Prever a produção e demanda baseadas em modelos e hierarquias aumenta a acuracidade das informações e reduz a margem de erros em todas as áreas da companhia

Mônica Szwarcwald Tyszler, do SAS Brasil

A volatilidade do mercado, as variações sazonais, as crises econômicas e demais incertezas, internas e externas, levam as organizações a descobrir, não raro com traumas, que seus processos de previsão e planejamento não estão tão precisos. Somente as tendências passadas já não são um indicador confiável e preciso do futuro. Estudo desenvolvido pelo SAS em parceria com a Universidade de Purdue (West Lafayette, Indiana - EUA) avaliou o estado de softwares de previsão e de planejamento de demanda.

Mais de 180 executivos ligados às cadeias de previsão de 173 companhias participaram da pesquisa, destinada a identificar os desafios enfrentados, as estratégias bem-sucedidas e as diferenças nos processos e tecnologias adotadas. Muitas empresas estão descobrindo que seus processos de planejamento de demanda estão inadequados para lidar com a inconstância do mercado atual porque indicadores passados nem sempre são indicadores do futuro. Intuir ou tentar adivinhar demanda futura não é nem um pouco recomendável: indicadores e periodicidades estão se distorcendo por mudanças no cenário econômico. Compreender os efeitos de promoções de vendas, eventos de marketing e fatores econômicos tem se tornado de suma importância.

Soluções- simulação de cenários

Sob medida As dificuldades relatadas pelas empresas na pesquisa podem ser solucionadas, com sucesso, pelo SAS Forecasting. Essa solução trabalha com diversos modelos de previsões seja ela de demanda, receita, vendas ou até mesmo de previsão de inadimplência por faixas de atraso. Dessa forma, é capaz de apontar, de maneira automatizada, o melhor modelo para cada série que se esteja tratando em diferentes níveis hierárquicos. Independemente de sua área de atuação, toda empresa trabalha com hierarquias. No Brasil, por exemplo, uma companhia pode ter várias operações regionais e, para cada uma delas, diferentes centros de distribuição, com lojas espalhadas em regiões distintas, cada qual com um time de vendas.

Édina Miazaki, professora da Universidade de Brasília e também sócia da Statistika Consultoria

Empresas como a Unilever, que contratou a solução SAS Forecasting para a gestão de demanda no modelo sob demanda, se beneficiarão dos diferenciais citados acima. As organizações não podem mais se dar ao luxo de produzir além ou aquém da demanda estimada com precisão. "Sem dúvida, as melhores práticas para a gestão de logística são um ponto prioritário na agenda de grandes corporações", afirma a professora da Universidade de Brasília, Édina Miazaki, também sócia da Statistika Consultoria.

Especialistas e clientes das soluções SAS de previsões de demanda tiveram, no SAS Forecasting 2009 - realizado dias 1º e 2 de junho, em Cary (NC), a oportunidade de sugerir melhorias na solução, baseados na aplicação em suas empresas, bem como ampliar seus conhecimentos. Édina apreciou a riqueza do encontro, que possibilitou a troca de experiência entre profissionais da área, a divulgação de práticas interessantes e, sobretudo, o acesso a pesquisas recentes e inovadoras de modelos de previsão.

Produção monitorada

Melhorar a previsão das vendas não apenas na cadeia de suprimentos, mas também otimizar o fluxo de comunicação e prover um crescimento consistente do negócio. Esse era o desafio da unidade de tintas da Basf, ao adotar o SAS Forecasting em 2004. A empresa percebeu que, muitas vezes, a demanda por novas cores de tintas era maior do que a produção ou, ainda, que havia necessidade de reprocessar produtos que não correspondiam exatamente à expectativa do cliente.

A previsão das vendas foi definida em conjunto com os departamentos da organização alinhado com vendas e a principal responsabilidade do gestor de demanda passou a ser ajudar o mercado por meio de campanhas de vendas e planos de negócios identificados com os objetivos dos clientes. Além de escolher o melhor modelo, a solução SAS fez um comparativo e considerou as campanhas de vendas em seus cálculos. Os resultados foram analisados e consolidados em Excel (hierarquia, mercado, tecnologia e local do produto).

Esta análise é feita antes que a informação seja transferida para o ambiente do sistema de gestão da companhia. O maior benefício para a Basf foi o salto da acuracidade na previsão de demanda. Evoluiu do patamar de 60% para o de 92%, o que impactou positivamente o nível se serviço para seus clientes conferindo para a Basf o Prêmio Anamaco (Associação Nacional de Material de Construção) na categoria de Logística e Produção por dois anos consecutivos.

"Com o SAS é possível minimizar a necessidade de envolvimento de pessoal no processo de previsão, permitindo que os recursos da gerência concentrem-se mais tempo na análise dos resultados/previsão, aumentando o valor agregado para a companhia, diz Mônica.

Modelos para todos os setores O SAS Forecasting permite simular diferentes cenários levando em consideração fatores que impactam o negócio, como a economia, condições do mercado, demografia do cliente, atividades de marketing assim como feriados e eventos, proporcionando um grande diferencial competitivo. A solução prevê, ainda, automação em larga escala da geração de forecast, o que reduz o tempo gasto no processo tradicional. A flexibilidade da solução beneficia não só o setor de manufatura - um dos que historicamente automatizou os seus processos mais depressa, uma vez que a indústria precisa ter um rigoroso controle de seus estoques e produção -, mas também finanças, telecomunicações e energia. Na Cemig, por exemplo, para as previsões de carga de energia de médio e longo prazos, são utilizados indicadores do desempenho da economia, como o PIB (produto interno bruto) nacional, densidade populacional e expectativa de vendas no comércio. Nas de curto e curtíssimo prazos, são levados em conta o comportamento regular dos consumidores, aspectos sazonais e previsões meteorológicas, além de eventuais condições emergenciais. A partir de todas essas variáveis, o sistema elabora diversos cenários e faz a projeção das respectivas necessidades de energia em cada um deles. Na área financeira é possível analisar como está a carteira da empresa. Segundo a executiva do SAS, para cada dimensão de rede, agência, segmento, produto e /ou, safra bem como outras quebras significantes no negócio é possível analisar a evolução do montante em atraso para as diferentes faixas. No setor de telecomunicações, o Forecasting pode estimar o tráfego da rede ou faturamento da companhia para os diferentes planos (fixo,pré-pago, pós-pago, interconexão), tipos de tráfego,clientes, ou outras hierarquias relevantes para o negócio, seja ela no longo ou curto prazo. Pode também fazer a previsão do número ou percentual de churn para diferentes quebras possibilitandoa empresa a tomar decisões estratégicas para reter os clientes mais rentáveis

Veja a íntegra desta matéria na
edição 13 da revista SASCOM

Volta para a página principal

Versão para impressão