O que é Planejamento de Demanda?

Perguntas que todos nós nos fazemos sobre demand planning

Aqui estão algumas perguntas-chave, desejos ardentes e perguntas questionáveis que serão respondidas neste útil guia de planejamento de demanda. 

• Como você sabe se sua previsão de demanda é ‘boa’? 
• Há alguma coisa que possa indicar que sua previsão é ‘ruim’? 
• Quais fatores afetam a qualidade de seus planos de demanda? 

• Que ações você deve tomar para mitigar os erros de previsão da demanda e quando? 

Neste guia, revelaremos dicas práticas para ajudá-lo a construir melhores previsões e adotar uma abordagem mais robusta para o gerenciamento da demanda. 

O que é planejamento de demanda? 

 Se você está procurando uma definição de planejamento da demanda, você veio ao lugar certo. 

O planejamento efetivo da demanda tem tudo a ver com o gerenciamento do inesperado. 

Imagine o seguinte cenário: 

“A previsão do tempo parece boa hoje” você musa, deixando a casa sem um casaco.  Apenas para gritar “De onde vem esta chuva?!” apenas meia hora depois, encharcado além de todo reconhecimento, punhos voltados para o céu. 

Definição de planejamento de demanda

No contexto empresarial, o planejamento da demanda refere-se a um processo estratégico que envolve a antecipação e gestão das necessidades futuras dos produtos ou serviços de uma empresa. Esse processo ajuda a otimizar a cadeia de suprimentos e produção, garantindo que os produtos estejam disponíveis na quantidade e momento adequados para atender à demanda do mercado.

A planejamento da demanda envolve a análise de dados históricos, tendências de mercado e outros fatores para realizar previsões precisas e tomar decisões informadas sobre produção, inventário e distribuição.

O engraçado das previsões é que elas estão sempre erradas, por definição. 

Seus planos de demanda não são diferentes. 

Pegue uma previsão do tempo 

Uma probabilidade de 30% de chuva significa que há uma probabilidade de 30% de chuva na área fotografada? Ou 30% da área prevista definitivamente verá chuva. 

Resposta: depende. 

De fato, mesmo os meteorologistas não estão de acordo sobre como medir a probabilidade de precipitação. Muitas vezes depende de qual previsão você está observando. Mas, se eles não lhe disserem como funcionam, como você vai saber? 

E por este cálculo, quão útil é a previsão do tempo para você? 

Para responder a isto, é importante pensar na margem de erro e não na previsão geral. Por exemplo, se há uma chance de 0,1% de precipitação, não importa como eles resolvem. Deixe o casaco na prateleira. 

Se houver uma chance de 50%, no entanto, isso importa. 

A realidade para a maioria das empresas é que elas precisam de insights rápidos e confiáveis agora. Não há semanas de previsões ou a construção de um arco para o tempo inclemente, que nunca chega. 

Top Tip: Quando se trata de planejamento de demanda e inventário, há muitas engrenagens móveis. Para entender o planejamento da demanda se encaixa dentro de sua operação mais ampla, clique aqui e leia nosso guia essencial para gestao de estoque sazonal. 

Por que o planejamento da demanda no gerenciamento da cadeia de suprimentos é imperativo? 

Antes de passarmos aos aspectos positivos do planejamento da demanda, vale a pena pensar nos aspectos negativos de não fazer isso ou errar. 

Você poderia enfrentar o esgotamento do estoque, o excesso de estoque, o aumento (e totalmente evitável) dos custos, o desperdício, os clientes insatisfeitos, as preocupações com a marca e as relações públicas, a queda das ações, as partes interessadas insatisfeitas, e a lista continua e continua. 

E digamos que você é apenas uma pequena empresa com muito poucas linhas de produtos em oferta. Você pode se sentir tentado a fazer as melhores adivinhações ou a fazer um esforço no processo. Dadas as potenciais armadilhas, não é uma grande idéia. 

Uma grande previsão o ajudará a alinhar a demanda com a oferta. 

Ajudará você a tomar decisões estratégicas, que provam ser bem sucedidas. 

Proporcionará visibilidade e clareza a toda a empresa. Todas as pessoas, em todos os departamentos. 

