gestÃo de estoque - tcc
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Universidade de São Paulo Faculdade de Economia e Administração
Graduação em Administração
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO 1o Semestre – 2008
Gestão de Estoques: uma ferramenta para a redução de custos
Orientador:
Prof. Dr. Jorge Luiz de Biazzi
Roberto Flores Falcão1
1 Trabalho realizado para a disciplina EAD 601 – Trabalho de Conclusão de Curso II.
Aluno do último ano de graduação em Administração pela Faculdade de Economia, Administração e
Contabilidade da Universidade de São Paulo.
2
Agradecimentos:
Agradeço a atenção e a paciência de meu orientador, Biazzi, em todos os
momentos em que precisei de sua ajuda, tendo muitas vezes que postergar a
entrega deste estudo.
Agradeço a minha sócia e minha mãe Patricia, bem como a minha gerente e
amiga, Ana, pelo excelente trabalho que têm desenvolvido e, sem o qual, não
teria conseguido desenvolver o presente trabalho.
3
INDICE
Resumo ................................................................................................................... 5
Palavras-Chave........................................................................................................ 6
1. Objetivo do Trabalho ............................................................................................ 7
2. Metodologia do Trabalho...................................................................................... 7
3. Justificativa, Importância e Viabilidade do Trabalho............................................. 7
4. Fundamentação Teórica....................................................................................... 9
4.1 Gestão de Estoques ....................................................................................... 9
4.1.1 Definição de Estoques............................................................................ 10
4.1.2 Mudança de Enfoque.............................................................................. 10
4.1.3 Dimensionamento de Estoques.............................................................. 11
4.1.4 Classificação de Estoques...................................................................... 12
4.1.5 Fundamentos Básicos do Estoque ......................................................... 13
4.1.5.1 Custos Associados aos Estoques .................................................... 16
4.1.5.2 Indicadores de Nível de Serviço....................................................... 18
4.1.6 Previsão de Demanda ............................................................................ 19
4.1.7 Objetivos dos Estoques .......................................................................... 20
4.1.8 Classificação dos Estoques.................................................................... 21
4.1.8.1 Método de Pareto e Curva ABC....................................................... 22
4.1.9 Estoque de Segurança ........................................................................... 23
4.1.10 Previsão da Incerteza da Demanda...................................................... 25
4.1.11 A Incerteza do Lead Time..................................................................... 26
4.1.12 A Incerteza na Quantidade Recebida ................................................... 27
4.1.13 Dimensionamento de Estoques de Segurança..................................... 27
4.1.14 Definição do Estoque de Segurança .................................................... 29
4.2 Giro de Estoque ............................................................................................ 30
4.2.1 Análise do Giro de Estoques .................................................................. 31
4.3 Inventário ...................................................................................................... 33
4.4 Previsão da Demanda................................................................................... 34
4.4.1 Características das Previsões ................................................................ 34
4.4.2 Abordagem Básica para Previsão de Demanda..................................... 38
4.4.3 Modelos Temporais de Previsão ............................................................ 39
4.4.3.1 Modelos Estáticos ............................................................................ 40
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4.4.3.2 Modelos Adaptáveis ......................................................................... 42
4.5 Modelos de Lote Econômico de Compra ...................................................... 49
4.5.1 Modelo Básico ........................................................................................ 50
4.5.1.1 Quantidade Ótima (Q) ...................................................................... 51
4.5.1.2 Custo de Manutenção do Estoque (ce)............................................. 51
4.5.1.3 Custo de Pedido de Estoque (cp) ..................................................... 52
4.5.1.4 Demanda (D).................................................................................... 52
4.5.1.5 Ciclo do Pedido ................................................................................ 53
4.5.1.6 Custo Total (CT)............................................................................... 53
4.5.2 Considerações sobre o LEC................................................................... 54
4.6 Outros Modelos de Compra .......................................................................... 56
4.6.1 Revisão Contínua e Demanda Estável ................................................... 58
4.6.2 Demanda Variável .................................................................................. 59
5. Metodologia........................................................................................................ 61
5.1 A Empresa .................................................................................................... 61
5.1.1 Breve Apresentação ............................................................................... 61
5.1.2 Gestão de Estoques Atual ...................................................................... 63
5.2 Metodologia Empregada............................................................................... 65
5.2.1 Etapas .................................................................................................... 65
5.2.2 Considerações sobre a Coleta e a Análise de Dados............................. 68
5.2.3 Manipulação dos Dados ......................................................................... 70
6. Apresentação e Análise dos Dados ................................................................... 80
6.1 Levantamento dos Dados ............................................................................. 80
6.2 Previsões de Demanda................................................................................. 86
6.3 Nova Abordagem ........................................................................................ 105
6.4 Previsão de Consumo................................................................................. 118
6.5 Análise Financeira das Despesas com Estoques ....................................... 138
7. Conclusões e Considerações Finais ................................................................ 163
7.1 Sugestões e Recomendações .................................................................... 164
8. Referências Bibliográficas ................................................................................ 166
ANEXOS .............................................................................................................. 167
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Resumo
A necessidade de profissionalização da administração é uma realidade nos tempos
atuais. Dada a crescente agressividade da concorrência, a avalanche de
informações e produtos gerada pela globalização e a redução dos parâmetros de
tempo e espaço causados pela internet, somente as empresas mais preparadas e
adaptadas às mudanças do cenário mercadológico permanecem.
A gestão de estoques, assim como outras áreas relativas às operações, muitas
vezes recebe atenção diminuta por parte dos empresários. Este fato pode
prejudicar a saúde da empresa ou reduzir sua lucratividade. Os estoques são
drenos, às vezes imperceptíveis, do fluxo de caixa das empresas, podendo ser os
grandes responsáveis por problemas financeiros, falta de liquidez ou deficiências
no atendimento.
Assim, o presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de se verificar o impacto
financeiro que um sistema formal de gestão de estoques pode causar em relação a
um sistema empírico, sem bases formais e metodológicas.
A análise foi baseada em uma pequena empresa do setor de estética e beleza, na
qual o volume (financeiro e em quantidade de itens) e o giro dos estoques são
bastante elevados.
Para tanto, inicialmente foi selecionado um modelo de previsão de demanda, a
partir do melhor resultado obtido entre diversos modelos e possibilidades de
previsão.
Com base no modelo de previsão, foi desenvolvida uma análise com relação ao
melhor modelo de gestão de estoques para cada um dos itens selecionados.
A seleção de alguns itens foi necessária, devido ao acentuado número de produtos
em estoque, 1.118 produtos e um total, aproximado, de 20.000 unidades ao todo.
Selecionados os melhores modelos de gestão de estoques para cada item, iniciou-
se uma análise financeira de todos os custos envolvidos na gestão de estoques
que comprovou a eficácia de utilização de modelos formais de previsão e de
gestão de estoques.
A implantação de metodologia formal de gestão de estoques, não apenas pode
reduzir os custos, mas também gerar bases para a tomada de decisões de compra,
investimentos e mudanças na capacidade produtiva da empresa. Contudo, é
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imprescindível que uma avaliação seja desenvolvida antes da implantação de
qualquer modelo, a fim de se confirmar o impacto positivo dos modelos.
Palavras-Chave
Gestão de estoques, Gerenciamento da cadeia de produção, Previsão de
demanda, Planejamento da produção, Estoque de segurança, Inventário.
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1. Objetivo do Trabalho
O presente trabalho tem como objetivo identificar os modelos de previsão
de demanda e gestão de estoques e avaliar qual melhor se aplica à realidade da
empresa analisada, uma clínica de estética.
A partir desta análise pretende-se desenvolver um sistema de gestão de
estoques para a clínica e avaliar a redução nos custos da empresa com o novo
processo de gerenciamento da cadeia de produção.
2. Metodologia do Trabalho
Será elaborada uma revisão da bibliografia existente com o intuito de
apresentar e sintetizar os principais modelos sobre os temas deste trabalho:
Gestão de Estoques, Previsão da Demanda, Lotes de Compra, Estoque de
Segurança e Inventário. Teses, periódicos e páginas da internet também serão
consultados.
O embasamento teórico pertinente a esta metodologia será apresentado
em maior detalhe na seqüência deste trabalho.
É pertinente ressaltar que este trabalho não pretende criticar ou avaliar
os modelos existentes. A parte inicial, a revisão bibliográfica, tem como único
intuito fornecer as bases teóricas para o trabalho acadêmico.
Com base na revisão bibliográfica será desenvolvido o trabalho de
campo, que consiste no levantamento de dados do estoque – saldo, giro,
previsão de demanda – junto à clínica de estética estudada. Tais dados serão
coletados, principalmente através de entrevistas pessoais e servirão para
fundamentar o sistema de gestão de estoques proposto e eventuais conclusões
e sugestões.
3. Justificativa, Importância e Viabilidade do Trabalho
É cada vez mais evidente que o sucesso operacional de qualquer
organização depende de uma boa gestão de estoques.
8
Isto significa que as organizações devem dirigir seus esforços para o
desenvolvimento de alguns modelos matemáticos – previsão de demanda, lotes
de compra, estoque de segurança, nível de atendimento etc. – que forneçam as
bases para a tomada de decisão relativa à produção.
O presente trabalho evidencia que mesmo uma empresa prestadora de
serviços deve ter esta preocupação. Isto é feito comparando-se os custos de
produção da empresa estudada em dois momentos:
1. Com uma gestão de estoques intuitiva, com base apenas no histórico da
empresa;
2. Com a utilização de modelos matemáticos de previsão de demanda e
quantificação dos lotes de compra.
Uma vez que o presente trabalho poderá servir de instrumento para a
clínica de estética aperfeiçoar e profissionalizar sua gestão de estoques, faz-se
necessário conhecer a situação atual para que, ao ser definida a situação
desejada, a forma de trabalho dentro da instituição possa ser desenvolvida.
9
4. Fundamentação Teórica
4.1 Gestão de Estoques
“Hoje, sabemos que uma empresa em destaque, pronta para enfrentar
fortemente a concorrência do mercado – além de trazer à tona os problemas de
todo o ciclo produtivo. Outra vantagem da gestão eficiente é possibilitar ajustes
eficazes em seu processo, resultante em redução de custo e economia nas
aquisições. O estoque tem efeito impactante no êxito das empresas. Um dos
motivos é o alto volume de dinheiro empregado”. (MOURA, página 1)
Com base nisso, pode-se refletir sobre a influência de uma excelente
gestão de estoques para o sucesso de uma empresa.
O primeiro e mais importante passo a ser dado por qualquer organização
é o equilíbrio no que se refere às políticas de estoques. Gaither comenta que
sempre haverá pontos de vista conflitantes entre os diversos departamentos de
uma empresa com relação ao estoque. Para que não sejam criadas metas
conflitantes (metas de venda muito superiores à capacidade gerada pelo nível
de estoques, por exemplo) é fundamental que haja negociações e concessões
na gestão de estoques.
Além disso, para tornar a gestão de estoques eficaz, é vital que o gestor
tenha acesso a informações abrangentes e de qualidade relativas a todas as
áreas envolvidas. As áreas relativas ao gerenciamento de estoques, conforme
mostra a figura 1, são:
• Compras;
• Acompanhamento;
• Gestão de armazenagem;
• Planejamento;
• Controle de produção;
• Gestão de distribuição física.
Excluído: ,
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Figura 1: Atuação do Gestor de Estoques
FONTE: MOURA, página 2
4.1.1 Definição de Estoques
De acordo com Moura, estoque é um conjunto de bens armazenados,
com características próprias, que atendem aos objetivos e necessidades da
empresa.
Dessa forma, todo item armazenado em um depósito, almoxarifado,
prateleira, gaveta ou armário para ser utilizado pela empresa em suas atividades
– de produção ou administrativa – é considerado um item do estoque da
organização. Podemos citar alguns exemplos, de acordo com sua natureza:
• Administrativo: lápis, caneta, papéis, clipes, etc.;
• Manutenção ou reposição: ferramentas, parafusos, óleos etc.;
• Matérias-primas: itens relacionados às atividades da empresa, utilizados
em seu processo produtivo; geralmente, os mais caros e os mais
estocados, devido a sua influência no ciclo.
4.1.2 Mudança de Enfoque
Há alguns anos, acreditava-se que um bom gerenciamento de estoques
era aquele em que os itens eram alocados em volume muito superior ao
utilizado, favorecendo a segurança de não faltar peças / componentes e
matérias-primas para o perfeito fluxo diário de produção. Atualmente, sabe-se
que isto é um engano. Estoques, como parte do ativo circulante da empresa,
representam recursos que estão aguardando para se transformar em caixa. Ou
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seja, estoques representam dinheiro parado. E mais, dinheiro cuja liquidez foi
reduzida e o risco de obsolescência gerado.
Dentro do novo enfoque, os gestores de estoques e/ou almoxarifes não
mais apenas recebem ordens de compra e distribuem os itens em prateleiras.
Nesta abordagem, os responsáveis passam a ser conhecedores da trajetória de
aquisições, a saber, onde os itens são utilizados, qual a duração do ciclo de sua
produção, em quanto tempo eles são depositados na expedição, entre outras
informações pertinentes à atividade de gerenciamento.
Segundo Moura, os estoques impulsionam, de forma correta ou não, a
vida de uma empresa, e “seu perfeito gerenciamento é o que viabiliza a empresa
de se tornar competitiva”. (MOURA, página 3)
4.1.3 Dimensionamento de Estoques
De forma geral, os gestores de estoque definem as políticas de estoques
observando diversos aspectos, dentre eles:
• Metas da empresa quanto ao tempo gasto para atendimento ao cliente,
em relação a produtos e serviços;
• Definição da rotatividade dos estoques;
• Definição do espaço a ser utilizado (Central de Distribuição, sites,
depósitos, armazéns, etc.) e a lista de materiais a serem estocados;
• Qual a quantidade satisfatória para se manter em estoque atendendo a
flutuação na demanda (alteração no consumo);
• Ponto de equilíbrio entre comprar antecipadamente para não correr risco
de falta ou comprar em grande quantidade para usufruir descontos.
“Para gerir com eficiência os estoques de uma organização, é necessário
conhecer o capital investido, a disponibilidade do estoque existente, o custo
incorrido” (MOURA, página 4), o lead-time, e a demanda / consumo. Somente
com base no conhecimento destas informações é possível que seja
desenvolvido um planejamento consistente com e consciente das necessidades
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da organização, evitando assim desperdícios de recursos financeiros e
reduzindo o risco de não atendimento da demanda.
Para ilustrar o impacto dos estoques sobre o lucro da empresa, é
pertinente dimensioná-los no índice de retorno de capital:
RC = LUCRO = LUCRO x VENDA
CAPITAL VENDA CAPITAL
4.1.4 Classificação de Estoques
Os estoques podem ser classificados em ativos e inativos, e sub-
classificados em outras especificações conforme apresentado abaixo. Este tipo
de classificação facilita a montagem de um sistema de controle de estoques e
sua gestão.
Estoque Ativo
Todo estoque resultante de um planejamento prévio e destinado a uma
utilização em:
• Produção: Constituído por matérias-primas e componentes que integram
o produto final;
• Produtos em Processo: Constituído por materiais em diferentes estágios
de produção;
• Manutenção, Reparo e Operação: Formado por peças e componentes
empregados no processo produtivo, sem integrar o produto final;
• Produtos Acabados: Compreendem os materiais e/ou os produtos em
condições de serem vendidos;
• Materiais Administrativos: Formado por materiais de aplicação geral na
empresa, sem vinculação com o processo produtivo.
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Estoque Inativo
Estoque inutilizado, decorrente de alterações de programas, mudanças
nas políticas de estoques ou eventuais falhas de planejamento, que engloba as
seguintes categorias:
• Estoque Disponível: Constituído pelos materiais sem perspectiva de
utilização, sem destinação definida, total ou parcialmente;
• Estoque Alienável: Constituído de material disponível, inservível,
obsoleto, e sucatas destinadas à venda.
4.1.5 Fundamentos Básicos do Estoque
De acordo com Corrêa, há diversos motivos que levam ao surgimento de
estoques. A figura abaixo apresenta as justificativas apresentadas pelo autor.
Figura 2: Razões para o surgimento de estoques
FONTE: CORRÊA, capítulo 17
Por que surgem os estoques?Por que surgem os estoques?
Impossível/inviável
coordenar suprimento e
demanda
Incerteza de previsões
Necessidades de
preencher canal de
distribuição (“pipeline”)
Especulação
capacidade
informação obtenção
tecnologiasuprimento
demanda
escassez
oportuni-
dade
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O surgimento de estoques, independente de seu tipo – matérias-primas,
componentes ou produtos acabados – e volume, tem aspectos positivos e
negativos, conforme apontado por Gaither.
O autor cita como justificativas para manter estoques:
• Custos de emissão do pedido: cada vez que um lote de matéria-prima é
comprado de um fornecedor, surge um custo para que o pedido de
compra seja processado, expedido, os registros contábeis feitos e o
pedido recebido no armazém;
• Custos de stockout: cada vez que se fica sem estoques de matérias-
primas ou bens acabados, pode-se incorrer em custos. Em termos de
estoque de bens acabados, os custos de stockout podem incluir vendas
perdidas e clientes insatisfeitos (algo muito difícil de ser quantificado
financeiramente);
• Custos de aquisição: para materiais comprados, pedir lotes maiores pode
aumentar os estoques de matérias-primas, mas os custos unitários
podem ser menores por causa dos descontos por quantidade e dos
menores custos de frete e manuseio de materiais;
• Custos da qualidade na partida (start up): quando se inicia pela primeira
vez um lote de produção, o risco de produtos defeituosos é grande.
Já como pontos negativos à manutenção de estoques, Gaither
apresenta:
• Custo de manutenção de estoques: juros sobre a dívida, juros de renda
não auferida, aluguel de armazém, resfriamento, aquecimento,
iluminação, limpeza, conserto, proteção, embarque, recebimento,
manuseio de materiais, impostos, seguro e administração são alguns dos
custos em que se incorre para segurar, financiar, armazenar, manusear e
administrar estoques maiores;
• Custos de receptividade do cliente: grandes estoques em processo
obstruem os sistemas de produção. O tempo necessário para produzir e
receber pedidos dos clientes é aumentado, e nossa capacidade para
reagir às mudanças nos pedidos dos clientes diminui;
15
• Custos para coordenar a produção: uma vez que grandes estoques
obstruem o processo de produção, mais pessoas são necessárias para
desembaraçar engarrafamentos, resolver problemas de produção
relacionados com o congestionamento e coordenar programas;
• Custos de redução do retorno sobre o investimento (ROI): estoques são
ativos, e grandes estoques reduzem o retorno sobre o investimento. Um
reduzido retorno sobre o investimento se soma aos custos financeiros da
empresa ao elevar as taxas de juros sobre a dívida e reduzir os preços
das ações;
• Custos da capacidade reduzida: estoques representam uma forma de
desperdício. Materiais perdidos, guardados e produzidos antes que sejam
necessários desperdiçam capacidade de produção;
• Custos da qualidade de lotes grandes: produzir grandes lotes de
produção resulta em grandes estoques. Em raras ocasiões, algo sai
errado e uma grande parte de um lote de produção tem defeitos. Nessas
situações, tamanhos de lote menores podem reduzir o número de
produtos com defeito;
• Custos de problemas de produção: estoques em processo mais elevados
camuflam os problemas de produção subjacentes. Problemas como
quebras de máquina, má qualidade de produto e escassez de materiais
nunca são resolvidos.
