Previsão da procura na indústria: guia prático

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A previsão da procura na indústria estima de que produtos os clientes vão precisar, em que quantidades e em que momento. Combina o histórico da procura com informações sobre mudanças futuras, dando às compras e à produção uma base comum para as suas decisões.

Uma previsão útil ajuda a preparar a resposta sem transformar cada venda possível em stock. Rever o erro e os pressupostos da previsão ajuda a decidir o que assumir já como compromisso e o que pode esperar. A previsão é uma parte do planeamento da procura, um processo mais abrangente em que se analisa a informação de mercado e se acorda um plano para a procura.

Na prática, o desafio tem duas partes: estimar a procura com rigor suficiente para a decisão em causa e, depois, elaborar um plano de produção capaz de concretizar a resposta. O SkyPlanner APS trata da programação detalhada que sustenta as suas decisões de produção, evitando que tenha de refazer as filas de trabalho de cada máquina quando essas decisões mudam.

Veja como elaborar a previsão, avaliar o seu erro e aplicá-la na prática.

1. Defina as decisões que a previsão deve apoiar

Comece pela decisão, não pelo modelo de previsão. Reservar materiais para um produto com lead time longo, decidir quanto produzir para stock no próximo mês e ponderar um turno de produção adicional são decisões que exigem níveis de detalhe diferentes.

Antes de recolher os dados, registe quatro aspetos:

• O que se vai prever: um produto acabado, uma família de produtos ou outro artigo de planeamento claramente definido.
• A unidade: peças, embalagens, quilogramas ou outra unidade física usada de forma consistente. O volume de vendas em valor, por si só, pode ocultar alterações nos preços e na combinação de produtos vendidos.
• O período: quando os clientes precisam do produto, usando de forma consistente a data solicitada como referência, sempre que os dados o permitam.
• O horizonte: com que antecedência é necessário decidir, tendo em conta os lead times de compra e de produção.

Se assume compromissos de aquisição de materiais quatro semanas antes de estes serem necessários, não basta que a previsão pareça exata apenas uma semana antes. Avalie a estimativa feita com quatro semanas de antecedência, que é a que as compras têm efetivamente de usar.

Escolha o nível de planeamento em função da decisão. Uma previsão por família de produtos pode ajudar a avaliar a necessidade de um turno futuro, mas não indica às compras que componente específico de uma variante devem adquirir. Por outro lado, prever separadamente cada variante raramente encomendada pode gerar mais ruído do que informação útil. Mantenha a coerência entre o total da família e a sua repartição por artigo e avalie se as alterações nessa repartição têm impacto nos materiais ou na capacidade.

Na produção para stock, as previsões ajudam a orientar as decisões de reposição. Na produção por encomenda, as encomendas firmes podem determinar o lançamento das ordens de fabrico, enquanto as previsões ajudam a preparar a capacidade partilhada ou a aquisição de materiais com lead time longo. Ter uma previsão não significa que tenha de fabricar produtos acabados para stock com base em vendas incertas.

Mantenha o objetivo de vendas separado da previsão. O objetivo indica o que a empresa quer vender; a previsão indica aquilo de que, neste momento, se espera que os clientes venham a precisar. Reduzir a previsão para a ajustar à capacidade atual da fábrica apenas oculta a procura que poderá ficar por satisfazer, em vez de resolver o problema.

2. Prepare um histórico da procura que reflita as necessidades dos clientes

Use uma série consistente de quantidades procuradas, por artigo e por período. O relatório de expedições do seu ERP pode servir de ponto de partida, mas confirme o que as datas e as quantidades representam realmente.

As entregas em atraso são uma armadilha comum. As unidades solicitadas para uma semana, mas expedidas na seguinte, podem fazer a primeira parecer fraca e a segunda invulgarmente forte. Se o objetivo é prever quando o produto tem de estar disponível, use, sempre que possível, o período solicitado pelo cliente. Caso contrário, o modelo poderá interpretar os seus próprios atrasos de entrega como um padrão da procura.

