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UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ

RAFAEL DE MELLO SHINZATO

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE ESTÁGIO

PROPOSTA DE UM SISTEMA DE CONTROLE DE ESTOQUE NO SU PERMERCADO

FF

Biguaçu

2008



PROPOSTA DE UM SISTEMA DE CONTROLE DE ESTOQUE NO SUPERMERCADO

FF

Trabalho de Conclusão de Estágio apresentado ao

curso de Administração de Centro de Educação da

UNIVALI – Biguaçu, como requisito para obtenção

do Título de Bacharel em Administração.

Professor Orientador: Dr. Jairo Cesar Ramos Vieira

Biguaçu

2008



PROPOSTA DE UM SISTEMA DE CONTROLE DE ESTOQUE NO SU PERMERCADO

FF

Este Trabalho de Conclusão de Estágio foi considerado adequado para a obtenção do

título de Bacharel em Administração e aprovado pelo Curso de Administração, da

Universidade do Vale do Itajaí, Centro de Educação de Biguaçu.

Administração de Materiais

Biguaçu, 27 de novembro de 2008.

Prof. Dr. Jairo Cesar Ramos Vieira

UNIVALI - CE de Biguaçu

Orientador

Prof. M Rosalbo Ferreira


Prof. MSc. Alexandre Magalhães


Dedico este Trabalho de Conclusão de Estágio à todas as

pessoas que me inspiraram e ajudaram a chegar ao fim de

mais esta caminhada. Terei todos em meu coração, sem

deixar de mencionar meus pais, meus irmãos e demais

familiares, minha namorada e meus amigos.

AGRADECIMENTOS

À Universidade do Vale do Itajaí.

Ao orientador Prof. Dr. Jairo Cesar Ramos Vieira, pelo acompanhamento pontual

e competente.

Aos colegas de turma pela amizade e companheirismo demonstrados durante todo o

Curso.

Aos professores pela contribuição ao longo da minha passagem acadêmica e pelo

incentivo demonstrado.

Às pessoas do Supermercado FF que sempre estiveram dispostas e ajudar neste

trabalho.

RESUMO

SHINZATO, Rafael de Mello. Proposta de um sistema de controle de estoque no Supermercado FF. 2008. 120 f. Trabalho de Conclusão de Estágio (Graduação em Administração) – Universidade do Vale do Itajaí, Biguaçu, 2008. Com a necessidade de organizar seu estoque para criar um ponto forte na organização, o Supermercado FF LTDA.-Me foi escolhido para ser o objeto de estudo deste trabalho acadêmico. A organização em questão está localizada na cidade de Antônio Carlos-SC, próximo à capital Florianópolis. O trabalho apresenta um estudo na área de Administração de Materiais, e tem como objetivo propor um sistema de controle de estoque ao Supermercado FF. Foram desenvolvidos estudos de codificação, classificação e previsão de demanda. Os procedimentos de proposição de planos direcionaram o trabalho em busca de seu objetivo. Então a utilização de técnicas fundamentadas contribuiu para tornar eficientes os processos de gestão de estoque através de um sistema de codificação, aplicado em todos os itens, separados em 12 grupos principais e em uma montagem justa às necessidades da organização. A classificação dos produtos em grau de importância separando em mais importantes para a classe A, importância intermediaria em classe B e menos importantes em classe C, destacando-se o grupo de itens da classe A é representado 63,25% do total de vendas e apenas 6,14% do total de itens. E para concluir o estudo foi realizada a previsão de vendas sobre os quatro produtos mais importantes conforme a classificação ABC realizada, e o resultado da previsão para a carne moída, o produto de maior importância pela classificação realizada, é de 912,10 quilos. Ao todo foram estudados 3764 produtos. Este trabalho pôde fornecer ao supermercado uma opção que favorecesse o gerenciamento do seu estoque. Palavras-chave: Administração de Materiais; Estoques; Codificação; Classificação ABC; Previsão de Demanda.

ABSTRACT

SHINZATO, Rafael de Mello. Proposal for a system of controlling stock in Supermarket FF. 2008. 120 f. Completion of work on Stage (Graduate in Business Administration) - University of Vale do Itajaí, Biguaçu, 2008. With the need to organize their stock to create a strong point in the organization, the Supermarket LTDA. FF LTDA.-ME was chosen to be the object of academic study of this work. The organization in question is located in the town of Antonio Carlos, SC, near the capital city Florianopolis. The paper presents a study in the Stock’s Administration, and aims to propose a system of control of the stock Supermarket FF. There have been studies of encoding, classification and forecasting of demand. The procedures for proposing plans directed the work in pursuit of his goal. So the use of technical reasons contributed to make the process efficient management of stock through a coding system, applied to all items, separated into 12 groups and main assembly in a fair to the needs of the organization. The classification of products in degree of importance in separating most important for class A, important intermediate in class B and class C in less important, especially the group of items of Class A is represented 63.25% of total sales and only 6.14% of total items. And to complete the study was conducted to forecast sales over the four most important products according to the ABC classification held, and the result of the forecast for ground beef, the product of greatest importance for the classification held, was 912.10 pounds. In all 3764 products were studied. This work might provide an option to the supermarket that promote the management of its stockpile. Keywords: Materials Management; Inventories; Coding; Classification ABC; Demand Forecast.

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ........................................................................................... 8

1.1 OBJETIVO .................................................................................................. 9 1.1.1 Objetivo Geral .................................... ....................................................... 9 1.1.2 Objetivos Específicos ............................. ................................................. 9 1.2 JUSTIFICATIVA ........................................................................................... 9

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ............................. .................................. 11

2.1 INTRODUÇÃO A ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS ................................ 11 2.2 ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS ............................................................ 12 2.2.1 A Evolução da Administração de Materiais .......... ............................... 13 2.2.2 Logística ......................................... ......................................................... 13 2.3 ESTOQUE .................................................................................................. 14 2.4 ESTOCAGEM ............................................................................................. 15 2.4.1 Tipos de Estocagem ................................ ............................................... 16 2.4.2 Sistemas de Estocagem ............................. ........................................... 16 2.5 TÉCNICAS DE CONTROLE DE ESTOQUE ............................................... 17 2.5.1 Codificação de Materiais .......................... ............................................. 17 2.5.2 Codificação Numérica .............................. .............................................. 19 2.5.3 Codificação Alfanumérica .......................... ........................................... 20 2.5.4 Código de Barras................................... ................................................. 20 2.5.5 Classificação de Materiais ........................ ............................................. 21 2.5.6 Classificação ABC ................................. ................................................. 22 2.5.7 Classificação AABBCC .............................. ............................................ 25 2.5.8 Previsão de Demanda para Controle de Estoque ...... .......................... 27 2.5.9 Métodos Quantitativos Causais de Previsão ......... .............................. 28 2.5.10 Séries Temporais................................... ................................................. 38 2.5.11 Médias Móveis ..................................... ................................................... 43

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ................................................. 48

4 SISTEMA DE ESTOQUE DO SUPERMERCADO FF ............. ................. 50

4.1 CARACTERIZAÇÃO DA ORGANIZAÇÃO .................................................. 50 4.2 CONTROLE DE ESTOQUE ATUAL ........................................................... 52 4.3 DESENVOLVIMENTO DA CODIFICAÇÃO ................................................ 53 4.4 GRAU DE IMPORTANCIA SEGUNDO A CLASSIFICAÇÃO ABC .............. 56 4.5 PREVENDO A DEMANDA DOS PRODUTOS MAIS IMPORTANTES ........ 58

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS .............................. ....................................... 67

6 ANEXOS .................................................................................................. 69

REFERÊNCIAS .................................................................................................... 79

8

1 INTRODUÇÃO

A disputa pelo mercado é um desafio enfrentado a cada dia pelas

organizações, sendo assim cada aspecto que da empresa se torna um importante

fator para a disputa deste mercado.

Todos os setores da empresa têm sua participação nos resultados da

empresa, assim será destacada a importância do setor de materiais, responsável

por controlar os estoques das empresas.

Estoques são os recursos materiais adquiridos regularmente pela empresa

para no fim dos processos produtivos serem comercializados. (MARTINS;

CAMPOS, 2000, p. 93)

Otimizando o estoque pode-se atingir menores custos de competitividade,

pois a eficiência do sistema de estoque busca a redução de perdas nos processos

desse setor.

Antes da década de 80, as empresas se preocupavam em vender, produzir

e faturar. E a maioria das organizações não estava preparada para dois

problemas que foram surgindo, o trabalhista e as despesas financeiras elevadas.

As organizações se esqueceram dos estoques, de sua parcela de contribuição na

redução do capital de giro, de sua eficácia, de seus elevados custos e grandes

riscos como fator especulativo. (DIAS, 1995, p. 11)

O supermercado FF, uma empresa familiar, não possui um planejamento

em seu estoque e isso apresenta custos elevados à organização.

O supermercado se localiza no centro de Antônio Carlos – SC e é

administrado por dois irmãos Valdir Hoffmann e Márcia Ventura, conjuntamente

com seus respectivos cônjuges e filhos. A empresa atua no setor supermercadista

e atende um mercado que abrange a região de Antônio Carlos, São Pedro e parte

de Biguaçu. Atualmente movimenta em média vinte mil reais por dia.

Os custos elevados de manutenção dos produtos e a inexistência de um

sistema de estoque propiciam a uma perda de eficiência, sendo assim é

importante que haja um planejamento de um sistema adequado e eficiente o qual

solucione esses problemas, dando a esse setor aumento na sua funcionalidade.

9

Segundo Dias (1995, p. 11) “O importante é otimizar o investimento em

estoque, aumentando o uso eficiente dos meios de planejamento e controle,

minimizando as necessidades de capital para o estoque”.

Sendo assim este trabalho busca responder a seguinte pergunta: Qual o

sistema de controle de estoque mais adequado ao Supermercado FF?

1.1 OBJETIVO

1.1.1 Objetivo Geral

Propor um sistema de controle de estoque no Supermercado FF de

Antônio Carlos-SC no período de março de 2008 a novembro de 2008.

1.1.2 Objetivos Específicos

• Codificar os itens de estoque do Supermercado FF;

• Classificar os itens do estoque;

• Prever a demanda dos principais itens do estoque.

1.2 JUSTIFICATIVA

O Supermercado FF lida com seus produtos de uma forma direta com o

consumidor, sem a intervenção de um vendedor, assim sendo deve administrar

seu estoque para que a reposição dos produtos seja eficiente.

Além disso, outros fatores como redução de custos e uma visão do setor

como uma forma de solucionar problemas mostram a importância do

gerenciamento de materiais.

Um sistema de gestão das mercadorias contribui consideravelmente para a

sua administração. E o processo de implantação de um sistema deve ser feito de

forma planejada para que o Supermercado FF possa executá-lo com a máxima

eficiência.

O momento atual do supermercado apresenta um crescimento da

demanda, conseqüentemente, de seus produtos e isso está se refletindo no

10

estoque. Portanto, é cada vez mais necessária a existência de uma gestão de

estoque, para que sejam evitados problemas tais como erro na reposição de

produtos, demora e falta de abastecimento.

A direção do Supermercado percebeu a necessidade de ter seus produtos

retidos adequadamente e deseja o desenvolvimento de um estudo sobre esse

aspecto. Com isso a administração geral cooperou com o estudo viabilizando o

acesso às informações.

A viabilidade do projeto envolveu também uma análise de custos e de um

cronograma compatível com o tempo disponível para a conclusão do estudo, que

foi de ano de duração.

Esse trabalho não precisou de grandes investimentos financeiros, pois o

estudo tratou de informações já disponíveis, e de livre acesso ao pesquisador. O

nível de complexidade dessas informações não afetou o tempo de coleta, porém a

quantidade de informações prolongou a coleta de dados, o que não interferiu no

cumprimento do prazo para desenvolvimento deste trabalho.

11

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Diversos autores desenvolveram conhecimentos sobre a administração. A

administração de materiais também possui conhecimentos científicos, que

fundamenta a utilização de técnicas, e conclusões a respeito dos resultados deste

trabalho.

A abordagem dos conhecimentos relacionados à administração busca

expor os principais conceitos e teorias, levando à confiabilidade dos

procedimentos utilizados neste estudo.

2.1 INTRODUÇÃO A ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS

A administração tem como objeto de estudo as organizações, seu

significado conforme Maximiano (1997, p. 18) é o processo que busca

desenvolver a eficácia e eficiência nas organizações.

O significado de administração: “processo de planejar, organizar, liderar e

controlar o trabalho dos membros da organização, e de usar todos os recursos

disponíveis da organização para alcançar objetivos estabelecidos.” STONER

(1995, p. 4)

Administração de Materiais é a área da administração que sistematiza os

processos de forma a conduzir os melhores resultados através dos menores

custos. VIANA (2002, p. 40)

“Uma boa administração de materiais significa coordenar a movimentação

de suprimentos com as exigências de operação” (DIAS, 1993, p. 61), esse

pensamento prevê a importância de um sistema de administração de estoques

eficiente.

As empresas estão sendo pressionadas pelos níveis cada vez mais altos

de demanda, isso gerou a necessidade de as organizações serem ágeis.

(CHRISTOPHER, 1997, p. 192)

A organização ágil não somente procura colocar o cliente no centro do negócio, mas projeta todos os seus sistemas e procedimentos, com o objetivo principal de melhorar a velocidade e confiabilidade da resposta. (CHRISTOPHER, 1997, p. 192)

12

E cabe a cada empresa determinar o sistema de produção mais adequado

as suas necessidades, e procurar a forma mais eficiente fazê-lo funcionar da

melhor maneira possível. (CHIAVENATO, 1991, p. 66)

Para ter o sistema de gerenciamento de estoque mais adequado a

organização em estudo deve conhecer os aspectos do sistema, para que se

possa entender o processo de administração de materiais.

2.2 ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS

A administração de materiais é a área da administração responsável pelo

setor de estoque, pois o tratamento que uma empresa da aos seus suprimentos

influencia diretamente nos custos.

Para se atingir o lucro máximo, o capital investido deve estar sempre

circulando e o dinheiro utilizado nos estoques, agilizando a produção e

satisfazendo as vendas. (DIAS, 1993, p. 13)

Contudo em um caráter mais amplo Araújo (1980, p. 14) percebe a

administração de suprimentos um meio de controlar todo o investimento em

materiais da organização. Arnold (1999) entra no aspecto da produção, e cita que

“se o material correto, nas quantidades exatas, não estiver disponível no tempo

preciso, o processo não poderá produzir o que deveria”.

Sendo assim, pode-se afirmar que o objetivo fundamental da administração

de materiais conforme Viana (2002) é determinar o equilíbrio ideal entre estoque e

consumo.

Apesar disso existem outros autores quem compõem pensamentos que

vem a contribuir com a percepção desse objetivo. Dias (1993, p. 23) entra no

aspecto financeiro dos estoques e considera o objetivo em questão como de

“otimizar o investimento em estoques, aumentando o uso eficiente dos meios

internos da empresa, minimizando a necessidade de capital investido.”

Com isso a administração de estoques deve, conforme Dias (1993, p. 23)

“maximizar o efeito lubrificante no feedback de vendas não realizadas e o ajuste

do planejamento da produção.”

13

Essa é uma visão mais direta, geralmente vista conforme Viana (2006, p.

36) na qual o gerenciamento de materiais coordena uma série de atividades, que

envolve o estabelecimento de normas, critérios e rotinas operacionais, para

manter o sistema eficaz para atingir os objetivos.

Conforme Martins; Campos (2000, p. 93) os materiais participam de

qualquer forma de empresa, assim toda empresa deve cuidar de deus materiais,

por mais simples que seja este processo.

2.2.1 A Evolução da Administração de Materiais

Embora algumas empresas saibam da importância de uma cadeia de

suprimentos ligando o fornecedor até o consumidor final, a maioria das outras

empresas desconhecem esse desenvolvimento do gerenciamento de materiais.

(ARNOLD, 1999, p. 26)

Segundo Ballou (1993, p. 18) a “concepção logística de agrupar

conjuntamente as atividades relacionadas ao fluxo de produtos e serviços para

administrá-la de forma coletiva é uma evolução natural do pensamento

administrativo”.

Arnold (1999, p. 26) determina outros nomes para administração de

materiais, como administração da logística ou ainda planejamento e controle da

distribuição, classificando o fluxo de materiais em dois estágios, planejamento e

controle da produção e fornecimento/distribuição física.

Continuando nesta linha de pensamento Dias (1993, p. 12) revela a

necessidade de se compreender esse fluxo de materiais, mudando o foco da

administração de suprimentos para as necessidades do mercado. Trazendo assim

a idéia de logística.

Pode-se concluir que a logística como um dos importantes avanços para a

administração de materiais. (VIANA, 2002, p. 45)

2.2.2 Logística

14

A logística segundo Viana (2002) é uma operação sistematizada entre a

cadeia de suprimentos e a distribuição de produtos, gerenciando todo o processo,

objetivando o aumento da competitividade.

Isso vai totalmente ao encontro da afirmação:

A logística empresarial trata de todas atividades de movimentação e armazenagem, que facilitam o fluxo de produtos desde o ponto de aquisição da matéria – prima até o ponto de consumo final, assim como dos fluxos de informação que colocam os produtos em movimento, com o propósito de providenciar níveis de serviço adequados aos clientes a um custo razoável. (BALLOU, 1993, p. 24)

Porém para acrescentar um fato importante, Christopher (1997, p. 2)

acrescenta que o fluxo de informações para poder além de maximizar os lucros

do presente, visando à lucratividade do futuro.

A logística tem a missão de diminuir a distância entre os produtos e os

consumidores, fazendo de maneira que tenha o menor custo possível e seja

eficiente e eficaz, em outras palavras o produto certo no lugar e hora certa, na

condição desejada e ao menos custo possível. (BALLOU, 1993)

Christopher (1997, p. 10) afirma que “a missão do gerenciamento logístico

é planejar e coordenar todas as atividades necessárias para alcançar níveis de

serviço e qualidade ao custo mais baixo possível”.