Ainda que diversos aspectos estejam relacionados ao nível de
atendimento ao cliente ou à sua satisfação com o atendimento recebido, todos
eles podem ser encarados como custos. Esta abordagem, utilizada por toda a
literatura pesquisada, viabiliza análises comparativas, no sentido de que todas
as questões envolvidas na gestão de estoques são quantificados
financeiramente.
Além dos custos associados aos estoques, há dois conceitos básicos e
comuns a qualquer gestão de estoques:
• Objetivos dos estoques;
• Previsões de incertezas.
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A seguir, cada um dos conceitos é apresentado e comentado.
4.1.5.1 Custos Associados aos Estoques
Nem todos os custos apresentados no capitulo anterior aplicam-se a
qualquer organização que mantenha estoques. Dessa forma, são apresentados
e comentados a seguir somente os custos obrigatoriamente vinculados a
qualquer gestão de estoques.
“Excetuando o custo da aquisição da mercadoria, os custos associados
aos estoques podem ser divididos nas seguintes categorias:
• Custo de pedir: custo administrativo (ligações, papéis, tempo despendido
etc);
• Custo de manter em estoque: armazenagem, seguro, deterioração,
obsolescência e oportunidade de empregar dinheiro em investimentos. De
acordo com Moura, este indicador tem três questões que devem ser
abordadas:
• A diferença entre o valor e o custo do estoque: o valor do estoque
informa quanto “vale” não, quanto custa o estoque. O valor é
calculado por meio do somatório total do valor dos produtos acabados
e dos insumos de posse da empresa. O custo deve ser mensurado
em função do custo das oportunidades deste estoque, ou seja, qual
seria o retorno para a empresa caso o valor investido em estoque
fosse aplicado de alguma outra forma; ou, por outro lado, quanto se
deixa de ganhar pelo fato de aquele valor estar imobilizado. Este
custo é alcançado multiplicando-se o valor do estoque pela taxa
mínima de atratividade da empresa, ou seja, qual o retorno mínimo
que um projeto ou investimento necessita para que a empresa decida
investir nele. Como, muitas vezes, este valor não é conhecido, é
comum o uso de taxas do mercado financeiro, CDI e SELIC, para se
obter este custo.
• As deficiências do monitoramento de valores contábeis: Esses
indicadores são construídos com base em normas e princípios
Formatado: Recuo: Esquerda: 1,9 cm, Com marcadores +Nível: 1 + Alinhado em: 1,14cm + Tabulação após: 1,77 cm+ Recuar em: 1,77 cm
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contábeis, portanto, muitas vezes, não são uma representação fiel do
fluxo físico de materiais na empresa. Isto é particularmente
verdadeiro em relação à prática de reduções bruscas no valor
contábil do estoque, às vésperas de fechamento de balanços, com o
produto já recebido.
• Outra inadequação dos indicadores contábeis refere-se ao fato de
estes tratarem a informação agregada, não fazendo distinção entre
produtos com características diferentes.
• A necessidade de utilização de mais de um indicador para se ter um
indicador de qualidade: Para o monitoramento completo,
consideramos necessários não apenas a informação de quanto custa
o estoque – aspecto coberto pelo indicador apresentado
anteriormente –, mas também se este custo está adequado à
característica da empresa. A resposta pode ser obtida por meio do
indicador de cobertura de estoque, ou seja, o tempo em que o
estoque existente é suficiente para atender à demanda, sem
necessidade de reposição.
• Custo total: é a soma dos custos de pedir e manter estoque.
• Custo associado à falta de estoque: Este custo está intimamente ligado
ao nível de serviço atingido, devido a sua qualificação financeira. Apesar
de grande importância, raramente é utilizado. Os produtos acabados e os
insumos devem contar com indicadores diferentes, mesmo que estejam
baseados no mesmo conceito.
• Produtos acabados: neste caso, o custo da falta é medido pela
margem de contribuição de cada venda perdida pela indisponibilidade
do produto (caso não seja possível o atendimento com atraso). Em
outras palavras, a medida é o lucro que a empresa deixa de obter por
não conseguir atender uma demanda existente. Nos casos de
produtos com alta margem, o custo da falta tende a ser bastante
significativo. O lucro cessante é conhecido estimando-se paradas de
produção devido à falta de produtos, ou nos casos de falta de
insumos.
Formatado: Recuo: Esquerda: 1,9 cm, Com marcadores +Nível: 1 + Alinhado em: 1,14cm + Tabulação após: 1,77 cm+ Recuar em: 1,77 cm,Tabulações: Não em 1,77 cm
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• Insumos: A falta de insumo, mesmo aquele cujo valor agregado é
baixíssimo, pode resultar num alto custo de falta, em função da
dependência que o processo produtivo tem dele. Esta lógica também
pode ser utilizada para peças de manutenção. É um erro pensar que,
para reduzir a margem de risco de falta de estoque, é necessário
sobrecarregá-lo de itens e componentes; a ponderação na gestão de
estoques é um dos principais direcionadores do acerto no processo,
que avalia o nível de estoque que resultará em menor custo total.
• Outros custos associados: A gestão de estoque possui importância
vital na administração dos custos, e as variedades de custos
associados aos estoques podem ir além dos custos, e as variedades
de custos de manutenção de estoques, ou daqueles relacionados
diretamente à falta deles. Para se definir os custos a serem
considerados é preciso analisá-los em função das características
operacionais de cada empresa, e seus impactos devem ser
observados com enfoque na gestão de estoques.
Estes custos devem ser monitorados para que seja possível a
avaliação do custo total do processo de gestão de materiais. Ocorre
que, muitas vezes esses custos tornam-se tão relevantes quanto os
custo de manutenção de estoques ou de falta de produtos.” (MOURA,
páginas 8 e 9)
4.1.5.2 Indicadores de Nível de Serviço
Os indicadores de serviço estão associados aos resultados da gestão de
estoques no que se refere à disponibilidade de produtos. Estes indicadores são
importantes porque influenciam o nível de estoque através da meta de serviço.
Podem ser divididos em dois grupos, de acordo com seus objetivos:
• Indicador do custo de falta: Sua característica possibilita que seja
classificado tanto como indicador de custo quanto de nível de serviço.
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• Indicador de monitoramento de disponibilidade: Esses indicadores,
relacionados à disponibilidade de produto, podem se referir tanto à visão
do cliente como à do produto.
• Cliente: O nível de serviço pode ser medido de diversas formas. Essa
visão representa exatamente o serviço prestado pela empresa ao
cliente. Esses indicadores servem de guia para que a gestão de
estoque atenda às necessidades definidas pela estratégia da
empresa.
• Produtos: Estão associados à disponibilidade de cada um deles, ou
seja, o percentual da demanda pelo produto em um determinado
período de tempo atendido de imediato, a freqüência com que o
produto apresenta falta de estoque, entre outros. Esses indicadores
passam informação mais segmentada e, por isso, permitem identificar
produtos específicos que estejam apresentando problemas, além de
permitir o monitoramento de grupos de produtos com estratégias de
estoque diferenciadas.
4.1.6 Previsão de Demanda
LEAD TIME
Figura 3: Lead time entre os processos
FONTE: MOURA, página 11
De acordo com a figura 3, as atividades prévias à produção exigem um
lead time que deverá ser dimensionado e respeitado, e que tem seu início no
input da previsão da demanda e termina na entrega dos insumos.
Segundo Moura, para garantir a eficiência das informações, “é preciso
relacionar também o planejamento de estoque como sendo uma atividade de
forte impacto para o controle de estoque, visto que sofre alterações freqüentes
Previsão da Demanda
Planejamento da Produção
Compra de Insumos e
Matéria Prima
Fornecimento
Formatado: Recuo: Esquerda: 1,9 cm, Com marcadores +Nível: 1 + Alinhado em: 1,14cm + Tabulação após: 1,77 cm+ Recuar em: 1,77 cm,Tabulações: Não em 1,77 cm
Excluído: as
20
em um horizonte de tempo inferior ao tempo de reposição. Quando isso ocorre,
o nível de estoque também deve estar preparado para absorver essa incerteza.
[...] "Definidas as atividades que devem ser monitoradas, parte-se para a
identificação do impacto de cada uma no nível de estoque. Ao chegar nessa
etapa, é necessário ter certeza de que as políticas de estoque da empresa
estejam definidas e estruturadas com base nos modelos matemáticos utilizados
na definição dos estoques de segurança e de ciclo.” (MOURA, página 11)
As incertezas envolvidas na gestão de estoques surgem, principalmente,
a partir dos seguintes aspectos:
• Previsão de vendas;
• Confiabilidade de produção;
• Variabilidade do prazo;
• Entrega do fornecedor.
Todas delas devem ser acompanhadas e consideradas na mensuração e
definição do estoque de segurança, na forma de alguma medida estatística. Isto
é vital para a eficiência do processo, pois qualquer alteração que possa ocorrer
nas medidas do processo gera alterações no nível de estoque e, ainda assim, o
nível de serviço não pode ser prejudicado.
4.1.7 Objetivos dos Estoques
Além de estabelecer o nível de estoques e sua localização, o gestor deve
monitorar os custos de pedir e de manter estoque com a meta de encontrar um
plano de suprimento que minimize o custo total. Para tanto, é importante que a
empresa mapeie com exatidão cada um de seus fornecedores, conhecendo o
tempo que necessitam para processar o pedido, produzir e entregar.
Dessa forma, torna-se possível manter o equilíbrio entre o custo total, a
produção e o nível de serviço prestado aos clientes.
No capítulo 17 de seu livro, Corrêa comenta que uma das razões que
mais influencia o surgimento de estoques é a necessidade de conciliação entre
as flutuações de demanda e as taxas de fornecimento de insumos e/ou
21
matérias-primas. A figura 4, abaixo, apresenta um exemplo ilustrado pelo autor
com relação ao nível de chuvas e ao consumo de água.
Figura 4: Conciliação entre demanda e fornecimento
FONTE: CORRÊA, capítulo 17
4.1.8 Classificação dos Estoques
“A classificação pode ser uma ferramenta fundamental pra a tomada de
decisão no controle de estoques. Um dos métodos mais antigos de conhecidos
(além de muito aplicado nas indústrias devido à sua possibilidade de reduzir
custo) é o Gráfico de Pareto, que demonstra que nem todos os itens merecem o
mesmo tratamento ou atenção.
O matemático e economista Vilfredo Pareto [...] afirma que, em geral,
pequenos fatores são responsáveis por grandes proporções. O que equivale a
dizer que poucos itens dentro do nosso estoque são responsáveis pelo maior
volume de dinheiro. Esse conceito também é conhecido como regra 80-20, ou
seja, 20% do estoque representam 80% do gasto empregado nele [...]”.
(MOURA, página 13)
Taxa de chuvas
(fase1)
Taxa de consumo
(fase 2)
Necessidade
de conciliar
22
4.1.8.1 Método de Pareto e Curva ABC
A aplicabilidade do método de Pareto nos estoques foi comprovada e
posta em prática nos Estados Unidos logo após a Segunda Guerra Mundial.
Nele, os itens são divididos nas categorias A, B e C, devido à representatividade
de cada item em relação aos investimentos feitos em estoques.
A classificação por valor (A, B, C) tem maior foco financeiro e permite
que o gestor dirija seus orçamento e esforço de forma seletiva. Esta
classificação segue o seguinte critério:
• Classe A: materiais de grandes valores financeiros e pequenas
quantidades físicas;
• Classe B: materiais de pequenos valores financeiros e grandes
quantidades físicas;
• Classe C: materiais cujos valores financeiros e quantidades físicas se
inserem numa categoria intermediária entre as classes A e C.
Biazzi?? apresenta como critério de classificação dos itens a tabela
abaixo:
Classe % de itens % demanda monetária anual
A 5 a 15 50 a 60
B 20 a 30 25 a 40
C 55 a 75 5 a 15
Para elaborar uma curva ABC, devem-se seguir os seguintes passos:
• Enumerar todos os itens que compõe o estoque;
• Relacionar a demanda mensal a cada item;
• Calcular sua demanda anual;
• Com base nos custos unitários, calcular os respectivos valores anuais;
• Somar o Valor Anual de todos os itens;
• Calcular a participação de cada item através da divisão do Valor Anual do
item pelo Somatório do Valor anual;
23
Poucos Itensimportantes
Importânciamédia
Muitos itens menosimportantes
% a
cu
mu
lad
a d
e v
alo
r d
e u
so
itens (%)
RegiãoA
RegiãoB
RegiãoC
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1005025 75
• Lançar os percentuais e o percentual acumulado em um gráfico.
A tabela abaixo apresenta um exemplo de base para a curva ABC.
ITEM DEMANDA
MENSAL
DEMANDA
ANUAL
CUSTO
UNITÁRIO
VALOR
ANUAL %
1 500 6.000 30,00 180.000,00 4,80
2 370 4.400 54,00 239.760,00 6,40
3 2.300 27.600 15,00 414.000,00 11,00
4 250 3.000 970,00 2.910.000,00 77,20
5 625 7.500 3,00 22.500,00 0,60
TOTAL ---------- ---------- ---------- 3.766.260,00 100,00
TABELA 1: Dados para construção da Curva ABC
Figura 5: Curva ABC
FONTE: CORRÊA, capítulo 17
4.1.9 Estoque de Segurança
O estoque de segurança remete a erros de previsão de demanda, falta
de confiança nas entregas devido a atrasos no ressuprimento de materiais,
24
rendimento da produção abaixo do esperado. Entre outras ineficiências que o
processo pode gerar, o que mais preocupa são a dúvidas geradas na atuação
da administração dos estoques, embora sejam problemas comuns que fazem
parte do cotidiano do profissional da área, sobretudo, dos profissionais
envolvidos em logística. Apesar de o estoque de segurança lembrar todas as
falhas que estão por trás dos processos, ele ainda ajuda a lidar com essas
incertezas, presentes em praticamente todos os processos logísticos. Porém
dimensioná-lo corretamente é um fator preocupante na gestão. Muitas dúvidas e
divergências surgem no sentido de situá-lo num nível correto. Algumas
empresas não se baseiam em informações precisas e temem a falta de
estoques para atendimento ao cliente, gerando um aumento excessivo na
quantidade de segurança de estoque. A conseqüência é clara, havendo
aumento de dinheiro empregado e perdas na lucratividade pelo material parado
no estoque.
Se por um lado o excesso de estoque de segurança gera custos
desnecessários de manutenção de estoques, relativos aos custos financeiros
(capital empatado) e de armazenagem, por outro lado, o sub-dimensionamento
do mesmo faz com que a companhia incorra em perdas de vendas, gerando um
nível de serviço ao cliente insatisfatório. Portanto, a questão do estoque de
segurança deve ser analisada com cuidado e sempre visando o futuro da
empresa no mercado. A questão a ser observada no momento do
dimensionamento do estoque de segurança deve ser: “qual é o nível de estoque
que irá assegurar o nível de serviço ao cliente desejado pela empresa?”
A figura 6 apresenta uma modelagem que, a título de simplificação,
considera a demanda constante. O estoque relativo à demanda durante o tempo
de ressuprimento é a base para a quantificação do nível de segurança exigido.
O capítulo 1.5 discutirá as técnicas de determinação do ponto de pedido,
de dimensionamento do lote de compra e do conseqüente estoque de
segurança.
Excluído: causa
25
Figura 6: Modelagem assumindo a demanda constante
FONTE: CORRÊA, capítulo 17
4.1.10 Previsão da Incerteza da Demanda
A variação entre a demanda real e sua previsão é inevitável.
Praticamente, sempre haverá um erro de previsão. No entanto, dependendo da
dimensão desse erro, os impactos podem ser bastante prejudiciais para o
processo de planejamento. Do ponto de vista da gestão de estoques, não basta
saber se há erros, mas quanto se erra e como este varia. Mas para começar a
se aperfeiçoar na previsão da demanda e diminuir os riscos da incerteza,
existem técnicas quantitativas para analisar os futuros cenários. Essa medida
possibilita a diminuição gerada pelas ocorrências drásticas envolvendo os
estoques.
A incerteza causada pela variabilidade na previsão pode ser calculada,
utilizando-se um indicador chamado de razão da previsão (Rp), definido a
seguir:
Rp = Demanda Real
Previsão de Demanda
tempo
Nívelde
estoqueTaxa de demanda “d”
Tempo deressuprimento
Lote
de
ress
uprim
ento
Pon
to d
ere
ssup
rimen
to
Modelagem simplificadora, assumindo demanda “d” constante
26
Quando Rp é superior a 1, a previsão foi menor do que a demanda real.
Já quando seu valor é inferior, a previsão da demanda foi superior à demanda
real. Este caso ocorre freqüentemente quando a empresa utiliza metas de
vendas no lugar da previsão. Conforme comentado, dificilmente Rp será igual a
1 (situação ideal), e qualquer uma das possibilidades comentadas é causada
pela incerteza.
O acompanhamento da razão de previsão é aconselhável para que
ajustes possam ser feitos nos modelos matemáticos de previsão de demanda,
aproximando os resultados previstos dos reais.
4.1.11 A Incerteza do Lead Time
A razão para atrasos na entrega de produtos e matérias-primas é
decorrente de diversos fatores:
• Quebra de máquinas;
• Greves nos setores de transporte;
• Falta de estoques do fornecedor, entre outros.
Neste caso também é fundamental a avaliação do volume e da
freqüência em que ocorrem os atrasos, a fim de parametrizar o sistema de
gestão de estoques.
Segundo Moura, este é o ponto de partida para se construir uma base de
dados para medir de forma sistemática a incerteza do lead time. Tal base pode
ser construída com base nos pedidos a fornecedores, a partir do intervalo entre
a colocação do pedido, sua entrega e a disponibilização dos insumos, ou seja, o
lead time real.
Percebe-se, pois, que o lead time pode – e é recomendável que seja –
decomposto em etapas:
• Lead time de requisição: Data da colocação do pedido;
• Lead time do fornecedor: Data de recebimento do pedido;
• Lead time de análise: Data de liberação do pedido.
Excluído: maior
27
É pertinente ressaltar que o lead time deve ser determinado para cada
produto, matéria-prima e/ou fornecedor, fornecendo as bases para o
dimensionamento do estoque de segurança.
4.1.12 A Incerteza na Quantidade Recebida
É bastante comum que a quantidade recebida seja inferior à solicitada.
Quando isto ocorre, é provável que o rendimento nos processos de produção
fiquem aquém dos patamares esperados e planejados. Sempre que esta
diferença na quantidade ocorrer, deve-se considerar mais esta incerteza no
desenho de gestão de estoques e dimensionamento do estoque de segurança.
“Em muitos casos, o pedido cobre uma expectativa de demanda durante
um tempo menor ou próximo ao lead time, tornando as incertezas referentes às
faltas nas quantidades fornecidas relevantes para a gestão de estoques. Assim,
é conveniente a criação de um indicador da quantidade fornecida chamado Qf e
expresso da seguinte maneira:” (MOURA, página 21)
Qf = Quantidade efetiva disponível
Quantidade pedida
Neste caso, também se recomenda a criação de um banco de dados
contendo, para cada produto, uma série histórica com os respectivos desvio
padrão e média.
4.1.13 Dimensionamento de Estoques de Segurança
Quando se possui a informação correta do comportamento passado das
incertezas, é possível utilizar técnicas quantitativas para dimensionar o estoque
mínimo correspondente ao nível de serviço ao cliente desejado.