Valide o histórico com as equipas de vendas e de operações:

• Corrija registos duplicados, conversões de unidades e alterações de códigos de produto. Trate as devoluções e os cancelamentos de acordo com a sua causa, em vez de considerar cada ajuste como nova procura negativa.
• Mantenha os períodos em que a procura foi efetivamente zero. Um registo em falta não equivale automaticamente a zero, e eliminar semanas sem procura pode inflacionar a estimativa.
• Assinale as ruturas de stock, os limites de afetação de stock e as restrições de capacidade. Expedir 60 unidades quando os clientes queriam 100 não prova que a procura tenha sido de apenas 60. Use os pedidos não satisfeitos que estejam registados, quando disponíveis; identifique como estimativa qualquer valor estimado de procura perdida.
• Identifique promoções, contratos pontuais, lançamentos e produtos descontinuados. Preserve o histórico original e registe os motivos de qualquer ajuste à série usada na modelação.

Represente num gráfico as quantidades resultantes ao longo do tempo. Procure um nível estável, um crescimento ou declínio sustentado, picos sazonais recorrentes e intervalos longos entre encomendas. Estes padrões ajudam a determinar que métodos vale a pena testar.

Não faça previsões independentes para cada componente quando as suas necessidades são determinadas pelos produtos de nível superior que se planeia fabricar. Essa procura dependente deve ser calculada a partir da lista de materiais e do cálculo das necessidades de materiais. Caso contrário, arrisca-se a obter respostas contraditórias para a mesma decisão de compra.

3. Adeque o método de previsão ao padrão da procura

Não há um método que seja o melhor para todos os produtos industriais. Comece com um método de referência simples e avalie depois se outro método melhora as decisões que precisa de tomar.

Padrão da procura	Um ponto de partida adequado	O que verificar
Procura relativamente estável	Uma média móvel de períodos recentes ou alisamento exponencial simples	Se o intervalo usado para calcular a média atenua o ruído sem ocultar uma mudança real
Procura sazonal recorrente	A última época comparável como referência; um modelo de previsão sazonal	Se houve alterações nas datas dos feriados, nos dias úteis ou na gama de produtos
Tendência sustentada	Um modelo que contemple a tendência, como o alisamento exponencial com tendência	Se o crescimento se mantém ou se o produto se aproxima da maturidade
Procura associada a fatores mensuráveis	Regressão ou um modelo adequado de aprendizagem automática	Se a informação sobre esses fatores estará efetivamente disponível quando a previsão for emitida
Muitos períodos sem procura e encomendas ocasionais	Uma abordagem para procura intermitente, como um método do tipo Croston	O desempenho ao longo do horizonte de reposição, e não apenas se o modelo prevê cada semana sem procura
Um produto novo com pouco histórico	Dados de produtos comparáveis e uma avaliação estruturada com base no conhecimento da equipa comercial e dos clientes	Os pressupostos do lançamento, a substituição de produtos existentes e a rapidez com que se aprende com a procura real

O alisamento exponencial simples dá mais peso às observações recentes, mas, na sua forma básica, não modela a tendência nem a sazonalidade. Os métodos do tipo Croston tratam a procura intermitente tendo em conta as quantidades diferentes de zero e os intervalos entre essas ocorrências; não eliminam a incerteza quanto à próxima encomenda.

Para um exemplo claro de média móvel, imagine que a procura nas últimas três semanas foi de 80, 100 e 120 unidades. A previsão para a semana seguinte, calculada com uma média móvel de três semanas, é:

Previsão = (80 + 100 + 120) ÷ 3 = 100 unidades.

Este cálculo é fácil de explicar. No entanto, também pode reagir com atraso a uma tendência real de crescimento. Três observações demonstram como se faz a conta, mas não provam que o método seja adequado ao produto.

Compare os métodos candidatos com referências simples: a procura observada mais recente e, para os artigos sazonais, o último período sazonal comparável. Um modelo mais complexo deve justificar a sua utilização com melhores resultados em dados que não foram usados para o ajustar ou com melhores decisões operacionais, e não pela sofisticação do nome.

Um modelo que utiliza promoções ou indicadores económicos também precisa de dados de entrada realistas para o futuro. Testá-lo com informação que não estava disponível à data da previsão faz com que pareça melhor do que poderia ter sido na prática. Uma relação útil para prever não prova, por si só, que alterar o fator em causa irá provocar um determinado aumento das vendas.