Francamente, os efeitos positivos são demasiadamente abundantes para nomear. 

Como fazer o planejamento da demanda: Uma checklist para o sucesso 

Aqui está uma lista de verificação útil para analisar os fundamentos de sua demanda e planejamento de estoque. 

1. A sua previsão é um reflexo sólido da realidade? 
2. Seus planos de demanda podem ser explicados e facilmente compreendidos? 
3. A empresa, incluindo todos os membros de todas as equipes, têm fé na previsão? 
4. Você pode usar a previsão para planejar pedidos futuros, reabastecimento e processos de alocação, com confiança? 
5. O processo de construção dos planos de demanda pode ser replicado? 

Se você responder sim a todos os itens acima, há todas as chances de que seu processo de planejamento de demanda esteja na linha certa. 

Mas responda não a qualquer um deles e isso pode indicar um problema muito maior. 

Qual é a relação entre o planejamento da demanda e o S&OP?

A planejamento da demanda e o Sales & Operations Planning S&OP estão intimamente relacionados e são componentes-chave na gestão abrangente da cadeia de suprimentos de uma empresa.

1. Planejamento da Demanda: A PD foca em prever e gerenciar as necessidades futuras dos produtos ou serviços de uma empresa. Envolve a análise de dados históricos, padrões de demanda, tendências de mercado e outros fatores para fazer previsões precisas. O objetivo é garantir que os produtos estejam disponíveis nas quantidades certas e no momento adequado para atender à demanda do mercado.
2. Sales & Operations Planning (S&OP): O S&OP é um processo mais amplo que envolve a colaboração e coordenação entre diferentes áreas de uma empresa, como vendas, operações, finanças e marketing. O S&OP busca alinhar as operações da empresa com a demanda do mercado, otimizando a utilização de recursos e garantindo a rentabilidade. Esse processo envolve a revisão regular dos planos de vendas, estoque e produção para garantir que estejam alinhados e que a empresa possa cumprir seus objetivos estratégicos.

A relação entre a planejamento da demanda e o S&OP reside no fato de que a PD fornece a entrada essencial para o processo de S&OP. As previsões da PD são utilizadas no S&OP para alinhar as operações e a oferta com a demanda projetada. O S&OP, por sua vez, permite uma tomada de decisões mais holística ao considerar aspectos financeiros, de marketing e operacionais em conjunto.

Quais fatores impactam a qualidade de seus planos de demanda? 

É provável que você esteja dependendo de seu processo de planejamento de demanda para tomar algumas decisões bastante importantes. 

Isto significa que você precisa estar confiante de que a qualidade de seus planos de demanda está à altura do zero. 

Abaixo detalharemos os diferentes fatores que podem afetar a qualidade tanto de suas previsões de gerenciamento da demanda quanto da estratégia subseqüente de sua organização. 

Para construir um processo de planejamento de demanda de primeira classe, você precisa de todos estes fatores! 

1. A qualidade de seus dados 

Já foi perguntado por alguém se essa pessoa precisa de um casaco? 

Apesar de saberem que você ainda não saiu de casa hoje, não olharam para uma previsão e têm exatamente as mesmas informações que eles. 

Da mesma forma que você não é um meteorologista qualificado e ainda assim lhe perguntam sua opinião sobre o tempo, você precisa dos dados certos para construir uma previsão sólida. 

Coloque dados pobres em sua previsão e você obterá dados pobres dela. Você deve dar prioridade a dados de alta qualidade em todas as oportunidades. 

Isto significa que as lacunas em seu histórico de demanda, devido a rupturas de estoque no passado, são contabilizadas. Isto significa que eventos pontuais como promoções são “limpos”. Isto significa que as forças do mercado externo são analisadas e o impacto é compreendido. 

Quanto mais detalhados e críticos forem os dados, mais detalhada e útil será a previsão, no dia do julgamento. 

Dica principal: Para tomar boas decisões, você precisa de bons dados. Verifique se seus dados estão em dia com o nosso guia prático de dados mestre. 

2. A quantidade de história que você tem para basear sua previsão 

“Não parece chuva, mas nós vivemos em Manchester”. 