O dimensionamento do estoque de segurança tem por objetivo estimar a
necessidade de um determinado item, num determinado período. Portanto, a
necessidade que queremos estimar gira em torno de um patamar médio ou
esperado, podendo variar tanto para mais quanto para menos, seguindo uma
28
certa distribuição de probabilidades. De acordo com Moura, a curva normal é
uma das mais utilizadas para modelar essa distribuição de probabilidades,
sendo possível definir, em função do desvio padrão, a probabilidade de ocorrer
um valor dentro de certas faixas, chamadas de intervalos de confiança.
Necessidade Média
50% 50%
-3 -2 -1 1 2 3
Desvio padrão
Figura 7: Necessidade média em função do desvio padrão
Fonte:
A figura 7 mostra que a necessidade está simetricamente distribuída em
torno de sua média.
Nas variáveis que se comportam de acordo com a curva normal, há uma
probabilidade de 68% de ocorrer um valor dentro do intervalo limitado
inferiormente pela média menos um desvio e superiormente pela média mais um
desvio. Analogamente, existe uma probabilidade de 97,5% dessa variável
assumir um valor dentro do intervalo: média mais / menos dois desvios padrões.
De acordo com um certo nível de confiança é que se calcula o estoque
de segurança. “Por exemplo, considerando-se que a única incerteza existente é
a de demanda, se é esperada a venda de 200 unidades de um produto na
próxima semana e sabe-se, por dados históricos, que o desvio-padrão é de 40
unidades, pode-se dizer, com 97,5% de confiança, que a demanda não
excederá 280 unidades. O estoque de segurança, para um nível de serviço
(medido como proporção de ciclos de reposição com atendimento integral, e não
Excluído: desvio
29
como proporção de demanda atendida) ao cliente de 97,5%, seria, então, de 80
unidades.”(MOURA, página 23)
4.1.14 Definição do Estoque de Segurança
De acordo com as visões das empresas atuais, preocupadas como
planejamento de suas ações, a base de cálculo de necessidades está associada
à previsão de demanda. Esse pensamento tem a vantagem de incorporar
variações explicadas da demanda ao longo do tempo, como sazonalidades e
tendências de crescimento, exigindo, porém, métodos mais complexos de
análise para o dimensionamento de estoques.
O estoque de segurança pode ser dimensionado de duas formas de
acordo com as condições da empresa:
1. Quando os pedidos tem? uma cobertura maior do que o lead time;
2. Quando as falhas na quantidade fornecida não são? relevantes.
É recomendável que o estoque de segurança seja parametrizado para
suprir variabilidades na demanda durante o lead time. Assim, o estoque de
segurança torna-se uma função do nível de serviço desejado, da previsão de
demanda, das estatísticas de Rp e das estatísticas dos lead times do fornecedor
e de análise.
Quando as falhas na quantidade têm papel relevante, a melhor maneira
de dimensionar o estoque de segurança é com base na variabilidade que a
necessidade líquida possa vir a apresentar. Neste caso o estoque de segurança
torna-se uma função semelhante à anterior, com a diferença de serem
adicionadas as variáveis estatísticas de Qf e do estoque inicial do produto em
questão.
É importante ressaltar que, em ambos os casos, o estoque de segurança
é um parâmetro dinâmico, sensível às variações da previsão ao longo do tempo.
“Fórmulas mais simples, contendo um menor número de parâmetros,
podem ser combinadas com outras técnicas. Um exemplo é dimensionar o
estoque de segurança em função das incertezas na previsão de demanda e na
Excluído: nha
Excluído: sejam
Excluído: :
30
quantidade fornecida, parametrizando no sistema um lead time maior que o lead
time médio, de acordo com o nível de confiança desejado.”(MOURA, página 26)
4.2 Giro de Estoque
Ainda que seja uma ferramenta para a elaboração do Balanço
Patrimonial da empresa, o gestor de estoques deve conhecer o giro para poder
eliminar excessos e melhorar o dimensionamento de estoques.
De acordo com Moura, é comum a ilusão de que os estoques girem mais
vezes do que a realidade.
Segundo a visão financeira, o estoque inclui matéria-prima, trabalhos em
andamento e produtos acabados, estando cada item associado a uma quantia
de dinheiro. Uma vez que o estoque é o ativo circulante de menor liquidez,
produtos acabados oferecem a maior segurança, pois levam menos tempo para
serem transformados em dinheiro. A figura abaixo apresenta o ciclo operacional.
Figura 8: Ciclo Operacional
FONTE: MOURA, página 34
Estoque
Contas a Receber
Dinheiro
Matéria-Prima transformada em produto acabado
Cliente que teve mercadorias
vendidas a prazo
Cliente que paga o débito em
dinheiro
Excluído: ¶
Excluído: Quebra de página
31
Como o valor dos estoques se altera periodicamente, devido a flutuações
nos preços dos itens que o compõem, há diversas formas de se mensurar o
preço de entrada e de saída. Os dois métodos mais comuns são o PEPS
(primeiro que entra, primeiro que sai) e o UEPS (último que entra, primeiro que
sai). O primeiro método eleva os números de fechamento de estoque na
demonstração de resultado e no balanço.
4.2.1 Análise do Giro de Estoques
O giro é realizado no tempo é implica três variáveis ao elemento que
gira:
• Um valor no inicio do período;
• Um valor do período em que girou;
• Um valor no fim do período.
O exemplo que segue ilustra as três variáveis:
Inicial................................................................... 2.000
Compras no período........................................... 8.000
Saldo provável...................................................10.000
Saldo real no final do período............................. 4.000
A diferença entre os saldos provável e real (10.000 – 4.000 = 6.000)
deve-se há movimentação de saída no período, ou seja, ela representa o custo
dos itens consumidos (vendidos ou utilizados na produção).
Percebe-se, portanto que a fórmula para cálculo do valor consumido no
período é bastante simples. Considerando a o valor no início do período, c o
valor no fim do período e b o valor de entrada no período (compras), temos a
fórmula:
Valor consumido = a + b - c
Utilizando os números do exemplo, temos:
32
Valor consumido = 2.000 + 8.000 – 4.000 = 6.000
Já a fórmula para cálculo do giro de estoques é:
Giro de estoques = (a + b) – c
(a + c) / 2
Com os números do exemplo:
Giro de estoques = (2.000 + 8.000) – 4.000 = 2,0
(2.000 + 4.000) / 2
O giro apresenta a relação entre o valor que foi consumido e o valor
médio dos estoques ((início + fim) / 2). No exemplo apresentado, a empresa
consumiu, no período, duas vezes seu valor de estoque médio.
Ainda que os cálculos e análises não se alterem, de acordo com o tipo
de empresa e item de estoque, a nomenclatura pode variar:
• Na indústria: fala-se em custo das matérias aplicadas e média dos
inventários de materiais, ou custo dos produtos vendidos e média dos
inventários dos produtos;
• No comércio: custo das mercadorias vendidas e média dos inventários de
mercadorias;
• Com relação a mercadorias: custo das mercadorias vendidas;
• Com relação a materiais: custo de materiais aplicados;
• Com relação a produtos: custo dos produtos vendidos.
33
4.3 Inventário
O inventário é uma preocupação do pessoal de gestão de materiais,
sendo a partir dele que avaliações de como estão sendo administrados os
produtos e os materiais da empresa podem ser desenvolvidas.
O inventário é uma forma de identificar as quantidades de produtos ou
materiais disponíveis nas dependências da empresa. Com ele, pode-se avaliar
as perdas em mercadorias que se tornaram obsoletas, o desaparecimento de
itens como resultado de furtos, as “gorduras” no excesso de estoque, e as
prováveis fastas que ocasionarão parada de produção.
Além deste aspecto, o inventário tem a função de determinar os valores
de produtos em estoque para avaliação financeira de investimentos, pagamento
de impostos, entre outros. Também é uma forma de se avaliar se as
informações controladas estão de acordo com as quantidades físicas,
principalmente quando os estoques são informatizados.
Percebe-se, pois, que o inventário é, acima de tudo, uma ferramenta
para controle e planejamento, sendo imprescindível em qualquer projeto para se
obter um bom e rentável resultado. Com planejamento, é possível prever as
falhas, as dificuldades que surgirão, elaborar ações preventivas, enfim, atingir os
objetivos.
Excluído: ¶¶
Excluído: ¶Quebra de página
34
4.4 Previsão da Demanda
“Todas as decisões [estratégicas e de planejamento] da cadeia de
suprimento são baseadas em uma estimativa da demanda futura” (CHOPRA,
página 65), sendo, portanto, essencial que as empresas mantenham e
acompanhem registros sobre o histórico de informações sobre a demanda.
Não apenas as decisões sobre produção e distribuição dependem de
previsões, mas todas as áreas da empresa se beneficiam de informações sobre
a demanda passada e futura:
• Marketing: alocação da força de vendas, promoções, lançamentos de
novos produtos;
• Finanças: investimentos na fábrica e em equipamentos, planejamento
orçamentário;
• Pessoal: planejamento de mão-de-obra, contratações, demissões.
4.4.1 Características das Previsões
Chopra apresenta algumas características das previsões que devem ser
observadas pelos gerentes de estoques e da cadeia de suprimentos:
1. As previsões estão sempre erradas e devem, por isso, incluir o valor
esperado e uma medida de erro de previsão. Para compreender a
importância de erro das previsões, vamos considerar dois revendedores
de carros. Um deles espera que suas vendas variem entre 100 e 1.900,
enquanto o outro espera que suas vendas variem entre 900 e 1.100.
Mesmo que ambos antecipem uma média de vendas de 1.000, as
políticas adotadas para cada revendedor devem ser muito diferentes em
virtude da diferença na precisão de suas previsões. Assim, o erro de
previsões (ou incerteza da demanda) deve ser uma informação crucial na
maioria das decisões da cadeia de suprimento.
2. As previsões a longo prazo são normalmente menos precisas que as de
curto prazo, ou seja, as previsões a longo prazo possuem um desvio-
padrão maior que as de curto prazo. A 7-Eleven do Japão explorou isso
Excluído: previsão
35
para melhorar seu desempenho. A empresa instituiu um processo de
reabastecimento que lhe permite atender a um pedido em algumas horas.
Por exemplo, se o gerente de uma loja emite um pedido às 10h da
manhã, o pedido será entregue às 19h do mesmo dia. Assim, o gerente
da loja deve prever o que será vendido naquela noite com 12 horas de
antecedência ao momento da venda real. A previsão, nesse caso, será
provavelmente mais precisa do que se ele tivesse de prever a demanda
com uma semana de antecedência.
3. As previsões agregadas são normalmente mais precisas que as previsões
desagregadas. As previsões agregadas costumam apresentar um menor
desvio-padrão de erro relativo à média. Por exemplo, é fácil prever o
Produto Interno Bruto (PIB) dos Estados Unidos para um determinado
ano, com menos de 2% de erro. No entanto, é muito mais difícil prever os
lucros anuais de uma empresa com menos de 2% de erro e é mais difícil
ainda prever a demanda para um determinado produto com o mesmo
grau de precisão. A diferença-chave entre essas três previsões é o grau
de agregação. O PIB agrega diversas empresas e os lucros de uma
empresa agregam diversas linhas de produtos. Quanto maior o grau de
agregação, mais precisas as previsões.
A demanda não surge a partir do nada. Ela é influenciada por um
conjunto de fatores que, se conhecidos pela empresa, podem auxiliar na
determinação dos valores futuros. Uma boa previsão da demanda depende,
portanto de dois aspectos: o conhecimento por parte dos gestores dos fatores
que afetam a demanda, e a determinação da relação entre tais fatores e a
demanda futura.
Os modelos de previsão são classificados, segundo Chopra, de acordo
com os seguintes tipos:
• Qualitativo: são modelos essencialmente subjetivos. Apóiam-se no
julgamento e opinião de alguém para fazerem a previsão. São mais
apropriados quando existem poucos dados históricos disponíveis ou
quando os especialistas têm inteligência de mercado, crucial para a
36
realização das previsões. Esses modelos podem ser necessários para
prever a demanda por diversos anos no futuro em uma nova indústria.
• Modelos de séries temporais: utilizam o histórico da demanda para fazer
a previsão. Baseiam-se na suposição de que o histórico da antiga
demanda é um bom indicador da demanda futura. Esses modelos são
mais adequados quando a situação é estável e o padrão básico de
demanda não sofre variações significativas de um ano para o outro. São
os modelos mais simples a serem implementados e podem servir como
um bom ponto de partida para uma previsão de demanda.
• Causal: pressupõem que a previsão de demanda é amplamente
correlacionada com alguns fatores conjunturais (por exemplo, situação
econômica ou taxas de juros). Os modelos de previsão causais
estabelecem essa correlação entre demanda e fatores conjunturais e
utilizam as estimativas de quais serão esses fatores conjunturais para
prever a demanda futura.
• Simulação: reproduzem as escolhas dos consumidores que geram a
demanda, para chegar a uma previsão. Utilizando a simulação, a
empresa pode combinar modelos de séries temporais e causais para
responder a questões como: qual será o impacto de uma promoção nos
preços? Qual será o impacto da abertura de uma loja de um concorrente
próxima ao meu estabelecimento? As companhias aéreas simulam o
comportamento de compras do cliente para prever a demanda para
assentos mais caros quando há poltronas disponíveis nas classes mais
baratas.
Uma das tarefas mais difíceis na gestão de estoques é a decisão sobre
qual o melhor modelo para a realidade da empresa. Algumas empresas dão
preferência à utilização de múltiplos modelos de previsão e, posteriormente, à
combinação dos resultados obtidos. Chopra aponta que diversos estudos
indicam que esta abordagem forneça um resultado mais próximo do real.
Toda demanda observada pode ser desmembrada em:
Demanda observada (O) = Componente sistemático (S) + Componente aleatório (R)
37
O componente sistemático mede o valor esperado da demanda e
consiste em:
• Nível: demanda atual dessazonalizada;
• Tendência: a taxa de crescimento ou declínio da demanda para o próximo
período;
• Sazonalidade: flutuações sazonais previsíveis na demanda.
Estes três sub-componentes podem ser previstos com base nos
históricos da empresa, gerando o componente sistemático.
O componente aleatório é a parte da previsão desviada da parte
sistemática. “A empresa não pode (e não deve) prever o componente aleatório.
Tudo que uma empresa pode prever é sua dimensão e variabilidade, o que
fornece uma medida de erro de previsão.” (CHOPRA, página 71)
O objetivo do gestor de estoques ao prever a demanda é, portanto,
minimizar o impacto do componente aleatório sobre a demanda observada,
aproximando esta da demanda real. Em outras palavras, seu objetivo é reduzir
ao máximo o erro da previsão.
Uma das técnicas mais comuns e eficazes de previsão é o modelo de
previsão de séries temporais. Eles podem ser divididos em duas categorias:
• Estático: as empresas fazem estimativas para diversas partes (por
exemplo, nível, tendência, sazonalidade) do componente sistemático da
demanda uma vez e, posteriormente, não atualizam essas estimativas
mesmo que percebam novas demandas. Os modelos estáticos lidam com
todo o erro de previsão futura como parte do componente aleatório da
demanda. Como resultado, não atualizam o componente sistemático com
base em observações de novas demandas.
• Adaptável: as empresas atualizam suas estimativas para diversas partes
(por exemplo, nível, tendência, sazonalidade) do componente sistemático
da demanda após terem feito a observação de cada demanda. Os
modelos adaptáveis supõem que uma parte do erro é atribuída à
estimativa incorreta do componente sistemático, sendo que o restante é
38
atribuído ao componente aleatório. Dessa maneira, esses modelos
atualizam o componente sistemático após cada observação de demanda.
4.4.2 Abordagem Básica para Previsão de Demanda
É recomendável que toda a previsão de demanda siga as 6 etapas
apresentadas a seguir:
1. Compreender o objetivo da previsão
O primeiro passo é esclarecer o objetivo da previsão a ser feita, para
apoiar as decisões que nela se baseiam e evitar conflitos gerados pela falta de
comunicação.
2. Integrar planejamento e previsão de demanda
A empresa deve conectar sua previsão com todas as atividades de
planejamento dentro da cadeia de suprimento que utilizarão essa previsão ou
que venham a influenciar a demanda. É recomendável que esta integração
ocorra tanto no nível do sistema de informações quanto no nível do
gerenciamento de pessoas.
Este passo, muitas vezes não é seguido, levando o departamento de
produção a ter como base uma previsão diferente daquela do departamento de
marketing que, em geral, são as metas de vendas impostas pelo departamento
comercial.
3. Identificar os principais fatores que influenciam a previsão de demanda
Esta etapa já foi comentada anteriormente; o conhecimento destes
fatores é fundamental para a tomada de decisão quanto às técnicas de previsão
a serem utilizadas. Os principais fatores que influenciam a previsão da demanda
são: a demanda atual, suprimentos e fenômenos relacionados a produtos.
A empresa deve determinar se a demanda está crescendo, declinando
ou se possui características sazonais. Para determinar estes parâmetros, a
empresa deve se basear na demanda e não nas vendas passadas. Isto é
importante, pois alterações no ambiente, como promoções, por exemplo, podem
alterar as vendas em períodos passados, sem, contudo, alterar a demanda.
39
Outros aspectos também são de grande relevância para a empresa
neste momento: como a demanda é influenciada por promoções; se existe
alguma relação (complementar ou substitutiva) entre os diferentes produtos da
empresa; etc.
4. Compreender e identificar os segmentos de consumidores
Para melhor compreender e identificar os segmentos, a empresa pode
agrupar os clientes de acordo com: similaridade em exigências de serviços,
volumes de demanda, freqüência de pedidos, volatilidade da demanda e
sazonalidade, por exemplo.
Chopra comenta que algumas empresas utilizam modelos de previsão
diferentes para diferentes segmentos.
5. Determinar a técnica de previsão mais adequada
Neste ponto, a empresa já tem conhecimento dos fatores que
influenciam a demanda e dos segmentos de consumidores, podendo fazer uma
escolha mais precisa da técnica de previsão a ser empregada. Como
comentado, pode-se escolher uma das quatro técnicas apresentadas
(qualitativa, séries temporais, causal ou de simulação) ou a combinação delas.
6. Estabelecer indicadores de desempenho e de erro para a previsão
É aconselhável que as empresas determinem indicadores de
desempenho claros e objetivos para avaliar a precisão e a periodicidade da
previsão. Chopra alerta que esses indicadores devem estar correlacionados com
os objetivos das decisões nos negócios baseadas nessas previsões.
4.4.3 Modelos Temporais de Previsão
Conforme apresentado, o objetivo de qualquer modelo de previsão é
prever o componente sistemático da demanda e estimar o componente aleatório.
Também foi comentado que o componente sistemático é composto pelos sub-
componentes: nível (n), tendência (t) e sazonalidade.
40
De acordo com a natureza da demanda, o componente sistemático é
formado por diferentes equações (a seguir). As empresas podem desenvolver
modelos de previsão estáticos e adaptáveis para cada uma das formas.
• Multiplicativo: componente sistemático = n x t x fator de sazonalidade;
• Aditivo: componente sistemático = n + t + fator de sazonalidade;
• Misto: componente sistemático = (n + t) x fator de sazonalidade.
4.4.3.1 Modelos Estáticos2
Os modelos estáticos supõem que as estimativas de nível, tendência e
sazonalidade dentro do componente sistemático não variam conforme uma nova
demanda é observada. Assim, os parâmetros são estimados com base nos
dados históricos e os mesmos valores são utilizados para toas as previsões
futuras.