4. Incorpore o conhecimento do negócio sem perder a previsão de base

O histórico não revela tudo. Um cliente pode ter anunciado uma paragem, um distribuidor pode estar a abrir um novo ponto de venda ou um produto pode estar a substituir um modelo mais antigo.

Mantenha a previsão estatística de base visível e registe separadamente cada ajuste decorrente do conhecimento do negócio. Inclua a quantidade, o período, o motivo, o responsável e a data de revisão. Antes de acrescentar um efeito, confirme se já está contemplado no modelo ou noutro ajuste.

Imagine que a previsão de base é de 100 unidades para uma das próximas semanas. A equipa comercial apresenta evidências de uma procura adicional de 20 unidades por parte de um novo cliente, além de tudo o que já estava incluído. A previsão revista passa a ser de 120 unidades. Se o cliente estiver a transferir a procura de outro produto, ajuste também a previsão desse produto, em vez de registar a transferência como crescimento puro.

Assim, a revisão assenta em questões concretas: a procura adicional concretizou-se, em que período e o ajuste melhorou a previsão? Ao longo do tempo, compare o erro da previsão de base com o da previsão ajustada. Mantenha os ajustes que acrescentam informação e investigue os que repetidamente acrescentam apenas otimismo.

Perante um lançamento incerto ou um contrato de grande dimensão, mantenha um cenário de base e cenários plausíveis de procura superior e inferior, com os respetivos pressupostos. São cenários de planeamento, não intervalos de previsão calibrados estatisticamente. Utilize-os para identificar as decisões que mudariam: reservar materiais, acrescentar um turno ou adiar o compromisso de constituir stock de produto acabado.

5. Meça o erro da previsão com a antecedência que importa

Guarde cada previsão emitida com a respetiva data, período a que se refere, artigo e versão. Quando a procura real for conhecida, compare-a com a versão disponível no momento em que a empresa teve de agir, e não com a última revisão feita imediatamente antes da entrega.

Para selecionar o método, faça uma simulação de previsão com dados históricos. Ajuste o método usando apenas a informação disponível numa data passada e gere a previsão para o horizonte necessário. Depois, avance a data de corte e repita. Ao avançar sucessivamente a data de referência da previsão, esta abordagem testa a tarefa que realmente tem em mãos sem usar, em cada etapa, observações que só estariam disponíveis mais tarde.

Exemplo de erro de previsão

Imagine que avalia quatro semanas de procura de um produto. Em cada linha abaixo, a previsão guardada foi emitida quatro semanas antes da semana a que se refere. Neste exemplo, o erro com sinal é a previsão menos a procura real, pelo que um valor positivo indica uma previsão acima da procura.

Semana prevista	Previsão guardada	Procura real	Erro com sinal	Erro absoluto
Semana 1	110	100	+10	10
Semana 2	110	120	−10	10
Semana 3	110	80	+30	30
Semana 4	110	100	+10	10
Total	440	400	+40	60

Três medidas explicam diferentes aspetos deste resultado:

Erro absoluto médio (MAE) = soma dos erros absolutos ÷ número de períodos = 60 ÷ 4 = 15 unidades por semana.

O MAE dá uma noção clara da dimensão típica do erro, expressa nas unidades do produto. Não mostra se as previsões tendem a ficar acima ou abaixo da procura real.

Erro percentual absoluto ponderado (WAPE) = soma dos erros absolutos ÷ soma da procura real × 100 = 60 ÷ 400 × 100 = 15%.

Para estas quantidades de procura não negativas, o WAPE exprime o erro absoluto em relação à procura total. Não significa que o erro da previsão de cada semana tenha ficado dentro dos 15%, nem que exista uma probabilidade de 85% de satisfazer a procura.

Erro médio com sinal, ou viés = soma dos erros com sinal ÷ número de períodos = 40 ÷ 4 = +10 unidades por semana.