Os benefícios para o mercado vindos através da logística é reduzir os

gastos com transporte e armazenagem, tornando a troca de mercadorias no

mercado mais livre e a atenção voltada para o trabalho, que se torna mais

especializados. (BALLOU, 1993) Em relação a empresa, ela ganha uma

vantagem muito relevante que é a preferência dos clientes. (CRHISTOPHER,

1997)

2.3 ESTOQUE

Para as empresas em que a sua atividade gire em torno de produtos e não

serviços e não trabalhe com o sistema de encomendas é imprescindível que não

15

haja interrupções no abastecimento ou paralisações no processo, por isso há a

necessidade de folga na quantidade de materiais e a essa folga se dá no nome de

estoque de materiais. (CHIAVENATO, 1991, p. 66)

Uma visão voltada à logística, o estoque é o que assegura a

disponibilidade da mercadoria, mas que o ideal seria o sincronismo entre oferta e

demanda de fora que um produto seja estocado pelo menor tempo possível.

(BALLOU, 1993, p. 204)

Segundo Viana (2002, p. 109) os termo estoque pode englobar diversos

postos de vista, nele além de objetos podemos considerar, informações, animais

e até mesmo pessoas, isso depende do ponto de vista da organização que pode

seguir esse conceito. Sendo assim estoques são:

materiais, mercadorias ou produtos acumulados para utilização posterior, de modo a permitir o atendimento regular das necessidades dos usuários para a continuidade das atividades da empresa, sendo o estoque gerado, conseqüentemente, pela impossibilidade de prever-se a demanda com exatidão. (VIANA, 2002, p. 109)

O investimento em estoques da organização deve ser muito bem

administrado, pois segundo Chiavenato (1991, p. 67) “representam um meio de

investimento de recursos e podem alcançar uma respeitável dos ativos totais da

empresa”.

Ballou (1993, p. 204) observa o lado da absorção dos custos, onde os

estoques “podem absorver de vinte cinco a quarenta por cento dos custos totais,

representando uma porção substancial do capital da empresa”.

2.4 ESTOCAGEM

Estocagem pode ser entendida como o armazenamento de materiais,

conforme Dias (1993, p. 135) um método adequado de estocar matérias primas,

peças em processamento e produtos acabados pode reduzir custos de operação,

melhorar a qualidade dos produtos, melhorar o ritmo dos trabalhos, reduz riscos

de acidentes, reduz o desgaste dos materiais e menor número de problemas na

administração.

16

O armazenamento dos materiais é importante para reduzir custos de frete,

custos de produção e oferecer melhor atendimento ao cliente. (MARTINS;

LAUGENI, 1999, p. 26)

A eficiência do sistema de estocagem depende da escolha adequada do

sistema, que por sua vez deve ser adaptado as condições singulares a cada

organização. (DIAS, 1993, p. 135)

2.4.1 Tipos de Estocagem

Conforme Dias (1993, p. 176) cada produto possui características e

dimensões que resultam em tipos específicos de estocagem. As formas mais

comuns forma generalizadas em quatro tipos: caixas, prateleiras, racks e

empilhamento.

• Caixas: adequadas a itens de pequenas dimensões, geralmente possuem

dimensões padronizadas e possuem grande aplicação alem da armazenagem

na própria linha de produção;

• Prateleiras: são utilizadas para peças maiores ou para apoio de gavetas e

caixas. Em geral são feitas de madeira não apenas por economia, mas

também para amortecer impactos eventuais. Porém as prateleiras de

estrutura metálica permitem modificar as alturas e larguras de divisões.

Também resistem melhor a danos causados pela movimentação de veículos;

• Racks: constituídos para armazenar peças longas e estreitas, como barras ou

tubos. Podem ser montados sobre rodízios para deslocar os materiais a área

de operação;

• Empilhamento: é uma variação da armazenagem de caixas, nesta forma

diminuem-se as divisões e se forma uma espécie de prateleira. É o arranjo

que permite máximo aproveitamento do espaço vertical.

2.4.2 Sistemas de Estocagem

Um conceito importante para a compreensão dos sistemas de estocagem é

o de carga unitizada, que poderia ser uma carga de embalagens de transporte,

17

dispostas para possibilitar o manuseio, transporte e armazenagem por meios

mecânicos e como uma unidade ( DIAS, 2000, p. 165)

Martins; Laugeni (2000, p. 80/84) dispõem nove sistemas de

armazenamento de cargas unitizadas: empilhamento, porta-paletes simples,

porta-paletes móvel, porta-paletes dupla profundidade, porta-paletes drive-

in/drive-through, transelevadores, estocagem dinâmica por gravidade, porta

cantilever e empilhadeira de alta elevação.

Segundo Dias (1993, p. 165) “pallet é um estrado de madeira de

dimensões diversas, de acordo com as necessidades de cada empresa ou pais.”

Basicamente todos os sistemas buscam aproveitar o máximo do espaço

vertical, pelo qual são dispostos os produtos, cada sistema possui um custo de

introdução, uma seletividade e um aproveitamento do espaço.

2.5 TÉCNICAS DE CONTROLE DE ESTOQUE

Identificar uma forma de reduzir os estoques sem provocar a escassez de

produtos é a principal razão pela busca de encontrar formular que possam

responder os seguintes questionamentos: quando? quanto? (DIAS, 1993, p. 114)

Conforme Martins, Campos (2000, p. 156) há muitos indicadores de

produtividade na analise de controle de estoques, o autor cita: inventário físico e o

contábil, acurácia dos controles, nível de serviço, giro de estoque e cobertura dos

estoques.

Dias (1993) relaciona diversos sistemas de controle de estoque, como o

sistema duas gavetas, sistema de máximos e mínimos, sistema de revisões

periódicas, planejamento das necessidades de materiais (M.R.P.).

Os métodos fundamentados de codificação, classificação ABC e de

previsão de demanda estão contidos nos modelos de previsão destes autores.

2.5.1 Codificação de Materiais

A preocupação em identificar os produtos num ambiente de grande

quantidade e diversidade busca uniformidade na classificação dos materiais. A

18

solução encontrada foi a utilização de conjuntos numéricos ou alfanuméricos.

(VIANA, 2002, p. 93)

Um sistema de classificação pode controlar o estoque de forma mais

eficiente, possibilitar procedimentos de armazenagem mais adequados e uma

operacionalização mais correta. (DIAS, 1995, p. 178)

A classificação dos materiais é necessária para utilização de um sistema

de codificação. Essas necessidades vêm do objetivo de agrupar os materiais por

critérios, como forma dimensão, peso, tipo, uso, etc. (GONÇALVES, 2004, p. 258)

Portanto a codificação é uma das formas de classificação de materiais. Ela

consiste em ordenar os materiais de acordo com um plano metódico e

sistemático, criando assim um conjunto de símbolos para cada um deles. (VIANA,

2002, p. 93)

Em função de uma boa classificação do material, poderemos partir para uma codificação do mesmo, ou seja, representar todas as informações necessárias, suficientes e desejadas por meio de números e/ou letras com base em toda classificação obtida do material. (DIAS, 1995, p. 179)

A organização é quem determina o plano de codificação a ser utilizado,

sendo possível empregar um código para cada critério interessado, os quais

somente quem possuir o plano de codificação poderá interpretar esses códigos.

(VIANA, 2002, p. 93)

A codificação se baseia na analise técnica dos materiais da empresa, e tem

por objetivo a solicitação dos materiais por meio dos códigos no lugar do nome

habitual, permitindo a utilização de sistemas automatizados de controle. (VIANA,

2002, p. 93)

A classificação de materiais define o processo de identificação, codificação,

cadastramento e catalogação dos materiais de uma empresa. Devem-se buscar

características bem definidas dos materiais, encontrando regras específicas para

assim atribuir uma nomenclatura padronizada para todos os materiais.

(GONÇALVES, 2004, p. 258)

A codificação simplifica os materiais facilitando a identificação do material

possibilitando o melhor entendimento entre o consumidor e o fornecedor. Ela

reduz a diversidade de um item empregado para o mesmo fim. Assim sendo

19

favorece a normalização, reduzindo despesas ou evitando que elas ocorram.

(DIAS, 1995, p. 179)

Essa codificação busca facilitar a comunicação interna na empresa, no que

se refere aos materiais e compras, evitar a duplicidade de itens no estoque,

permitirem as atividades de atividades de gestão de estoque, facilitar a

padronização de materiais e facilitar o controle contábil dos estoques. (VIANA,

2002, p. 94)

Essa classificação deve agrupar os produtos, não devendo gerar a

confusão entre produtos e códigos, mesmo que haja semelhança. (DIAS, 1995, p.

179)

Existem varias formas de codificar um produto. Em geral, quanto mais fácil

de identificar um material por meio de seu código, melhor poderá ser considerada

a codificação.

Segundo Viana (2002), o sistema de codificação selecionado deve ser:

• Expansivo: de forma a possibilitar inclusões de outros itens;

• Preciso: a ponto de haver um produto para cada código;

• Conciso: para possuir o mínimo de dígitos possíveis;

• Conveniente: para fácil compreensão da codificação;

• Simples: o sistema deve ser fácil de utilizar.

2.5.2 Codificação Numérica

O sistema numérico compõe uma seqüência numérica lógica na

identificação dos materiais. Essa codificação é originaria da Classificação Decimal

Universal, criada pro Melwille Louis Konoth Dowey, aplicada originalmente na

organização de bibliotecas. (GONÇALVES, 2004, p. 259)

A codificação decimal é composta apenas por números, e as combinações

desses números codificam as classes onde os produtos se encaixam.

Segundo Dias (1995, p. 180) “o sistema decimal é o mais utilizado pelas

empresas, pela sua simplicidade e com possibilidades de itens em estoque e

informações imensuráveis”.

20

Esse tipo de codificação divide o universo dos materiais em grandes grupos, de acordo com o campo de emprego, numerando-os de 01 a 99. Os grupos são, por sua vez, divididos em subclasses (por tipo de equipamento ou tipo de material), numerando-os de 001 a 999. Finalmente, reserva-se a última seqüência de três dígitos (001 a 999) para identificar o item em sua subclasse. (VIANA, 2006, p.95)

Esse sistema de classificação atribui códigos aos grupos, que abrangem as

classes mais gerais. As subclasses classificariam o tipo de material, o que poderia

ser uma classificação individualizada. Porém ainda é necessário o uso de mais

uma codificação onde pode haver a definição do produto, a chamada

classificação definidora. (DIAS, 1995, p. 180)

Viana (2002, p. 95) exemplifica: “o rolamento SKF3603-2Z, de

17x47x14mm, vamos estipular que a classe do rolamento seja 59, a subclasse do

rolamento fixo de uma carreira de esfera seja 001 e o número identificados desse

rolamento seja 194”, tem-se o código 59.001.194.

2.5.3 Codificação Alfanumérica

Com o sistema alfabético caindo em desuso devido à difícil memorização e

limite em termos de quantidade a combinação entre letras e números se tornam

mais viável, pois permite um número de itens em estoque superior ao sistema

alfabético. (DIAS, 1995, p. 179)

O sistema alfanumérico é um método de codificação que mescla números

e letras para representar cada material. Esse sistema de codificação é muito

utilizado na indústria de autopeças, por exemplo. (GONÇALVES, 2004, p. 259)

2.5.4 Código de Barras

A quantidade de materiais é atualmente muito grande de forma que a

descrição manuscrita deste pode ser trabalhosa e passível de erros. Mas com a

introdução de novas tecnologias como a informática, possibilitou a utilização do

código de barras, que permite um reconhecimento ótico de caracteres facilitando

o processo de identificação do código. (GONÇALVES, 2004, p. 260)

21

O código de barras é largamente utilizado, pois apresenta características

que viabilizam a sua utilização, segundo Gonçalves (2004, p. 261) pode-se citar a

sua fácil utilização, grande capacidade de captura de dados por leitura ótica das

barras, baixo custo operacional, simples de implantar e requer equipamentos de

fácil manuseio.

O órgão responsável pelo uso do código de barras é a Associação

Brasileira de Automação Comercial (EAN Brasil), ela foi criada pelo decreto

90.095/84 e Portaria 143 do Ministério de Indústria e Comércio.

O sistema de codificação adotado é o Europe Article Number (EAN) sendo

que as configurações de códigos mais utilizadas são EAN13, EAN8, UPC-A e

UPC-E (GONÇALVES, 2004, p. 261/262)

O EAN13 é um código de treze dígitos onde os três primeiros são

destinados ao código do país de origem do produto, a próxima informação é o

código da empresa, fornecida pela EAN Brasil, composto de três a cinco dígitos,

consecutivamente o código do produto fornecido também pela EAN Brasil

composto de quatro a seis dígitos e por fim o digito verificador que faz a

verificação da leitura, se ela está correta. (GONÇALVES, 2004, p. 263)

2.5.5 Classificação de Materiais

A classificação de materiais de acordo com Viana (2002) é um processo

que reúne os produtos por suas características semelhantes. Esse processo pode

significar o sucesso da gerência de estoque.

Chiavenato (1991) verifica que os resultados podem facilitar os processos

da gerência que a partir da classificação dos materiais pode controlar os

processos evitando excessos que elevem os custos desnecessariamente ou

faltem produtos no estoque.

Para Viana (2002) abrangência, flexibilidade e praticidade são atributos de

uma boa classificação. A abrangência trata de todas as características do

produto, a flexibilidade permite classificar os materiais por suas diversas

características e a praticidade é uma classificação simples e direta.

Para Ballou (1993) a classificação é voltada á logística, onde através da

classificação podem-se sugerir estratégias logísticas.

22

2.5.6 Classificação ABC

O método de classificação conhecido com curva ABC é citado por muitos

autores, entre eles Viana (2002, p. 64), “trata-se de um método cujo fundamento é

aplicável a quaisquer situações em que seja possível estabelecer prioridades”.

Este método foi fundamentado com base nos estudos realizados por

Vilfredo Pareto. Ele estudou a distribuição da renda entre as populações e

verificou que uma pequena parte da população detinha um grande percentual da

renda geral e o restante era distribuído entre a maior parte da população.

(GONÇALVES, 2004, p. 135)

Este estudo conhecido como princípio de Pareto foi adaptado à área da

administração de materiais pela Gerenal Eletrics americana, e ficou conhecido

como classificação ABC, se tornando um importante instrumento no

gerenciamento do estoque. (VIANA, 2002, p. 64)

A curva ABC pode justificar a priorização de alguns itens do estoque, pois

ela ordena os itens de mais importância relativa. (DIAS, 1995)

O princípio da curva ABC refere-se ao fato dela classificar os produtos mais

rentáveis, ou mais competitivos, ou podem ter clientes mais exigentes. (BALLOU,

1993, p. 224)

A curva ABC pode ser usada para definir políticas de vendas, estabelecer

prioridades e uma serie de outros problemas da organização. (DIAS, 1995, p. 85)

Os produtos que ordenados pela importância relativa, são classificados em

classe A, classe B e classe C. A classe A para os itens de mais importância que

devem ser tratados com mais atenção, a classe B para os itens de importância

intermediaria entre as classes e a classe C para os itens menos importantes que

não necessitam de muita atenção. (BALLOU, 1993; DIAS, 1995; VIANA, 2002).

A curva ABC fornece a ordenação dos materiais pelos respectivos valores de consumo anual. Pela prática, verifica-se que uma

23

pequena porcentagem de itens da classe A é responsável por grande porcentagem do valor global. (DIAS, 1995, p.86)

Em uma distribuição típica e usual da curva ABC a classe A representa os

itens de maior valor de consumo e menos quantidade de itens, as outras classes

seguem esse padrão inverso. (VIANA, 2002, p. 65)

Representando numericamente, Ballou (1993, p. 224) “refere-se ao fato de,

grosso modo, vinte por cento de uma linha de produtos (em número de itens) é

responsável por oitenta por cento das vendas realizadas (em valor)”.

A curva ABC apresenta resultados pelos quais são percebidos uma

pequena parcela de itens representando o maior valor de consumo representando

a classe A, uma grande quantidade de itens apresentando um baixo valor

acumulado de consumo representando a classe C e um grupo intermediário entre

esses dois grupos representando a classe B. (VIANA, 2002, p. 65;66)

Conforme os autores Martins, Campos (2000, p.162) não há uma forma

totalmente aceita que estipule um percentual para cada classe. A classe A contém

o valor mais significativo entre as classes em torno de 35% e 70%, a classe B um

valor intermediário com um valor próximo de 50%, cabendo à classe C o menor

valor, ou seja, o restante.

A quantidade de itens, através de estudos, indica poucos itens para a

classe A, cabendo de 10% a 20% dos itens, de 30% a 40% para a classe B e em

média 50% á classe C. (MARTINS; CAMPOS, 2000, p.162)

Outros autores como Dias (1995) e Viana (2002) apresentam valores em

torno de 70% para a classe A, 20% para a classe B e 10% para classe C. E 5%

dos itens para a classe A, 20% para a classe B e 75% para a classe C.

Após coletados os dados a montagem da curva deve passa por três

etapas: elaboração da tabela mestra, construção do gráfico e interpretação do

gráfico. (VIANA, 2002, p. 66)

Os dados utilizados pela tabela são a relação dos produtos contento o valor

unitário do produto e o consumo em um período determinado, podendo assim

determinar o valor total consumido no período de um exercício. Após determinar

os valores, deve-se ordená-los por ordem decrescente de valor. (VIANA, 2002, p.