Para um caso em que o componente sistemático seja misto, a equação
é:
Compontente sistemático = (nível + tendência) x fator de sazonalidade
Utilizando as definições apresentadas por Chopra, temos:
• L = Estimativa de nível para período 0 (estimativa de demanda
dessazonalizada para o período 0);
• T = Estimativa de tendência (aumento ou declínio da demanda por
período);
• St = Estimativa de fator de sazonalidade para o período t;
• Dt = Demanda real observada no período t;
• Ft = Previsão de demanda para o período t.
2 Toda a teoria a seguir relativa aos modelos estático e adaptável foi extraída do capítulo 4 do livro Gerenciamento da Cadeia de
Suprimentos, de Sunil Chopra, tendo alguns trechos transcritos integralmente.
41
A demanda para o período t + l é, portanto, em um modelo estático:
Ft = [L + (t + l)T] St+l ( 1 )
Para as estimativas de nível e tendência, primeiramente é necessário
dessazonalizar os dados da demanda. A demanda dessazonalizada representa
a demanda que teria sido observado na ausência de oscilações de
sazonalidade. A periodicidade p é o número de períodos em que o ciclo de
sazonalidade se repete, ou seja, a quantos períodos (definido pelo gestor;
meses, trimestres etc) o ciclo sazonal recomeça.
A fórmula para dessazonalizar a demanda é:
t - 1 + (p/2)
Dt - (p/2) + Dt + (p/2) + Σ 2D i / 2p para p par
I = t + 1 - (p/2)
Dt = t + (p/2) ( 2 )
Σ Di / p para p ímpar
i = t - (p/2)
A partir da demanda dessazonalizada, pode-se observar tanto um
declínio como um crescimento a uma taxa constante. Assim, há uma relação
linear entre a demanda dessazonalizada Dt e o tempo t. Essa relação é definida
da seguinte forma:
Dt = L + tT ( 3 )
Com base nesta fórmula, através de uma ferramenta de regressão,
estima-se os valores de L e T.
Formatado: Francês (França)
Formatado: Francês (França)
Formatado: Francês (França)
Formatado: Francês (França)
42
O fator de sazonalidade para o período St é a proporção da demanda
real Dt para a demanda dessazonalizada Dt e tem a seguinte fórmula:
St = Dt / Dt ( 4 )
“Dada a periodicidade p, podemos obter o fator de sazonalidade para um
determinado período através da média dos fatores de sazonalidade
correspondentes a períodos similares.” (CHOPRA, página 79)
O fator r representa o número de ciclos de sazonalidade no período
analisado. Por exemplo, caso os períodos de análise sejam trimestres e no total
haja o histórico de 12 trimestres, se p = 4 então r será igual a 3.
r - 1
Si = Σ S jp + i / r ( 5 )
j = 0
Nesse estágio torna-se possível calcular a demanda para qualquer
período através da fórmula ( 1 ).
4.4.3.2 Modelos Adaptáveis3
Nas previsões adaptáveis, as estimativas de nível, tendência e
sazonalidade são atualizadas após cada observação de demanda. Assim, a
estrutura de cálculo se altera um pouco em relação àquela apresentada
anteriormente.
Para este tipo de modelo, Chopra utiliza os seguintes termos:
• Lt = Estimativa de nível ao final do período t;
• Tt = Estimativa de tendência ao final do período t;
3 Toda a teoria a seguir relativa aos modelos estático e adaptável foi extraída do capítulo 4 do livro Gerenciamento da Cadeia de
Suprimentos, de Sunil Chopra, tendo alguns trechos transcritos integralmente.
43
• St = Estimativa de fator de sazonalidade para o período t;
• Ft = Previsão de demanda para o período t (feita no período t – 1 ou
antes);
• Dt = Demanda real observada no período t;
• Et = Erro de previsão no período t;
• At = Desvio absoluto para o período t = | Et |;
• DAM = Desvio absoluto médio = valor médio de At.
Nos modelos adaptáveis, a previsão para o período t + 1 no período t é a
seguinte:
Ft + 1 = (Lt + lTt) St+l ( 6 )
Os quatro passos da estrutura da previsão adaptável são:
1. Inicialização: Computar estimativas iniciais de nível (L0), tendência (T0) e
fatores de sazonalidade (S1, ..., Sp) a partir das informações dadas. Isso é
feito exatamente da mesma maneira como no modelo de previsão
estático exposto no capítulo anterior.
2. Previsão: Dadas as estimativas no período t, prever a demanda para o
período t + 1 utilizando a equação ( 6 ). A primeira previsão é para o
período 1 e é feita com as estimativas de nível, tendência e fator de
sazonalidade do período 0.
3. Estimar o erro: Registrar a demanda real Dt + 1 para o período t + 1 e
computar o erro Et + 1 na previsão para o período t + 1 como a diferença
entre a demanda prevista e a demanda real. O erro para o período t + 1 é
calculado de acordo com a fórmula ( 7 ), a seguir.
Et + 1 = Ft + 1 - Dt + 1 ( 7 )
4. Modificar as estimativas: Modificar as estimativas de nível (Lt + 1),
tendência (Tt + 1) e fator de sazonalidade (St + p + 1), a partir do erro Et + 1
da previsão. É aconselhável que a modificação aconteça de tal maneira
que se a demanda for mais baixa que o previsto as estimativas sejam
44
revistas de cima para baixo, enquanto que se a demanda for mais alta
que o previsto, as estimativas sejam revistas de baixo para cima. A
revisão é assim proporcional à dimensão do erro real. As estimativas
revistas no período t + 1 são então utilizadas para fazer uma previsão
para o período t + 2 e os passos 2, 3 e 4 são repetidos até que todos os
dados históricos até o período n tenham sido cobertos. As estimativas do
período n são então utilizadas para prever a demanda futura.
A seguir são apresentados os diversos modelos de previsão adaptável.
O modelo mais apropriado a cada organização depende de características da
demanda e da formação do componente sistemático.
a) Média Móvel
Este modelo é utilizado quando a demanda não apresenta tendência ou
sazonalidade, sendo:
componente sistemático = nível
Esse modelo utiliza uma estimativa de nível a partir da média da demanda
durante os N períodos mais recentes, conforme a fórmula ( 8 ):
Lt = (Dt + Dt + 1 + ... + Dt - N + 1) / N ( 8 )
A previsão atual para todos os períodos futuros é a mesma e baseia-se na
estimativa de nível atual:
Ft + 1 = Lt e Ft + n = Lt ( 9 )
A partir da observação da demanda no período t + 1, as estimativas são
revisadas da seguinte forma:
Lt + 1 = (Dt + 1 + Dt + ... + Dt - N + 2) / N ( 10 )
Ft + 2 = Lt + 1 ( 11 )
45
b) Suavização exponencial simples
Semelhante ao modelo de média móvel, este modelo é adequado quando a
demanda não apresenta tendência ou sazonalidade.
A estimativa inicial de nível L0 é feita com a média de todos os dados históricos
porque supôs-se que a demanda não apresentasse tendência e sazonalidade.
Dado o histórico da demanda para os períodos 1 a n, utiliza-se a fórmula:
n
L0 = (1 / n) Σ Di ( 12 )
i = 0
A previsão atual para todos os períodos futuros é igual à estimativa atual do
nível é formulada da seguinte maneira:
Ft + 1 = Lt e Ft + n = Lt ( 13 )
Após a observação da demanda Dt + 1, para o período t + 1, revisa-se a
estimativa do nível assim:
Lt + 1 = αDt + 1 + (1- α)Lt ( 14 )
O fator α é uma constante de suavização para o nível, 0 < α < 1. Um valor mais
elevado de α corresponde a uma previsão mais responsiva a observações
recentes, ao passo que um valor mais baixo de α representa uma previsão mais
estável e menos responsiva a observações recentes.
O valor revisado é a média ponderada entre o valor observado do nível Dt + 1 no
período t + 1 e a antiga estimativa do nível Lt no período t. Utilizando a equação
( 14 ), pode-se expressar o nível em um determinado período como uma função
entre a demanda atual e o nível no período anterior. Dessa forma, a equação (
14 ) pode ser reescrita:
t + 1
Lt + 1 = Σ α (1 − α)n Dt + 1 - n ( 15 )
n = 0
46
c) Suavização exponencial com tendência (modelo de Holt)
Este modelo é adequado quando a demanda possui nível e tendência no
componente sistemático, mas não apresenta sazonalidade.
componente sistemático = nível + tendência
Uma estimativa inicial de nível e tendência é obtida através da regressão linear
entre a demanda D e o período de tempo t conforme a fórmula ( 16 ):
Dt = at + b ( 16)
A constante b mede a estimativa de demanda no período t = 0 e é uma
estimativa do nível inicial L0. A inclinação a mede a taxa de mudança na
demanda por período e é a estimativa inicial de tendência T0.
Dadas as estimativas de nível L e de tendência T, a previsão para os períodos
futuros é a seguinte:
Ft + 1 = Lt + Tt e Ft + n = Lt + nTt ( 17 )
Após a observação da demanda para o período t, deve-se revisar as estimativas
de nível e de tendência de acordo com as fórmulas ( 18 ) e ( 19 ).
Lt + 1 = αDt + 1 + (1- α)(Lt + Tt ) ( 18 )
Tt + 1 = β(Lt + 1 - Lt ) + (1- β)Tt ( 19 )
O fator α é a constante de suavização para o nível, 0 < α < 1, e β é a constante
de suavização para a tendência, 0 < β < 1.
d) Suavização exponencial de séries com tendência e com variações de
estação (modelo de Winter)
Este modelo é adequado quando o componente sistemático da demanda possui
nível, tendência e fator de sazonalidade.
componente sistemático = (nível + tendência) x fator de sazonalidade
47
Adota-se a periodicidade da demanda como p. Como nos outros modelos, para
se iniciar a previsão é necessário estimar os valores iniciais de nível (L0), de
tendência (T0) e de fatores de sazonalidade (S1, ..., Sp).
Para a obtenção destes valores, utiliza-se o mesmo procedimento do modelo de
previsão estática, com base nas formulas ( 2 ), ( 3 ) e em uma regressão linear.
No período t, dadas as estimativas do nível Lt , tendência Tt e fatores de
sazonalidade St, ..., Sn, a previsão para os períodos futuros é expressa do
seguinte modo:
Ft + 1 = (Lt + Tt) St + 1 e Ft + n = (Lt + nTt) St + n ( 20 )
Na observação da demanda para o período t + 1 revisa-se as estimativas para
nível, tendência e fatores de sazonalidade conforme as fórmulas ( 21 ), ( 22 ) e
( 23 ), abaixo.
Lt + 1 = α(Dt + 1 / St + 1) + (1- α)(Lt + Tt ) ( 21 )
Tt + 1 = β(Lt + 1 - Lt ) + (1- β)Tt ( 22 )
St + p + 1 = γ(Dt + 1 / Lt + 1 ) + (1- γ)St + 1 ( 23 )
O fator α é a constante de suavização para o nível, 0 < α < 1, β é a constante de
suavização para a tendência, 0 < β < 1, e γ é a constante de suavização para o
fator de sazonalidade, 0 < γ < 1.
e) Média corrida
Além dos modelos apresentados, Biazzi? exemplifica uma quinta alternativa de
modelo adaptável.
Hipótese Atualização dos parâmetros
Permanência S(t0) = [Σ V(t)]/N
Trajetória regressão linear: “a” e “b”
R(t0) = b
S(t0) = a + b . t0
Sazonalidade com permanência S(t0) = [Σ V(t)]/N
Fp(t0) = 1/L . Σ[Vp(t)/S(t0)]
48
Sazonalidade com trajetória regressão linear: “a” e “b”
R(t0) = b
S(t0) = a + b . t0
Fp(t0) = 1/L . Σ[Vp(t)/Sp(t0)]
V(t) = demanda real; N = número de períodos presentes no histórico;
a = valor da abcissa no ponto de intersecção com o eixo y; b = inclinação da
reta;
Vp(t) = demanda real no período correspondente ao do fator de sazonalidade;
Sp(t) = ponto na reta média no período correspondente ao do fator de
sazonalidade.
Formatado: Português (Brasil)
49
4.5 Modelos de Lote Econômico de Compra
De acordo com Moura, os modelos de Lote Econômico de Compra (LEC)
podem se transformar numa poderosa ferramenta para o controle de custos
envolvidos no estoque e sua manutenção. A partir de alguns dados coletados –
como demanda e custos de pedir e de manutenção – pode-se chegar a uma
quantidade de compra muito próxima da ideal. A quantidade calculada é
chamada de Quantidade ótima (Q).
Contudo, a quantidade ideal de um material que deveria ser pedida pode
ser restringida. “Por exemplo, a capacidade de armazém pode limitar a
quantidade pedida de um material. Além disso, a capacidade de produção e os
programas de produção de outros produtos podem limitar o tamanho das
quantidades pedidas.” (GAITHER, página 300) Especialmente se os insumos
e/ou matérias-primas têm prazos de validade curtos.
Percebe-se, portanto, uma das grandes falhas dos modelos LEC: ainda
que apresentem as quantidades ótimas a serem adquiridas, minimizando os
custos envolvidos, tais modelos não vislumbram as restrições impostas pela
estrutura organizacional, gerando, algumas vezes, quantidades incompatíveis.
Para a elaboração de um modelo de estoques mais adequado à
realidade da organização, de modo que falhas como a comentada sejam
minimizadas, Biazzi cita alguns aspectos que devem ser considerados pelo
gestor:
• Política de estoques;
• Número de itens;
• Fluxo de material;
• Horizonte de planejamento (finito ou infinito);
• Demanda (determinística ou probabilística; estática ou dinâmica);
• Taxa de suprimento (finita ou infinita);
• Lead-time (zero, determinístico ou probabilístico);
• Atendimento da demanda (sem faltas, com atraso ou com perda de
venda);
• Formas de definição de custos;
Formatado: Fonte: Itálico
Excluído: feitas
50
• Situações especiais (mudança de preço, suprimento sazonal, limites de
armazenagem, limites de investimento, obsolescência).
4.5.1 Modelo Básico
O modelo básico para o LEC, também chamado de Lote de
Wilson/Harris, é indicado, segundo Biazzi, para os casos nos quais há:
• Fornecimento único de compra;
• Único produto envolvido;
• Quantidade fixa;
• Demanda contínua a uma taxa constante;
• Taxa de suprimento infinita;
• Lead-time igual a zero;
• Ausência de faltas;
• Custo de estocagem segundo estoque médio no período.
Moura acrescenta a necessidade de não haver desconto em função da
quantidade solicitada para que a situação seja ideal para a utilização deste
modelo.
Este modelo é utilizado para definir a quantidade que irá minimizar o
custo total de manutenção e encomenda dos estoques em um determinado
período. Ele nada mais é do que um ponderador que compara os custos de
pedir aos custos de manutenção de estoques. Uma limitação deste modelo é o
fato de ele considerar o preço unitário constante, não considerando alterações
relativas a descontos, por exemplo.
“Um modelo básico de estoque é um sistema de planejamento de
estoques muito simples. Ele inicia com certo nível de estoque e depois, quando
quer que seja feita uma retirada do estoque, é feito um pedido de renovação que
é igual à retirada. Esse modelo assegura que o estoque seja mantido num nível
aproximadamente constante. O estoque inicial comumente é igual à DEDLT
[Demanda Esperada Durante o Lead Time] mais o estoque de segurança e
muitas renovações de estoque são feitas para pedidos relativamente pequenos.
Esse sistema seria apropriado para itens muito caros com custo de pedido
pequenos.” (GAITHER, página 294)
Formatado: Fonte: 10 pt,Fonte de script complexo: 10 pt
Formatado: Recuo: Esquerda: 1,14 cm
Formatado: Fonte: 6 pt, Fontede script complexo: 6 pt
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
51
Q * H
2
Quantidade do Pedido
O custo de manutenção do estoque tem uma relação linear com o tamanho do pedido.
Cus
to
4.5.1.1 Quantidade Ótima (Q)
Conforme comentado, a quantidade ótima deve equilibrar os custos
relativos ao estoque. Quando o resultado é a opção de muitos pedidos de
pequenos volumes, a empresa terá um custo de pedido (preenchimento de
formulários, telefone, mão-de-obra, impressos, fretes, etc.) muito maior que o
custo de manter estoque. Analogamente, se o resultado é a opção de poucos
pedidos de grandes volumes, a relação entre os custos se inverte.
A quantidade ótima de um pedido é obtida pela fórmula:
Q = 2 * D * cp
ce
4.5.1.2 Custo de Manutenção do Estoque (ce)
O custo de manutenção do estoque se refere aos gastos para manter o
produto estocado, ou seja: seguros, desgaste dos móveis, embalagens,
transporte, limpeza, espaço físico, refrigeração (quando necessário), mão-de-
obra etc.
O custo de manutenção no período é obtido através da multiplicação
entre a quantidade média do estoque disponível e o custo para se manter uma
unidade durante o período.
A quantidade média do estoque é obtida dividindo-se a quantidade do
pedido por 2.
ce
Figura 9: Curva do custo de manutenção do estoque
FONTE: MOURA, página 47
Formatado: Fonte: 6 pt, Fontede script complexo: 6 pt
Formatado: Fonte: 6 pt, Fontede script complexo: 6 pt
Formatado: Fonte: 6 pt, Fontede script complexo: 6 pt
Formatado: Fonte: 6 pt, Fontede script complexo: 6 pt
Excluído: ¶
52
D * S
Q
O custo do pedido do estoque tem umarelação inversa e não-linear com otamanho do pedido.
Quantidade do Pedido
Cus
to
4.5.1.3 Custo de Pedido de Estoque (cp)
O custo de pedido de estoque refere-se ao custo de pedir. “Estão
relacionados neste custo: hora/telefonemas, hora/homem, digitação, fax, e-mail,
impressos frete, seguro de entrega, etc.” (MOURA, página 48)
Diferente do custo de manutenção, o custo de encomenda não apresenta
sensibilidade ao volume de compra. O esforço – determinar o volume do pedido,
avaliar fornecedores, autorizar o faturamento etc – é muito semelhante para se
encomendar 1 ou 1.000 unidades de um mesmo produto. O custo da
encomenda do estoque é uma função do número de pedidos no período (valor
variável) e do custo de se efetuar um pedido (valor fixo).
cp
Figura 10: Curva do custo de encomenda do estoque
FONTE: MOURA, página 48
4.5.1.4 Demanda (D)
A demanda se refere aos pedidos, à venda ou à solicitação dos clientes
durante o período. Ela é uma previsão dos produtos que sairão da empresa e,
geralmente, é medida através de “unidades por período”.
Conhecendo-se a demanda no período, pode-se determinar a
quantidade de pedidos que devam ser efetuados, dividindo-se a demanda pela
quantidade ótima:
D
Q
Excluído: ¶
Excluído: deverão
53
Custos
Tamanho do lote
Custo de estocar
Custo de pedir
Custo total
Lote Econômico(Tamanho de lote
que minimiza custototal)
Abordagem tradicional: determinaçãopassiva do tamanho dos lotes “econômicos”
LDA C
CE
f
e
=× ×2
Custos
Tamanho do lote
Custo de estocar
Custo de pedir
Custo total
Lote Econômico(Tamanho de lote
que minimiza custototal)
Abordagem tradicional: determinaçãopassiva do tamanho dos lotes “econômicos”
LDA C
CE
f
e
=× ×2
Custos
Tamanho do lote
Custo de estocar
Custo de pedir
Custo total
Lote Econômico(Tamanho de lote
que minimiza custototal)
Abordagem tradicional: determinaçãopassiva do tamanho dos lotes “econômicos”
LDA C
CE
f
e
=× ×2
4.5.1.5 Ciclo do Pedido
O ciclo do pedido é a relação inversa à quantidade de pedidos por
período. Ele facilita a programação da entrega de insumos e matéria-prima. O
ciclo é calculado pela fórmula abaixo e representa o intervalo entre um pedido e
outro.