Segundo a convenção de sinal indicada, a previsão ficou, em média, acima da procura real. No conjunto das quatro semanas, excedeu-a em 40 unidades, ou 10% da procura real total. Os erros por excesso e por defeito podem anular-se no total, pelo que o viés, por si só, não permite descrever a dimensão do erro.

Estas quatro linhas ilustram as medidas, mas não constituem um histórico suficiente para validar a previsão. Faça testes sucessivos em número suficiente para representar a sazonalidade, os padrões de encomendas e as mudanças relevantes para o produto.

Evite indicadores de precisão enganadores

O MAPE divide o erro absoluto de cada período pela procura real desse período. Fica indefinido quando a procura real é zero e torna-se instável quando esta se aproxima de zero. Por isso, é uma má escolha como medida de referência para produtos industriais com procura esporádica.

O WAPE pode incluir alguns períodos sem procura, mas fica indefinido se a procura real total for zero. O seu denominador também varia com o volume: um aumento da procura pode melhorar a percentagem mesmo que o erro em unidades não tenha diminuído. Analise-o em conjunto com o MAE, o viés e a previsão de base simples, usando os mesmos períodos de teste.

O total de uma família de produtos pode ocultar previsões persistentemente acima da procura para uma variante e abaixo da procura para outra. Analise os produtos que geram risco de incumprimento do nível de serviço, stock dispendioso ou carga sobre recursos críticos, e não apenas a média global.

Não existe uma percentagem de erro de previsão universalmente aceitável. Um erro de 15 unidades tem consequências diferentes numa peça comum e barata e num conjunto acabado de baixa rotação. Avalie a previsão tendo em conta o custo das faltas e dos excedentes, o lead time de reposição e as opções de resposta disponíveis. Defina as reservas de segurança em função da incerteza e da política de serviço; não se limite a acrescentar o MAE a cada quantidade a produzir.

6. Transforme a previsão numa decisão de produção

A previsão revista é uma estimativa da procura dos clientes. A quantidade a produzir é uma decisão distinta, que tem em conta as encomendas confirmadas, o stock utilizável, as entradas previstas de produção já em curso ou planeada e o nível de stock que pretende manter.

Evite contar a mesma procura duas vezes. Se a previsão for de 120 unidades e as encomendas confirmadas corresponderem a 70 dessas unidades, uma política simples de consumo da previsão dentro do mesmo período deixa 50 unidades previstas ainda não cobertas por encomendas. A procura total continua a ser de 120, não de 190. A política que utiliza pode consumir a previsão em diferentes datas ou classes de procura.

Imagine agora que dispõe de 30 unidades acabadas utilizáveis, pretende manter 10 no final do período e não tem entradas de produção previstas. Para satisfazer a procura de 120 unidades, seria necessário propor a produção de 100 unidades: 120 + 10 − 30. Este cálculo pressupõe que o stock e as unidades produzidas estarão disponíveis antes da data em que são necessários para satisfazer a procura.

O plano diretor de produção detalha estas quantidades e datas de disponibilidade por artigo. O MRP calcula os materiais e componentes necessários para as quantidades de produção aprovadas. Nem a previsão nem o saldo de stock demonstram que a fábrica tem capacidade para as produzir a tempo.

Por exemplo, suponha que produzir essas 100 unidades exige 0,2 horas-máquina por unidade, mais duas horas de preparação: 22 horas na máquina crítica. Outros compromissos já exigem 20 horas nessa máquina, mas só estão disponíveis 40 horas antes da data de conclusão necessária. A carga proposta é de 42 horas. É preciso resolver a falta de duas horas de capacidade, recorrer a uma alternativa apta para o trabalho ou rever um compromisso.

Não reduza a previsão da procura dos clientes para 110 apenas para ajustar a carga à capacidade da máquina. Mantenha a estimativa da procura visível e decida como responder à insuficiência da oferta.

Utilize o SkyPlanner para programar o trabalho necessário à resposta

Quando uma alteração da previsão leva a rever um compromisso de produção, o trabalho de programação pode estender-se a várias máquinas e encomendas. Acrescentar um lote afeta as operações seguintes, o trabalho que já está nas respetivas filas de espera e as datas de entrega que deles dependem.