Parece óbvio, mas quanto menos dados você tiver, menos confiável será sua previsão. Você tem poucas chances de prever o futuro se você não souber nada do passado. 

Para um produto que você vende há anos, você terá uma ideia muito melhor do que um novo produto que acabou de ser lançado. 

Com mais história sobre a qual construir um plano de demanda, você pode ver as tendências emergentes e o impacto da sazonalidade. 

E com a longevidade, você pode sair de blips, como uma demanda inesperada ou dips. 

Entretanto, é preciso ter cuidado. Muita coisa pode mudar no espaço de alguns anos. A grande encomenda que você recebeu há 4 anos ainda é relevante? É provável que outra pandemia global entre em erupção, ou você pode descansar sobre seus louros por enquanto? 

E isto nos leva muito bem ao ponto 3… 

3. O horizonte que você está tentando prever 

Quanto maior o alcance de sua previsão, menos confiante você deve estar. 

Porque quando se resume a isso, ninguém pode prever com precisão o futuro. 

Sim, é possível fazer suposições com base em dados históricos para o horizonte de curto prazo. Mas prever como será o mundo daqui a 3 anos é o mínimo que se pode dizer. 

E muito menos criar uma previsão robusta pela qual você possa definir seu relógio. 

4. O nível de volatilidade no mercado 

Haverá sempre algumas coisas na vida que estão fora de nosso controle. Talvez menos importante de afirmar isso agora do que seria há dois anos atrás. Mas avaliar o nível previsto de volatilidade é bastante difícil. 

Vamos tomar alguns exemplos reais de planejamento da demanda. 

Poucas pessoas teriam previsto que a pandemia da COVID-19 continuasse por tanto tempo quanto ela o fez. 

Da mesma forma, isso significa que o mercado será menos volátil nos próximos 2 anos em comparação? 

E quanto à atual crise do custo de vida? Há muito pouco que se possa fazer a respeito disso. Mas isto não impede que seus clientes mudem seu comportamento de compra. 

Os mercados são imprevisíveis por natureza. E, de modo geral, se o mercado for volátil, sua previsão será naturalmente menos confiável. 

5. O nível e a qualidade da inteligência de mercado 

As previsões estatísticas são um ótimo começo. 

Mas muitas empresas lutam para capturar e incorporar inteligência de mercado ao longo do caminho. E esta é uma informação vital que pode moldar ou modelar sua imagem da demanda futura. 

Entretanto, lembrar de analisar sua fonte deve estar no topo da agenda. Tanto a melhor quanto a pior parte da inteligência de mercado é que ela pode vir de muitas fontes diferentes. 

Pode ser a percepção da equipe de vendas que fala com o cliente todos os dias. Mas a Ginny pode ter percepções diferentes das do Dave devido às suas diferentes localizações de mercado. 

Pode ser a previsão de compra de seu cliente. Mas um grande cliente pode ter uma previsão mais robusta do que vários clientes menores. 

Ou pode ser proveniente de fontes de ‘big data’. O acúmulo de trilhões de diferentes conjuntos de dados. Mas um Data Scientist pode lhe contar uma história, e outro pode lhe contar uma história diferente. 

Então, em quem você confia? Isso depende de você para dar certo. 

Mas a inteligência de mercado correta pode revelar insights poderosos sobre a forma da demanda futura que, por si só, as estatísticas não podem corresponder. 

Como identificar erros de previsão? 

Para alguns produtos, precisamos de previsões mais confiáveis do que para outros. 

Veja, por exemplo, os alimentos de curta duração. Você precisaria de previsões muito mais precisas, por “Unidade de Estoque”, por loja, no dia-a-dia, do que você precisaria para algo como porcas e parafusos. 

Em última análise, precisamos de um processo de previsão que cuspa resultados confiáveis e também nos alerte quando as coisas não parecem bem 

Que tipo de exceções de planejamento de demanda precisamos ter em mente? 

“Parece um dia quente lá fora, a menos que o vento mude de direção”. 

Exceções incidentais de gerenciamento da demanda: 

As exceções acidentais são aquelas que normalmente dizem respeito a um único mês que se desviam da previsão. 