Q
D
4.5.1.6 Custo Total (CT)
O custo total é a soma dos custos de manutenção e de encomenda do
estoque.
Figura 11: Curva do custo total: soma dos custos de manutenção e de pedido - A
curva do custo total tem forma de U.
FONTE: CORRÊA, capítulo 20
Sendo cm o custo unitário de material, a fórmula para cálculo do custo
total é:
CT (Q) = cp x D + ce x Q + cm x D Q 2
número de pedidos estoque médio pode ser ignorado,
por período não depende de Q
54
tempo
Nívelde
estoque Taxa de demanda “d”
Quando pedir?
Qua
nto
pedi
r?
4.5.2 Considerações sobre o LEC
No modelo de básico do LEC, considera-se que o pedido é atendido em
um momento único chamado de reposição instantânea. Já no modelo com
reposição progressiva, há dois momentos: quando a reposição é realizada ao
longo do tempo e não instantaneamente, e quando as empresas são,
simultaneamente, fabricante e usuária.
De modo geral, as decisões básicas relativas à gestão de estoque são:
• Quanto pedir;
• Quando pedir.
A figura abaixo apresenta o modelo genérico de nível de estoques.
Figura 12: Decisões básicas da gestão de estoques
FONTE: CORRÊA, capítulo 17
Quando as taxas de reposição e utilização são iguais, não há formação
de estoques, como no caso do Just-in-time, por exemplo, e não há preocupação
com o tamanho do lote.
Como comentado, o modelo básico também não vislumbra a hipótese de
descontos em função da quantidade.
55
Não serão abordados neste trabalho outros modelos de Lote Econômico
de Compra cujas demandas sejam determinísticas e o modelos que vislumbrem
casos especiais tais como atrasos, taxas de suprimento finita, lead-times
probabilísticos e descontos por quantidade por questões muito simples:
• As análises para o presente estudo não sofrem interferências das
limitações citadas;
• A demanda é sabidamente probabilística;
• A taxa de suprimento é consideravelmente superior à demanda, podendo
ser considerada infinita;
• O lead-time é conhecido e raras vezes sofre alterações, de modo que
será considerado determinístico;
• Não é possível considerar atrasos, uma vez que os clientes não têm
como esperar pela entrega dos fornecedores para serem atendidos na
empresa estudada.
Os conceitos de Kaizen, Kanban e Just-in-time também não serão
comentados, uma vez que não se aplicam à parte prática.
Formatado: Fonte: Itálico
Formatado: Fonte: Itálico
56
4.6 Outros Modelos de Compra
Conforme é ilustrado pela figura 13, os modelos de compra simplificam a
realidade do nível de estoques, trabalhando com consumos constantes. De
acordo com o modelo de reposição, a ilustração gráfica pode apresentar
variações, especialmente com relação ao nível de estoque de segurança.
Figura 13: Sistema básico de reposição
FONTE: BIAZZI, página 6
Em sua apostila, Biazzi apresenta alguns critérios para a seleção do
sistema de reposição de estoques, todos relativos a itens com demanda
independente:
• Quantidade fixa: materiais com alto custo unitário, demanda variável,
lead-times grandes e alto custo de falta. Neste caso, definem-se
previamente o estoque de segurança e a quantidade a ser pedida. De
acordo com a demanda, através de revisão contínua, determina-se o
ponto de reposição. Como exemplo de situação ideal para utilização
deste sistema são citadas folhas de flandres para fabricantes de latas;
tempo
Lead time
Dem
anda
esp
erad
adu
ran
te “
lead
tim
e”E
stoq
ue d
ese
gura
nça
Ponto deressuprimento
Ponto mais baixo ao qualo estoque real chegou
Curva de estoque real
Curva de estoque conforme assumido pelo modelo
Nívelde
estoques
tempo
Lead time
Dem
anda
esp
erad
adu
ran
te “
lead
tim
e”E
stoq
ue d
ese
gura
nça
Ponto deressuprimento
Ponto mais baixo ao qualo estoque real chegou
Curva de estoque real
Curva de estoque conforme assumido pelo modelo
Nívelde
estoques
57
Nível deestoques
TempoR2R1 R3 R4
P P P
LT
L2L1
L3 L4
EstoqueMáximo
PPeríodos de revisão (fixos)
Lotes de ressuprimento (variáveis)
Nível deestoques
TempoR2R1 R3 R4
P P P
LT
L2L1
L3 L4
EstoqueMáximo
PPeríodos de revisão (fixos)
Lotes de ressuprimento (variáveis)
• Reposição periódica: itens com custo unitário médio ou baixo, demanda
regular, lead-times médios ou pequenos, custo de falta médio ou pequeno
e número apreciável de itens com fornecedores comuns. Este sistema
define o estoque máximo e o período de revisão, permitindo que o
estoque de segurança flutue. Como exemplo, Biazzi cita a realidade de
supermercados;
• Estoque base: itens com alto custo de falta e demanda média pequena
como, por exemplo, materiais de manutenção. Este sistema tem como
definição prévia o estoque máximo e o estoque de segurança (estoque
máximo - 1 unidade). Nele, o intervalo de reposição e a quantidade de
pedido variam conforme a demanda no período, de modo que o estoque
de base (máximo) seja mantido.
A figura abaixo ilustra graficamente as flutuações do nível de estoque, os
lotes de ressuprimento e os pontos de revisão. O gráfico representa um sistema
de reposição periódica.
Figura 14: Sistema de reposição periódica
FONTE: CORRÊA, capítulo 17
58
4.6.1 Revisão Contínua e Demanda Estável
Este modelo utiliza um processo iterativo para se calcular o estoque de
segurança (s) e o tamanho do lote (Q com Pm, a perda média por ciclo de
reposição igualada a zero na primeira iteração). O processo iterativo tem como
objetivo efetuar uma análise simultânea dos gradientes das curvas das variáveis
que compõem o custo total (CT), afim de minimizá-lo. As variáveis são o
tamanho do lote e o estoque de segurança.
• Revisão contínua;
• Horizonte infinito;
• Demanda estável e probabilística;
• Lead-time determinístico maior do que zero;
• Taxa de suprimento infinita;
• Custo de estocagem segundo estoque médio no período.
Considerando perdas de venda em caso de atraso, situação verossímil
com a realidade da empresa analisada, os passos do processo iterativo são,
conforme apresentado por Biazzi:
1º Q = 2 x Dm x (cp + cp x Pm)
ce
2º F(z) = cf x Dm / Q
cf x Dm / Q + ce
3º s = DmL + z(F(z)) x σL
4º Pm = σL x I s - DmL
σL
Excluído: (
Excluído: )
59
Caso s seja discreto e o valor obtido no passo 3º seja um número
decimal, utilizar para o passo 4º o primeiro número inteiro acima do s calculado.
Os passos devem ser repetidos até que o valor de Pm se estabilize. As variáveis
utilizadas nas fórmulas acima são definidas como:
• cf = custo de falta ($ / unidade);
• cp = custo de pedido ($ / pedido);
• ce = custo de estocagem ($ / unidade / período);
• Pm = perda média (unidades);
• F(z) = função de distribuição acumulada da normal no ponto z;
• z = abscissa da normal padrão;
• DmL = demanda média no lead-time;
• σL = desvio-padrão da demanda no lead-time;
• I(z) = integral de perda da normal padrão.
Já a fórmula de custo total por período, sem considerar o custo do
próprio material, é:
CT (Q) = cp x Dm + ce x Q + s - DmL + Pm + cf x Pm x Dm
Q + Pm 2 Q + Pm
4.6.2 Demanda Variável
“Para um comportamento não muito variável (demanda máxima < 2 x
mínima), pode-se utilizar o intervalo entre reposições implícito no modelo de
Wilson/Harris para agregar demandas num único lote. [...] Definido o intervalo T
até o próximo pedido, pode-se usar a heurística sugerida pela seguinte fórmula”
sendo k o coeficiente de segurança no atendimento. (BIAZZI, página 58)
t +LT + T t +LT + T t +LT
Qt = Σ Dm(τ) + k x Σ σD2(τ) - Et - Σ Dm(τ)
τ = t +LT + 1 τ = t +LT + 1 τ = t + 1
Formatado: Francês (França)
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Formatado: Francês (França)
Formatado: Francês (França)
Formatado: Francês (França)
Formatado: Francês (França)
60
As variáveis utilizadas na fórmula acima são definidas como:
• T = intervalo de reposição (em dias, por exemplo);
• t = momento analisado (dia, mês ou trimestre, por exemplo);
• LT = lead-time (unidade igual à utilizada em t e T)
• Et = estoque no momento t (unidades);
• Dm = demanda média no período (unidades);
• σD = desvio-padrão da demanda;
O coeficiente k é igual a z, definido através da fórmula:
FT + L(z) = cf
cf + ce
De acordo com Biazzi, na situação de perda de venda, o estoque no
instante em que o lote chega à empresa não pode ser negativo. As fórmulas de
perda média e de custo total por período, sem considerar o custo do próprio
material, são as mesmas utilizadas no período? anterior.
61
5. Metodologia
Conforme apresentado na parte introdutória deste trabalho, o estudo
prático que segue foi desenvolvido em uma clínica de estética e tem o intuito de
avaliar o melhor modelo de gestão de estoques e assim, mensurar a eventual
economia, em termos financeiros, que a organização pode auferir utilizando a
metodologia que será sugerida.
5.1 A Empresa
5.1.1 Breve Apresentação
Notabile, a clínica de estética estudada, iniciou suas atividades em
agosto de 2002. Tendo sido inicialmente constituída como um salão de beleza,
com a prestação de serviços de manicure, pedicure, depilação, podologia e
estética a empresa foi montada sob a forma de um licenciamento de sua marca
(espécie de franquia) e sob a gestão de 2 sócias.
Desde sua fundação, a empresa passou por diversas mudanças,
tornando-a, hoje, um centro de beleza com um portfólio completo no segmento
de beleza e estética e reconhecida em sua região de atuação.
Pioneira em diversos aspectos, Notabile sempre direcionou seu foco à
excelência no atendimento, com grande direcionamento de seus esforços para a
assepsia e a esterilização de todo o material utilizado, posicionando-se como
uma empresa que, além de fornecer serviços e produtos estéticos, tem real
preocupação com a saúde de seus clientes.
A partir de 2005, passando a desenvolver suas atividades com foco em
sua missão: “Valorizar a beleza, respeitando o ser humano, de forma ética e
rentável em um ambiente saudável e acolhedor”, a empresa gerou a
necessidade de utilizar apenas produtos devidamente regulamentados e
autorizados pelas entidades competentes, bem como marcas de destaque no
segmento de beleza. Este fato elevou consideravelmente tanto seu inventário
quanto os custos de estocagem.
62
Desta forma, uma gestão de estoques exercida de forma profissional
passou a ser uma real necessidade da empresa. Não apenas pela grande
variedade de itens em seu estoque, mas também pelo fato de diversos itens
serem descartáveis, elevando seu consumo e gerando a necessidade de se ter
o item em estoque para que o atendimento pudesse ser prestado.
As principais alterações pelas quais Notabile passou são:
• 2003: alteração do quadro societário com a saída de uma das sócias e
a entrada de um sócio administrador;
• 2004: ampliação e fortalecimento dos serviços de estética;
• 2005: profissionalização da gestão da empresa com a contratação de
novos cargos administrativos;
• 2005: ampliação da área de atendimento da empresa;
• 2005: ampliação do portfólio de serviços com a introdução dos
serviços de cabeleireiro;
• 2006: rompimento do contrato de licenciamento da marca;
• 2006: ampliação da área de atendimento dos serviços de depilação;
• 2007: alteração da marca e da identidade visual da empresa,
passando a atuar, agora, com sua marca própria, Notabile,
devidamente registrada no INPI;
• 2007: alteração da razão social e cadastramento no estado, passando
a empresa a comercializar produtos;
• 2008: duplicação do tamanho da empresa e ampliação de seu quadro
de profissionais;
• 2008: desenvolvimento de parcerias, ampliando o portfólio de serviços
de Notabile.
Após todas as mudanças, Notabile é hoje uma empresa completamente
diferente daquela iniciada em 2002:
• O número de profissionais passou de 17 para 46, afora outros 9
prestadores de serviços que prestam serviços em Notabile sob a
forma de parcerias;
63
• A área física total da empresa foi expandida em mais do dobro da
inicial;
• Seu volume médio de clientes por mês cresceu 142%;
• Seu faturamento aumentou 465%.
5.1.2 Gestão de Estoques Atual
Até hoje, a gestão de estoques da empresa se aperfeiçoou bastante,
especialmente pelos motivos listados abaixo. Contudo, ainda não há a utilização
de um modelo de previsão de demanda nem de um modelo formal de
dimensionamento de compras.
As principais alterações na gestão de estoques da empresa são:
- introdução do cargo de Gerente Operacional, que supervisiona e acompanha
o consumo dos produtos, bem como é responsável pelos lançamentos no
sistema;
- introdução do cargo de Estoquista cuja principal atribuição é entregar aos
profissionais o material solicitado, mas respeitando as doses/quantidades
necessárias ao atendimento;
- alteração da organização física dos estoques, deixando os produtos à
mostra para os clientes e facilitando o acompanhamento de seu consumo,
bem como a contagem do inventário.
A gestão de estoques atualmente é feita primordialmente com o
conhecimento empírico, adquirido ao longo dos anos de existência da empresa.
Para tanto, o estoque é conferido integralmente uma vez por mês, verificando-se
o saldo real com aquele informado pelo sistema operacional da empresa.
Todo material que é retirado dos estoques é marcado em relatórios de
consumo de material, contendo o produto, a quantidade, o profissional que
retirou o material e a data da movimentação. De acordo com o movimento do
estoque, a movimentação é lançada imediatamente no sistema ou no final do
expediente.
64
Dessa forma, quando a verificação do inventário é feita, em casos de
erros, é possível conferir as entradas de material através das notas fiscais de
compra e as saídas através dos relatórios de consumo de produtos.
Uma vez atualizados os saldos no sistema, após a contagem do estoque,
define-se o volume de compras necessário por uma média histórica de consumo
para o mês seguinte. As compras são, portanto, efetuadas uma vez por mês,
salvo quando o consumo é maior, o que obriga a Gerente Operacional a adquirir
os produtos necessários antes do previsto. Nestes casos, algumas vezes é
necessário adquirir os produtos a preços mais elevados, devido ao lead time de
entrega dos principais fornecedores, encarecendo o custo dos serviços.
O atual sistema de gestão de estoques tem um resultado positivo quanto
ao consumo do material, pois permite controle das entradas e das saídas. Ele
não apenas viabilizou uma redução das quantidades consumidas, mas também
inibiu eventuais furtos e desperdícios de material.
Ainda que seja bastante empírico e com diversas falhas de controle, bem
como sem qualquer espécie de previsão lastreando as decisões, o modelo atual
se assemelha bastante ao just in time ou mesmo o just in case pela margem de
segurança que a empresa costuma manter.
Considerando um mês como período base, a empresa adquire o material
necessário para o período em questão, evitando gerar estoques. É nítido, como
as planilhas a seguir mostrarão que o objetivo de não gerar estoques não é
conquistado, em geral. Seja por imposição de lotes mínimos impostos pelos
fornecedores ou por exageros nas compras, de modo geral, a empresa sempre
mantém estoques.
Estes estoques poderiam ser considerados como estoques de
segurança, mas como não há base teórica ou modelo formal nas previsões e
decisões de compra, o estoque final é mero resultado da flutuação da demanda.
O item 6.5, fará uma comparação das despesas financeiras entre o
sistema atual e o modelo mais adequado para cada item.
Contudo, é possível afirmar que a falta de previsões de demanda e de
um modelo formal na gestão de compras geram dois possíveis problemas: 1)
compras excessivas, onerando a empresa tanto pelo desembolso com o material
adquirido quanto pelo custo de estocagem de cada insumo; 2) eventuais faltas
de material, reduzindo a excelência no atendimento (uma cor específica de
Formatado: Fonte: Itálico
Excluído: com ausência de
65
esmalte, por exemplo) ou a elevação do custo do serviço gerada por preços
mais altos pagos no material comprado às pressas.
5.2 Metodologia Empregada
5.2.1 Etapas
Para a elaboração de uma análise dos modelos de gestão de estoques,
foi necessário o desenvolvimento de diversas etapas anteriores. A seção 3 deste
trabalho apresentará as planilhas que foram desenvolvidas em cada etapa,
comentando e comparando seus resultados.
Nesta seção, serão apenas apresentados as etapas e os comentários
quanto à elaboração de cada uma.
O estudo seguiu as seguintes etapas:
1. Levantamento da demanda mensal de janeiro de 2003 a maio de 2008:
Para o levantamento da demanda mensal, foram coletados o volume de
clientes por área de atendimento e o número de profissionais de cada área.
Assim, não apenas foi possível calcular a quantidade média de clientes por
profissionais, mês a mês, mas também obter o volume total de clientes a partir
da soma das multiplicações dos dois dados coletados para cada área.
2. Avaliação dos modelos de previsão de demanda:
A partir do volume de clientes mês a mês, foi possível averiguar a existência
tanto de sazonalidade quanto de tendência. Desta forma, foram selecionados
dois modelos de previsão de demanda para que seus resultados fossem
comparados: Modelo de Holt e Modelo de Winter.
3. Seleção de um modelo de previsão de demanda:
Com base nos modelos selecionados, foram feitas simulações para cada área
com o intuito de se averiguar a qualidade das previsões. Com base nelas, foi
determinado que o modelo de Winter apresentava os melhores resultados,
pois por vislumbrar a sazonalidade apresentou erros inferiores aos
apresentados pelas previsões obtidas com o Modelo de Holt.
Formatado: Fonte: 12 pt,Fonte de script complexo: 12 pt
Formatado: Fonte: 12 pt,Fonte de script complexo: 12 pt
Formatado: Fonte: 12 pt,Fonte de script complexo: 12 pt
Formatado: Fonte: 10 pt,Fonte de script complexo: 10 pt
Formatado: Fonte: 10 pt,Fonte de script complexo: 10 pt
Formatado: Fonte: 10 pt,Fonte de script complexo: 10 pt
66
4. Aperfeiçoamento do modelo de previsão de demanda:
A partir do modelo de Winter, que apresentou maior qualidade nas previsões,
foram feitas diversas simulações, a fim de se determinar a melhor forma de
prever a demanda. O modelo de previsão final foi selecionado com base nos
menores erros apresentados em suas previsões. O item 5.2.3 deste trabalho
apresentará como os modelos de previsão foram trabalhados.
5. Seleção dos itens de estoque a serem analisados:
Notabile conta, hoje, com 1.118 itens em seu estoque, distribuídos entre
produtos de consumo nos atendimentos de cada área (cabelo, depilação,
manicure e pedicure, podologia, estética facial e corporal, massagem,
atendimento médico, escritório e material administrativo). Este elevado
número de itens se deve ao fato de que algumas áreas possuem itens com
diversas variedades de cores (esmaltes, colorações de cabelo etc) e/ou aroma
(sabonetes, cremes etc). Assim, a fim de viabilizar este estudo em seu
horizonte temporal e mantê-lo dentro de suas pretensões acadêmicas, foram
selecionados 14 itens.
