b'\n_START_ARTICLE_\nPrevis\xc3\xa3o de demanda\n_START_SECTION_\nErros de previs\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nPrevis\xc3\xb5es de demanda n\xc3\xa3o s\xc3\xa3o isentas de erros. Quanto mais distantes no tempo, maior a possibilidade de distor\xc3\xa7\xc3\xb5es. A coleta dos dados e a escolha da t\xc3\xa9cnica para a devida previs\xc3\xa3o s\xc3\xa3o fundamentais para identificar para maior possibilidade de acertos._NEWLINE_Corr\xc3\xaaa e Corr\xc3\xaaa (2009) citam dois tipos de erros: a amplitude ou tamanho dos erros e o vi\xc3\xa9s dos erros, que ocorre quando os erros acontecem tendenciosamente para um lado s\xc3\xb3. Al\xc3\xa9m disto, o erro pode ser classificado como erro sistem\xc3\xa1tico ou erro aleat\xc3\xb3rio. Os erros sistem\xc3\xa1ticos s\xc3\xa3o equ\xc3\xadvocos que ocorrem no resultado da previs\xc3\xa3o de demanda (a previs\xc3\xa3o ou \xc3\xa9 muita alta ou baixa). J\xc3\xa1 para os erros aleat\xc3\xb3rios resultam de fatores imprevis\xc3\xadveis e o resultado da previs\xc3\xa3o se torna diferente da demanda real.\n_START_SECTION_\nTipos de previs\xc3\xa3o de demanda\n_START_PARAGRAPH_\nExistem v\xc3\xa1rios m\xc3\xa9todos para a elabora\xc3\xa7\xc3\xa3o das previs\xc3\xb5es, desde meras estimativas intuitivas at\xc3\xa9 modelos sofisticados que utilizam avan\xc3\xa7adas t\xc3\xa9cnicas com algoritmos computacionais. A literatura tem classificado os modelos de previs\xc3\xa3o segundo dois grandes grupos: m\xc3\xa9todos qualitativos e m\xc3\xa9todos quantitativos.\n_START_SECTION_\nQuantitativos\n_START_PARAGRAPH_\nAs t\xc3\xa9cnicas quantitativas dividem-se em dois grupos principais: s\xc3\xa9ries temporais e modelos causais. As t\xc3\xa9cnicas de s\xc3\xa9ries temporais utilizam dados hist\xc3\xb3ricos de demandas como base para determina\xc3\xa7\xc3\xa3o de padr\xc3\xb5es que podem se repetir no futuro. Exemplos de t\xc3\xa9cnicas de s\xc3\xa9ries temporais s\xc3\xa3o as m\xc3\xa9dias m\xc3\xb3veis, o alisamento exponencial e a decomposi\xc3\xa7\xc3\xa3o de s\xc3\xa9ries temporais. J\xc3\xa1 os modelos causais buscam relacionar as demandas (vari\xc3\xa1vel dependente) com outros fatores tais como PIB, infla\xc3\xa7\xc3\xa3o, clima, perfil de popula\xc3\xa7\xc3\xa3o, denominadas vari\xc3\xa1veis independentes. Para isso s\xc3\xa3o utilizadas t\xc3\xa9cnicas de regress\xc3\xa3o linear e n\xc3\xa3o-linear.\n_START_SECTION_\nQualitativos\n_START_PARAGRAPH_\nMoreira (2002) cita quatro tipos de previs\xc3\xa3o qualitativa: opini\xc3\xb5es de executivos; opini\xc3\xa3o da for\xc3\xa7a de vendas; pesquisas junto a consumidores; e m\xc3\xa9todo Delphi. Este \xc3\xbaltimo, consiste na reuni\xc3\xa3o de um grupo de pessoas que deve opinar sobre vendas, dentro de regras para a coleta e tabula\xc3\xa7\xc3\xa3o das opini\xc3\xb5es e, principalmente, extra\xc3\xa7\xc3\xa3o de conclus\xc3\xb5es._NEWLINE_Para Corr\xc3\xaaa e Corr\xc3\xaaa (2009, p.166) \xe2\x80\x9cos m\xc3\xa9todos qualitativos incorporam mais fatores de julgamento e intui\xc3\xa7\xc3\xa3o, em geral mais subjetivos, nas an\xc3\xa1lises de dados dispon\xc3\xadveis\xe2\x80\x9d. Os modelos de previs\xc3\xa3o qualitativos s\xc3\xa3o basicamente subjetivos. Estes modelos de baseiam no julgamento e na opini\xc3\xa3o de algu\xc3\xa9m para fazer a previs\xc3\xa3o. \xc3\x89 indicada a utiliza\xc3\xa7\xc3\xa3o desses modelos quando existem poucos dados hist\xc3\xb3ricos dispon\xc3\xadveis ou ainda, quando os especialistas t\xc3\xaam intelig\xc3\xaancia e conhecimento de mercado, crucial para poder efetuar previs\xc3\xb5es .\n_START_SECTION_\nMistos\n_START_PARAGRAPH_\nVisando aumentar a acur\xc3\xa1cia das previs\xc3\xb5es, utiliza-se a combina\xc3\xa7\xc3\xa3o de diferentes t\xc3\xa9cnicas, sendo poss\xc3\xadvel identificar diversos modelos que contribuam para a previs\xc3\xa3o desejada e combinar os resultados obtidos, ponderando os m\xc3\xa9todos de maneira adequada, de forma a diminuir os erros de previs\xc3\xb5es.