O SkyPlanner APS reúne esse trabalho num único plano partilhado de utilização dos recursos. Defina postos de trabalho, turnos, operadores, etapas do processo e durações e, em seguida, oriente o plano com prioridades e bloqueios. O Arcturus, a IA de programação da produção do SkyPlanner, calcula onde encaixar cada tarefa em função da capacidade configurada, dos recursos aptos a executá-la e das dependências entre operações. A vista de Gantt mostra a sequência resultante e as datas de conclusão.

Para a produção proposta de 100 unidades, isto permite relacionar as necessidades de maquinagem com as restantes operações da rota de produção e com os outros trabalhos que utilizam os mesmos recursos. Pode avaliar se uma alteração de turnos aprovada ou uma prioridade diferente permite concluir o trabalho a tempo, sem ter de ajustar manualmente a fila de trabalho de cada máquina afetada.

Quando a programação está configurada para ter em conta os materiais, o Arcturus considera o stock e a disponibilidade dos materiais a receber ao calcular as horas de início. As datas previstas de entrega das compras indicam uma disponibilidade esperada; o stock só é atualizado quando a receção é confirmada. Não basta uma máquina estar livre no plano se o material ainda não estiver disponível ou a operação anterior não estiver concluída.

Mantenha as decisões de previsão e de reaprovisionamento no seu processo de planeamento da procura ou no ERP. O SkyPlanner não gera automaticamente tarefas de produção a partir de previsões; programa o trabalho de produção que criar ou fornecer através de uma integração. O SkyPlanner integra-se com qualquer ERP ou MES através da sua API REST aberta, pelo que pode manter o sistema que gere essas decisões e melhorar a programação detalhada da sua execução.

É esta a razão para escolher o SkyPlanner quando as alterações da procura obrigam constantemente a reprogramar a produção à mão: os planeadores decidem o que é prioritário e o Arcturus calcula a sequência de trabalho nos recursos que permite pôr essas decisões em prática.

O que mudou na Fredman Operations com uma reprogramação mais rápida

A Fredman Operations, fabricante finlandês de produtos de cozinha e embalagens aptos para contacto alimentar, definia anteriormente as prioridades das tarefas de forma manual, sem uma visão precisa de quando as máquinas ficariam disponíveis nem da capacidade de cada turno. Uma reprogramação urgente podia demorar uma hora ou mais.

A implementação do SkyPlanner ligou os sistemas L7 e LTR da empresa e reuniu a capacidade e o trabalho numa vista de Gantt partilhada. Segundo o relato do cliente, avaliar um pedido para antecipar toda a carteira de encomendas demora segundos, em vez de horas de cálculo manual. A equipa refere também uma redução das horas extraordinárias e respostas mais rápidas às alterações do plano de produção.

O benefício relevante está na resposta da produção: perceber o que uma alteração das necessidades implica para o trabalho e para as datas de entrega, enquanto ainda há tempo para agir.

Mantenha a previsão ligada à resposta da fábrica

Estabeleça uma frequência de revisão adequada às decisões que tem de tomar. Atualize a previsão de base à medida que surgem novos dados da procura, analise as exceções relevantes com a equipa comercial e acompanhe o erro da previsão arquivada que foi elaborada com a antecedência exigida por cada decisão. Não deixe que as revisões de rotina alterem, sem que isso seja explícito, os compromissos que a produção já se prepara para cumprir.

Quando uma alteração acordada modificar a quantidade a produzir ou a data de disponibilidade, atualize o trabalho de produção e reveja a sua programação nos recursos. Assim, as compras, a produção e a equipa comercial ficam com uma visão coerente do que mudou e do que passa a ser possível entregar.

Para ver como gerir essa resposta com menos planeamento manual, agende uma demonstração do SkyPlanner. Traga um exemplo de uma quantidade a produzir que tenha decidido após uma alteração da previsão, a respetiva rota de produção e as datas em que os produtos têm de estar disponíveis. Estes dados são um ponto de partida prático para ver o efeito sobre a capacidade partilhada e os restantes compromissos. Se preferir explorar primeiro, experimente o SkyPlanner com dados de demonstração.