66)

24

Pode-se observar nas tabelas a seguir um exemplo de Dias (1995, p. 79),

uma relação de 10 itens contendo o consumo por ano e o custo por unidade, o

custo total de cada item, o valor do consumo e o grau (ordem de importância)

Tabela 1: Dados para construção da curva ABC

Material Preço Unitário ($)

Consumo Anual (unidades)

Valor do Consumo ($/Ano)

Grau

A 1,00 10000 10000 4º B 12,00 10200 122400 9º C 3,00 90000 270000 10º D 6,00 4500 27000 7º E 10,10 7000 70700 8º F 1200,00 20 24000 5º G 0,60 42000 25200 6º H 2,80 8 22,4 1º I 4,00 1800 7200 2º J 60,00 130 7800 3º

Fonte: DIAS (1995, p. 79)

Após a ordenação dos valores é necessário calcular a porcentagem

referente a cada produto e tabelar esses valores, juntamente com o valor do

consumo acumulado e o valor percentual acumulado. (VIANA, 2002, p. 66)

Os itens ordenados seguindo os dados da tabela anterior estão

apresentados na próxima tabela, conforme Dias (1995, p. 79)

Tabela 2: Ordenação dos dados

Grau Material Valor do

Consumo ($/Ano)

Valo do Consumo

Acumulado

(%) Porcentagem sobre o Valor do Consumo

Total

1º C 270000 270000 46,00 2º B 122400 392400 67,00 3º E 70700 463100 79,00 4º D 27000 490100 83,00 5º G 25200 515300 88,00 6º F 24000 539300 92,00 7º A 10000 549300 95,00 8º J 7800 557100 97,00

25

9º I 7200 564300 98,00 10º H 22,4 564322 100,00

Fonte: DIAS (1995, p.79)

Observado os percentuais classificam-se cada item conforme a proporção

percentual que ele representa. Feita a classificação o próximo passo é a

construção do gráfico. (VIANA, 2002, p. 66)

A próxima etapa é a colocação dos pontos no gráfico, na qual se pode

identificar que 46% do consumo é referente a apenas um produto, e

aproximadamente outros 42% a quatro produtos cabendo os restantes 12% aos

outros produtos, sendo assim classificamos os itens referente ao maior valos de

consumo como classe A e os mais importantes por representar um maior retorno

financeiro, classificas-se então os itens intermediários como classe B, e os itens

sem muita representação econômica como classe C. Pode-se visualizar essa

condição na próxima figura.(MARTINS; CAMPOS, 2000, p. 162)

Figura 1: Gráfico da curva ABC Fonte: VIANA (2002, p. 79)

2.5.7 Classificação AABBCC

26

A classificação AABBCC é uma ampliação da classificação anterior,

Classificação ABC, onde é adicionado o critério de criticidade.

Segundo Martins, Campos (2000, p. 164) se apenas analisar-se a relação

de custo e consumos resultados podem oferecer distorcões perigosas para a

empresa. De acordo com o autor há itens das classes mais baixas que tem

grande importância em relação a operação do sistema como um todo, pois esses

itens podem afetar o funcionamento produtivo e a seguraça da fábrica, fatores

essenciais a produção dos bens e serviços.

Para essa preocupação com a importãncia dos produtos, desenvolveu-se o

conceito de criticidade. Martins, Campos (2000, p. 164) define que “criticidade é a

avaliação dos itens quanto ao impacto que sua falta causará na operação da

empresa, na imagem da empresa perante os clientes, na facilidade de

substituição do item [...] e na velocidade de obsolecência.”

Os itens são classificados conforme a sua importância no processo

produtivo, sendo a classe A itens imprescindíveis, ou seja, a falta pode

interromper a produção, a classe B íntens importantes, no qual no curto prazo sua

falta não tem repercusão no processo produtivo) e a classe C que corresponde ao

demais itens. (MARTINS; CAMPOS, 2000, p. 166)

Pode-se verificar na tabela a seguir um cruzamente entre a analide ABC

comum e a criticidade apresentado por Martins (2000, p. 166)

Tabela 3: ABC X Criticidade

AB

C S

IMP

LES

CRITICIDADE

A B C TOTAL DE ITENS

A 1020 1030, 2035 3

B 2015 6070 2050, 3055 4

C

5050 1060, 3025

1010, 1045, 3010, 5070,

7080 8

TOTAL DE ITENS 2 4 9 15 Fonte: MARTINS; CAMPOS (2000, p. 166)

A classificação AABBCC é então um agrupamento das células, sendo

assim, a classe AA é composta pelas células AA, AB e BA; a classe BB pelas

27

células AC, BB, e CA ;e a classe CC as células BC, CB e CC. O resultado estão

expostos na tabela de Martins, Campos (2000, p. 167) a seguir:

Tabela 4: Resultado da classificação AABBCC CLASSIFICAÇÃO ITENS % EM RELAÇÃO AO TOTAL DE ITENS

AA 1020, 2015 13,33

BB 5050, 6070, 1030, 2035 26,67

CC 1060, 3025, 2050, 3055, 2020, 1045, 3010, 5070, 7080

60

Fonte: MARTINS; CAMPOS (2000, p. 166) 2.5.8 Previsão de Demanda para Controle de Estoque

A previsão de demanda é importante para realizarmos a reposição dos

materiais da forma mais adequada, ou seja, na quantidade e no momento certo.

(MARTINS; LAUGENI, 1999, p. 173)

Um modelo de previsão deve descrever algum aspecto do comportamento

de um sistema ou fenomeno que possa ser usado para prever o futuro. (SLACK,

2007, p.717)

As previsões são feitas para estimar um acontecimento futuro, porem

existem os fatores que impedem a previsão dos valores reais de um

acontecimento futuro.

“Apesar de as previsões serem importantes e úteis para o planejamento das atividades, elas apresentam erros em suas estimativas devendo-se ser cuidadoso tanto na coleta de dados como na escolha do modelo de previsão, para que diminuam os erros”. (MARTINS; LAUGENI, 1999, p.173)

Os modelos e técnicas de previsão podem ser classificados, e seguindo

uma classificação das tecnicas de Slack ( 2007, p. 717) em subjetivas e objetivas,

não causais e causais.

Gaither (2005, p. 55) se refere ao fator subjetivo como qualitativo, são

baseados em julgamento dos fatores causais da venda de um produto da opinião

a respeito possibilidade desses fatores estarem presentes no futuro.

28

No que se refere ao fatores objetivos, também chamados de quantitativos,

são as técnicas segundo Slack (2007, p. 717) “ que possuem procedimentos

especificados e sistemáticos. Isso significa que os resultados produzidos por

esses métodos são reprodutíveis, idependentemente de quem ultiliza”.

Conforme Martins, Laugeni (1999, p. 173) a previsão é o processo

metodológico para determinação de dados futuros baseados em modelos

estatísticos matemáticos ou econométricos ou ainda em modelos subjetivos

apoiados em uma metodologia de trabalho clara e previamente definida.

2.5.9 Métodos Quantitativos Causais de Previsão

A utilização dos Métodos Quantitativos Causais na demanda de um ítem ou

vários itens é ligada a uma ou mais variáveis: as variáveis causais. Sendo assim,

a boa estimativa do valor de cada variável está relacionada à melhor previsão da

demanda (MOREIRA, 1996, p. 319).

“A regressão linear comumente é usada em previsões de longo prazo; mas, se tivermos o cuidado de escolher o número de períodos incluídos nos dados históricos e se o conjunto de dados for projetado somente alguns períodos no futuro a regressão também poderá ser apropriadamente usada na previsão de curto prazo” (GAITHER, 2005, p. 58)

Nesse método, é muito utilizado o modelo matemático da regressão da

demanda sobre as variáveis causais onde se acredita descobrir qual a relação

entre as variáveis e os valores da demanda. A regressão pode ser simples, para

uma variável, ou múltipla, para mais de uma variável (MOREIRA, 1996, p. 319).

A regressão é uma técnica matemática que é representada através de uma

função pela qual a demanda pode ser determinada através de uma variável

qualquer. Simbolicamente, a regressão simples é representada da seguinte

maneira: y é igual à função de x (y=f(x)), na qual o y é a variável dependente, o

que podemos considerar a demanda, e x são a variável causal ou variável

independente. F(x) significa os valores que podem ser determinados caso

tenhamos o valor de x.

No caso da regressão múltipla, representa

quantidade de variáveis.

Conforme Moreira (1996, p.

se um formato para a função. Iniciando com regressão simples, os formatos mais

utilizados são a regressão linear simples, regressão exponencial e regressão

parabólica. Essas regressões são representadas da seguinte maneira:

• Y=a+bx (reta: regressão linear simples)

• Y=a+bx (exponencial: regressão exponencial)

• Y=a+bx+cx² (parábola: regressão parabólica)

na qual, segundo Moreira (1996, p.321), em cada caso “as letras a e b

representam parâmetros, ou seja, valores numéricos constantes”. As figuras

seguir representam as retas, onde a figura 1 representa a reta da regressão

simples, a figura 2 a reta da regressão exponencial e a figura 3 a reta da

parábola.

No caso da regressão múltipla, representa-se y=f(x1, x

de variáveis.

Conforme Moreira (1996, p. 321) a montagem da técnica de regressão cria



sas regressões são representadas da seguinte maneira:

Y=a+bx (reta: regressão linear simples);

(exponencial: regressão exponencial);

Y=a+bx+cx² (parábola: regressão parabólica);

segundo Moreira (1996, p.321), em cada caso “as letras a e b

epresentam parâmetros, ou seja, valores numéricos constantes”. As figuras

representam as retas, onde a figura 1 representa a reta da regressão


Figura 2: Reta da Regressão SimplesFonte: Moreira, (1996, p.322)

Figura 3: Reta da Regressão ExponencialFonte: Moreira, (1996, p.322)

29

, x2,..., xn), onde n é a

a montagem da técnica de regressão cria-



sas regressões são representadas da seguinte maneira:

segundo Moreira (1996, p.321), em cada caso “as letras a e b

epresentam parâmetros, ou seja, valores numéricos constantes”. As figuras a

representam as retas, onde a figura 1 representa a reta da regressão


Reta da Regressão Simples

Reta da Regressão Exponencial

30

Figura 4: Reta da Regressão Parabólica

Fonte: Moreira, (1996, p.322)

No que tange a regressão múltipla, os formatos e o número de variáveis

nos proporcionam muitas possibilidades. Contudo, a regressão linear múltipla é

bastante utilizada (MOREIRA, 1996, p. 322).

A representação de uma regressão múltipla ocorre da seguinte maneira:

y=b0+b1x1+b₂x₂+b₃x₃+...+bnxn, sendo b os parâmetros; como cada variável possui

apenas um expoente, ela é chamada de simples. E para a construção de uma

regressão devem-se determinar os valores dos parâmetros para, assim,

determinar os valores das variáveis (x e y) (MOREIRA, 1996, p. 322).

Esse procedimento para a regressão linear simples se chama ajuste da

linha reta ou ajuste da equação da reta, sendo que no caso da exponencial e da

parábola as definições se assemelham às da linha reta.

Segundo Gatither (2005, p. 60) a regressão linear é um modelo de previsão

de duas ou mais variáveis, sendo apenas uma delas a variável dependente e a

outra ou as outras as variáveis independentes.

“Este modelo consiste em determinar a função y=a+bx, sendo y a variável

dependente e x a variável independente” (MARTINS; LAUGENI, 1999, p. 177)

O modelo de regressão linear simples, de acordo com Moreira (1996, p.

322/324), considera o parâmetro a o ponto correspondente a variável igual a zero

e o parâmetro b o coeficiente angular que é formado entre a reta abscissa e a reta

da regressão como mostra a figura abaixo:

31

Figura 5: significado dos parametros da reta Fonte: Moreira, (1996, p.323) Gaither (2005, p.60) define bem os parâmetros, onde “a é o interceptor de

Y, e b é a inclinação da linha das tendências”

Tendo os valores de x e y, segundo Moreira (1996, p. 323): “efetuar a

regressão linear de y sobre x significa, no plano gráfico, traçar a reta que mais se

aproxima dos pontos determinados no plano pelos valores (x, y). Essa reta pode

ser chamada de reta média.

Para que essa reta a ser traçada não dependa da interpretação humana,

levando a obtenção de valores divergentes entre mais de uma pessoa, deve-se

conduzir os valores de a e b para um critério, um método analítico (MOREIRA,

1998, p.323)

No momento que se obtiver os valores de a e b, um valor futuro poderá ser

introduzindo na equação formada pelos parâmetros obtidos na regressão, e um

valor previsto (Y) poderá ser calculado. (GAITHER, 2005, p. 60)

O mais comum e melhor método existente é o Método dos Mínimos

Quadrados (MMQ). A base desse método é a utilização de uma reta média pré-

determinada, portanto pode-se observar que para cada variável causal (x)

corresponde a dois valores da demanda (y), o valor real e o valor previsto da reta,

que recebe o símbolo ŷ.

a

Â

Y=A+bX

b= tgÂ

32

Essa reta pré-determinada corresponde pela equação: Y=a+bx, e sempre

irá favorecer o valor previsto.

O próximo passo é obter cada variável causal fornecida que, por sua vez,

possui um valor de demanda real correspondente chamado de Xi e Yi,

respectivamente, e o valor da demanda correspondente ao Xi em questão, o Ŷi. A

partir da diferença entre a demanda real (Yi) e a demanda prevista (Ŷi) é

chamada de erro de previsão, sendo que esse erro pode tanto alcançar valores

negativos ou positivos. (MOREIRA, 1996, p. 324)

Este critério deveria embasar o método dês mínimos quadrados, mas se

somarmos os valores dos erros padrão a tendência da soma é sempre ser zero.

(MOREIRA, 1996, p. 324)

Para que a tendência desses erros não se aproxime do zero, elevam-se

cada erro da previsão ao quadrado. A soma de cada erro de previsão elevado ao

quadrado é determinado erro quadrático que responde pela fórmula erro

quadrático total = Σ (Yi – Ŷi)², onde cada par (Xi, Yi) e o número de pares é

representado por n.

A base do critério desse método segundo Moreira (1996, p. 324) pode ser

descrito como “os parâmetros a e b de reta devem ser tais que o erro total Σ(Yi-

Ŷi)² seja o mínimo possível”.

Dessa maneira o desenvolvimento da formula do erro total e posterior

derivação, chega-se as equações nominais. Essas equações são compostas de

valores conhecidos a partir o (Xi, Yi) e apenas a e b ficam para terem seus

valores descobertos. Essas equações são duas (Σ Y=na+ b Σ X) e (ΣXY = a Σ+b

Σ²) lembrando que o índice i foi omitido para efeito de simplificação. Os exemplos

estão a seguir na tabela 1 e tabela 2.

Tabela 5 Variável para o calculo dos parâmetros da regressão

Yi 10 15 15 18 20

Xi zero 1 2 3 4 Fonte: Moreira (1996, p. 325)

Tabela 6 Calculo dos parâmetros da regressão X Y XY X² 0 10 0 0 1 15 15 1

33

2 15 30 4 3 18 54 9 4 20 80 16

10 78 179 30 ΣX ΣY ΣXY ΣX²

Fonte: Moreira (1996, p. 325)

A partir dos valores demonstrados nas tabelas substituímos os valores nas

equações, lembrando que o valor do n neste caso é cinco.

1. 78 = 5a + 10b

2. 179 = 10a + 30b

Utilizando uma regra matemática, multiplicamos a equação 1 por dois e a

subtraímos da equação 2.

179 = 10a + 30b

−156 = −10a − 20b

23 = 10b

b = 2,3

Tendo o valor de b deve-se substituí-lo em uma das equações para

encontrarmos o valor de a.

78 = 5a + 10 ∗ 2.3

78 − 23 = 5a

a = 11

Sabido o valor de a e b a equação da reta é mais bem representada por

Ŷ = 11 + 2,3x. Porém essa equação deve fornecer os dados mais próximos dos

valores reais.

Mas além de descobrir a equação da demanda deve-se conhecer o quão

próxima é a relação entre as variáveis X e Y, essa proximidade é medida através

do coeficiente de correlação, cujo símbolo é a letra r.

O coeficiente de correlação pode assumir os valores entre 1 e -1, esses

valores indicam a força da correlação entre as variáveis sendo que se o valor for

positivo as variáveis variam de forma direta e caso o coeficiente de correlação

possua um valor negativo as variáveis são inversamente correlacionadas. As

correlações tentem a perfeição quanto mais próximas dos valores extremos 1 e -1

e mais fracas ao se aproximar do zero.

34

De acordo com Moreira (1996, p. 326) “há mais de uma formula para se

calcular o coeficiente de correlação na regressão linear simples, embora todas

elas sejam equivalentes”

A equação ao qual se refere Moreira é a seguinte:

r = nΣXY�ΣXΣY��nΣX2� ΣX2 ��nΣ�y2�� ΣY2�

para tal equação continua-se utilizando os

valores adotados anteriormente. Onde Σx=10, ΣY=78, ΣXY=179, ΣX²=30 e

ΣY²=1274. Sendo esses valores utilizados na formula tem-se a seguinte equação:

r = 5∗179�10∗78

�5∗30�102 ��5∗1274�782= 0,962, este valor de r indica uma correlação direta e

muito alta.

O autor sustenta que a força da correlação pode ser classificada de acordo

com os intervalos entre possíveis coeficientes.

Porém o coeficiente de correlação elevado ao quadrado é mais

recomendado devido ao intervalo de variação deixar de ser entre 1 e -1 e passa a

ser entre 0 e 1, além disso, a como afirma Moreira (1996, p. 327) onde “o

coeficiente de determinação é interpretado como sendo a proporção de variância

comum entre Y e X, ou seja, a proporção da variação de Y explicada pela

variação de X”.

Esse coeficiente se chama coeficiente de determinação. Ele pode ser

calculado sem a necessidade do coeficiente de correlação através da seguinte

formula: r²=..., sendo o Ȳ o valor médio de Y, ou seja, demanda. Assim

estaríamos utilizando os erros quadráticos no caso de empregarmos a média dos

valores para a provisão de demanda.

Ainda considerando os valores utilizados para a montagem da reta e

aplicando esses valores na equação conforme os dados aplicados à tabela 3.

Tabela 7 Cálculo do coeficiente de correlação X Y Ŷ (Y-Ȳ) (Y-Ȳ)2 (Ŷ-Ȳ) (Ŷ-Ŷ)²

0 10 11 -5,6 31,36 -4,6 21,16

1 15 13,3 -0,6 0,36 -2,3 5,29

2 15 15,6 -0,6 0,36 0 0

3 18 17,9 2,4 5,76 2,3 5,29

35

4 20 20,2 4,4 19,36 4,6 21,16

Σ 78 15,6 57,2 52,9

Fonte: Moreira (1996, p. 328) Extraindo-se a raiz quadrada de 0,925 teremos o valor de 0,962, obtido no

calculo do coeficiente de correlação, correspondente à r²=52,90/57,20 = 0,925

A vantagem de utilização da equação do coeficiente de determinação é que

se podem calcular também regressões múltiplas o que não ocorre com a equação

do coeficiente de correlação apresentado. (MOREIRA, 1996, p. 328)

Outro fator a ser considerado em uma provisão é o intervalo de confiança,

pois é onde os valores da demanda provavelmente serão enquadrados através de

uma probabilidade pré-fixada.