\n_START_SECTION_\nPrevis\xc3\xa3o de demanda de estoque\n_START_PARAGRAPH_\nA previs\xc3\xa3o de demanda auxilia na otimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o dos investimentos, pois prevendo a quantidade de material necess\xc3\xa1rio, diminui-se gastos com estocagem, transporte, pedidos, etc. Se por um lado, o excesso de estoque significa dinheiro parado, por outro, a falta de estoque significa perda de vendas. As quantidades de material para ressuprimento de estoques s\xc3\xa3o obtidos por meio da quantidade de demanda necess\xc3\xa1ria, ou seja, mediante a quantidade vendida e, por interm\xc3\xa9dio desta quantidade vendida que se ter\xc3\xa1 a demanda e a quantidade a ser pedida. Dessa forma, para conseguir que a demanda seja suprida, \xc3\xa9 necess\xc3\xa1ria uma quantidade correta a ser pedida, de modo a prover as necessidades do departamento de vendas, ao mesmo tempo em que n\xc3\xa3o exceda a demanda e o produto n\xc3\xa3o fique em estoque, gerando despesas de estocagem e utilizando recursos financeiros que ficar\xc3\xa3o parados. A maneira mais eficaz e mais utilizada para que consumo e fornecimento caminhem juntos \xc3\xa9 previs\xc3\xa3o a de demanda, vendas, ressuprimento ou conforme a empresa preferir denominar ._NEWLINE_Tubino (2000) sugere dois modelos de controle de estoques. No primeiro modelo, o pedido de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa9 feito quando o estoque de material atinge uma quantidade determinada, suficiente apenas para garantir a demanda at\xc3\xa9 a chegada do novo lote. O c\xc3\xa1lculo deste ponto de disparo de pedido \xc3\xa9 baseado na taxa de demanda e no tempo de ressuprimento deste material. No segundo modelo, em lugar de se monitorar as quantidades, monitora-se o tempo entre revis\xc3\xb5es. Esse tempo entre cada revis\xc3\xa3o \xc3\xa9 determinado, por exemplo, pela data em que \xc3\xa9 realizado o invent\xc3\xa1rio peri\xc3\xb3dico dos estoques, ou quando \xc3\xa9 conveniente agrupar os itens por fornecedor a fim de obter descontos por quantidade comprada ou economia no pre\xc3\xa7o do frete.\n_START_SECTION_\nModelo horizontal\n_START_PARAGRAPH_\nEste modelo tem como caracter\xc3\xadstica pouca oscila\xc3\xa7\xc3\xa3o de consumo ao longo do tempo, configurando um hist\xc3\xb3rico de consumo regular, conforme Dias (2008). A demanda caracterizada por um padr\xc3\xa3o horizontal pode ser modelada atrav\xc3\xa9s do c\xc3\xa1lculo de m\xc3\xa9dias m\xc3\xb3veis simples ou ponderadas. O modelo da m\xc3\xa9dia m\xc3\xb3vel simples estima apenas a m\xc3\xa9dia aritm\xc3\xa9tica dos valores observados em uma janela de tempo definida pelo usu\xc3\xa1rio para se obter uma previs\xc3\xa3o para o pr\xc3\xb3ximo per\xc3\xadodo. Assim que um per\xc3\xadodo novo for calculado, este substituir\xc3\xa1 o per\xc3\xadodo mais antigo .\n_START_SECTION_\nModelo de M\xc3\xa9dia m\xc3\xb3vel\n_START_PARAGRAPH_\nO m\xc3\xa9todo da M\xc3\xa9dia M\xc3\xb3vel \xc3\xa9 um modelo muito utilizado nas empresas em geral, por ser extremamente simples e necessitar de poucos dados hist\xc3\xb3ricos. O modelo de previs\xc3\xa3o de demanda da M\xc3\xa9dia M\xc3\xb3vel considera a m\xc3\xa9dia aritm\xc3\xa9tica de \xe2\x80\x9cn\xe2\x80\x9d per\xc3\xadodos anteriores, de modo a suavizar a previs\xc3\xa3o. Conforme um novo valor \xc3\xa9 incorporado \xc3\xa0 s\xc3\xa9rie, o valor mais antigo \xc3\xa9 descartado._NEWLINE_A m\xc3\xa9dia m\xc3\xb3vel usa dados de um n\xc3\xbamero predeterminado de per\xc3\xadodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previs\xc3\xa3o. A cada novo per\xc3\xadodo se substitui o dado mais antigo pelo mais recente . A m\xc3\xa9dia m\xc3\xb3vel atribui maior peso aos per\xc3\xadodos mais recentes. A escolha do n\xc3\xbamero de per\xc3\xadodos a serem usados na m\xc3\xa9dia influencia os resultados obtidos: se ele for muito pequeno, a previs\xc3\xa3o sofrer\xc3\xa1 grandes flutua\xc3\xa7\xc3\xb5es, ao contr\xc3\xa1rio, se ele for muito alto a m\xc3\xa9dia ser\xc3\xa1 muito est\xc3\xa1vel e as tend\xc3\xaancias recentes n\xc3\xa3o ser\xc3\xa3o detectadas. Uma desvantagem observada por esta forma de previs\xc3\xa3o seria a tend\xc3\xaancia de repeti\xc3\xa7\xc3\xa3o dos valores ou converg\xc3\xaancia nos per\xc3\xadodos seguintes, o que pode denotar imprecis\xc3\xa3o, segundo Dias (2008).