Pode ser que o desvio seja significativo e altere a previsão mais ampla. A menos, é claro, que você possa contabilizá-lo. 

Caso contrário, o desvio pode afetar erroneamente sua previsão para os próximos meses. 

Exceções estruturais de gerenciamento da demanda: 

Se sua demanda real estiver flutuando estruturalmente, e não estiver de acordo com a previsão, você pode definir esta análise como tendências emergentes. 

Mas seu padrão de demanda só pode ser considerado uma tendência quando a demanda aumenta (ou diminui) em torno de um determinado limite. Normalmente, isto pode ser uma variação de cerca de 8% mês a mês. Sem este grau de movimento, é provável que a flutuação possa ser anômala. 

E uma vez que você saiba se é uma tendência ou um outlier, você precisa alinhar adequadamente sua abordagem de previsão. 

Boas práticas para planejamento de demanda

Compartilhamos nossas idéias sobre o planejamento da demanda. Falamos sobre o que conta como uma “boa” previsão da demanda, quais dados você precisa e quais exceções você precisa ter em mente. Mas e agora? 

Aqui estão algumas reflexões finais para ajudá-lo a estabelecer um melhor planejamento orientado por demanda e táticas de gerenciamento da demanda. 

1) Deixe a demanda histórica guiá-lo, mas concentre-se no que é mais relevante 

Claro, nós gostamos de muita história de demanda. Mas, como já vimos, o mundo pode ter mudado. Talvez você tenha atingido recentemente um novo cliente ou talvez o pico de demanda de que a equipe de vendas ainda fala seja agora uma lembrança distante para todos os outros. De qualquer forma, talvez você queira se preocupar com os padrões de demanda mais recentes. 

Para fazer isso, pondere mais sua previsão em relação aos meses mais recentes, pois estes provavelmente refletirão mais a demanda futura imediata do que os dados antigos (por exemplo, 3 anos atrás) que poderiam ter perdido relevância. 

Da mesma forma, e se a demanda recente for menos relevante? Imagine que você sofreu uma série de paralisações de estoque nos últimos meses devido a toda a interrupção da cadeia de abastecimento. A queda na demanda que você vê nos dados provavelmente não é um reflexo verdadeiro da demanda real. 

Neste caso, talvez você precise excluir certos períodos do seu processo de planejamento da demanda. 

2) Ignore as aulas de demanda por sua conta e risco 

Você provavelmente precisará de uma previsão para praticamente todos os itens de seu sortimento. E para garantir que o processo de planejamento da demanda seja o mais eficiente possível, muitas empresas usam classes de demanda para aplicar rápida e facilmente a abordagem correta de gerenciamento da demanda. 

As classes de demanda consideram o comportamento de demanda dado para agrupar itens que compartilham características de demanda e construir uma previsão de acordo. Em termos gerais, podemos utilizar as seguintes classes de demanda: 

Frequente, Normal & Runners 

• Estes são itens onde a demanda é consistente e ocorre todos os meses  
• Como o nível de volatilidade é relativamente baixo, podemos antecipar a demanda com um bom nível de confiança 

Lumpy, Irregular & repeaters 

• Para estes itens, vemos uma demanda bastante regular na maioria dos meses 
• Como o grau de volatilidade é um pouco maior, é provável que haja um maior grau de incerteza 

Lentos, esporádicos e estranhos 

• A demanda por esses itens é tipicamente, muito pouco freqüente 
• Consequentemente, estes são os itens mais difíceis de planejar para 

As classes de demanda são uma ferramenta útil quando se trata de planejamento de demanda para grandes sortimentos. 

Entretanto, para garantir a melhor previsão possível, precisamos garantir que o modelo de previsão em jogo ainda seja relevante. Portanto, se a demanda por um item regular de repente ficar nervosa, devemos adaptar o modelo de previsão para refletir isto. 

3) Quando se trata de gestão da demanda, esperar o inesperado 

Temos falado sobre diferentes tipos de classes de demanda. Mas e os itens com perfis de demanda que existem fora desses parâmetros? 

Podemos definir esta classe como ‘outros’. 

E há muitos exemplos. 