Conforme as provisões estão sujeitas a erros, pelo fato do processo de

previsão ser permeado de incertezas a forma de lidar com essa possibilidade é

desenvolver intervalos de confiança para as previsões. (GAITHER, 2005, p. 66)

Sendo assim a provisão Ȳ é a média de uma distribuição normal de desvio

padrão Sy, conhecida como erro padrão da estimativa. Esta situação está

representada na figura a seguir:

Figura 6: Intervalo de confiança da previsão Fonte: Moreira (1996, p. 329)

Esse desvio padrão compõe o intervalo de confiança para a previsão por

Y± Sy, onde o z é o número de desvios padrão calculado pela área

intervalo de confianca da previsão

X

Y

correspondente na curva normal. Moreira (1996, p. 329) afirma que “a área

representa uma dada probabilidade de que o valor real da demanda caia dentro

do intervalo especificado”. É através da área que o valor de z

tabela de áreas da curva normal reduzida.

Apesar de a regressão linear simples ser mais popular há situações em

que os dados não podem ser empregados a ela, pois provavelmente eles se

adaptam a modelos não lineares.

O processo de identific

identificamos os pares (X, Y) no gráfico, traçamos uma linha com base no melhor

alinhamento possível. Assim as equações que podem ser identificada, além da

simples, em e geral são a exponencial e a parabólica.

A equação exponencial é representada por Y= ab (ao quadrado) sendo a e

b os parâmetros. Por essa equação se utiliza de uma variável exponencial,

aplicaremos logaritmos possibilitando o cálculo dos parâmetros. Temos então

LogY = Loga+ xLogb, e considerando Log Y =

equação Ŷ = A + BX. A partir dessa equaç

equação linear por onde se calcula os valores de A e B retornaremos ao

coeficiente a e b com a= 10

Já a equação parabólica é represent

assim tem-se Y=a+bx+cx², com a, b e c como parâmetros.

Segundo Moreira (1996, p. 331) “a parábola será convexa ou côncava

conforme o parâmetro c seja menos

demonstram a forma da parábolas respectivamente.



do intervalo especificado”. É através da área que o valor de z

tabela de áreas da curva normal reduzida.



adaptam a modelos não lineares.

O processo de identificação dessas equações é o mesmo, onde



simples, em e geral são a exponencial e a parabólica.

exponencial é representada por Y= ab (ao quadrado) sendo a e



, e considerando Log Y = Ŷ, Log a = A e Log b = B, passa

= A + BX. A partir dessa equação empregamos todos os métodos da


coeficiente a e b com a= 10a e b – 10b.

Já a equação parabólica é representada por uma função de 2º grau, sendo

se Y=a+bx+cx², com a, b e c como parâmetros.


conforme o parâmetro c seja menos ou maior que zero”. As figuras 7 e 8

a da parábolas respectivamente.

Figura 7: Parabola Convexa Fonte: MOREIRA (1996, p.331)

C<0

-b/2C

36



do intervalo especificado”. É através da área que o valor de z é encontrado na



ação dessas equações é o mesmo, onde



exponencial é representada por Y= ab (ao quadrado) sendo a e



, Log a = A e Log b = B, passa-se à

ão empregamos todos os métodos da


ada por uma função de 2º grau, sendo


ou maior que zero”. As figuras 7 e 8 a seguir

A utilização da parábola é apenas um dos sentido

crescente, ou descendente. O ponto limite onde a parábola muda de sentido é

calculada por X (ponto onde se muda o sentido) =

As equações normais do método dos mínimos quadrados para a

identificação dos parâmetros são:

• ΣY = na + b

• ΣXY = a

• ΣX²Y = a

E para o coeficiente de determinação r² a fó

linear simples pode ser empregada também para o caso das equações

exponenciais e parabólicas.

Por fim a regressão múlti

variáveis causais. Apesar disso o calculo por mais de três variáveis é viável

apenas se feitos por programas informatizados. (MOREIRA,

A regressão múltipla representada por Yb

sendo os coeficientes determinado pelo método dos mínimos quadrados com

sistemas de (n+1) equações.

Outro modelo de previsão quantitativa causal, os Modelos Econométricos

são utilizados em níveis muito altos de previsão. Este modelo é uma rela

diversas equações de regressão gerando uma relação complexa de causa e

efeito. (SLACK, 2007, p.720)

Segundo Slack (2007, p.720) “o custo de desenvolver esses modelos,

entretanto, é normalmente muito alto”.

Figura 8: Parabola Concava Fonte: MOREIRA (1996, p. 331)

A utilização da parábola é apenas um dos sentido


calculada por X (ponto onde se muda o sentido) = -b/2c.


identificação dos parâmetros são:

Y = na + b ΣX + c ΣX²

XY = a ΣX + b ΣX² + c ΣX³

X²Y = a ΣX² + b ΣX³ + c ΣX4

ficiente de determinação r² a fórmula vista para a equação


exponenciais e parabólicas.

Por fim a regressão múltipla que relaciona a variável dependente a n


apenas se feitos por programas informatizados. (MOREIRA, 1996,

A regressão múltipla representada por Yb0 + b1X1 + b2X


sistemas de (n+1) equações.


são utilizados em níveis muito altos de previsão. Este modelo é uma rela


(SLACK, 2007, p.720)


entretanto, é normalmente muito alto”.

C>0

-b/2c

37

A utilização da parábola é apenas um dos sentidos dela, o sentido



rmula vista para a equação


pla que relaciona a variável dependente a n


1996, p.332)

X2 + b3X3 + ... + BnXn,



são utilizados em níveis muito altos de previsão. Este modelo é uma relação entre



38

2.5.10 Séries Temporais

Uma série temporal “é uma seqüência de observações da demanda”

(MOREIRA, 1996, p. 232). Podemos dizer que os fatos geralmente seguem uma

tendência dentro de um determinado espaço de tempo como dias, meses, anos,

etc.

“As séries temporais, [...], baseiam-se na idéia de que os dados

relacionados com a demanda do passado podem ser usados para prever a

demanda futura”. (DAVIS, 2001, p. 213)

As séries temporais não são associadas a variáveis, elas consideravam

que os valores do futuro podem ser estimados com base nos valores do passado.

Segundo Davis (2001, p. 215), essa análise é geralmente usada em

situações de curto prazo. “As linhas de tendência são, normalmente, o ponto de

partida no desenvolvimento de uma previsão, estas linhas são, então, ajustadas

para os efeitos sazonais, cíclicos, e qualquer outro evento esperado que fosse

influenciar a previsão final”.

O padrão de demanda de um período mais longo permite diferenciar,

segundo Moreira (1996, p. 333), “quatro comportamentos ou efeitos associados

com uma série temporal”, essas séries são efeito de tendência, efeito sazonal,

ciclo de negócios e variações irregulares.

Da mesma forma, Davis (2001, p. 213) também divide a demanda em

componentes, porém é adicionado o fator demanda média do período. Mas, será

estudada a demanda média separadamente. Na linha de pensamento de Moreira

(1996, p.333), as séries temporais possuem muitos fatores de estudo e limita a

análise em alguns aspectos básicos, tais como o modelo de decomposição e o

método das médias.

Os ciclos de negócios são as variações econômicas de difícil previsão

devido à grande movimentação da economia. As variações irregulares ou ao

acaso não têm causas definidas e, por esse motivo, não podem ser previstas

pelos modelos de previsão. Efeito de tendência é quando a demanda cresce e

decresce com o tempo, constituindo uma tendência. Há casos que a demanda é

estacionária, onde os valores variam em torno de uma média. Efeito sazonal ou

39

estacional é quando a demanda “assume comportamentos semelhantes em

épocas bem definidas do ano” (MOREIRA,1996, p.333).

Na figura 9 que se segue podemos perceber esses efeitos:

Figura 9 - Linhas das Séries Temporais Fonte: DAVIS ( 2001, p.215)

Apresentamos agora os modelos de decomposição das séries temporais,

pelos quais as séries são compostas dos quatro comportamentos da demanda.

Os comportamentos são isolados para serem tratados independentemente, à

exceção das flutuações irregulares. (MOREIRA, 1996, p. 333).

No caso das flutuações irregulares, conforme Davis (2001, p. 213) “as

variações aleatórias são causadas por eventos causais. Estatisticamente, quando

todas as causas conhecidas da demanda [...] são subtraídas da demanda total, o

que sobra é uma parte remanescente inexplicável da demanda. Se não for

possível identificar a causa da mesma esta é presumida como puramente

aleatória”.

Os modelos apresentados por Moreira (1996) são: modelo aditivo e modelo

multiplicativo. O modelo aditivo trata a série como composta pela soma dos

componentes cuja representação matemática é y=(T) +(S) +(C) + (i), sendo y o

valor da demanda prevista, T a tendência, S a sazonalidade, C o componente

40

cíclico e i o resíduo devido às flutuações irregulares; sendo que esses valores

expressam unidades de demanda. (MOREIRA,1996, p. 333).

O modelo multiplicativo é o mais utilizado, na qual são multiplicados todos

os componentes de tendência, sazonalidade, cíclicos e resíduos. Neste modelo

apenas a tendência expressa em unidade de demanda e os outros componentes,

porcentagens dessa demanda. Isso ocorre, pois de acordo com os modelos deste

método, é feito o cálculo da regressão na tendência mantendo em um valor

unitário.

Considerando apenas o método multiplicativo devido ao seu maior uso,

onde representamos sua equação por y=(T) +(S) +(C) + (i), neste modelo a

tendência é expressa por unidade de demanda e as outras variáveis em

porcentagem de (f). (MOREIRA, 1996, p. 333).

Para simplificar os cálculos, Moreira (1996, p.334/335) admite um curto

horizonte de previsão estando, assim, o ciclo de negócios inalterado. Esse fato

faz com que a variável C seja igual a 1. O autor também admite a inclusão das

variações ao acaso aos efeitos sazonais, tornando a representação da equação

y=(T) +(S).

A determinação da tendência é feita com base no ajuste da linha de

tendência pelos reais valores da demanda, esse processo se dá através de uma

regressão simples. Os valores de sazonalidade fazem a correção da previsão

através da observação desses efeitos no passado. (MOREIRA,1996, p.334)

Os padrões sazonais são ocorrências que se repetem ao longo do tempo

devido às causas como feriado, clima ou outros fenômenos que estimulam um

certo comportamento (GAITHER, 2005, p. 66).

Para completar a fórmula são definidos os índices sazonais e para tal deve-

se analisar ciclos de períodos de igual extensão, definindo assim o

comportamento de demanda para cada período no qual designaremos um índice

sazonal (SK) de um período qualquer (K). Esse índice irá corrigir a demanda

prevista na linha de tendência. (MOREIRA,1996, p. 335)

Outros modelos de previsões de séries temporais podem ser encontrados,

mas todos têm o mesmo padrão de formulação diferenciando-se em pequenos

detalhes.

41

O modelo demonstrado por Gaither (2005, p. 66) segue os seguintes

passos:

1. Escolha um conjunto de dados históricos representativo; 2. Desenvolva um índice de sazonalidade para cada estação (isto é, mês ou trimestre); 3. Use os índices de sazonalidade para dessazonalizar os dados, em outras palavras remova os padrões sazonais; 4. Execute uma análise de regressão linear sobre os dados dessazonalizados. Isso resultará numa equação de regressão da forma Y = a + bx; 5. Use a equação de regressão para computar as previsões para o futuro; 6. Use os índices de sazonalidade para reaplicar os padrões sazonais às previsões.” (GAITHER, 2005, p. 66)

Retornando ao modelo inicialmente descrito consideram-se dois fatores

para calcular o índice de sazonalidade (SK), o primeiro é de que a previsão após a

correção pelo índice será muito próxima ao valor real e a segunda considera-se

que as variações causadas por esses efeitos no passado irão se repetir no futuro.

(MOREIRA, 1996, p. 336)

Sendo assim, utilizam-se os valores reais passados e que são

determinados pela linha de tendência. A próxima etapa é determinar qual é a

relação entre os dois valores, dividindo o valor real pelo determinado na equação

(Y/TK). (MOREIRA, 1996, p. 336)

Os afastamentos Y/TK referentes ao mesmo período sazonal são utilizados

para determinar o índice sazonal de cada período através de uma média

aritmética, ou seja, os índices de determinado período (K). (MOREIRA, 1996, p.

336)

E por fim temos cada componente da formula, o Tk é encontrado pela

equação da regressão o SK pelo índice sazonal. Moreira (1996, p. 334) demonstra

esse método através dos dados da tabela 4.

Tabela 8: Quadro de vendas

ANO 1º TRIM 2º TRIM 3º TRIM 4º TRIM TOTAL 1986 12 10 8 18 48 1987 15 14 10 21 60 1988 25 18 15 27 85 1989 28 19 17 33 97 1990 31 23 20 37 111 Fonte: MOREIRA (1996, p. 334)

42

Considerando o t como variável independente e as vendas como a variável

dependente, coloca-se t em escala de forma ao 1º trimestre de 1986 o t=1, o 2º

trimestre de 1986 o t=2 seguindo até que o 4º trimestre de 1990 onde t=20.

(MOREIRA, 1996, p. 335)

Através da equação da regressão chega-se a formula de Ŷ = 9, 274 +

1,026t é a reta da tendência e o coeficiente de determinação é de 0,0565.

(MOREIRA, 1996, p. 335)

Sendo assim os valores previstos para o próximo ano são os seguinte: 1º

trimestre de 1991, t=21, 9,274 + 1,026(21) = 30,82, o 2º trimestre de 1991, t=22,

9,274 + 1,026(22) = 31,85, 3º trimestre de 1991, t=23, 9,274 + 1,026(23) = 32,87 e

o 4º trimestre de 1991, t=24, 9,274 + 1,026(24) = 33,90.

Deve-se após prever os valores do próximo ano, corrigi-los através do

índice sazonal. E para calcular esses índices são demonstrados na tabela 9.

Tabela 9: Cálculo dos índices sazonais

PERÍODO DEMANDA REAL (y) TENDÊNCIA (Tk) Y/Tk

1 12 10,3 1,165

2 10 11,33 0,883

3 8 12,35 0,648

4 18 13,38 1,345

5 15 14,4 1,041

6 14 15,43 0,907

7 10 16,46 0,608

8 21 17,48 1,201

9 25 18,51 1,351

10 18 19,53 0,921

11 15 20,56 0,73

43

12 27 21,59 1,251

13 28 22,61 1,238

14 19 23,64 0,804

15 17 24,66 0,689

16 33 25,69 1,285

17 31 26,72 1,16

18 23 27,74 0,829

19 20 28,77 0,695

20 37 29,79 1,242

Fonte: MOREIRA (1996, p. 336) No primeiro semestre de cada ano os índices encontrados geram um índice

médio de 1,191, o segundo semestre um índice de 0,869, o terceiro um índice de

0,674 e o quarto o índice de 1,265.

Tem-se então as seguintes previsões, o 1º semestre de 1991 pela

tendência é de 30,82 e corrigida pelo índice correspondente de 1,191 a previsão é

de 36,71; no segundo semestre do mesmo ano a previsão é de 27,68 (T(21) =31,85

e S(2) =0,869); no terceiro trimestre a previsão é 22,15 (T(23) =32,87 e S(3) =0,674);

no quarto trimestre do mesmo ano a previsão é de 44,88 (T(24) = 33,9 3 S(4) =

1,265).

Por fim pode-se observar que este método, conforme Davis (2001, p. 213)

“é normalmente utilizada em situações de curto prazo” devido às variações

aleatórias serem compensadas pelo curto espaço de tempo as quais são

expostas.

É como explica Moreira (1996, p. 333) na qual os efeitos aleatórios são

pouco influentes, porém o índice sazonal pode variar mais se considerarmos mais

fatores de influencia.

2.5.11 Médias Móveis

As médias móveis fazem parte de um método no qual é feito a media dos

dados de alguns períodos recentes, essa media se torna a previsão para o

período seguinte (GAITHER, 2005, p. 72)

Esse método possui três características específicas, a previsão é feita

através do calculo da média dos valores reais anteriores a demanda, a previsão é

44

feita apenas para o período à frente aos dados (as previsões futuras podem

ocorrer se feitas algumas adaptações) e para cada previsão são os valores mais

antigos descartados ou enfraquecidos e os mais recentes incorporados ao cálculo

da média (MOREIRA, 1996, p. 337)

Por ter base nos dados históricos a hipótese de que o futuro é continuação

do passado se não for concretizada outros métodos devem ser utilizados.

(MARTINS; LAUGENI, 1999, p. 175)

Os modelos das médias móveis mais particularmente são médias móveis

simples, média móvel ponderada, media móvel ponderada de 1ª ordem e média

móvel exponencial ponderada de 2ª ordem. (MOREIRA, 1996, p. 337)

Médias Móveis Simples é quando segundo Martins (1999, p. 175) “a

previsão do período t é calculada como sendo a média de n períodos anteriores.

Deve-se escolher sobre quantos períodos a média será calculada”

Para média móvel simples “se a demanda de um produto não cresce nem

decresce rapidamente, e se também não apresenta nenhuma característica

sazonal uma média móvel simples pode ser útil” (DAVIS, 2001, p. 216).

A partir de dados expostos por Gaither (2005, p. 72) será demonstrado um

exemplo da utilização deste método através da tabela 10 a seguir.