Tal seleção levou em conta itens com características diferentes, com a
finalidade de permitir comparações entre eles: diferentes volume de consumo
e custo do insumo.
6. Levantamento do consumo mensal de cada item selecionado de janeiro de
2003 a maio de 2008:
A partir da definição de cada item a ser analisado, foram coletados seus
consumos mensais, no período citado, através do sistema operacional da
empresa.
7. Levantamento das compras mensais de cada item selecionado de janeiro de
2003 a maio de 2008:
A partir da definição de cada item a ser analisado, foram coletadas as
compras efetuadas em cada mês, no período citado, através dos lançamentos
no sistema operacional da empresa.
Excluído: ¶
67
8. Definição dos custos de pedido, de estocagem e de falta para cada item
selecionado:
Uma vez definidos os itens, foi necessário definir e calcular seus custos
relativos cada pedido, estocagem e falta. Como os pedidos são feitos de
forma similar e geram um custo muito semelhante (levam um tempo
semelhante, exigem prévio conhecimento sobre o saldo de estoque e uma
idéia de consumo para o período seguinte), a fim de melhorar a comparação
entre os modelos de previsão e de gestão, decidiu-se manter os mesmos
custos de pedido para todos os itens analisados, independente de seu
fornecedor.
9. Definição do nível de consumo mensal de cada item selecionado:
Como o objetivo deste estudo é analisar os modelos de gestão de estoques e
para tanto é necessário que seja desenvolvida uma análise individual para
cada item, foi necessário definir uma relação de consumo mensal para cada
insumo.
Até esta etapa, as informações de que se tinham posse eram as demandas
por área (cabelo, manicure e pedicure, depilação, estética e podologia) e sua
somatória (a demanda total). Tais demandas refletem o consumo de serviços
da empresa, mas não necessariamente o consumo de material.
Isto quer dizer que, dada a demanda por serviços de cabelo não se tem a
demanda por um tubo de coloração, por exemplo. Os clientes em questão
podem ter consumido serviços de corte, escova, hidratação etc., mas não
terem feito nenhum serviço de coloração (coloração, retoque de raiz, mechas
etc.). Da mesma forma, a demanda de manicures, não explicita o volume de
clientes que consumiram o serviço de manicure, pedicure nem a cor de
esmalte que foi utilizada. Assim, a fim de se criar uma relação entre os itens
analisados e a demanda prevista, foi necessário desenvolver um nível de
consumo para cada insumo.
O item 5.2.3 apresentará como tais níveis foram calculados.
10. Avaliação dos modelos de gestão de estoque para cada item:
Com base nas previsões de demanda e nos níveis de consumo de cada item,
foi possível desenvolver previsões de consumo de cada insumo. A partir deste
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
Excluído: da
68
ponto, foi elaborada uma planilha de análise para cada item, comparando-se
diversos modelos de gestão de estoques, apresentados anteriormente.
Os modelos de gestão de estoques utilizados foram:
i. Modelo de Wilson Harris com revisão;
ii. Modelo de Wilson Harris, utilizando-se médias;
iii. Modelo de Demanda Estável;
iv. Modelo de Demanda Variável.
11. Seleção de um modelo de gestão de estoques:
A partir do resultado obtido em cada planilha, foi possível definir o melhor
modelo de gestão de estoques.
12. Comparativo entre os custos da gestão de estoques sem a utilização de um
modelo (conforme desenvolvido pela clínica) e com a implantação do modelo
sugerido:
Como etapa final das análises, a partir dos modelos de previsão de demanda,
de previsão de consumo e de gestão de estoques selecionados, foi
desenvolvida uma comparação entre as despesas auferidas pela empresa
através de sua metodologia de gestão e aquelas que teriam sido auferidas
através do modelo sugerido.
13. Conclusões:
Em posso das análises obtidas pela etapa de número 12, foi possível traçar
conclusões e sugerir melhorias para a gestão de estoques de Notabile.
5.2.2 Considerações sobre a Coleta e a Análise de Dados
O fato de a empresa ser informatizada facilitou enormemente a coleta de
dados, bastando para tanto, o levantamento dos dados necessários em seu
sistema operacional.
Contudo, alguns fatores dificultaram bastante a coleta e a análise dos
dados:
1. No início de suas atividades, Notabile não possuía um controle real de seu
estoque. Assim, muitas vezes, o consumo ocorrido só era lançado no sistema
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
Formatado: Fonte: 8 pt, Fontede script complexo: 8 pt
69
quando uma contagem de seu inventário era desenvolvida. De acordo com o
administrador, tal contagem ocorria a cada 2 ou 3 meses. Dessa forma, o
consumo de diversos materiais não era lançado no mês em que fora
realmente consumido, mas no período em que a contagem foi feita.
2. A definição do custo de estocagem é bastante complexa, uma vez que
principal elemento responsável por este custo é o espaço físico. A atribuição
de um custo para a metragem média ocupada por um item do estoque poderia
ser feita pela ausência de faturamento auferida em tal metragem ou pelo custo
do aluguel relativo aquele espaço. São dois valores completamente distintos.
Neste estudo, preferiu-se considerar o custo de estoque como o valor deixado
de se faturar no espaço destinado aos estoques. O cálculo deste custo será
explicado no item 5.2.3.
3. As mudanças pelas quais a empresa passou ao longo dos últimos anos,
alteraram consideravelmente não apenas o volume mensal de clientes, como
também o perfil de consumo dos itens em estoque. Os consumos relativos de
cada serviço e, conseqüentemente, de cada item são afetados com a
alteração das proporções de profissionais em cada área de atendimento, bem
como pela introdução de novos serviços e/ou áreas de atendimento. Este fato
dificultou a qualidade dos modelos de previsão e de gestão de estoques por
não manterem um padrão que pudesse ser extrapolado em uma previsão de
melhor qualidade.
4. A introdução dos serviços de cabeleireiro em abril de 2005 impedem que o
período anterior (de janeiro de 2003 a março de 2005) seja utilizado em uma
previsão da demanda agregada (demanda total de serviços na empresa). O
surgimento desta nova área altera completamente a demanda e o consumo
relativos na empresa. Dessa forma, conforme esmiuçado no item 5.2.3 deste
estudo, foi necessário tomar como base para as previsões o período a partir
de abril de 2005.
Excluído: alterou
Excluído: , altera
70
5.2.3 Manipulação dos Dados
O item 6 deste estudo apresentará algumas planilhas desenvolvidas
durante a análise dos modelos de previsão de demanda, bem como os devidos
comentários sobre os resultados obtidos. As demais planilhas estão incluídas no
fim deste trabalho, na seção Anexos.
Este item tem o intuito de apresentar o raciocínio na manipulação dos
dados, a motivação de cada planilha e as principais dificuldades encontradas
durante seu desenvolvimento.
A fim de facilitar a apresentação destas questões e permitir melhor
compreensão da seqüência lógica que foi seguida, todo o processo seguido na
manipulação dos dados e construção das planilhas de análise será apresentado
na forma de tópicos, abaixo:
i. O primeiro passo da parte prática deste estudo foi o levantamento de
dados e a seleção dos itens a serem analisados. Eles são
apresentados na figuras 15 a 18, localizadas no item 6 (Demanda
Mensal por Área, Itens Selecionados, Consumo Mensal por Item e
Compras Mensais por Item, respectivamente).
ii. Em posse dos dados de demanda total e por área, foi possível avaliar os
dois modelos de previsão de demanda (Holt e Winter). Os demais
modelos são muito simples para a complexidade e a variedade da
demanda em questão e, por esse motivo, foram descartados de início.
A partir das planilhas iniciais, com ambos os modelos, percebeu-se o
que já era esperado: o modelo de Winter com fatores α, β e γ é mais
adequado do que o de Holt (adequado quando a demanda possui nível
e tendência no componente sistemático, mas não apresenta
sazonalidade).
iii. Montada a planilha inicial com o modelo de Winter, ajustou-se os
parâmetros α, β e γ com a ferramenta Solver do Excel. Para tanto, foi
seguido o seguinte raciocínio: localizou-se o maior erro percentual (por
se tratar do erro mais interessante em ser minimizado) e buscou-se o
resultado ótimo dele, ponto mínimo, variando-se os três parâmetros.
71
Como restrições, foi imposto que as três variáveis deveriam ter valor
mínimo igual ou maior a 0,000001 e valor máximo igual a 0,999999.
iv. A partir deste ponto, foi procurada a melhor solução para a previsão de
demanda. Para tanto, foram utilizadas diversas alternativas:
- Utilizar como base para a previsão o ano de 2003;
- Utilizar como base para a previsão os anos de 2003 e 2004;
- Utilizar como base para a previsão os anos de 2003, 2004 e 2005.
Para cada opção de base, foram consideradas três possibilidades de
previsão:
- Previsão mensal;
- Previsão bimestral;
- Previsão trimestral.
Para assegurar a máxima qualidade do modelo, todas as nove variações
de previsão foram desenvolvidas para a demanda total e para a
demanda por área. Como a área de estética não envolve o consumo de
material da empresa, as profissionais consomem apenas seu material
próprio, ela não foi considerada neste trabalho (nem mesmo na
demanda total da empresa).
Os serviços de cabeleireiro foram introduzidos na empresa em abril de
2005. Utilizar 3 anos (2005 a 2007) como base significa que só seriam
geradas previsões a partir de maio de 2008. Por este motivo, a área de
cabelos não teve previsões com base em 3 anos.
Ao todo foram geradas, portanto, quarenta e duas planilhas de previsão,
nove para cada uma das opções: demanda total, demanda por serviços
de cabeleireiro, demanda por serviços de manicure/pedicure, demanda
por serviços de depilação, demanda por serviços de podologia.
A análise dos modelos de previsão de demanda se estendeu
consideravelmente pelos motivos apresentados no item 5.2.2 deste
estudo e serão apresentadas e discutidas no item 6, a seguir.
Excluído: #acho o erro absoluto relativo médio melhor, pois os erros positivos não anulam os negativos#¶¶
Inserido: #acho o erro absoluto relativo médio melhor, pois os erros positivos não anulam os negativos#¶¶
72
v. Conforme será mais esmiuçado adiante, após esta exaustiva análise,
não foi obtido um resultado com qualidade satisfatória nas previsões de
demanda total:
- Cada área apresentou um modelo mais adequado (menor erro
percentual nas previsões da demanda) para sua previsão específica
(com maior ou menor base e diferentes períodos de previsão).
- A somatória das melhores previsões para cada área apresentou um
resultado melhor do que a previsão direta da demanda total
(demanda agregada).
- O melhor resultado geral foi obtido a partir da seleção de previsões
individuais, por área. Assim, a previsão da demanda total (demanda
agregada) foi feita a partir da soma das previsões por área.
Assim, decidiu-se refazer as análises, utilizando agora como critério o
erro percentual médio.
Além das planilhas com previsão da demanda total e da demanda por
área, foram novamente selecionadas as melhores previsões por área e,
com base nelas, estimada a previsão da demanda total a partir da
soma das previsões individuais.
O melhor resultado obtido foi através da previsão da demanda total,
como será apresentado adiante.
As planilhas foram retrabalhadas com o auxílio da ferramenta Solver do
Excel e os resultados finais foram bastante satisfatórios, apresentando
erros médios inferiores a 10%.
vi. A fim de analisar a qualidade das previsões de consumo por item, foi
feita uma planilha comparando os volumes reais consumidos e os
volumes previstos.
vii. Para simplificar os estudos, foi considerado que os insumos analisados
tiveram preços constantes ao longo de todo o período analisado. Todo
e qualquer reajuste de preços (inflação, alteração de fornecedores,
compras às pressas etc.) foi, portanto, desconsiderado.
73
viii. De forma análoga, para os cálculos dos custos de pedido e estocagem, o
salário dos responsáveis pela gestão de estoques foi considerado o
mesmo em todo o período.
ix. O passo seguinte foi determinar os custos de estocagem, de pedido e de
falta.
Variáveis:
Salário médio do responsável: R$ 1.400,00
Jornada mensal total: 240 horas x 60 minutos = 14.400 minutos/mês
Custo do minuto (Τ)= 1.400 / 14.400 = R$ 0,097
Espaço ocupado pelo item = ξ
Papel e caneta consumidos = R$ 0,04
Custo de estocagem:
Para o cálculo do custo de estocagem, foi considerado que o espaço
da empresa consumido com a armazenagem de produtos é uma área
sem faturamento. Assim, este custo envolve duas variáveis: 1) a
inexistência de faturamento no espaço físico necessário; 2) o custo
de manutenção dos estoques (organização, contagem do inventário,
verificação da validade dos itens etc).
Com relação à questão 1), foi utilizado como base o faturamento
mensal médio por m2 da empresa, que é de R$ 300,00.
Com relação à questão 2), foi considerado que:
i. 40% da jornada de trabalho da Gerente Operacional
corresponde ao controle e ao acompanhamento dos estoques;
ii. Os 1.118 produtos em estoque na empresa representam uma
média de 20.000 unidades de todos os itens;
iii. As premissas acima levam ao cálculo de que o tempo
consumido na manutenção dos estoques, por item, é igual a:
( 14.400 minutos x 40% ) / 20.000 = 0,288 minutos
Assim, o custo de estocagem (ce) foi calculado da seguinte forma:
74
ce = ( ξ x R$ 300,00) + ( 0,288 x R$ 0,097)
Espaço ocupado Custo com manutenção
Custo de pedido:
Para simplificar a análise, foi considerado que todo o pedido,
independente do item ou de fornecedor, gera o mesmo custo para a
empresa.
De modo geral, todos os pedidos são efetuados através de ligações
telefônicas, sendo alguns poucos pedidos efetuados na presença de
representantes e alguns outros exigem a retirada do material
diretamente no fornecedor.
Considerou-se que:
- Nos casos em que o fornecedor visita a empresa para tirar
pedidos, o tempo consumido é um pouco superior ao gasto
apenas com um telefonema. Assim, substitui-se o custo da ligação
por alguns minutos a mais por produto pedido;
- Nos casos em que o produto é retirado diretamente no
fornecedor, as distâncias percorridas são todas pequenas, de
modo que o gasto com combustível é semelhante ao da ligação
que não foi efetuada.
Além do custo da ligação (foi considerado um custo médio de R$ 0,37
por item do pedido), cada pedido envolve alguns outros custos:
- Tempo despendido pela Gerente para efetuar a ligação: foi
considerado 1 minuto por item por pedido;
- Tempo despendido pela Gerente na recepção do pedido, para
verificar os lançamentos na nota fiscal de compra, os itens
entregues e as quantidades, e para organizar os itens no estoque:
para estas atividades, foi considerado um consumo de 5 minutos
por item;
- Consumo de papel e caneta.
Excluído: #eu tenderia a considerar a segunda parte como custo de gerenciamento do sistema; por outro lado, haveria o custo de capital empatado#
Inserido: #eu tenderia a considerar a segunda parte como custo de gerenciamento do sistema; por outro lado, haveria o custo de capital empatado#
75
Assim, o cálculo do custo de pedido (cp) foi feito da seguinte forma:
cp = R$ 0,37 + ( 1 x R$ 0,097) + ( 5 x R$ 0,097) + R$ 0,04 = R$ 0,990
Ligação Tempo Ligação Tempo Recebim. Caneta/Papel
Custo de falta:
Para o custo de falta, foi considerado que, de modo geral, é possível
contornar a inexistência de um item (utilizar uma cor semelhante de
esmaltes, utilizar um copo de água para tomar café, transferir papel
higiênico de um banheiro para outro etc.).
Nos casos em que não é possível tal flexibilidade, a falha é percebida
mais rapidamente, permitindo que o item (ou semelhante) seja
rapidamente adquirido em um fornecedor próximo à empresa.
Dessa forma, considerou-se que o custo de falta médio equivale a:
- Quando o item é necessário ao atendimento: perda da margem
gerada pela margem do faturamento médio de 2 clientes da área
afetada, mais a margem de um tíquete médio da empresa (média
de clientes afetados enquanto o produto é adquirido: em média,
40 minutos; R$ 32,31) em virtude do impacto negativo à imagem
na excelência no atendimento;
- Quando o item é de uso geral, a margem de um tíquete médio da
empresa (média de clientes afetados enquanto o produto é
adquirido: em média, 40 minutos; R$ 32,31) em virtude do impacto
negativo à imagem na excelência no atendimento;
- A margem média do tíquete de cabelo é de: R$ 24,00
- A margem média do tíquete de depilação é de: R$ 18,60
- A margem média do tíquete de manicure é de: R$ 5,05
- A margem média do tíquete de podologia é de: R$ 10,00
x. Com base em todos os custos, foi montada uma planilha para cada item,
comparando-se quatro modelos de gestão de estoques apresentados
na parte inicial deste estudo.
76
xi. A partir dos resultados nas planilhas de cada item, os dados foram
compilados em uma planilha que serviu de base para a seleção do
melhor modelo de gestão de estoques para cada item.
xii. A última etapa deste estudo compreendeu uma comparação entre os
reflexos financeiros da política atual e da melhor política obtida na
gestão de estoques.
Na comparação dos custos financeiros com as diferentes formas de
gestão de estoques (atual e sugerida), foi considerado que toda a
compra efetuada em excesso, ou seja, toda a compra que gera um
saldo positivo ao final do período em que foi efetuada ocasiona uma
despesa financeira para a empresa. O custo financeiro gerado, além do
custo de estocagem, é igual ao valor financeiro do saldo final do
estoque multiplicado por uma taxa de interesse.
A taxa de interesse utilizada neste cálculo é de 0,987%, calculada
conforme abaixo:
xiii. Outra etapa necessária ao desenvolvimento deste estudo foi a
determinação de fatores de consumo de cada produto. Ou seja, um
parâmetro que mostrasse, com base na demanda total, o percentual de
clientes que consumem cada item analisado.
Decidiu-se utilizar a demanda total como base para todos os produtos,
pois, além de simplificar a análise para qualquer item do estoque, gera
fatores menores, o que conseqüentemente gera erros menos
significativos quando há erros na previsão de demanda.
O raciocínio utilizado foi bastante simples: tomou-se a demanda mensal
real total e o consumo mensal de cada item e calculou-se a relação
entre o consumo e o volume de clientes para o período de janeiro de
2003 a maio de 2008. O passo seguinte foi calcular as médias das
Formatados: Marcadores enumeração
Excluído: ¶
Excluído: , foi
Excluído: ,
77
porcentagens encontradas, mês a mês, obtendo-se um fator mensal de
consumo para cada item.
