação múltipla (MAPA) é um método mais novo de previsão quantitativa específico para sazonalidade. Perfeito para empresas que produzem itens sazonais.
Métodos de previsão – qualitativo
Quando é difícil encontrar dados históricos (ao lançar um novo produto, por exemplo), é necessária uma nova abordagem. É quando a previsão qualitativa é útil. Ela se baseia nos insights, no conhecimento e na experiência de especialistas do setor, juntamente com pesquisas mais detalhadas:
Para preverem as vendas, as analogias históricas presumem que as vendas de novos produtos refletirão o desempenho de um produto que você ou um concorrente já produz. Embora possam funcionar no longo prazo, elas não são aconselhadas para previsões de curto prazo.
Os insights internos são uma abordagem fundamental de previsão que usa insights e opiniões de membros experientes da equipe para informar as previsões. Como você pode esperar, ela não oferece um alto nível de precisão, mas é uma opção quando métodos quantitativos não são possíveis.
Conhecida de muitas empresas, a pesquisa de mercado é o processo – às vezes oportuno e dispendioso – de pesquisar, conduzir enquetes ou entrevistar um grupo demográfico específico.
Qual é o melhor método de previsão da cadeia de suprimentos?
Não há uma só abordagem para previsão da cadeia de suprimentos. Seja qual você escolher, ela nunca será 100% precisa, pois pelo menos parte da previsão é baseada em suposições, sem falar que sempre haverá imprevistos que desafiam essas suposições. Como uma pandemia, por exemplo!
No entanto, embora a previsão qualitativa seja indicada nas situações em que os dados históricos não estão disponíveis ou não são confiáveis, o consenso é que a previsão quantitativa é o método mais sólido. Ela usa informações concretas e técnicas estatísticas, o que elimina o risco de viés e produz resultados mais claros e precisos.
O que dificulta a previsão da cadeia de suprimentos?
A previsão da cadeia de suprimentos abre um mundo de oportunidades para sua empresa devido ao acesso que ela dá a insights sobre futuras demandas, tendências e informações de fornecimento. Porém, são vários os fatores que podem causar interrupção do sistema.
Mudanças na regulamentação e eventos globais, como a covid-19 – as mudanças na regulamentação entre as nações e os continentes muitas vezes perturbam a previsão à medida que as cadeias de suprimentos se adaptam para acomodar novas leis e os dados anteriores perdem um pouco da relevância. Após a covid-19, foram aprovadas leis de emergência em todo o mundo para fechar fronteiras, interromper as viagens e atrasar o comércio. O impacto até então é de grande alcance e contínuo, com gargalos nas fronteiras e congestionamentos nos portos. Juntamente com o Brexit, é fácil ver como as mudanças na regulamentação prejudicam as cadeias de suprimentos e a previsão para elas.
Mudanças nas tendências e nos hábitos dos consumidores – embora as mudanças nas tendências e nos hábitos sejam constantes no mundo das cadeias de suprimentos, a imprevisibilidade das mudanças continuam sendo uma ameaça à previsão. No ano passado, por exemplo, quando o mundo entrou em lockdown, os consumidores acessaram a internet e gastaram mais de US$ 4,2 trilhões em todo o mundo. Enquanto as compras on-line só crescem, a mudança repentina forçou muitas pequenas empresas a se adaptarem rapidamente para evitar falta de estoque ou atrasos.
Sazonalidade e tempos de espera dos fornecedores – não levar em conta os períodos sazonais e de pico na previsão da cadeia de suprimentos certamente desorganiza a previsão. Esses períodos do calendário costumam afetar o frete marítimo e devem ser planejados com meses de antecedência, ou você corre o risco de perder oportunidades para aproveitar o aumento da demanda.
Uma consideração importante ao fazer o planejamento é que diferentes fornecedores ou fabricantes têm diferentes prazos de entrega, não apenas com base nos serviços que oferecem, mas devido aos calendários sazonais ou de férias. Isso aumenta a importância de criar relacionamentos sólidos com os fornecedores.
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