Tabela 10: Tabela da Média Móvel Simples

SEMANA DEMANDA REAL POR ESTOQUE

(milhares de dólares)

PREVISÕES

PR = 3 SEMANSA

PR = 5 SEMANAS

PR = 7 SEMANAS

1 100 2 125 3 90 4 110 5 105 6 130 7 85 8 102 106,7 104,0 106,4

9 110 105,7 106,4 106,7

10 90 99,0 106,4 104,6

11 105 100,7 103,4 104,6

45

12 95 101,7 98,4 103,9

13 115 96,7 100,4 102,4

14 120 105,0 103,0 100,3

15 80 110,0 105,0 105,3

16 95 105,0 103,0 102,1

17 100 98,3 101,0 100,0

Fonte: GAITHER (2005, p. 72)

Outro modelo é o método da média ponderada móvel, que por sua vez é

muito semelhante ao método anterior. Porém por existirem situações em que os

dados recentes exercem mais relevância para uma previsão, o que acaba por

denotar pesos maiores a esses dados. (GAITHER, 2005, p. 74)

A adoção de pesos nos valores mais recentes faz com que os dados

recentes reflitam uma maior importância, deve-se observar que a soma de todos

os pesos é correspondente a um (1). (MOREIRA, 1996, p. 333)

De forma mais simples Martins, Laugeni (1999, p. 176) conceitua da

seguinte forma: “no método da média móvel simples atribui-se o mesmo peso a

todos os meses. Neste método atribui-se pesos a cada um dos dados, sendo que

a soma dos pesos deve ser igual a 1”,

A média móvel ponderada traz a vantagem de variar os efeitos entre os

dados antigos e os dados mais recentes (DAVIS, 2001, p. 219)

Nos métodos anteriores as médias são tidas a partir de um número de

dados históricos que continuamente sofriam alterações. Mas se os dados mais

recentes tendem a indicar o comportamento futuro à média ponderada

exponencial pode ser o método mais lógico e fácil (DAVIS, 2001, p. 219)

Neste método a previsão P é calculada a partir da ultima previsão realizada

no período (t-1) adicionada ou subtraída de um coeficiente ᾳ que multiplica o

consumo real é a previsão no período. (MARTINS; LAUGENI, 1999, p. 176)

Isso significa que a exponencial móvel é baseada na previsão do período

anterior ajustado a previsão do período seguinte. (GAITHER, 2005, p. 74)

O modelo da média móvel exponencialmente ponderada é mais sofisticado

e utilizado que os anteriores. Ele como os outros prevê um período à frente,

apesar de adaptações possibilitarem estender o horizonte de previsão.

(MOREIRA, 1996, p. 338)

46

Essa forma de calcular a demanda realiza toda a previsão que pode ser

encontrada com médias móveis, mas requerem menos dados. (DAVIS, 2001, p.

214)

A fórmula empírica do método exponencial ponderado pode ser descrito da

seguinte maneira: a previsão desejada é igual à previsão do período anterior

somado a fração do erro do período anterior, ou seja:

“a previsão para o período t é igual à previsão para o período (t – 1), acrescida de parte do erro cometido no período (t – 1). Esse erro corresponde à diferença entre a previsão e o valor real, ambos definidos para o período (t – 1).” (MOREIRA, 1996, p. 339)

A fórmula então para calcularmos a previsão é a previsão resultante da

previsão anterior somada a um coeficiente ᾳ que multiplica o consumo real do

período anterior e a previsão também do período anterior. O coeficiente é

expresso por um valor entre zero e um, mas que geralmente entre um décimo e

três décimos. A fórmula em equação matemática é P = P(T-1) + ᾳ (C(T-1) – P(T-

1)). (MARTINS, 1999, p. 176). Desta forma os dados necessários para determinar

a demanda futura são as previsões mais recentes a demanda real dos períodos

mais recentes a constante ᾳ. (DAVIS, 2001, p.220)

Segundo Gaither (2005, p. 75) “quanto mais elevado for o ᾳ, mais elevada

será a resposta ao impulso, e menos será sua capacidade de elevação de

atenuação de ruídos, e vice-versa”

Num exemplo da utilização deste método demonstrado por Martins (1999,

p. 177) através da tabela 11.

Tabela 11: Cálculo pela média móvel exponencial CONSUMO REAL EM UNIDADES

ANO 1

MÊS JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

CONSUMO REAL EM UNIDADES 100 102 101 104 102 101 102 103 103 103 104 103

ANO 2

MÊS JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

CONSUMO REAL EM UNIDADES 104 103 103 Fonte: MARTINS (1999, p. 177)

47

A previsão do mês de fevereiro do ano 2 seria calculada a partir da média

móvel simples dos doze meses anteriores, mas considerando que isso ocorreu no

mês de janeiro do ano 2 a previsão do mês de fevereiro ocorre da seguinte forma:

P(fev) = P(jan) + ᾳ (C (jan) – P(jan)) onde P = 102,3 + 0,3 (104 – 102,3) = 102,8; a

seguir a previsão para março mantém o mesmo raciocínio 102,8 + 0,3 (103 –

102,8) = 102,9; em abril também do ano 2 Pabr. = 102,9 + 0,3 (103 + 102,9) =

102,9. (MARTINS, 1999, p. 177)

A média móvel ponderada, entretanto, possui imperfeições por demorar na

resposta ás mudanças. Este fato é muito bem percebido em uma mudança entre

aumento e redução na demanda. (DAVIS, 2001, p. 223)

48

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

A proposta de um novo sistema de estoque é um trabalho de estudo

teórico, sendo assim, o trabalho se caracteriza como proposição de planos. A

proposição de plano deve, segundo Roesch (1996, p. 72), “apresentar soluções

para problemas já diagnosticados. Pode ou não incluir a implementação do

plano”. Após o processo de diagnosticar os problemas e apresentar as soluções

este trabalho apresentara a projeção dos resultados nos quais o trabalho é

proposto.

O propósito de uma proposição de planos é solucionar problemas

organizacionais, onde a busca está relacionada em burocratizar e controlar

sistemas ou flexibilizá-los. (ROESCH, 1996, p. 75)

Existem vários tipos de pesquisa pelo qual um projeto pode ser

desenvolvido, portanto apresenta-se uma pesquisa aplicada, pois os trabalhos

apenas propoem soluções para problemas já existentes, sem modificar a

realidade de estudo.

Sendo assim de acordo com Vergara (2007, p. 47) “a pesquisa aplicada é

fundamentalmente motivada pela necessidade de resolver problemas concretos,

[...]. Tem portanto, finalidade pratica, [...].”

As pesquisas utilizadas como meios de investigação foram a pesquisa

bibliográfica, e a pesquisa documental. Na pesquisa bibliográfica o estudo é

desenvolvido em material publicado em livros, revistas, jornais, redes eletrônicas.

(VERGARA, 2007, p.48)

A pesquisa documental é a utilização de documentos, nos quais as

informações são registradas, podendo ser registros, regulamentos, circulares,

ofícios, balancetes, comunicações informais, filmes, fotografias, etc. (VERGARA,

2007, p. 48)

O objeto de estudo do trabalho foi o Supermercado FF localizado na Rua

João Henrique Pauli, número 484 em Antônio Carlos-SC. Esse estudo foi

realizado entre o período de março de 2008 a novembro de 2008.

Os dados são baseados no inventário do supermercado, no qual se pode

encontrar a relação de produtos, com seus respectivos preços de vendas; e no

histórico de vendas em que se encontra a demanda histórica do supermercado.

49

Todo o processo de aquisição de dados foi fornecido e acompanhado pelo

gerente de estoque do Supermercado FF, tal qual sugestões e requerimentos a

cerca da participação da organização neste trabalho. O gerente de estoques do

supermercado FF é o senhor Altamir Hoffmann

O trabalho será desenvolvido em três etapas: codificação dos itens do

estoque, classificação dos itens do estoque e a previsão de demanda dos

principais itens do estoque.

A análise realizada passou por classificar os materiais, pois segundo Viana

(20002, p. 51), “grande parte do sucesso no gerenciamento de estoques depende

fundamentalmente de bem classificar os materiais da empresa.”

A codificação dos materiais foi uma importante etapa, pois ela facilitou a

identificação dos itens de estoque, sendo que também busca facilitar as

características dos itens e da classificação do mesmo.

Para o estudo, foi utilizada a classificação quanto ao tipo de demanda,

considerando o valor de consumo, sendo que o método mais adequado é a

classificação ABC.

O método de classificação ABC identifica os itens que devem ser tratados

com mais atenção. Esse método consiste em separar os materiais em três

classes, na classe A se encontram os produtos com maior valor de consumo,

sendo a classe C os de menos valor e a classe B os itens de valores

intermediários. (VIANA, 2002, p. 64)

A etapa da previsão da demanda focaliza a movimentação do estoque, na

qual poderá o supermercado conhecer melhor os investimentos necessários ao

estoque.

Por fim, após as etapas propostas no trabalho estarem bem definidas e

adaptadas ao estoque do Supermercado FF foi proposto um sistema de controle

de estoque no supermercado FF.

50

4 SISTEMA DE ESTOQUE DO SUPERMERCADO FF

O sistema de estoque do Supermercado FF, foi sendo montado conforme

as necessidades dos administradores da empresa, assim sendo não houve um

planejamento em estruturar um sistema que possa ser gerenciado sem as

dificuldades enfrentadas pela a movimentação de estoques atual.

Um breve histórico da empresa será descrito no capítulo seguinte, busca

esclarecer a como foi a evolução da organização estudada. Após essa descrição

será exposto o modelo de controle de estoque atual, e o desenvolvimento das

técnicas de controle de estoque.

4.1 CARACTERIZAÇÃO DA ORGANIZAÇÃO

O Supermercado FF, inaugurado em 25 de setembro de 1995, é uma

empresa familiar situada no centro de Antônio Carlos - SC.

A partir da percepção da carência do setor supermercadista, foi criado o

Supermercado FF. A empresa possui dois sócios, os quais não tinham

experiência nesta área, e juntamente com seus filhos administram a organização,

que atualmente é muito conhecida na região.

O supermercado tinha apenas três funcionários quando iniciou suas

atividades, e atuava numa área bem reduzida.

Contudo, a organização conta hoje com um quadro funcional de 45

empregados, sendo: dois sócios, três gerentes, quatro supervisores.

E os demais funcionários estão divididos entre padeiros, confeiteiras,

motoristas, açougueiros, entre outras funções.

O Supermercado movimenta cerca de 400 mil reais por mês, sendo que no

verão o volume de vendas aumenta consideravelmente em função da existência

de uma boa estrutura de parques aquáticos na região, onde o número de turistas

faz crescer o número de consumidores.

Este alto valor movimentado no supermercado gera uma grande

quantidade de estoque no supermercado, na qual por ser feita um controle

subjetivo através da percepção feita pelo gerente de estoque, isso acaba por

51

gerar um volume muito grande de materiais parados, ocorrendo as vezes até o

vencimento de alguns itens estocados.

Está é a forma como o estoque é gerenciado, e um enorme problema por

haver um grande investimento sem movimentação.

O Supermercado FF passou por dois momentos marcantes: o primeiro foi o

sorteio de uma moto zero quilometro, fato inovador na região, e a ampliação da

estrutura de sua loja.

Seus principais concorrentes são do mesmo município, tais como:

Supermercado Zimermann, Mini Mercado Prim, Mini Mercado Ventura e o

Supermercado JK.

A visão da empresa é de “formar uma rede de supermercado de médio

porte na região da grande Florianópolis”.

A missão do Supermercado FF é “não ser o maior, mas ser o melhor”.

A figura 10 ilustra a fotografia do Supermercado FF atualmente.

Figura 10: Fotografia do Supermercado FF Fonte: Dados Primários

52

4.2 CONTROLE DE ESTOQUE ATUAL

O Supermercado FF iniciou a introdução de um sistema informatizado de

gerenciamento de supermercados desenvolvido pela SYSMO Informática, apesar

do auxílio no controle do estoque a empresa ainda enfrenta algumas dificuldades

na transação do sistema anterior para o sistema atual, que foi introduzindo em

julho de 2007.

O sistema antigo por ser apenas um controle subjetivo sem registros

padronizados dificulta a precisão dos dados. Além disso não há uma forma

metodológica de previsão, e segundo o gerente de estoque do Supermercado FF

gera muitas perdas, como excesso de produtos e itens com prazo de validade

vencido.

Os códigos dos produtos são feitos por ordem de entrada, não havendo

padronização na composição dos mesmos. Isso dificulta o controle do estoque. A

falta de um sistema de codificação dificulta a ordenação e classificação dos

mesmos.

Essas condições dificultam o aproveitamento do novo software instalado no

supermercado, pois não existem muitos dados que contribuam a um

aproveitamento desejado e que possa realizar funções importantes para o auxílio

da gestão de estoques.

Portanto, o sistema atual precisa de algumas adequações e devida a falta

de registros de dados anteriores o controle do estoque informatizado está

auxiliando ao administrador dos estoques do Supermercado FF apenas na

quantificação das saídas ocorridas a partir da implantação do programa.

Fatores identificados na utilização do sistema como falta de classificação

por grupos, ou da identificação dos itens mais importantes e do estoque ainda não

estar compatível entre a quantidade real e a registrada no banco de dados, se

solucionados e aproveitados junto ao programa será uma ferramenta muito eficaz.

No estoque o controle por ser feito de forma subjetiva, a entrada de novos

participantes ao setor de estoques se torna muito difícil, as dificuldades

relacionadas neste capítulo também causam problemas às pessoas que já

53

trabalham com este setor, pois não há índices que possam fornecer informações

que facilitem a gestão de estoque.

A figura 11 contém fotos do estoque do supermercado FF.

Figura 11: Fotos do Estoque do Supermercado FF Fonte: Dados Primários 4.3 DESENVOLVIMENTO DA CODIFICAÇÃO

O Supermercado FF possui uma excessiva quantidade de itens de estoque

e para uma padronização de códigos e simplificação da identificação dos produtos

a utilização de grupos e se necessário subgrupos aos materiais do estoque.

A gestão de estoque possui diversos tipos de materiais com características

bem diferentes, isso implica em um código muito abrangente e extenso. Porém

devido à organização não ser de caráter industrial a especificação através do

código não será utilizada.

Os códigos desenvolvidos terão a finalidade de identificação, padronização

da forma do código. Os códigos são bastante abrangentes e poderem codificar

muitos novos produtos e de fácil entendimento.

Foram criados doze grupos para se classificar os produtos, esses grupos

foram criados a partir das classes já utilizadas no Supermercado FF com a

inclusão de alguns grupos. A inclusão desses grupos ocorreu para que todos os

produtos tivessem um grupo bem definido.

54

Alguns grupos necessitaram de subdivisões, pois há diferenças relevantes

dentro dos produtos relativos a estes grupos. Esses subgrupos também foram

identificados por códigos.

Os códigos referentes aos grupos são representados por símbolos

numéricos de dois dígitos. Sendo assim os códigos podem estar representados

por números dentro do intervalo de 00 a 99. A tabela 5 a seguir apresentará os

grupos e seus respectivos códigos.

Tabela 12: Tabela dos Codigos de cada Gurpo

AÇOUGUE 11 a 14 CEREAIS 15 CONFEITARIA 16 FRIOS & LATICINIOS 17 PADARIA 18 HORTIFRUTI GRANJEIRO 19 ALIMENTOS 20 a 37 BAZAR 50 a 59 BEBIDAS 60 a 69 HIGIENE 71 a 75 LIMPEZA 76 PET SHOP 98

Fonte: Dados Primários Os grupos que possuem intervalos de numeração são os que possuem

subgrupos. Estes receberam códigos entre os intervalos numéricos

correspondente aos códigos designados para cada grupo.

O Gráfico 1 da participação dos grupos no total do estoque a seguir,

demonstra que os quatro maiores grupos possuem muitos produtos, fazendo com

que necessitem de subgrupos.

Gráfico 1: Participação dos Grupos no Total de ProdutosFonte: Dados Primários

Após todos os produtos serem classificados em grupos e subgrupos, foi

realizada uma analise da identifi

relacionados todas as

independente do grupo, ao todo foram 478 espécies codificadas.

E por último foram retirados todos os produtos duplicados, ou seja, mesmo

produtos com dois códigos diferentes e acrescentados aos códigos

codificação desenvolvida. O total de produtos codificados foi de 3.764 produtos.

Sendo assim a codificação desenvolvida tem a seguinte estrutura:

• A - código de grupo e subgrupo

• B - código de espé

• C - código de cadastro já exi

• Forma do código

• Exemplo:

– Refrigerante Coca

– Refrigerante Coca

– Kiwi : 1925500028

: Participação dos Grupos no Total de Produtos


realizada uma analise da identificação de cada produto. Nesta aná

relacionados todas as espécies de produtos, e cada espécie recebeu um código


ltimo foram retirados todos os produtos duplicados, ou seja, mesmo

produtos com dois códigos diferentes e acrescentados aos códigos



código de grupo e subgrupo

código de espécie de produto

código de cadastro já existente na organização

Forma do código - AA.BBB.CCCCC

Refrigerante Coca-Cola 2l : 64.399.25169

Refrigerante Coca-Cola Zero 2l : 64.399.25168

Kiwi : 1925500028

55


cação de cada produto. Nesta análise foram

espécies de produtos, e cada espécie recebeu um código


ltimo foram retirados todos os produtos duplicados, ou seja, mesmo

produtos com dois códigos diferentes e acrescentados aos códigos já existentes a



Devido a existirem muitos produtos não seria adequado ao trabalho a inserção

da codificação completa, porém os itens mais im

Anexo 1.

4.4 GRAU DE IMPORTANCIA SEGUNDO A CLASSIFICAÇÃO ABC

A classificação do grau de importância dos produtos para o Supermercado

FF foi analisada com base no método da classificação ABC. A

disponíveis cadastradas permitiram a utilização da média de vendas dos meses

de setembro, agosto e julho, e o preço de venda de todos os produtos

comercializados no supermercado nos meses referidos anteriormente.

A quantidade de produtos util

produtos, e a classificação foi realizada em todos os produtos sem a separação

por grupos. Assim, foram classificados os produtos que representam o maior valor

de vendas da organização estudada.

Conforme o gráfico 2

valor de vendas do Supermercado FF. O gráfico apresenta o grupo A como

responsável por 63,25% do valor de vendas, a classe B com 28,59% das vendas

e a classe C com o restante, representando 8,16%.

