Navegando pelas Complexidades da Gestão de Estoques no Aftermarket Automotivo

Imagine que o seu carro quebrou, e, como se isso não fosse ichato o bastante, você descobre que a peça exata necessária para o conserto está fora de estoque e só chegará em uma semana. As dificuldades práticas começam a se acumular — como não poder levar seus filhos à escola ou fazer as compras da semana. Despesas inesperadas com transporte público, taxas de entrega e planos interrompidos logo se acumulam. Frustrado, você não pode deixar de se perguntar: como podem não terem uma peça tão essencial em estoque?

Este exemplo ilustra claramente a pressão que os clientes exercem sobre as empresas do setor de peças de reposição para garantir que as peças essenciais estejam sempre disponíveis para reparos urgentes. No entanto, o que os clientes muitas vezes não veem são as complexidades que essas empresas precisam enfrentar. Os fornecedores de peças de reposição lidam com altas expectativas de disponibilidade, sabendo que atrasos podem resultar em vendas perdidas ou contratos rompidos. Além disso, precisam gerenciar prazos de entrega longos, um portfólio amplo e itens difíceis de prever.

Este artigo explora as razões pelas quais gerenciar de forma eficaz essas peças de reposição essenciais é tão desafiador — e, mais importante, discute as estratégias que as empresas do aftermarket automotivo podem adotar para superar esses desafios e melhorar suas práticas de gestão de estoques. As ideias vêm de Roberto David, Arquiteto de Soluções da Slimstock, com vasta experiência na indústria de autopeças.

Estratégias de Planejamento de Demanda para a Indústria de Autopeças

Entender a demanda é um passo essencial na gestão eficaz de estoques: saber quanto de estoque manter começa com a previsão precisa (forecast accuracy) do que os clientes irão precisar.

Dentro de um portfólio amplo, diferentes técnicas são necessárias para prever de forma eficaz os diversos SKUs. Itens de alto giro, como pneus, com vendas frequentes e constantes, são mais fáceis de prever devido aos seus padrões contínuos de demanda. Itens de baixa rotatividade, como chips específicos, por outro lado, têm vendas esporádicas, tornando a previsão estatística desafiadora devido à falta de dados consistentes.

Para as edistribuidoras de peças de reposição, a maioria de seu portfólio consiste em itens de baixa rotatividade, o que complica ainda mais o processo de previsão.

• Incerteza no tempo de pedido: peças como palhetas de limpadores de para-brisa são um exemplo — essas peças raramente quebram em condições normais, mas quando ocorre uma tempestade, a demanda aumenta consideravelmente. Essa imprevisibilidade torna a previsão mais desafiadora.
• Equilíbrio entre disponibilidade e precisão da previsão: alta disponibilidade se torna um desafio quando as previsões são pouco confiáveis, frequentemente resultando em oportunidades perdidas ou estoque excessivo.
• Altos requisitos de estoque de segurança: para manter a disponibilidade diante da alta incerteza, níveis elevados de estoque de segurança são necessários, o que é custoso e ineficiente em termos de espaço.
• Manutenção preventiva versus corretiva: essa incerteza é influenciada pelo fato de a peça ser mais frequentemente utilizada para reparos decorrentes de acidentes ou para manutenção periódica. Peças usadas em manutenção periódica tendem a ter padrões de demanda menos voláteis do que aquelas necessárias para reparos relacionados a acidentes.

Para evitar níveis excessivos de estoque de segurança, melhorar a precisão da previsão é crucial. Usar o algoritmo de previsão certo — em vez de uma média móvel simples — pode ajudar a reduzir a incerteza. Menos incerteza permitirá níveis de estoque de segurança mais baixos, enquanto ainda atende à demanda dos clientes. Uma previsão mais confiável não só melhora a disponibilidade, mas também permite que os planejadores tomem decisões baseadas em dados com mais confiança.

Outro desafio está na mudança dos números de SKUs, à medida que as peças evoluem ou são substituídas por modelos mais novos. Um desafio com novos ou reintroduzidos SKUs reintroduzidos é a falta de dados históricos para previsões confiáveis. A modelagem de itens semelhantes resolve isso, transferindo o histórico de demanda de SKUs predecessores, permitindo previsões baseadas em dados para novos itens.

Além disso, ao prever a demanda por peças de um novo modelo de veículo, outro fator crítico entra em cena: o valor do próprio veículo. Peças de veículos de alto valor, como os de luxo, têm mais chances de exigir substituições de peças originais, enquanto proprietários de veículos de baixo custo costumam optar por peças de reposição mais baratas. Ao considerar essa proporção de reparo entre peças originais e de reposição, as previsões de demanda para as peças de novos modelos podem ser mais precisas desde o início.

Abordagens Proativas para o Planejamento de Suprimentos na Indústria de Peças de Reposição

O planejamento de demanda já é desafiador devido às complexidades das previsões e aos altos requisitos de disponibilidade. No entanto, o planejamento de suprimentos apresenta suas próprias dificuldades, já que a maioria das peças de reposição é fornecida da Ásia, resultando em longos lead times para grande parte do mundo.

• Prazos longos (lead time) exigem uma abordagem proativa: os pedidos feitos hoje devem antecipar a demanda de meses à frente. Não atender a essa demanda pode resultar em vendas perdidas ou em pedidos urgentes e caros.
• Gestão por exceção: para ser proativo, é necessário ter as ferramentas certas para prever a demanda, além de um sistema que alerte quando os itens estiverem em risco de faltar em estoque. Essa abordagem tem se mostrado eficaz ao ajudar as empresas a passarem de uma postura reativa para uma postura de antecipação, minimizando as rupturas de estoque e reduzindo a necessidade de pedidos urgentes e caros

Para gerenciar tanto a incerteza na demanda quanto na oferta, mantendo a disponibilidade correta, uma estratégia de estoque orientada pelo nível de serviço é essencial. Em que o seu objetivo não é manter uma cobertura diária, mas alcançar seu objetivo final: garantir um serviço pontual e eficiente para os seus clientes.

Estabelecer níveis de serviço pode ser desafiador, mas o uso de métodos de segmentação, como a curva ABC, e a consideração de fatores específicos do produto podem ajudar a otimizá-los. Por exemplo, no setor automotivo, sem peças críticas , o carro fica inoperante até que a peça esteja disponível. Rupturas de estoque dessas peças afetam negativamente tanto os clientes, que enfrentam períodos de inatividade, quanto os fornecedores, que podem precisar fornecer veículos alternativos. Para esses itens, atribuir níveis de serviço mais altos pode ajudar a prevenir esses atrasos custosos.