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Como construir previsões robustas?

Empresas no setor da construção estão amparadas por uma rede global de fornecedores para satisfazer as demandas de seus clientes. Usualmente, lead times de alguns meses é a norma para este setor. Como resultado, fornecedores e distribuidores de materiais de construção dependem de previsões apuradas de longo prazo de modo a satisfazer a demanda futura. Dada a volatilidade natural da demanda combinada com a influência da sazonalidade e os ciclos de vida dos produtos, desenvolver uma previsão robusta é um desafio enorme.

Então, quais os passos que as empresas podem tomar para aumentar a precisão e a relevância de suas previsões de demanda?

Uma previsão apurada é a base para o gerenciamento efetivo de estoque. Ainda para muitas organizações, previsão é uma empreita complexa que muitas vezes tende ao erro. O problema para muitas empresas é que uma previsão confiável deve levar em consideração todo o conjunto de diferentes fatores assim como os dados de toda a empresa. Mesmo determinar a mais apropriada metodologia de previsão em primeiro lugar pode ser uma decisão difícil, ainda mais identificar porquê uma previsão é falha e, então, tomar as medidas certas para correção.

Com isso em vista, o que as equipes de supply chain podem fazer para melhorar o modo como fazem previsões? Como planejadores de demanda lidam com a influência do ciclo de vida do produto, com a sazonalidade, e com tendências emergentes do futuro? Como as empresas podem reduzir a margem de erro das previsões a fim de ter uma imagem mais condizente da demanda futura?

Como parte de nossa série "Building blocks to a better supply chain", nós disponibilizamos um guia prático de 6 passos para auxiliar a aumentar significativamente a qualidade das previsões. Reunidos pelo especialista em estoques & previsões da Slimstock, Steven Pauly, este guia é ideal para quem quer superar os seguintes desafios:

  • Escolhendo o procedimento correto de previsão
  • Identificando causas em previsões erradas
  • Considerando a expansão do ciclo de vida de produtos
  • Lidando com o efeito chicote
  • Mantendo uma previsão responsiva
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