Gráfico 2: Participação das Classes no Total de VendasFonte: Dados Primários


ção completa, porém os itens mais importantes estão codificados no

GRAU DE IMPORTANCIA SEGUNDO A CLASSIFICAÇÃO ABC


FF foi analisada com base no método da classificação ABC. A




A quantidade de produtos utilizados na classificação ABC é de 3764



de vendas da organização estudada.

gráfico 2 pode se verificar a participação de cada grupo no



e a classe C com o restante, representando 8,16%.

: Participação das Classes no Total de Vendas

56


portantes estão codificados no

GRAU DE IMPORTANCIA SEGUNDO A CLASSIFICAÇÃO ABC


FF foi analisada com base no método da classificação ABC. As informações




izados na classificação ABC é de 3764



verificar a participação de cada grupo no



O gráfico a seguir é referente a representação de cada classe em relação

ao total de itens, desta forma a relação percebida no último gráfico é invertida já

que a classe C possui a maior participação e a classe A a menor participação.

Gráfico 3: Participação das Classes no Total de ProdutosFonte: Dados Primários

Embasando-se na figura acima, a classe C representa 61,14% dos

produtos, a classe B 32,73% e a classe A apenas 6,14% dos produtos. Este

resultado satisfaz a regra da classificação ABC, na qual a concentração das

vendas está em poucos produtos.

A partir tabela construido para a classificação ABC, foi elaborada a curva

ABC apresentada em seguida. Nela é demonstrado os resultados apresentados

anteriormente, pois o inicio de curva acentuado e o final mais suave revela uma

grande concentração das vendas em uma pequena parcela de produtos.

a seguir é referente a representação de cada classe em relação


ue a classe C possui a maior participação e a classe A a menor participação.

Participação das Classes no Total de Produtos

se na figura acima, a classe C representa 61,14% dos

tos, a classe B 32,73% e a classe A apenas 6,14% dos produtos. Este


vendas está em poucos produtos.


apresentada em seguida. Nela é demonstrado os resultados apresentados



57

a seguir é referente a representação de cada classe em relação


ue a classe C possui a maior participação e a classe A a menor participação.

se na figura acima, a classe C representa 61,14% dos

tos, a classe B 32,73% e a classe A apenas 6,14% dos produtos. Este



apresentada em seguida. Nela é demonstrado os resultados apresentados



58

Figura 12: Curva ABC do Supermercado FF Fonte: Dado Primários

A classificação ABC não está contida neste trabalho devido ao seu

tamanho, porém os itens da classe A estão dispostos no anexo 1, juntamente com

a codificação.

4.5 PREVENDO A DEMANDA DOS PRODUTOS MAIS IMPORTANTES

As técnicas de previsão de vendas foram empregadas apenas nos quatro

produtos mais importantes da organização estudada, pois o grande número de

itens dificulta este tipo de estudo em todos os produtos dentro do tempo destinado

a este trabalho acadêmico.

A partir da classificação ABC descrita no capítulo anterior verificou-se que

os itens mais importantes são: carne moída, lombo, coxão mole em posta e

refrigerante Coca-Cola.

Foram utilizados os métodos de séries temporais de previsão, baseados

nos meses entre agosto de 2007 e setembro de 2008. Os métodos para cada

produto foi identificado pela análise da proximidade entre as previsões e os dados

reais.

O método exposto no gráfico 4 demonstra uma equação linear,

sendo assim é possível analisar a proximidade das previsões deste método aos

dados reais de vendas.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0%

CURVA ABC DO ESTOQUE DO

SUPERMERCADO FF

59

Gráfico 4: Previsão Linear da Carne Moída Fonte: Dados Primários

O índice de ajuste possui um valor de 0,743 e a equação y = -

76,19+1795. Através destes dados percebe-se pelo índice de ajuste que a

equação não fornece valores próximos aos valores reais. Este fato também pode

ser notado na visualização da figura onde a segunda curva fornece uma venda

real muito diferente da previsão.

Com baixo índice de ajuste do método analisado anteriormente

outros métodos devem ser testados para que seja possível uma previsão mais

confiável, sendo assim o gráfico 5 apresenta o método polinomial.

Gráfico 5: Previsão Polinomial de 4º grau da Carne Moída

y = -76,19x + 1795R² = 0,743

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS

Linear (VENDAS)

y = -0,489x4 + 16,09x3 - 172,4x2 + 577,7x + 1175,

R² = 0,872

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS

Polinômio (VENDAS)

60

Fonte: Dados Primários Neste método de previsão pode-se perceber um índice de ajuste maior,

correspondente ao valor de 0,872, mas a figura deste método passa a fornecer

uma linha de progessão oposta às vendas reais a partir do sexto mês de estudo.

Assim sendo apesar da melhora da confiabilidade deste método deve ser

testado outro método para concluirmos a previsão mais confiável.

O próximo método apresentado não possui índide de ajuste, o metodo de

médias móveis por não possuir este índice deve ser analisado diretamente no

gráfico, no qual a proximidade entre a previsão e as vendas reais são

comparadas com os gráficos dos outros métodos. O gráfico 6 contém a

demonstração da previsão pelo método de médias móveis.

Gráfico 6: Previsão de Médias Móveis (2 meses) da Carne Moída Fonte: Dados Primários Ao analisar esta previsão de vendas, percebe-se a proximidade entre as

vendas previstas e as vendas reais, além do que, não há tendências opostas

entres as linhas.

Conclui-se então que as previsões das médias móveis são mais

adequadas a serem utilizados no item carne moída do Supermercado FF. Através

deste método as vendas previstas para o mês de outubro são de 912,10 quilos.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS

2 por Média Móvel (VENDAS)

61

O segundo item mais importante também terá suas vendas analisadas por

métodos de previsão. O lombo Bovino contido no grupo açougue é o produto

referido. A previsão inicial foi também a linha de tendência contido no gráfico 7.

Gráfico 7: Previsão Linear do Lombo Bovino Fonte: Dados Primários Da mesma forma que a previsão anterior este método não fornece

previsões confiáveis de vendas, isse é facilmente percebido na segunda e terceira

curva do gráfico 7, pois a diferença entre a previsão de vendas e as vendas reais

são bastante significantes. O índice de ajuste neste caso é de 0,115 muito baixo

para satisfazer previsões seguras de vendas.

A próxima previsão testada está contida no gráfico 8.

Gráfico 8: Previsão Exponencial do Lombo Bovino Fonte: Dados Primários

y = -23,38x + 933,1R² = 0,115

0

500

1000

1500

2000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS

Linear (VENDAS)

y = 862,5e-0,02x

R² = 0,098

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

0 5 10 15

VENDAS

VENDAS

Exponencial (VENDAS)

62

A linha da previsão exponencial não está adequada a linha de vendas

reais, o indice de ajuste de 0,098 representa a distância entra as previsões de

vendas e as vendas reais. Assim sendo este método não deve ser utilizados para

prever estas vendas.

As vendas do lombo sofreram muitas ocilações o método de médias

móveis será testado novamente afim de se encontrar uma previsão mais

confiável. O gráfico 9 contém as previsões de médias móveis do lombo bovino.

Gráfico 9: Previsão de Médias Móveis do Lombo Bovino Fonte: Dados Primários No caso do lombo bovino a previsão por médias móveis também são as

mais adequadas conforme as linhas de previsão de vendas e vendas reais

demonstradas na figura 19. Assim sendo com base nas previsões de vendas o

valor em reais a serem vendidos no próximo mês em lombo é de 805,38 kg.

O produto de terceira ordem no grau de importância de valor de vendas

segundo a classificação ABC é o coxão mole em posta, a previsão linear das

vendas deste item está inserida no gráfico 10.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS


63

Grafico 10: Previsão Linear do Coxão Mole Fonte: Dados Primários Este gráfico contém linhas mais próximas entre a previsão linear e as

vendas reais, o índice de ajute é mais alto e consequentemente mais confiável

que os índices lineares anteriores. Mas apesar disso índices mais altos são mais

confiáves. Devem ser testados mais metodos, o gráfico 11 demonstra o método

Gráfico 11: Previsão da Tendência da Potencia do Coxão Mole Fonte: Dados Primários A piora do índice de ajuste da previsão anterior, 0,661 para esta previsão,

0,472 representa um afastamento dos valores das previsões de vendas. Um novo

y = -39,75x + 971,5R² = 0,661

0

200

400

600

800

1000

1200

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS

Linear (VENDAS)

y = 1054,x-0,27

R² = 0,472

0

200

400

600

800

1000

1200

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS

Potência (VENDAS)

64

teste com as médias móveis será realizada para concluirmos um melhor método.

O gráfico 12 apresenta a previsão de vendas do coxão mole atraves do método

de médias móveis.

Grafico 12: Médias Móveis do Coxão Mole Fonte: Dados Primários Este método é visualmente mais confiável por possuir linhas mais

próximas, nele a linha de previsão de vendas segue mais perto da linha de

vendas reais, assim sendo este método também é mais indicado para prever as

vendas do coxão mole.

A previsão segundo o método de médias moveis das vendas do coxão

mole para o mês de outubro é de 492, 62 kg .

Por último a previsão do quarto item na escala de importância demonstrada

no capítulo anterior. A Coca Cola foi o produto a ter suas vendas previstas. O

gráfico 13 introduz o primeiro método a ser analisado.

0

200

400

600

800

1000

1200

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS


65

Gráfico 13: Previsão Linear da Coca Cola Fonte: Dados Primários A previsão linear da Coca-Cola contém um índice de ajuste não muito

confiável, outra previsão deve ser testada para obter uma melhora nas previsões

de vendas.

A previsão pelas médias móveis foi testada utilizando a média dos últimos

três meses. O Gráfico 14 apresenta as linhas da previsão por médias móveis.

Gráfico 14: Medias Moveis (3 meses) da Coca Cola Fonte: Dados Primários Antes de analisar este gráfico para efeito de comparação, o gráfico 15

apresenta este mesmo método, mas com as médias dos últimos dois meses.

y = -214,5x + 4255,R² = 0,528

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS

Linear (VENDAS)

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS


66

Gráfico 15: Medias Moveis (2 meses) da Coca Cola Fonte: Dados Primários A análise destas duas figuras permite verificar que em razão das grandes

oscilações das vendas de Coca-Cola é mais indicado utilizar as médias de dois

meses anteriores.

Dentre os métodos apresentados para a Coca-Cola às médias móveis de

dois meses seguem os produtos anteriores que acabam por apresentar o mesmo

método como mais indicado para previsão. Assim sendo a previsão do calor valor

de vendas da Coca-Cola para o mês de outubro é de 1639,50 unidades

De modo geral houve uma diminuição das vendas de todos os produtos

analisados para a previsão de demanda. Este fato está ligado, conforme a

gerencia do Supermercado FF, à nova filial localizada próxima à matriz. Isso fez

com que as vendas da matriz se diluíssem com a filial.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

VENDAS

VENDAS


67

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O estudo apresentado aplicou os métodos científicos da administração,

mais especificamente os métodos da administração de materiais, no

Supermercado FF. O foco estava em utilizar esses métodos no auxílio à gestão

de estoques.

Foi verificada neste trabalho, uma defasagem na organização dos

produtos, provocando perdas e investimentos desnecessários. Este estudo

procurou evitar estes problemas para que a organização - de acordo com a

citação de Viana (2002) na seção capítulo 2.1 - encontrar o equilíbrio do estoque.

As técnicas de controle utilizadas neste trabalho foram a codificação de

materiais, a classificação ABC e a previsão de demanda. Estas técnicas buscou a

organização do estoque, a verificação da importância de cada item do estoque

para a organização e o conhecimento do investimento necessário nos itens mais

importantes do estoque.

A codificação foi desenvolvida para facilitar a identificação dos produtos, e

a classificação dos mesmos, já que com a introdução de um software de

gerenciamento de estoque, os códigos devem ser específicos, evitando-se

produtos em duplicidade, um fato freqüentemente percebido.

A classificação ABC demonstrou quais produtos tinham mais importância,

já que os gestores do estoque percebiam essa importância subjetivamente, e, em

conseqüência disso, percebiam outros produtos como mais importantes.

A previsão de demanda contribui para que haja investimento adequado às

necessidades reais de vendas, evitando desperdício e estoque sem giro

financeiro.

Assim sendo, o emprego dessas técnicas de controle de estoque junto à

organização utilizada como campo de estudo deste trabalho, vem a tornar os

processos de gerenciamento de materiais mais eficientes, uma vez que o setor de

estoques deve disponibilizar os produtos a ponto de evitar falta de materiais e ao

mesmo tempo controlar as compras para que os investimentos não acarretem

prejuízos.

Sugiro a realização de trabalhos que venham a complementar o controle

de estoque, as proposta de trabalhos futuros englobam a previsão de demanda

68

de todos os produtos da classe B e C, verificação da possibilidade de se

armazenar os produtos mais adequadamente, e o controle dos prazos de

vencimentos dos produtos perecíveis.

Por fim este trabalho pode contribuir para a percepção da gerência do

Supermercado FF em relação à importância do estoque e de controlar os

processos de estocagem, e ao acadêmico cujo conhecimento adquirido faz

contribui para o sucesso em sua carreira e a satisfação em poder oferecer à

organização este trabalho.