\n_START_SECTION_\nModelo sazonal de evolu\xc3\xa7\xc3\xa3o do consumo\n_START_PARAGRAPH_\nNeste modelo s\xc3\xa3o previstas oscila\xc3\xa7\xc3\xb5es regulares, positivas ou negativas. Considera-se sazonal quando as oscila\xc3\xa7\xc3\xb5es do consumo m\xc3\xa9dio chegam a 25% para mais ou para menos e quando aparece condicionado a determinadas causas.\n_START_SECTION_\nModelo de ponto de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nEste modelo, tamb\xc3\xa9m conhecido como modelo de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o cont\xc3\xadnua, sugere a reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o baseando-se nas quantidades em estoque ap\xc3\xb3s cada sa\xc3\xadda. O n\xc3\xadvel do estoque \xc3\xa9 constantemente comparado com o valor definido para o ponto de pedido e, quando o n\xc3\xadvel se iguala ou fica abaixo desse valor, uma reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa9 ordenada. O tamanho do lote de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o geralmente \xc3\xa9 fixo e calculado pelo modelo do lote econ\xc3\xb4mico .\n_START_SECTION_\nModelo de estoque base\n_START_PARAGRAPH_\nO modelo do estoque base \xc3\xa9 um caso particular da reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o pelo ponto de pedido, pois o estoque base representa a quantidade m\xc3\xa1xima a ser mantida em estoque, cujo n\xc3\xadvel deve ser continuamente controlado para gerar pedidos sempre que estiver abaixo do valor escolhido para o estoque base. Cada sa\xc3\xadda gera um pedido e, assim, a posi\xc3\xa7\xc3\xa3o de estoque fica constante (base). Este modelo \xc3\xa9 aplicado a produtos de alto valor e baixa demanda (algumas unidades) .\n_START_SECTION_\nModelo de revis\xc3\xa3o cont\xc3\xadnua\n_START_PARAGRAPH_\nEsse modelo consiste em estabelecer um n\xc3\xadvel fixo de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o, que sempre ao ser atingido, dispara um novo pedido de tamanho pr\xc3\xa9-definido, chegando o pedido ap\xc3\xb3s o lead time de ressuprimento . O benef\xc3\xadcio deste modelo \xc3\xa9 de a quantidade de pedido ser constante e poder ser estabelecida de acordo com o lote econ\xc3\xb4mico de compra, por\xc3\xa9m a frequ\xc3\xaancia de pedidos depende da varia\xc3\xa7\xc3\xa3o da taxa de demanda. Portanto, o estoque dispon\xc3\xadvel sofre a\xc3\xa7\xc3\xa3o da demanda, e a verifica\xc3\xa7\xc3\xa3o do n\xc3\xadvel de estoque deve ser cont\xc3\xadnua, visto que o mesmo \xc3\xa9 comparado com o ponto de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o .\n_START_SECTION_\nModelo de revis\xc3\xa3o peri\xc3\xb3dica\n_START_PARAGRAPH_\nNesse modelo os n\xc3\xadveis de estoque s\xc3\xa3o verificados em intervalos regulares de tempo. De acordo com Slack, Chambers e Johnston (2002), essa abordagem caracteriza-se por ser mais simples, mas sacrifica o uso de uma quantidade de pedido fixa (e \xc3\xb3tima). No m\xc3\xa9todo do ponto de ressuprimento, apenas as flutua\xc3\xa7\xc3\xb5es da demanda durante o prazo de entrega s\xc3\xa3o importantes no c\xc3\xa1lculo do estoque de seguran\xc3\xa7a, ao passo que no modelo de revis\xc3\xb5es peri\xc3\xb3dicas h\xc3\xa1 a necessidade de se criar uma prote\xc3\xa7\xc3\xa3o contra as flutua\xc3\xa7\xc3\xb5es da demanda durante o intervalo entre os pedidos al\xc3\xa9m daquelas ocorridas durante o lead time de entrega .\n_START_SECTION_\nModelo de quantidade fixa de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nO modelo de estoque com quantidade fixa de reposi\xc3\xa7\xc3\xa3o de pedido consiste em um modelo independente de gerenciamento de itens da demanda em que um pedido de uma quantidade espec\xc3\xadfica \xc3\xa9 efetuado sempre que o estoque dispon\xc3\xadvel somado aos pedidos atingem um n\xc3\xadvel predeterminado de repeti\xc3\xa7\xc3\xa3o de pedido.'