A fim de assegurar que o valor dos fatores calculados era satisfatório,
comparou-se o valor máximo e o mínimo, bem como foi averiguado o
desvio-padrão de cada série mensal.
xiv. Para simplificar as análises, considerou-se que toda compra, hoje e nas
previsões, é efetuada no início do período e que os itens são
consumidos linearmente ao longo de cada período.
xv. Na análise financeira, considerou-se que a compra de insumos é
necessária para o desenvolvimento das atividades da empresa. Assim,
o valor desembolsado na aquisição dos produtos não teve nenhum
fator de comparação com outras possibilidades de investimento ao
longo de cada período, com eventuais taxas de retorno mais atraentes
do que as margens obtidas na prestação de serviços.
xvi. A planilha de comparação de impactos financeiros foi construída
utilizando as seguintes variáveis:
1. Consumo: consumo real no mês em questão, obtido pelo
sistema operacional da empresa;
2. Previsão de consumo: consumo previsto para o item e para o
período em questão, a partir da previsão de demanda e do
fator de consumo do produto;
3. Compra: volume comprado do item no mês em questão, obtido
pelo sistema operacional da empresa;
4. Lote: tamanho total de todos os lotes no período em questão,
obtido pelo melhor modelo de gestão de estoques para o item;
5. Estoque inicial consumo: estoque do item no início do período
em questão. Para janeiro de 2003, o valor foi aquele levantado
no sistema operacional da empresa. Para os demais, o
estoque inicial é igual ao estoque final real do período anterior;
6. Estoque inicial previsão: estoque do item no início do período
em questão. Para janeiro de 2003, o valor foi aquele levantado
Excluído: desvio
78
no sistema operacional da empresa. Para os demais, o
estoque inicial é igual ao estoque final da previsão do período
anterior;
7. Estoque final consumo: estoque no final do período, tendo sido
calculado como o estoque inicial, mais as compras no período,
menos o consumo real;
8. Estoque final previsão: estoque no final do período, tendo sido
calculado como o estoque inicial da previsão, mais os lotes
adquiridos, menos o consumo previsto;
9. Perda consumo e Perda previsão: consideradas como as
perdas ocorridas no período por estoques insuficientes. Ambas
são calculadas com base em seu respectivo estoque final,
sendo igual a ele em caso de estoque final negativo e igual a
zero em caso de estoque final positivo;
10. Custo de pedido consumo e Custo de pedido previsão: o custo
de pedido foi calculado, em ambos os casos, conforme
explicado acima, tendo sido multiplicado pelo número de
pedidos necessários. No caso real, considerou-se apenas um
pedido por período e no caso previsto, considerou-se a
quantidade de pedidos indicadas pelo melhor modelo. Para os
itens em que o modelo utilizado foi o de Demanda Estável,
calculou-se primeiramente a quantidade de pedidos, a partir do
arredondamento para cima do quociente entre a demanda
média do período e o Q indicado;
11. Custo de estocagem consumo e Custo de estocagem
previsão: calculados conforme apresentado acima e
multiplicados pelo volume total comprado realmente ou então
pelo volume total dos lotes apresentados pela previsão. Para
seu cálculo, seguiu-se o raciocínio abaixo:
- Quando o estoque final foi zero ou negativo, indicando
perdas, considerou-se que o volume comprado foi consumido
de forma linear, sendo o custo de estocagem igual à metade
do volume adquirido multiplicado pelo custo de estocagem;
Excluído: da
Excluído: s
79
- Já quando o estoque final possuía valor positivo,
indicando que a empresa exagerou nas compras ou carregou
estoques desde o período anterior, o custo de estocagem foi
calculado pela soma do custo de estocagem dos itens
consumidos (metade do consumo multiplicado pelo custo de
estocagem) e do custo dos itens não consumidos (estoque
final no período multiplicado pelo custo de estocagem).
12. Custo de falta consumo e Custo de falta previsão: calculado
conforme apresentado acima e multiplicado pelo valor de
perda para cada caso;
13. Custo de excesso consumo e Custo de excesso previsão:
sempre que ao final de um período um item apresentava
estoques positivos, independente do motivo (compras mal
dimensionadas e/ou carregamento de estoques), considerou-
se que, além do custo de estocagem, a empresa estava
desperdiçando recursos financeiros. Daí seu cálculo, efetuado
através da multiplicação da taxa de interesse apresentada
anteriormente pelo estoque final;
14. Custo de compra consumo e Custo de compra previsão: valor
total pago em cada compra ao fornecedor, tendo sido
calculado como o custo do produto multiplicado pela compra
real ou pelos lotes previstos;
15. Custo total consumo e Custo total previsão: somatória de
todos os custos apresentados acima para cada uma das
situações: política atual de gestão de estoques e modelo
indicado para cada item.
Excluído: excesso
80
6. Apresentação e Análise dos Dados
Neste capítulo serão apresentados os dados coletados no sistema
operacional de Notabile, bem como todo o desenvolvimento dos modelos de
previsão de demanda e de gestão de estoques.
O raciocínio seguido para a geração de cada planilha foi apresentado
anteriormente, não cabendo aqui voltar a detalhar o procedimento utilizado nos
cálculos nem mesmo apresentar a estrutura lógica percorrida.
Cabe relembrar que o objetivo deste estudo não é criticar ou aperfeiçoar
os modelos apresentados nos capítulos anteriores. O intuito deste trabalho,
cujos resultados serão apresentados e comentados abaixo, é:
i. utilizar;
ii. avaliar e comparar os modelos entre si;
iii. selecionar aqueles mais adequados à realidade da empresa estudada;
iv. com base nos modelos mais adequados, fazer uma análise financeira,
comparando o atual sistema de gestão de estoques com o modelo
sugerido.
Assim, a possibilidade de se desenvolver modelos ainda mais
adequados e com resultados melhores não é descartada.
6.1 Levantamento dos Dados
As figuras a seguir apresentam os dados coletados inicialmente, através
do sistema operacional de Notabile, para o desenvolvimento deste estudo.
Conforme comentado, os dados entre 2003 e 2005 têm qualidade
duvidosa pela falta de controles da empresa na época.
81
Figura 15: Demanda Mensal por Área
82
Figura 16: Itens Selecionados
Com relação aos itens selecionados, o item Bala Personalizada teve seu
padrão de compras alterado. No início de suas atividades, Notabile adquiria
balas comuns que podiam ser adquiridas em pacotes com 200 unidades.
A partir de 2007, a empresa passou a adquirir balas personalizadas, cuja
compra mínima é de 3.000 unidades. Para simplificar a análise, será
considerado que este item continua podendo ser adquirido em múltiplos de 200
unidades.
Os demais itens seguem o padrão de embalagem apresentado na figura
16 em todo o período analisado.
83
Figura 17a: Consumo Mensal por Item (primeira parte)
84
Figura 17b: Consumo Mensal por Item (segunda parte)
85
Figura 18: Compra Mensal por Item
86
6.2 Previsões de Demanda
6.2.1 Modelo Inicial de Previsão de Demanda
A figura 19 e o gráfico 1, a seguir, apresentam o resultado obtido
inicialmente através do modelo de Winter, utilizando como períodos meses,
como base os doze primeiros períodos e fazendo previsões mensais. Como se
vê, há um desvio muito grande entre a demanda real e a prevista, com um erro
percentual máximo de 62,03%.
É uma margem de erro muito acentuada, o que impossibilitou a utilização
deste modelo.
Assim, como alternativa, foram desenvolvidas outras possibilidades,
conforme comentado anteriormente.
Gráfico 1: Previsão da demanda total (Base 1 ano, Previsão mensal)
0,00
0
500,
000
1000
,000
1500
,000
2000
,000
2500
,000
3000
,000
3500
,000
4000
,000
4500
,000
5000
,000
5500
,000
1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
Dem
anda
Rea
l
Pre
visã
o
Dem
anda
Des
sazo
naliz
ada
87
Figura 19: Previsão da demanda total (Base 1 ano, Previsão mensal)
88
6.2.2 Aperfeiçoamento do Modelo
Como alternativa para aperfeiçoar o modelo, foram traçadas planilhas
variando-se a base de previsão, o período de previsão, todas para a demanda
total, bem como por área de atendimento.
A seguir são apresentadas as planilhas dos melhores resultados obtidos.
As demais planilhas encontram-se na seção Anexos deste trabalho.
Os melhores resultados foram obtidos com o auxílio da ferramenta
Solver do Excel, minimizando-se o erro percentual máximo através da variação
dos fatores α, β e γ.
89
Figura 20: Previsão da demanda total (Base 3 anos, Previsão mensal)
90
Gráfico 2: Previsão da demanda total (Base 3 anos, Previsão mensal)
0,00
0
500,
000
1000
,000
1500
,000
2000
,000
2500
,000
3000
,000
3500
,000
4000
,000
4500
,000
5000
,000
1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
Dem
anda
Rea
l
D. D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
91
Figura 21:Previsão da demanda por serviços de cabelo (Base 2 anos, Previsão
trimestral)
92
Gráfico 3: Previsão da demanda por serviços de cabelo (Base 2 anos, Previsão
trimestral)
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
12
34
56
78
910
1112
1314
15
Dem
anda
Rea
l
D. D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
93
Figura 22: Previsão da demanda por serviços de manicure (Base 3 anos,
Previsão trimestral)
94
Gráfico 4: Previsão da demanda por serviços de manicure (Base 3 anos,
Previsão trimestral)
0,00
0
1000
,000
2000
,000
3000
,000
4000
,000
5000
,000
6000
,000
7000
,000
8000
,000
9000
,000
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
Dem
anda
Rea
l
D. D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
95
Figura 23: Previsão da demanda por serviços de depilação (Base 2 anos,
Previsão bimestral)
96
Gráfico 5: Previsão da demanda por serviços de depilação (Base 2 anos,
Previsão bimestral)
0,00
0
200,
000
400,
000
600,
000
800,
000
1000
,000
1200
,000
1400
,000
1600
,000
1800
,000
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
2526
2728
2930
3132
3334
3536
Dem
anda
Rea
l
D. D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
97
#os gráficos parecem mostrar, quase sempre, um deslocamento de 1 mês entre
a previsão e a demanda; não há um erro de referência? Talvez seja apenas em
função dos alfa, beta e gama adotados. Quando alfa é 1 e os demais
coeficientes são iguais a zero, se a demanda for 0, a previsão seguinte é zero#
98
Figura 24: Previsão da demanda por serviços de podologia (Base 3 anos,
Previsão trimestral)
99
Gráfico 6: Previsão da demanda por serviços de podologia (Base 3 anos,
Previsão trimestral)
050100
150
200
250
300
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
Dem
anda
Rea
l
D. D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
100
Com base nestas variações apresentadas, percebeu-se que era possível
melhorar a qualidade do modelo.
O modelo de previsão para a demanda total, conforme a figura 20 e o
gráfico 2, já apresentou um resultado bastante melhor do que o modelo inicial.
Seu erro percentual máximo foi reduzido para 21,80%. Contudo, a magnitude
deste erro ainda não se apresentava satisfatória.
Por este motivo, foram traçados os diversos modelos de previsão para
cada área. O resultado, com relação ao erro percentual máximo obtido, foi:
- Demanda por serviços de cabelo: 7,29%;
- Demanda por serviços de manicure: 20,77%;
- Demanda por serviços de depilação: 21,87%;
- Demanda por serviços de podologia: 30,55%.
O raciocínio traçado seguiu as seguintes premissas:
i. A área com maior impacto na demanda total é a de serviços de
manicure e pedicure (aproximadamente 68% da demanda total)
apresentou um erro ligeiramente inferior ao obtido anteriormente;
ii. A área de depilação representa o segundo maior volume de
demanda, aproximadamente 20%, e apresentou resultado muito
semelhante ao da previsão total;
iii. Os serviços de cabelo, correspondentes a 10% da demanda total,
apresentou um resultado excelente;
iv. Ainda que o erro obtido nos serviços de podologia seja bastante
superior ao anterior, o volume total da demanda por esta área é
apenas de 2%.
Decidiu-se assim, experimentar utilizar as melhores previsões de cada
área para, através de sua soma, verificar a qualidade da previsão da demanda
agregada. O resultado é apresentado a seguir.
101
Figura 25: Previsão da demanda agregada, feita pela soma da previsão da
demanda de cada área
102
Gráfico 7: Previsão da demanda agregada, feita pela soma da previsão da
demanda de cada área
0,00
0
500,
000
1000
,000
1500
,000
2000
,000
2500
,000
3000
,000
3500
,000
4000
,000
4500
,000
1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
Dem
anda
Rea
l
Pre
visã
o
103
Para a confecção deste modelo, uma vez que dos quatro melhores
modelos de previsão por área, três utilizaram previsões trimestrais e um deles
previsão bimestral, foi necessário inicialmente determinar pesos para os meses
afim de poder, a partir da previsão de um trimestre, estimar a previsão mensal.
Para tanto, foi desenvolvida a tabela abaixo, figura 26, que calculou a
demanda mensal média por área relativa à demanda total e a demanda mensal
média.
Figura 26: Cálculo de pesos da demanda por área e da demanda mensal
104
Conforme esperado, o resultado realmente mostrou-se melhor. Mas a
melhoria foi pequena, o erro percentual da previsão agregada passou de 21,80%
para 21,04%.
Além disso, dado que o serviço de cabelo somente foi introduzido em
abril de 2005 e seu melhor modelo de previsão utilizou 2 anos como base, as
previsões só puderam ser iniciadas neste último modelo em abril de 2007. Como
resultado, foi obtido um horizonte temporal muito pequeno de previsão, o que
pode levar a grandes flutuações do erro nos períodos seguintes.
Ainda assim, foi decidido que o modelo de previsão a ser utilizado seria
este último.
A título de verificar as possibilidades de utilização do modelo
selecionado, foi feita uma tentativa de se obter as demandas por área a partir
dele. A figura 27 apresenta os resultados. Para este cálculo, foram utilizados os
cálculos de proporção, apresentados na figura 26. Os fatores foram calculados
com auxílio da ferramenta Solver do Excel, buscando-se a minimização tanto
dos erros máximos, quanto dos erros médios.
Figura 27: Cálculo da demanda por área com base na previsão total
Salvo para a área de cabelo, em todas as demais áreas o erro percentual
máximo foi inferior ao obtido inicialmente pelas previsões individuais. Além
disso, os erros percentuais médios ficaram dentro de um padrão aceitável,
especialmente nas áreas de manicure e podologia, com valores inferiores a 7%.
Pode-se destacar também que, salvo na área de cabelo, os
erros médios das previsões de cada área ficaram inferiores ao erro médio da
demanda total, cujo erro percentual médio já era satisfatório, inferior a 9,5%.
105
6.3 Nova Abordagem
A partir da análise desenvolvida até este ponto, percebeu-se algo
bastante intuitivo, mas até então ignorado. Dadas todas as alterações pelas
quais passou a demanda de Notabile (tanto em volume absoluto, quanto com
relação à introdução de novos serviços e variações no volume de profissionais
de cada área, afetando as demandas relativas) é natural que o modelo gere
erros mais elevados quando as alterações são mais acentuadas. Com o passar
de alguns períodos, o modelo se ajusta e passa a apresentar erros inferiores.
Assim, ao invés de se analisar os erros percentuais máximos, as
planilhas voltaram a ser desenhadas. Agora, buscando-se a minimização dos
erros percentuais médios. Para cada uma das planilhas (9 para cada área, salvo
para a de cabelo, mais 9 para a demanda total, conforme explicado
anteriormente) utilizou-se novamente a ferramenta solver, variando-se os
mesmos parâmetros. Os resultados obtidos são apresentados na figura 28,
abaixo:
Figura 28: Erros percentuais médios das previsões
Os títulos das colunas significam o número de anos tomados como base
e a quantidade de períodos (3_4, por exemplo, significa que foram utilizados 3
anos como base – 2003 a 2005 – e a previsão é trimestral, ou seja, 4 períodos
formam um ano).
Ainda que a planilha 3_6 para a demanda total, apresente um resultado
bastante satisfatório, averiguou-se a combinação das planilhas ótimas de cada
área no intuito de verificar se o modelo poderia ser melhorado. O raciocínio e os
pesos mensais são os mesmos utilizados para determinar o modelo anterior de
demanda agregada, conforme apresentado na figura 26.
Os resultados são apresentados nas figuras e gráficos a seguir.
106
Figura 29: Previsão da demanda total (Base 3 anos, Previsão bimestral)
107
Gráfico 8: Previsão da demanda total (Base 3 anos, Previsão bimestral)
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
2526
2728
2930
3132
3334
3536
Dem
anda
Rea
l
Pre
visã
o
108
Figura 30: Previsão da demanda por serviços de cabelo (Base 2 anos, Previsão
trimestral)
109
Gráfico 9: Previsão da demanda por serviços de cabelo (Base 2 anos, Previsão
trimestral)
0
500
1000
1500
2000
2500
12
34
56
78
910
1112
1314
15
Dem
anda
Rea
l
D. D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
110
Figura 31: Previsão da demanda por serviços de depilação (Base 3 anos,
Previsão bimestral)
111
Gráfico 10: Previsão da demanda por serviços de depilação (Base 3 anos,
Previsão bimestral)
0,00
0
200,
000
400,
000
600,
000
800,
000
1000
,000
1200
,000
1400
,000
1600
,000
1800
,000
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
2526
2728
2930
3132
3334
3536
Dem
anda
Rea
l
Pre
visã
o
112
Figura 32: Previsão da demanda por serviços de manicure (Base 2 anos,
Previsão bimestral)
113
Gráfico 11: Previsão da demanda por serviços de manicure (Base 2 anos,
Previsão bimestral)
0,00
0
1000
,000
2000
,000
3000
,000
4000
,000
5000
,000
6000
,000
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
2526
2728
2930
3132
3334
3536
Dem
anda
D.D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
114
Figura 33: Previsão da demanda por serviços de podologia (Base 3 anos,
Previsão trimestral)
115
Gráfico 12: Previsão da demanda por serviços de podologia (Base 3 anos,
Previsão trimestral)
050100
150
200
250
300
12
34
56
78
910
1112
1314
1516
1718
1920
2122
2324
Dem
anda
Rea
l
D. D
essa
zona
lizad
a
Pre
visã
o
116
Figura 34: Previsão da demanda agregada, feita pela soma da previsão da
demanda de cada área
117
Gráfico 13: Previsão da demanda agregada, feita pela soma da previsão da
demanda de cada área
0,00
0
500,
000
1000
,000
1500
,000
2000
,000
2500
,000
3000
,000
3500
,000
4000
,000
4500
,000
5000
,000
1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
49
52
55
58
61
64
67
70
Dem
anda
Rea
l
Pre
visã
o
118
Como se vê, neste caso o resultado obtido pela soma das previsões
ótimas para cada área gera um resultado de qualidade inferior. Desta forma,
para a análise de previsão de consumo, será utilizada a planilha de previsão da
demanda total com base em 3 anos e previsões bimestrais, conforme figura 29 e
gráfico 8.
6.4 Previsão de Consumo
Conforme comentado anteriormente, para desenvolver as previsões de
consumo, foram criados fatores de consumo mensal para cada item,
apresentados na figura 38, a seguir.
Os cálculos seguiram as etapas abaixo, mostrados nas figuras a seguir:
1. Cálculo dos fatores de consumo de cada item (i) por período (p), para
cada ano (a), por cliente:
Fatoripa = consumo do itemp no mêsia / demanda total no mêspa
2. Cálculo dos níveis de consumo de cada item mensalmente:
Nívelip = Média dos Fatoresip
Figura 35: Demanda mensal por área e total
119
Figura 36a: Consumo mensal de cada item e cálculo do nível de consumo (base
– demanda total no mês)
120
Figura 36b: Consumo mensal de cada item e cálculo do nível de consumo (base
– demanda total no mês)
121
Figura 37: Relação dos níveis de consumo por item, mês a mês, e análise dos
valores mínimo, máximo, médio e desvio padrão
122
Figura 38: Cálculo do nível de consumo mensal para cada item
123
6.4.1 Planilhas de Previsão de Consumo para cada Item
Com base nos níveis de consumo e no modelo de previsão de demanda
adotado, foram montadas as planilhas abaixo, para cada item analisado.
Como o modelo de previsão de demanda inicia suas previsões em
janeiro de 2006, considerou-se para a previsão de consumo:
i. No período de janeiro de 2003 a dezembro de 2005 a demanda real de
cada período;
ii. A partir de janeiro de 2006, a demanda total prevista;
iii. Como o modelo faz previsões bimestrais e o consumo desejado é
mensal, a demanda prevista foi fracionada com base nas demandas
relativas apresentadas na figura 26.