69

6 ANEXOS

ANEXO 1

ORDEM CODIGO ITEM MÉDIA DE VENDAS PREÇO CUSTO TOTAL

PARTICIPAÇÃO NO CUSTO

TOTAL

PARTICIPAÇÃO NO Nº DE

ITENS

PARTICIPAÇÃO DE ITENS

ACUMULADA

PARTICIPAÇÃO NO VALOR

ACUMULADA

1 1108600067 CARNE MOÍDA KG 913,73 R$ 8,49 R$ 7.757,60 2,88669% 0,0266% 0,02657% 2,88669% A

2 1427600090 LOMBO KG 745,57 R$ 7,98 R$ 5.949,64 2,21393% 0,0266% 0,05313% 5,10061% A

3 1113400076 COXÃO MOLE EM POSTA KG 458,37 R$ 11,59 R$ 5.312,48 1,97683% 0,0266% 0,07970% 7,07745% A

4 6439925169 REFRIGERANTE COCA-COLA 2L 1848,00 R$ 2,79 R$ 5.155,92 1,91857% 0,0266% 0,10627% 8,99602% A

5 1313200074 COXA E SOBRECOXA MACEDO KG 994,46 R$ 4,85 R$ 4.823,15 1,79475% 0,0266% 0,13284% 10,79077% A

6 1112900072 COSTELA BOVINA KG 542,13 R$ 7,98 R$ 4.326,19 1,60982% 0,0266% 0,15940% 12,40059% A

7 3532402595 OLEO DE SOJA LIZA 900ML 1420,33 R$ 2,99 R$ 4.246,80 1,58028% 0,0266% 0,18597% 13,98087% A

8 1128400003 MAMINHA A VÁCUO KG 309,63 R$ 10,99 R$ 3.402,78 1,26621% 0,0266% 0,21254% 15,24708% A

9 1112200457 CONTRA FILÉ A VÁCUO KG 268,96 R$ 10,99 R$ 2.955,88 1,09992% 0,0266% 0,23911% 16,34700% A

10 1435700302 PERNIL C/ PELE E C/ OSSO KG 414,41 R$ 6,99 R$ 2.896,72 1,07790% 0,0266% 0,26567% 17,42490% A

11 6439929213 REFRIGERANTE COCA-COLA 2.5L 939,33 R$ 2,99 R$ 2.808,61 1,04511% 0,0266% 0,29224% 18,47002% A

12 1112200070 CONTRA FILÉ KG 211,61 R$ 13,25 R$ 2.803,81 1,04333% 0,0266% 0,31881% 19,51334% A

13 2819201766 FARINHA TRIGO BORGONHA 5KG 302,67 R$ 8,99 R$ 2.720,97 1,01250% 0,0266% 0,34538% 20,52585% A

14 1113300197 COXÃO DE FORA KG 244,88 R$ 10,95 R$ 2.681,40 0,99778% 0,0266% 0,37194% 21,52363% A

15 1134900095 PATINHO KG 237,23 R$ 11,25 R$ 2.668,86 0,99311% 0,0266% 0,39851% 22,51674% A

16 7641123380 SABAO PO OMO MULTIACAO 1KG 377,33 R$ 6,48 R$ 2.445,12 0,90986% 0,0266% 0,42508% 23,42659% A

17 1110400069 CHULETA SIMPLES KG 244,49 R$ 9,75 R$ 2.383,79 0,88703% 0,0266% 0,45165% 24,31363% A

18 2819226674 FARINHA TRIGO PANFACIL 5KG 355,67 R$ 6,48 R$ 2.304,72 0,85761% 0,0266% 0,47821% 25,17124% A

19 1927900033 MACA FUJI KG 649,12 R$ 3,24 R$ 2.103,13 0,78260% 0,0266% 0,50478% 25,95384% A

70

20 2000601822 ACUCAR CARAVELAS 5KG 369,33 R$ 5,47 R$ 2.020,25 0,75176% 0,0266% 0,53135% 26,70559% A

21 1728902522 MARGARINA QUALY C/ SAL SADIA 500G 477,00 R$ 3,89 R$ 1.855,53 0,69046% 0,0266% 0,55792% 27,39606% A

22 1133300094 PALETA KG 203,77 R$ 8,95 R$ 1.823,71 0,67862% 0,0266% 0,58448% 28,07468% A

23 3307102422 CAFE UNIAO 500G 260,67 R$ 5,99 R$ 1.561,39 0,58101% 0,0266% 0,61105% 28,65569% A

24 3307102463 CAFE MELITA TRADICIONAL 500G 223,33 R$ 6,99 R$ 1.561,10 0,58090% 0,0266% 0,63762% 29,23659% A

25 1313200689 COXA E SOBRECOXA AD´ORO KG 382,89 R$ 3,58 R$ 1.370,73 0,51006% 0,0266% 0,66419% 29,74666% A

26 2819201724 FARINHA TRIGO NITA 5 KG 152,33 R$ 8,95 R$ 1.363,38 0,50733% 0,0266% 0,69075% 30,25399% A

27 1427200674 LINGUICA SADILAR KG 263,47 R$ 4,97 R$ 1.309,44 0,48726% 0,0266% 0,71732% 30,74124% A

28 2532725968 OVOS CARMINATI 548,00 R$ 2,25 R$ 1.233,00 0,45881% 0,0266% 0,74389% 31,20006% A

29 1520000025 FEIJAO PRETO 244,93 R$ 4,95 R$ 1.212,38 0,45114% 0,0266% 0,77046% 31,65120% A

30 1503501761 ARROZ KIKA 5KG 132,67 R$ 8,95 R$ 1.187,37 0,44183% 0,0266% 0,79702% 32,09303% A

31 6326422925 LEITE NINHO NESTLE 400G 140,00 R$ 8,48 R$ 1.187,20 0,44177% 0,0266% 0,82359% 32,53480% A

32 3307121452 NESCAFE TRADICAO 200G 131,00 R$ 8,98 R$ 1.176,38 0,43774% 0,0266% 0,85016% 32,97254% A

33 3300528588 ACHOCOLATADO NESCAU 2.0 400G 322,33 R$ 3,49 R$ 1.124,94 0,41860% 0,0266% 0,87673% 33,39115% A

34 7034319907 PAPEL HIGIENICO SIRIUS C/8 UM 436,33 R$ 2,49 R$ 1.086,47 0,40429% 0,0266% 0,90329% 33,79543% A

35 1427200085 LINGUIÇA TOSCANA PERDIGAO KG 124,12 R$ 8,45 R$ 1.048,84 0,39028% 0,0266% 0,92986% 34,18572% A

36 1626523372 LEITE CONDENSADO FRIMESA (TP) 395G 435,33 R$ 2,35 R$ 1.023,03 0,38068% 0,0266% 0,95643% 34,56640% A

37 1927900570 MACA GALA KG 269,73 R$ 3,70 R$ 997,99 0,37136% 0,0266% 0,98300% 34,93776% A

38 1408700427 CARRÉ SUÍNO KG 114,65 R$ 8,40 R$ 963,03 0,35835% 0,0266% 1,00956% 35,29612% A

39 1713821425 CREME DE LEITE (NATA) ELEGE 350G 357,33 R$ 2,65 R$ 946,93 0,35236% 0,0266% 1,03613% 35,64848% A

40 1131600093 MÚSCULO KG 101,90 R$ 9,25 R$ 942,59 0,35075% 0,0266% 1,06270% 35,99923% A

41 3307102527 CAFE DAMASCO VACUO 500G 153,67 R$ 5,95 R$ 914,32 0,34023% 0,0266% 1,08927% 36,33946% A

42 1343619372 SOBRECOXAS SADIA 3KG 50,33 R$ 17,97 R$ 904,49 0,33657% 0,0266% 1,11583% 36,67603% A

43 1335100098 PEITO MACEDO KG 136,85 R$ 6,45 R$ 882,66 0,32845% 0,0266% 1,14240% 37,00447% A

44 3532402599 OLEO DE SOJA SOYA 900ML PET 279,33 R$ 3,15 R$ 879,90 0,32742% 0,0266% 1,16897% 37,33189% A

45 2205416979 BATATA PALHA MISTER POTEITOS SF 400G 173,33 R$ 4,99 R$ 864,93 0,32185% 0,0266% 1,19554% 37,65374% A

71

46 3307102485 CAFE MARACANA VACUO 500G 179,33 R$ 4,78 R$ 857,21 0,31898% 0,0266% 1,22210% 37,97272% A

47 2819201811 FARINHA TRIGO DONA BENTA 5KG 111,33 R$ 7,67 R$ 853,93 0,31776% 0,0266% 1,24867% 38,29048% A

48 3428122926 MAIONESE ARISCO (SACHE) 371,67 R$ 2,25 R$ 836,25 0,31118% 0,0266% 1,27524% 38,60166% A

49 7641122372 SABAO BARRA YPE NEUTRO C/5 1KG 168,67 R$ 4,78 R$ 806,23 0,30001% 0,0266% 1,30181% 38,90166% A

50 1503501646 ARROZ KIARROZ FUMACENSE 5KG 83,00 R$ 9,69 R$ 804,27 0,29928% 0,0266% 1,32837% 39,20094% A

51 6326423349 LEITE PO MOLICO DESNATADO 300G 93,67 R$ 8,49 R$ 795,23 0,29591% 0,0266% 1,35494% 39,49685% A

52 2532725961 OVOS BANDEJA C/30 159,67 R$ 4,95 R$ 790,35 0,29410% 0,0266% 1,38151% 39,79095% A

53 6439925168 REFRIGERANTE COCA-COLA ZERO 2L 281,33 R$ 2,79 R$ 784,92 0,29208% 0,0266% 1,40808% 40,08303% A

54 3532415536 OLEO DE SOJA PERDIGAO 90OML 264,00 R$ 2,89 R$ 762,96 0,28391% 0,0266% 1,43464% 40,36694% A

55 7121900198 FRALDA KG 72,76 R$ 10,38 R$ 755,21 0,28102% 0,0266% 1,46121% 40,64796% A

56 3532402392 OLEO DE SOJA COAMO 900ML PET 329,00 R$ 2,29 R$ 753,41 0,28035% 0,0266% 1,48778% 40,92831% A

57 6109831322 CERVEJA BAVARIA PILSEN C/ 15 LTS 54,33 R$ 13,80 R$ 749,80 0,27901% 0,0266% 1,51435% 41,20732% A

58 1110400068 CHULETA C/ MIGNON KG 70,70 R$ 10,40 R$ 735,32 0,27362% 0,0266% 1,54091% 41,48094% A

59 6439925150 REFRIGERANTE PUREZA GUARANA 2L 323,00 R$ 2,18 R$ 704,14 0,26202% 0,0266% 1,56748% 41,74296% A

60 1101300002 ALCATRA KG 50,01 R$ 13,98 R$ 699,08 0,26014% 0,0266% 1,59405% 42,00309% A

61 1926900032 LIMAO KG 139,67 R$ 4,98 R$ 695,57 0,25883% 0,0266% 1,62062% 42,26192% A

62 1738929569 QUEIJO VENEZA MUSSARELA FATIADO 150G 328,33 R$ 2,10 R$ 689,50 0,25657% 0,0266% 1,64718% 42,51849% A

63 2819201709 FARINHA TRIGO ANACONDA 5KG 74,67 R$ 8,95 R$ 668,27 0,24867% 0,0266% 1,67375% 42,76716% A

64 2424702194 HAMBURGUER DE CARNE PERDIGAO 90G 701,33 R$ 0,95 R$ 666,27 0,24793% 0,0266% 1,70032% 43,01509% A

65 1925800030 LARANJA PERA KG 658,13 R$ 0,99 R$ 651,55 0,24245% 0,0266% 1,72689% 43,25754% A

66 3300522642 ACHOCOLATADO NESCAU NESTLE 400G 182,33 R$ 3,49 R$ 636,34 0,23679% 0,0266% 1,75345% 43,49433% A

67 6109827028 CERVEJA SOL SHOT C/6 250ML 132,67 R$ 4,74 R$ 628,84 0,23400% 0,0266% 1,78002% 43,72833% A

68 3418628592 EXTRATO TOMATE ELEFANTE 340G 250,67 R$ 2,48 R$ 621,65 0,23132% 0,0266% 1,80659% 43,95965% A

69 2306119908 BISCOITO ISABELA LEITE 400G 241,67 R$ 2,49 R$ 601,75 0,22392% 0,0266% 1,83316% 44,18357% A

70 2306123353 BISCOITO CLUB SOCIAL ORIGINAL 261,00 R$ 2,25 R$ 587,25 0,21852% 0,0266% 1,85972% 44,40209% A

71 1503501647 ARROZ KIARROZ FUMACENSE BRANCO 5KG 64,33 R$ 8,95 R$ 575,78 0,21425% 0,0266% 1,88629% 44,61634% A

72

72 6109825042 CERVEJA SKOL GARRAFA 600ML 272,33 R$ 2,09 R$ 569,18 0,21180% 0,0266% 1,91286% 44,82814% A

73 2310320851 CHOC. BIS LACTA 140G 183,67 R$ 2,99 R$ 549,16 0,20435% 0,0266% 1,93943% 45,03249% A

74 1108000066 CAPA DE COXÃO MOLE KG 55,99 R$ 9,68 R$ 541,99 0,20168% 0,0266% 1,96599% 45,23417% A

75 1931125997 MORANGO BANDEJA 271,33 R$ 1,99 R$ 539,95 0,20092% 0,0266% 1,99256% 45,43509% A

76 3532402598 OLEO DE SOJA COAMO LATA 900ML 169,00 R$ 3,19 R$ 539,11 0,20061% 0,0266% 2,01913% 45,63570% A

77 1335100690 PEITO DE FRANGO AD´ORO KG 149,76 R$ 3,58 R$ 536,14 0,19950% 0,0266% 2,04570% 45,83520% A

78 1322000550 FRANGO MÁXIMUS KG 181,01 R$ 2,95 R$ 533,98 0,19870% 0,0266% 2,07226% 46,03390% A

79 7601016962 AGUA SANITARIA Q BOA 2L 174,33 R$ 2,99 R$ 521,26 0,19397% 0,0266% 2,09883% 46,22787% A

80 7034319276 PAPEL HIGIENICO LOG ECONOMICO C/16 UN 49,00 R$ 10,48 R$ 513,52 0,19109% 0,0266% 2,12540% 46,41896% A

81 1135100096 PEITO BOVINO C/OSSO KG 79,99 R$ 6,39 R$ 511,15 0,19020% 0,0266% 2,15197% 46,60916% A

82 2000622902 ACUCAR REFINADO UNIAO 5KG 79,33 R$ 6,28 R$ 498,21 0,18539% 0,0266% 2,17853% 46,79455% A

83 1738923184 QUEIJO MUSSARELA OLIVEIRA 150G 243,00 R$ 1,99 R$ 483,57 0,17994% 0,0266% 2,20510% 46,97449% A

84 1731321743 MORTADELA DE FRANGO PERDIGAO 400G 148,00 R$ 3,25 R$ 481,00 0,17899% 0,0266% 2,23167% 47,15348% A

85 2412500705 CORACAO DE FRNAGO COPACOL KG 61,60 R$ 7,69 R$ 473,72 0,17628% 0,0266% 2,25824% 47,32975% A

86 6439925036 REFRIGERANTE FANTA LARANJA 2L 189,33 R$ 2,49 R$ 471,44 0,17543% 0,0266% 2,28480% 47,50518% A

87 3428118538 MAIONESE HELLMANNS 500G 121,67 R$ 3,85 R$ 468,42 0,17430% 0,0266% 2,31137% 47,67949% A

88 1620121675 FERMENTO EM PO ROYAL 100G 207,00 R$ 2,25 R$ 465,75 0,17331% 0,0266% 2,33794% 47,85280% A

89 1327200088 LINGUIÇA DE FRANGO KG 66,04 R$ 6,99 R$ 461,60 0,17177% 0,0266% 2,36451% 48,02456% A

90 3307102461 CAFÉ MELITA EXTRA FORTE 500G 66,00 R$ 6,99 R$ 461,34 0,17167% 0,0266% 2,39107% 48,19623% A

91 1705722654 IOGURTE PIA GURT MORANGO (BDJ) 720G 170,67 R$ 2,65 R$ 452,27 0,16829% 0,0266% 2,41764% 48,36453% A

92 1322000240 FRANGO MACEDO KG 89,45 R$ 4,99 R$ 446,36 0,16610% 0,0266% 2,44421% 48,53062% A

93 2422130333 FRANGO A PASSARINHO IQF MACEDO 1 KG 72,33 R$ 6,15 R$ 444,85 0,16553% 0,0266% 2,47078% 48,69616% A

94 2310320852 CHOC. BIS LAKA BRANCO 150G 148,67 R$ 2,99 R$ 444,51 0,16541% 0,0266% 2,49734% 48,86156% A

95 1738923185 QUEIJO PRATO OLIVEIRA 150G 223,33 R$ 1,99 R$ 444,43 0,16538% 0,0266% 2,52391% 49,02694% A

96 2413529621 COXINHAS DAS ASAS IQF AGROVENETO 1 KG 74,00 R$ 5,99 R$ 443,26 0,16494% 0,0266% 2,55048% 49,19188% A

97 1735922542 PETIT SUISSE PIAZINHO MORANGO (BDJ) 360G 172,00 R$ 2,55 R$ 438,60 0,16321% 0,0266% 2,57705% 49,35509% A

73

98 1738900204 QUEIJO COLONIAL KG 34,67 R$ 12,65 R$ 438,52 0,16318% 0,0266% 2,60361% 49,51827% A

99 6212105312 CONHAQUE DREHER 900ML 60,00 R$ 6,99 R$ 419,40 0,15606% 0,0266% 2,63018% 49,67433% A

100 1738929568 QUEIJO VENEZA PRATO FATIADO 150G 199,00 R$ 2,10 R$ 417,90 0,15551% 0,0266% 2,65675% 49,82984% A

101 1729619088 MASSA PASTEL MASSITA 400G 160,67 R$ 2,59 R$ 416,13 0,15485% 0,0266% 2,68332% 49,98468% A

102 3307102340 CAFE CABOCLO 500G 71,67 R$ 5,79 R$ 414,95 0,15441% 0,0266% 2,70988% 50,13909% A

103 2627200725 LINGUICA CALABRESA AVIPAL KG 51,34 R$ 7,97 R$ 409,14 0,15225% 0,0266% 2,73645% 50,29134% A

104 1620121377 FERMENTO BIOLOGICO FLEISCHMANN 125G 101,67 R$ 3,98 R$ 404,63 0,15057% 0,0266% 2,76302% 50,44190% A

105 2443030329 SASSAMI FILEZINHO C. VALE 1KG 44,67 R$ 8,98 R$ 401,11 0,14926% 0,0266% 2,78959% 50,59116% A

106 1520032774 FEIJAO SASSINHO 1KG 117,67 R$ 3,38 R$ 397,71 0,14799% 0,0266% 2,81615% 50,73915% A

107 1928500036 MANGA KG 197,31 R$ 1,99 R$ 392,64 0,14611% 0,0266% 2,84272% 50,88526% A

108 3307102336 CAFE CREMOSO EX. FOR. 500G 90,00 R$ 4,29 R$ 386,10 0,14367% 0,0266% 2,86929% 51,02893% A

109 1731316721 MORTADELA CONFIANCA S/CUBOS TOUCINHO 73,33 R$ 5,25 R$ 385,00 0,14326% 0,0266% 2,89586% 51,17219% A

110 1520001689 FEIJAO VERMELHO CALDAO 1KG 58,67 R$ 6,55 R$ 384,27 0,14299% 0,0266% 2,92242% 51,31519% A

111 1626523695 LEITE CONDENSADO ELEGE 395G 159,67 R$ 2,38 R$ 380,01 0,14141% 0,0266% 2,94899% 51,45659% A

112 1731322947 MORTADELA SADILAR S/ GORDURA 1KG 81,00 R$ 4,69 R$ 379,89 0,14136% 0,0266% 2,97556% 51,59795% A

113 1427200273 LINGUIÇA DE CHURRASCO AURORA KG 54,29 R$ 6,99 R$ 379,50 0,14122% 0,0266% 3,00213% 51,73917% A

114 1731822820 NATA TIROL 350G 160,67 R$ 2,35 R$ 377,57 0,14050% 0,0266% 3,02869% 51,87967% A

115 1108500362 CARNE DE PRIMEIRA C/ OSSO KG 39,50 R$ 9,49 R$ 374,81 0,13947% 0,0266% 3,05526% 52,01914% A

116 1738431007 PRESUNTO FATIADO VENEZA 150G 174,67 R$ 2,10 R$ 366,80 0,13649% 0,0266% 3,08183% 52,15563% A

117 6439925039 REFRIGERANTE SPRITE 2L 147,00 R$ 2,49 R$ 366,03 0,13620% 0,0266% 3,10840% 52,29183% A