Talvez a demanda por um produto este mês já seja muito maior do que o esperado para o mês (e ainda temos algumas semanas para cobrir). 

Ou talvez o produto seja novo, então não temos um histórico de demanda? Se você acabou de introduzir um produto no mercado, você pode confiar nos dados de vendas de uma semana? 

Ou talvez o produto esteja obsoleto, e todo esse histórico de demanda é agora completamente irrelevante. Ou pior, um dos componentes em sua fabricação é obsoleto, apesar de a demanda ainda estar em níveis estáveis. 

Modelos de planejamento de demanda

Como sabe, dentro da área de planejamento de demanda, uma das atividades chave é a geração da previsão de demanda. Um dos métodos utilizados é a através de modelos estatísticos para construção dos “baselines” a partir dos históricos de venda e faturamento da empresa. Esses baselines estatísticos são utilizados de forma a embasar a previsão colaborativa em uma empresa, assim como o início do processo de construção da previsão no S&OP (“sales and operation planning”).

Modelos estatísticos para planejamento de demanda

Estes modelos estatísticos utilizados são geralmente as séries temporais. Muitas empresas, assim como muitos softwares de previsão utilizam estes modelos. E por que elas os utilizam?

1. Conceito simples: Gerados a partir da combinação de fatores de fácil assimilação do planejador, facilitando o entendimento de seu uso, sem necessidade de cursos avançados em estatística;
2. Bom desempenho: Em comparação com metodologias mais complexas, os modelos de série temporal dão um bom resultado com baixa complexidade;
3. Baixo requisito de dados e processos: A quantidade de histórico de dados e de cálculos intermediários necessários para executar cada modelo é baixa.
4. Amplamente utilizado: Presente na maioria das publicações sobre o assunto, e amplamente utilizado em aplicações de negócios.
   A sua utilização depende de alguns conceitos chaves. O primeiro é que como mencionado, os modelos são funções, sendo que possuem variáveis como ciclicidades, tendências, ruídos e casualidades.

E o segundo, é saber a definição de cada comportamento chave que compõe estas funções, são elas:

1. Tendência: Movimento geralmente para cima ou para baixo em relação ao tempo. Deve ser observado o tempo suficiente para garantir que não seja ruído pontual, mas curto o suficiente para garantir que ele não mude significativamente. Deve ter um comportamento padrão.
2. Ciclicidade: Impacto periódico ascendente ou descendente consistente. Refere-se a “zonas” no tempo, não apenas dados pontuais. Deve ter um comportamento padrão. Lembrando que a sazonalidade é uma ciclicidade.
3. Casualidade: Alta atuação/influência com efeitos e resultados consistentes. Todas as tendências e componentes cíclicos têm uma origem causal subjacente, mas talvez desconhecida. Influências causais têm uma precisão maior e motivo conhecido, como por exemplo aumento e redução de preços.
4. Ruídos: Qualquer variação inexplicável é ruído. Aquilo que não pôde ser identificado com um padrão é ruído. Toda variação tem suas raízes em uma origem causal, mas há muitas causas pequenas e inexplicáveis. Eles podem ser complexos demais para serem expressos de maneira simples, ou os dados necessários não podem ser coletados.

A partir destes conhecimentos é possível avaliar alguns modelos para construção de sua previsão estatística, os mais utilizados atualmente são:

• Média móvel ponderada
• Suavização exponencial
• Regressão Linear
• Holt
• Winter
• Fourier
• Regressão linear com sazonalidade Ad-Hoc
• Holt -Winter

E quando deve-se utilizar cada um deles, quais suas características e diferenciações? Para ajudá-los nestas escolhas construímos um ábaco para facilitar a tomada de decisão. Este ábaco é construído a partir de KBI (key behavior indicator, ou indicadores chaves de comportamento, eles são cálculos estatísticos que buscam padrões de comportamentos), sendo que seu resumo é utilizado da seguinte forma:

Algumas considerações finais… 

Isto pode parecer muita informação a ser considerada quando se olha para sua capacidade de planejamento e gestão da demanda como um negócio. 

Mas com a importância do planejamento efetivo da demanda sendo tão alta, cada ponto vale a pena considerar. 

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