Cada item teve seu volume aproximado calculado, a fim de se quantificar
o espaço físico necessário para sua estocagem, bem como seus custo de
pedido, estocagem e falta dimensionados, conforme apresentado
anteriormente.
As fórmulas utilizadas no cálculo dos lotes ótimos consideraram os lotes
mínimos de compra impostos pelos fornecedores, apresentados na figura 16,
salvo as balas personalizadas. Esta imposição foi utilizada no cálculo de todos
os lotes do modelo de Wilson-Harris.
Conforme apresentado na figura 54, os modelos de Demanda Variável e
de Wilson-Harris (média) não se mostraram interessantes para nenhum item. O
de Wilson-Harris (média) mostrou-se o pior modelo em todos os casos, gerando
custos muito mais altos do que os demais modelos.
Uma vez que a imposição de lotes maiores aumentaria o custo, não
agregando em nada para a análise, não foi imposta aos lotes econômicos de
ambos os modelos descartados a condição mínima de compras dos
fornecedores.
Com relação ao modelo de Demanda Estável, seu resultado foi o melhor
somente para dois dos itens analisados: acetona e esmalte França. Uma vez
que nenhum dos dois possui lote mínimo de compras, e tal imposição apenas
elevaria o custo total para os demais itens, aumentando as razões de descarte
este modelo, seus lotes ótimos não sofreram restrições ou imposições.
124
Figura 39: Previsão do consumo de acetona e comparação dos
modelos de gestão de estoques
125
Figura 40: Previsão do consumo de açúcar e comparação dos
modelos de gestão de estoques
126
Figura 41: Previsão do consumo de algodão e comparação dos
modelos de gestão de estoques
127
Figura 42: Previsão do consumo de balas e comparação dos modelos de gestão
de estoques
128
Figura 43: Previsão do consumo de base e comparação dos modelos de gestão
de estoques
129
Figura 44: Previsão do consumo de chá e comparação dos modelos de gestão
de estoques
130
Figura 45: Previsão do consumo de chinelo comparação dos modelos de gestão
de estoques
131
Figura 46: Previsão do consumo de copos descartáveis de água e comparação
dos modelos de gestão de estoques
132
Figura 47: Previsão do consumo de copos descartáveis de café e comparação dos modelos de gestão de estoques
133
Figura 48: Previsão do consumo de envelopes para autoclave e comparação dos
modelos de gestão de estoques
134
Figura 49: Previsão do consumo de esmalte França e comparação dos modelos
de gestão de estoques
135
Figura 50: Previsão do consumo de papel higiênico e comparação dos modelos
de gestão de estoques
136
Figura 51: Previsão do consumo de sacos protetores para pedicure e
comparação dos modelos de gestão de estoques
137
Figura 52: Previsão do consumo de esmalte Via Láctea e comparação dos
modelos de gestão de estoques
138
6.5 Análise Financeira das Despesas com Estoques
Esta seção apresentará os resultados financeiros obtidos pelos modelos
de gestão de estoques desenvolvidos ao longo deste trabalho, comparando-os
aqueles atualmente impostos à empresa por seu sistema de gestão de
estoques.
Para simplificar a comparação, foi desenvolvida uma planilha para cada
item analisado, conforme explicado no item xvi do capitulo 5.2.3, com todos os
dados levantados e calculados anteriormente.
A comparação financeira não é perfeita por diversos motivos, listados
abaixo, mas apresenta uma visão geral e uma boa base sobre a diferença entre
a gestão estoques de modo empírico e sem bases formais e metodológicas e a
gestão com base em previsões e metodologia formal.
As principais falhas da análise financeira são:
i. A inflação não foi considerada, o que pode afetar a qualidade dos
resultados;
ii. Não foi utilizado nenhum fator de comparação em termos de taxas de
retorno, a fim de se verificar a qualidade dos investimentos feitos em
estoques pela empresa;
iii. Não foi possível avaliar as perdas ocorridas pelo sistema atual, uma vez
que sempre que a empresa verificou deficiências em seus estoques,
mais itens foram adquiridos e lançados no sistema. Assim, não foi
possível quantificar o volume de perdas, como também não foi possível
averiguar os valores mais elevados desembolsados em compras feitas
às pressas;
iv. O modelo considerou consumos lineares ao longo de cada período, o
que não é reflexo da realidade;
v. A qualidade dos dados levantados é duvidosa, de modo que tanto os
dados sobre consumo quanto aqueles sobre compras podem não ser
fidedignos;
Excluído: previsão
Excluído: .
Excluído: fim
Excluído: não apenas
139
vi. Características do mercado e do desenvolvimento da empresa não
tiveram como ser transcritas nos modelos pela excessiva complexidade
que gerariam. Os principais aspectos que podem afetar o modelo são:
1. Muitas vezes surgem promoções que reduzem
consideravelmente os custos dos insumos, compensando
compras maiores. Alterações nos preços não foram
consideradas neste trabalho;
2. Em novembro e dezembro, em virtude das festividades de final
de ano e da conseqüente elevação da demanda por todos os
serviços de beleza, muitos fornecedores ficam sem estoques ou
elevam consideravelmente seus prazos de entrega. Este fato
obriga a empresa a iniciar um aumento dos estoques em
outubro, gerando um grande paradoxo: ainda que a maior
demanda anual por serviços seja em dezembro, algumas vezes
as compras neste período são reduzidas, pois a empresa já
possui os itens em estoque;
3. Aumento da capacidade de atendimento da empresa em uma
área específica gera incerteza de demanda, o que fez com que a
empresa elevasse seus estoques;
4. A comparação foi feita entre valores reais e valores projetados.
Uma análise que levasse em conta as projeções do modelo,
comparando em cada período seu resultado, seria
demasiadamente extensa e complexa. O único fator levado em
consideração foi o custo de falta, contudo, como as perdas
foram calculadas isoladamente para a realidade e para a
previsão, existe a possibilidade de tais custos, no casos dos
modelos, não refletirem valores corretos;
5. Dois itens analisados, esmalte França e esmalte Via Láctea,
possuem demandas que oscilam muito; variar a cor das unhas, a
moda vigente, o clima etc. são fatores que influenciam
140
diretamente seu consumo, aumentando a complexidade de sua
previsão de consumo e prejudicando a qualidade dos dados;
6. É comum surgirem e desaparecerem algumas marcas e/ou
produtos, influenciando o consumo dos demais itens. Cores de
esmaltes, por exemplo, mudam muito ao longo de um ano;
7. Ao longo de sua existência, a empresa mudou alguns de seus
fornecedores, alterando o lead time de entrega e impondo
alterações no volume momentâneo dos estoques. Este fator
pode gerar custos mais elevados de estocagem e de excesso no
sistema atual e não são observados nos modelos de previsão;
8. Alterações na composição dos serviços, demandas relativas por
áreas, dificultam tanto o cálculo das demandas por área com
base na demanda total, como o cálculo do nível de consumo de
cada item;
9. A demanda por serviços e por itens específicos sofre influência
direta do clima. Em períodos de chuva, a demanda por serviços
de pedicure cai consideravelmente, reduzindo a demanda por
esmaltes, algodão, acetona e, especialmente, chinelos. Já
durante períodos mais frios, a demanda por serviços de
depilação despenca. Em uma cidade com clima tão variável
como São Paulo, a complexidade de previsão de demanda
aumenta;
10. Os itens bala, copo descartável para água, copo descartável
para café e papel higiênico são influenciados por fatores que
também aumentam a complexidade da previsão: durante o
período de férias, muitas mães levam seus filhos consigo ao
salão, elevando o consumo de todos os itens citados; durante
feriados, o mesmo ocorre; em períodos de frio, o consumo por
copos descartáveis para água aumenta, pois a empresa oferece
chá quente, elevando também o consumo de açúcar.
141
Figura 53a: Comparação entre o consumo real e o consumo previsto
142
Figura 53b: Comparação entre o consumo real e o consumo previsto
143
Figura 54a: Comparação entre os modelos de gestão de estoques
144
Figura 54b: Comparação entre os modelos de estoques
145
Figura 55: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
146
Figura 56: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
147
Figura 57: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
148
Figura 58: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
149
Figura 59: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
150
Figura 60: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
151
Figura 61: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
152
Figura 62: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
153
Figura 63: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
154
Figura 64: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
155
Figura 65: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
156
Figura 66: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
157
Figura 67: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
158
Figura 68: Comparação entre os custos financeiros com estoques hoje e aqueles
gerados pelo melhor modelo para o item
159
Figura 69a: Resumo das diferenças financeiras
160
Figura 69b: Resumo das diferenças financeiras
Figura 70: Resumo da economia financeira gerada
161
A análise financeira demonstrou resultados positivos com relação à
implantação do modelo sugerido. Além do resultado financeiro positivo, a
utilização do modelo desenvolvido, possibilita a tomada de decisões com
antecedência, bem como fundamenta a tomada de decisões.
Dos quatorze itens analisados, o modelo mostrou-se melhor do que o
sistema atual em 12, ou seja, foi adequado em 86% dos casos.
As figuras 69 e 70 apresentam o resumo dos resultados obtidos,
calculando-se, a partir das médias mensais, as médias anuais dos custos atuais
e daqueles previstos. A partir de tais médias, foi calculada a diferença anual dos
custos médios (custo atual menos custo previsto). Os resultados positivos das
diferenças representam melhorias no sistema de gestão de estoques.
Analogamente, os negativos mostram que o modelo não foi adequado para o
item.
Os principais resultados observados são:
Acetona:
Teve um resultado inicialmente negativo, mas progressivamente
melhor. A partir de 2006, seu resultado apresentou-se positivo,
gerando um resultado final positivo. Este fato mostra que o modelo
adequou-se à realidade do item.
Chá:
Semelhante ao item acetona, o modelo para a gestão de chá não foi
inicialmente adequado, melhorando seus resultados a partir de
2006.
Envelope e Saco Protetor:
O modelo se mostrou inadequado em todo o período analisado para
ambos os itens. Nos dois casos, o modelo sugeriu maior quantidade
de compras com lotes menores daqueles adquiridos na realidade.
Curiosamente os modelos mais adequados para ambos os itens foi
162
o modelo de Wilson-Harris revisto, o que deveria melhorar a
adequação dos lotes. Ainda que ambos tenham lotes mínimos
impostos pelos fornecedores, o resultado não correspondeu às
expectativas. O perfil de compras sugerido gerou custos de pedido
mais elevados (maior número de pedidos), custos de estocagem e
de excesso maiores (total de itens adquiridos por período superior
ao necessário), assim como custo com a compra em si superiores
(pelo mesmo motivo). O fato de impor lotes ótimos, de igual
tamanho por período, é a causa da inadequação do modelo. O ideal
seria a sugestão de lotes complementares, de dimensões
diferentes, para cada período.
Demais itens:
Nos demais casos, o modelo se mostrou adequado, gerando
economias financeiras em todos ou, pelo menos, na maior parte dos
períodos analisados.
163
7. Conclusões e Considerações Finais
Conforme esperado, os modelos desenvolvidos apresentaram resultados
positivos em diversos aspectos:
i. foram capazes de prever a demanda com erros percentuais
médios baixos, viabilizando não apenas o volume de clientes na
empresa em cada período, mas também a previsão de
faturamento e a tomada de decisão com antecedência quanto a
adequações da capacidade produtiva (equipamentos, estrutura
física, gargalos, número de profissionais etc);
ii. permitem a previsão de consumo dos itens com margem de
segurança satisfatória;
iii. demonstraram a possibilidade de se reduzir os custos com a
gestão de estoques;
iv. geram base prévia para as tomadas de decisão.
A principal conclusão deste estudo é a comprovação da importância de
desenvolvimento e adoção de um sistema formal de previsão e gestão da
demanda e de estoques.
Apesar dos aspectos positivos do sistema atual (baixa complexidade,
revisão contínua e aquisição/consumo que se aproximam de um sistema just in
time), suas falhas apresentam maior impacto no resultado final. Os principais
pontos negativos do modelo atual são a necessidade de conhecimento empírico
da demanda por serviços e por produtos mês a mês, a dificuldade de
transmissão do formato de gestão para novos gestores, a inexistência de base
na tomada de decisão, a ausência de previsões (possibilitando não apenas
melhor planejamento, mas também melhores negociações com fornecedores) e,
como comprovado, custos mais elevados.
Ainda que tenha apresentado resultados gerais positivos em diversos
aspectos, o modelo desenvolvido é, sem sobra de dúvidas, passível de
melhorias. Não apenas pelo aprimoramento de fatores e pesos de cálculo, mas
pelo próprio aumento de períodos com demanda mais estabilizada, ou seja, com
menos alterações de grande impacto na estrutura da empresa.
164
O pequeno número de períodos de base para as previsões, as grandes
alterações na estrutura, gerando variações elevadas na demanda absoluta e
relativa, bem como a elevada quantidade de dados de qualidade duvidosa
certamente afetam a qualidade dos modelos.
Também vale ressaltar a importância de se avaliar o grau de
complexidade exigida no desenvolvimento e na avaliação de novos modelos de
previsão e gestão de demanda e estoques. O investimento em termos de tempo
e de capital podem não compensar os ganhos com as alterações e melhorias do
sistema.
É pertinente ainda colocar que o foco nos erros médios de toda e
qualquer previsão são mais interessantes do que aquele nos erros máximo ou
mínimo. Ainda que o erro máximo possa ser elevado (ou o mínimo, baixo), ele
pode ser pontual, não revelando a qualidade das previsões em todos os demais
períodos. Assim, percebeu-se que o caminho seguido inicialmente neste estudo,
gerava vieses e possíveis miopias na avaliação de suas qualidades.
7.1 Sugestões e Recomendações
Como sugestões e recomendações para novos estudos, podem ser
citados os seguintes pontos:
i. tomar o devido cuidado com eventuais falhas no critério de
análise da qualidade dos resultados obtidos pelos modelos,
focando preferencialmente medidas que representem o conjunto
dos dados e não apenas os extremos e/ou pontos anormais,
outliers;
ii. desenvolver modelos alternativos, minimizando os impactos
negativos apresentados no item 6.5 deste estudo;
iii. avaliar a complexidade e a qualidade dos resultados de modelos
de previsão de consumo para cada item;
iv. aperfeiçoar o procedimento de determinação dos níveis de
consumo para cada item (previsão de consumo com base na
165
demanda total) e comparar com os resultados obtidos na
sugestão acima;
v. rever o cálculo dos custos de estocagem que se demonstraram
bastante elevados em itens com grandes quantidades, como o
envelope para autoclave, por exemplo;
vi. desenvolver análises mais profundas sobre o volume e o
impacto de perdas e excessos gerados pelas previsões;
vii. desenvolver um procedimento que viabilize a comparação entre
modelos de forma dinâmica e interativa, não apenas analisando
isoladamente cada modelo/sistema de previsão e gestão e
comparando seus resultados.
166
8. Referências Bibliográficas
BIAZZI, Jorge L. de. Planejamento e Controle de Estoques. Apostila utilizada
na disciplina Gestão de Estoques. Impresso, 2002.
BIAZZI, Jorge L. de. Transparências sobre Modelos de Previsão de Demanda,
2006.
CHOPRA, Sunil et MEINDL, Peter. Gerenciamento da Cadeia de
Suprimentos. 1ª. Reimpressão. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004.
GAITHER, Norman et FRAZIER, Greg. Administração da Produção e
Operações. 8ª. Edição. São Paulo: Thomson, 2002.
MOURA, Cássia E. de. Gestão de Estoques. 1ª. Edição. Rio de Janeiro: Editora
Ciência Moderna Ltda., 2004.
CORRÊA, Henrique L. et CORRÊA, Carlos A. Administração de Produção e
Operações. www.atlasnet.com.br/correa/admproducao, acessado em 28 de
maio de 2006.
Formatado: Francês (França)
167
ANEXOS
Anexo 1: Previsão de demanda total (Base 3 anos; Previsão Trimestral)
168
Anexo 2: Previsão de demanda total (Base 3 anos; Previsão Mensal)
169
Anexo 3: Previsão de demanda total (Base 2 anos; Previsão Trimestral)
170
Anexo 4: Previsão de demanda total (Base 2 anos; Previsão Bimestral)
171
Anexo 5: Previsão de demanda total (Base 2 anos; Previsão Mensal)
172
Anexo 6: Previsão de demanda total (Base 1 ano; Previsão Trimestral)
173
Anexo 7: Previsão de demanda total (Base 1 ano; Previsão Bimestral)
174
Anexo 8: Previsão de demanda total (Base 1 ano; Previsão Mensal)
175
Anexo 9: Previsão de demanda podologia (Base 3 anos; Previsão Bimestral)
176
Anexo 10: Previsão de demanda podologia (Base 3 anos; Previsão Mensal)
177
Anexo 11: Previsão de demanda podologia (Base 2 anos; Previsão Trimestral)
178
Anexo 12: Previsão de demanda podologia (Base 2 anos; Previsão Bimestral)
179
Anexo 13: Previsão de demanda podologia (Base 2 anos; Previsão Mensal)
180
Anexo 14: Previsão de demanda podologia (Base 1 ano; Previsão Trimestral)
181
Anexo 15: Previsão de demanda podologia (Base 1 ano; Previsão Bimestral)
182
Anexo 16: Previsão de demanda podologia (Base 1 ano; Previsão Mensal)
183
Anexo 17: Previsão de demanda cabelo (Base 2 anos; Previsão Bimestral)
184
Anexo 18: Previsão de demanda cabelo (Base 2 anos; Previsão Mensal)
185
Anexo 19: Previsão de demanda cabelo (Base 1 ano; Previsão Trimestral)
186
Anexo 20: Previsão de demanda cabelo (Base 1 ano; Previsão Bimestral)
187
Anexo 21: Previsão de demanda cabelo (Base 1 ano; Previsão Mensal)
188
Anexo 22: Previsão de demanda depilação (Base 3 anos; Previsão Trimestral)
189
Anexo 23: Previsão de demanda depilação (Base 3 anos; Previsão Mensal)
190
Anexo 24: Previsão de demanda depilação (Base 2 anos; Previsão Trimestral)
191
Anexo 25: Previsão de demanda depilação (Base 2 anos; Previsão Bimestral)
192
Anexo 26: Previsão de demanda depilação (Base 2 anos; Previsão Mensal)
193
Anexo 27: Previsão de demanda depilação (Base 1 ano; Previsão Trimestral)
194
Anexo 28: Previsão de demanda depilação (Base 1 ano; Previsão Bimestral)
195
Anexo 29: Previsão de demanda depilação (Base 1 ano; Previsão Mensal)
196
Anexo 30: Previsão de demanda manicure (Base 3 anos; Previsão Trimestral)
197
Anexo 31: Previsão de demanda manicure (Base 3 anos; Previsão Bimestral)
198
Anexo 32: Previsão de demanda manicure (Base 3 anos; Previsão Mensal)
199
Anexo 33: Previsão de demanda manicure (Base 2 anos; Previsão Trimestral)
200
Anexo 34: Previsão de demanda manicure (Base 2 anos; Previsão Mensal)
201
Anexo 35: Previsão de demanda manicure (Base 1 ano; Previsão Trimestral)
202
Anexo 36: Previsão de demanda manicure (Base 1 ano; Previsão Bimestral)
203
Anexo 37: Previsão de demanda manicure (Base 1 ano; Previsão Mensal)