118 7641128533 SABAO EM PO SURF BANHO DE BRANCURA 1KG 92,33 R$ 3,95 R$ 364,72 0,13572% 0,0266% 3,13496% 52,42755% A

119 7121926990 FRALDA TOM E JERRY G C/24 27,67 R$ 12,95 R$ 358,28 0,13332% 0,0266% 3,16153% 52,56087% A

120 2306116306 BISC. NINFA LEITE 800G 79,67 R$ 4,49 R$ 357,70 0,13310% 0,0266% 3,18810% 52,69397% A

121 1728902481 MARG. BECEL C/SAL 500G 71,00 R$ 4,99 R$ 354,29 0,13184% 0,0266% 3,21467% 52,82581% A

122 2412701533 CORDON BLEU PERDIGAO KG 163,00 R$ 2,15 R$ 350,45 0,13041% 0,0266% 3,24123% 52,95621% A

123 3428122677 MAIONESE HELLMANNS SACHET 472G 90,00 R$ 3,89 R$ 350,10 0,13028% 0,0266% 3,26780% 53,08649% A

74

124 7641123602 SABAO EM PO BRILHANTE AZUL 1KG 63,33 R$ 5,48 R$ 347,07 0,12915% 0,0266% 3,29437% 53,21564% A

125 1731322946 MORTADELA SADILAR FAMILIAR 1KG 73,67 R$ 4,69 R$ 345,50 0,12856% 0,0266% 3,32094% 53,34420% A

126 6439930588 REFRIGERANTE COCA-COLA C/6 (LATA) 57,00 R$ 5,94 R$ 338,58 0,12599% 0,0266% 3,34750% 53,47019% A

127 1731302567 MORTADELA BOLOGNELLA PERDIGAO 200G 141,00 R$ 2,39 R$ 336,99 0,12540% 0,0266% 3,37407% 53,59559% A

128 7601422606 ALCOOL PARATI 1L 117,67 R$ 2,85 R$ 335,35 0,12479% 0,0266% 3,40064% 53,72038% A

129 7034307884 PAPEL HIGIENICO BOB C/8 30M 112,33 R$ 2,98 R$ 334,75 0,12456% 0,0266% 3,42721% 53,84494% A

130 6439931891 REFRIGERANTE COCA-COLA 1.75L 138,67 R$ 2,39 R$ 331,41 0,12332% 0,0266% 3,45377% 53,96826% A

131 1320621086 FILE DE PEITO MACEDO (BDJ) 1KG 34,67 R$ 9,45 R$ 327,60 0,12190% 0,0266% 3,48034% 54,09017% A

132 1731316720 MORTADELA CONFIANCA 1KG 62,00 R$ 5,25 R$ 325,50 0,12112% 0,0266% 3,50691% 54,21129% A

133 1738900165 QUEIJO KG 23,22 R$ 13,98 R$ 324,64 0,12080% 0,0266% 3,53348% 54,33209% A

134 7641121853 SABAO EM PO TIXAN YPE MACIEZ CX 1KG 93,00 R$ 3,47 R$ 322,71 0,12008% 0,0266% 3,56004% 54,45217% A

135 3307102566 CAFE 3 CORACOES EXTRA FORTE 500G 57,00 R$ 5,59 R$ 318,63 0,11857% 0,0266% 3,58661% 54,57074% A

136 2604500713 BACON DEFUMADO A VACUO WEBER KG 21,59 R$ 14,75 R$ 318,46 0,11850% 0,0266% 3,61318% 54,68924% A

137 2819016945 FARINHA ROSCA CARLA 500G 131,67 R$ 2,38 R$ 313,37 0,11661% 0,0266% 3,63974% 54,80585% A

138 1946600053 VAGEM KG 69,34 R$ 4,50 R$ 312,04 0,11611% 0,0266% 3,66631% 54,92196% A

139 2416819660 CORTES EMPANADOS DE FRANGO C.VALE 2,5KG 13,33 R$ 23,29 R$ 310,53 0,11555% 0,0266% 3,69288% 55,03752% A

140 1703320911 APRESUNTADO PERDIGAO 200G 77,67 R$ 3,99 R$ 309,89 0,11531% 0,0266% 3,71945% 55,15283% A

141 2412500248 CORAÇÃO DE FRANGO KG 36,05 R$ 8,49 R$ 306,05 0,11388% 0,0266% 3,74601% 55,26671% A

142 6201105044 AGUARDENTE CANINHA 51 965ML 60,33 R$ 4,99 R$ 301,06 0,11203% 0,0266% 3,77258% 55,37874% A

143 6016923355 RED BULL 46,67 R$ 6,45 R$ 301,00 0,11201% 0,0266% 3,79915% 55,49075% A

144 7034307885 PAPEL HIGIENICO BOB NEUTRO C/8 30M 101,00 R$ 2,98 R$ 300,98 0,11200% 0,0266% 3,82572% 55,60275% A

145 7641128450 SABAO PO SURF DANCANDO NA CHUVA 1KG 76,00 R$ 3,95 R$ 300,20 0,11171% 0,0266% 3,85228% 55,71445% A

146 2420528411 FILEZINHO SASSAMI IQF COPACOL 1KG 32,00 R$ 9,35 R$ 299,20 0,11134% 0,0266% 3,87885% 55,82579% A

147 7641128836 SABAO PO SURF PASSEIO NO CAMPO 1KG 73,67 R$ 3,95 R$ 290,98 0,10828% 0,0266% 3,90542% 55,93407% A

148 1705722541 IOGURTE PIA GURT MORANGO/COCO (BDJ) 720G 109,00 R$ 2,65 R$ 288,85 0,10748% 0,0266% 3,93199% 56,04155% A

75

149 1738423149 PRESUNTO COZIDO PERDIGAO 200G 65,67 R$ 4,39 R$ 288,28 0,10727% 0,0266% 3,95855% 56,14882% A

150 1520000026 FEIJAO VERMELHO KG 48,30 R$ 5,95 R$ 287,39 0,10694% 0,0266% 3,98512% 56,25576% A

151 7034317518 PAPEL HIG. MILI BIANCO NEUTRO 60M C/8 41,67 R$ 6,85 R$ 285,42 0,10621% 0,0266% 4,01169% 56,36197% A

152 2316122183 DOCE ENCOSTA GAUCHA LEITE 1KG 71,33 R$ 3,98 R$ 283,91 0,10565% 0,0266% 4,03826% 56,46762% A

153 1729616674 MASSA PASTEL MASSITA 500G 72,00 R$ 3,92 R$ 282,24 0,10502% 0,0266% 4,06482% 56,57264% A

154 2819201808 FARINHA TRIGO LILI 5 KG 47,00 R$ 5,99 R$ 281,53 0,10476% 0,0266% 4,09139% 56,67740% A

155 1905402420 BEM BATATA TRADICIONAL 2,5KG 28,00 R$ 9,95 R$ 278,60 0,10367% 0,0266% 4,11796% 56,78107% A

156 2306127250 BISCOITO AMANTEIGADOS LUMAIS 700GR 55,33 R$ 4,99 R$ 276,11 0,10274% 0,0266% 4,14453% 56,88382% A

157 2403600288 ASA DE FRANGO KG 92,02 R$ 2,99 R$ 275,13 0,10238% 0,0266% 4,17109% 56,98619% A

158 1427200712 LINGUIÇA TOSCANA WEBER KG 80,31 R$ 3,40 R$ 273,05 0,10160% 0,0266% 4,19766% 57,08780% A

159 1735102412 PEITO CHESTER DEF. PERDIGAO KG 57,67 R$ 4,69 R$ 270,46 0,10064% 0,0266% 4,22423% 57,18844% A

160 7121921718 FRALDA TURMA DA MONICA T PROT. G C/28 15,00 R$ 17,98 R$ 269,70 0,10036% 0,0266% 4,25080% 57,28880% A

161 2819201592 FARINHA TRIGO NORDESTE (PLASTICO) 5KG 36,00 R$ 7,45 R$ 268,20 0,09980% 0,0266% 4,27736% 57,38860% A

162 2515000249 DOBRADINHA KG 36,70 R$ 7,30 R$ 267,91 0,09969% 0,0266% 4,30393% 57,48829% A

163 1738923653 QUEIJO MUSSARELA CASA DO QUEIJO 150G 114,00 R$ 2,35 R$ 267,90 0,09969% 0,0266% 4,33050% 57,58798% A

164 2413533476 COXINHA DAS ASAS DIPLOMATA IQF 1KG 47,33 R$ 5,65 R$ 267,43 0,09951% 0,0266% 4,35707% 57,68749% A

165 1936400047 PIMENTAO KG 98,92 R$ 2,70 R$ 267,09 0,09939% 0,0266% 4,38363% 57,78688% A

166 1128400091 MAMINHA KG 19,06 R$ 13,98 R$ 266,46 0,09915% 0,0266% 4,41020% 57,88603% A

167 7034317417 PAPEL HIG. MILI BIANCO PERF 60M C/4 78,33 R$ 3,39 R$ 265,55 0,09881% 0,0266% 4,43677% 57,98485% A

168 7602221409 AMACIANTE GIRANDO SOL AZUL 2L 91,67 R$ 2,89 R$ 264,92 0,09858% 0,0266% 4,46334% 58,08343% A

169 1834201626 BISNAGUINHA SEVEN BOYS ORIG. 300G 90,67 R$ 2,89 R$ 262,03 0,09750% 0,0266% 4,48990% 58,18093% A

170 1738923652 QUEIJO MUSSARELA CASA DO QUEIJO 450G 39,00 R$ 6,59 R$ 257,01 0,09564% 0,0266% 4,51647% 58,27657% A

171 2119318539 MUCILON ARROZ 400G 39,33 R$ 6,45 R$ 253,70 0,09440% 0,0266% 4,54304% 58,37097% A

172 1738402285 PRESUNTO COZIDO CASA DO QUEIJO 180G 94,33 R$ 2,68 R$ 252,81 0,09407% 0,0266% 4,56961% 58,46505% A

173 9839502578 RACAO BABADOG 8KG 18,67 R$ 13,48 R$ 251,63 0,09363% 0,0266% 4,59617% 58,55868% A

174 1905400467 BATATA AIPO 66,98 R$ 3,75 R$ 251,17 0,09346% 0,0266% 4,62274% 58,65214% A

76

175 2310320781 BARRA LACTA SHOT 170G 57,33 R$ 4,35 R$ 249,40 0,09280% 0,0266% 4,64931% 58,74495% A

176 1738923003 QUEIJO MUSSARELA FATIADO TIROL 150G 91,67 R$ 2,65 R$ 242,92 0,09039% 0,0266% 4,67588% 58,83534% A

177 3307102462 CAFÉ MELITTA FORTE 500G 34,33 R$ 6,99 R$ 239,99 0,08930% 0,0266% 4,70244% 58,92464% A

178 1503501566 ARROZ TIO URBANO 5 KG 22,00 R$ 10,89 R$ 239,58 0,08915% 0,0266% 4,72901% 59,01379% A

179 6326420673 LEITE NINHO FASES 1+PBIO1 400G 26,67 R$ 8,98 R$ 239,47 0,08911% 0,0266% 4,75558% 59,10290% A

180 1128400503 MAMINHA MATURATTA KG 14,14 R$ 16,90 R$ 239,00 0,08893% 0,0266% 4,78215% 59,19184% A

181 1946400051 UVA NIAGARA KG 41,34 R$ 5,74 R$ 237,29 0,08830% 0,0266% 4,80871% 59,28014% A

182 2242121406 FANDANGOS PRESUNTO 200G 98,67 R$ 2,39 R$ 235,81 0,08775% 0,0266% 4,83528% 59,36788% A

183 1946400052 UVA BRASIL KG 54,93 R$ 4,29 R$ 235,66 0,08769% 0,0266% 4,86185% 59,45557% A

184 2310316602 CHOCOLATE KINDER OVO C/ SURPRESA 20G 80,33 R$ 2,89 R$ 232,16 0,08639% 0,0266% 4,88842% 59,54196% A

185 2242121405 CHEETOS LUA 170G 96,33 R$ 2,39 R$ 230,24 0,08567% 0,0266% 4,91498% 59,62764% A

186 7602221410 AMACIANTE GIRANDO SOL ROSA 2L 79,67 R$ 2,89 R$ 230,24 0,08567% 0,0266% 4,94155% 59,71331% A

187 2422128408 FRANGO Á PASSARINHO IQF COPACOL 1KG 42,00 R$ 5,45 R$ 228,90 0,08518% 0,0266% 4,96812% 59,79849% A

188 7121926991 FRALDA TOM E GERRY M C/28 17,67 R$ 12,95 R$ 228,78 0,08513% 0,0266% 4,99469% 59,88362% A

189 1927925890 MACA ARGENTINA KG 177,00 R$ 1,29 R$ 228,33 0,08496% 0,0266% 5,02125% 59,96859% A

190 2435100639 PEITO DE FRANGO COPACOL KG 43,42 R$ 5,25 R$ 227,94 0,08482% 0,0266% 5,04782% 60,05340% A

191 2620000715 KIT FEIJOADA WEBER 25,52 R$ 8,90 R$ 227,16 0,08453% 0,0266% 5,07439% 60,13793% A

192 6326427704 LEITE NAN PRO 1 400G 11,33 R$ 19,98 R$ 226,44 0,08426% 0,0266% 5,10096% 60,22219% A

193 6247505268 VODKA RAISKA 1L 28,33 R$ 7,99 R$ 226,38 0,08424% 0,0266% 5,12752% 60,30643% A

194 1834222348 PÃO DE LEITE NUTRELA 500G 75,33 R$ 2,99 R$ 225,25 0,08382% 0,0266% 5,15409% 60,39025% A

195 2306119879 BISCOITO CLUB SOCIAL PIZZA 150G 100,00 R$ 2,25 R$ 225,00 0,08372% 0,0266% 5,18066% 60,47398% A

196 7034317416 PAPEL HIG. MILI BIANCO C/4 60M 66,00 R$ 3,39 R$ 223,74 0,08326% 0,0266% 5,20723% 60,55723% A

197 2420533477 FILEZINHO SASSAMI DIPLOMATA IQF 1KG 32,00 R$ 6,99 R$ 223,68 0,08323% 0,0266% 5,23379% 60,64047% A

198 1626521451 LEITE COND. MOCA NESTLE 395G 84,00 R$ 2,65 R$ 222,60 0,08283% 0,0266% 5,26036% 60,72330% A

199 1728918166 MARGARINA SOYA C/ SAL 1KG 74,33 R$ 2,98 R$ 221,51 0,08243% 0,0266% 5,28693% 60,80572% A

200 7034317519 PAPEL HIG. MILI BIANCO PERF 60M C/8 32,33 R$ 6,85 R$ 221,48 0,08242% 0,0266% 5,31350% 60,88814% A

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201 6439925191 REFRIGERANTE GUARANA ANTARTICA 2L 88,67 R$ 2,49 R$ 220,78 0,08215% 0,0266% 5,34006% 60,97029% A

202 1834201627 BISNAGUINHA SEVEN BOYS VITAMINADAS 300G 76,33 R$ 2,89 R$ 220,60 0,08209% 0,0266% 5,36663% 61,05238% A

203 3307102565 CAFE 3 CORACOES TRADICIONAL 500G 39,33 R$ 5,59 R$ 219,87 0,08182% 0,0266% 5,39320% 61,13420% A

204 1620120273 FERMENTO BIOLOGICO FLEISCHMANN 500G 24,33 R$ 8,99 R$ 218,76 0,08140% 0,0266% 5,41977% 61,21560% A

205 7034322709 PAPEL HIGIENICO CISNE C/8 76,67 R$ 2,85 R$ 218,50 0,08131% 0,0266% 5,44633% 61,29691% A

206 3307132056 CAFE SOLUVEL IGUAÇU LV250G PG200 27,33 R$ 7,95 R$ 217,30 0,08086% 0,0266% 5,47290% 61,37777% A

207 1620116851 FERMENTO BELOPAN 500G 32,00 R$ 6,75 R$ 216,00 0,08038% 0,0266% 5,49947% 61,45814% A

208 1742220361 SALSICHA SUPERDOG EXCELSIOR 800G 56,67 R$ 3,79 R$ 214,77 0,07992% 0,0266% 5,52604% 61,53806% A

209 7641120770 SABAO EM BARRA RAZZO GLICERINA C5 53,67 R$ 3,99 R$ 214,13 0,07968% 0,0266% 5,55260% 61,61774% A

210 1928300035 MAMAO FORMOSA um 135,77 R$ 1,56 R$ 211,81 0,07882% 0,0266% 5,57917% 61,69656% A

211 1742200254 SALSICHA PENA BRANCA DIPLOMATA KG 70,80 R$ 2,99 R$ 211,69 0,07877% 0,0266% 5,60574% 61,77533% A

212 1738922375 QUEIJO MUSSARELA SUPREMO FATIADO 500G 31,67 R$ 6,65 R$ 210,58 0,07836% 0,0266% 5,63231% 61,85369% A

213 3310322969 CREME NUTELLA 180G 43,00 R$ 4,89 R$ 210,27 0,07824% 0,0266% 5,65887% 61,93193% A

214 1736822945 PIZZA SADIA FRANGO/CAT/ MUSS. 460G 28,00 R$ 7,49 R$ 209,72 0,07804% 0,0266% 5,68544% 62,00997% A

215 2944125932 SORVETE PAVILOCHE NAPOLITANO 2 L 19,00 R$ 10,95 R$ 208,05 0,07742% 0,0266% 5,71201% 62,08739% A

216 7601016849 AGUA SANITARIA LIMPINHA 5L 45,33 R$ 4,55 R$ 206,27 0,07676% 0,0266% 5,73858% 62,16414% A

217 2627202500 LINGUICA CALABRESA PERDIGAO 450G 30,00 R$ 6,79 R$ 203,70 0,07580% 0,0266% 5,76514% 62,23994% A

218 7300325126 ABS. SEMPRE LIVRE ADAPT ESP. C/AB C/8 89,33 R$ 2,25 R$ 201,00 0,07479% 0,0266% 5,79171% 62,31474% A

219 1925500028 KIWI KG 26,50 R$ 7,50 R$ 198,73 0,07395% 0,0266% 5,81828% 62,38869% A

220 2627228691 LINGUIÇA MISTA COZIDA DEFUMADA PERDIGAO KG 10,00 R$ 19,87 R$ 198,70 0,07394% 0,0266% 5,84485% 62,46263% A

221 1705727088 IOGURTE ACTIVIA AMEIXA 900G 36,00 R$ 5,49 R$ 197,64 0,07354% 0,0266% 5,87141% 62,53617% A

222 1136000004 PICANHA KG 10,11 R$ 19,45 R$ 196,65 0,07318% 0,0266% 5,89798% 62,60935% A

223 6439932312 REFRIGERANTE COCA-COLA ZERO 2.5L 65,67 R$ 2,99 R$ 196,34 0,07306% 0,0266% 5,92455% 62,68241% A

224 2242102195 DORITOS QUEIJO NACHO 110G 81,33 R$ 2,39 R$ 194,39 0,07233% 0,0266% 5,95112% 62,75474% A

225 3228017492 MACARRAO CASAREDO ESPAGUETE 1KG 48,00 R$ 3,99 R$ 191,52 0,07127% 0,0266% 5,97768% 62,82601% A

78

226 6947423359 VINHO CAMPO LARGO TINTO SUAVE 750ML 39,00 R$ 4,89 R$ 190,71 0,07097% 0,0266% 6,00425% 62,89697% A

227 1728902246 MARGARINA DELICIA C/SAL 500G 63,67 R$ 2,99 R$ 190,36 0,07084% 0,0266% 6,03082% 62,96781% A

228 2436822943 PIZZA SADIA CALABRESA 460G 25,33 R$ 7,49 R$ 189,75 0,07061% 0,0266% 6,05739% 63,03842% A

229 1740220326 REQUEIJAO ELEGE 250G 66,33 R$ 2,85 R$ 189,05 0,07035% 0,0266% 6,08395% 63,10876% A

230 1738923654 QUEIJO PRATO CASA DO QUEIJO 150G 80,33 R$ 2,35 R$ 188,78 0,07025% 0,0266% 6,11052% 63,17901% A

231 1742331743 SALSICHÃO EMBUTIDO COPACOL 450G 58,00 R$ 3,25 R$ 188,50 0,07014% 0,0266% 6,13709% 63,24915% A

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REFERÊNCIAS

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