Gestão de estoques de produtos com demandas sazonais: um estudo de caso

Abstract

As demandas sazonais, caracterizadas por aumentos significativos nas vendas influenciados pelos hábitos dos consumidores, representam desafios significativos para a gestão de estoques nas empresas. Tal demanda tem como característica altos índices de variação, os quais dificultam a gestão de estoques. Nesse contexto, é importante avaliar se a definição de políticas de estoque específicas para os períodos sazonais são mais eficazes do que os métodos tradicionais de gerenciamento, que definem parâmetros fixos independente das oscilações da demanda. Assim, o objetivo deste estudo é investigar essa questão, além de identificar o momento mais apropriado para realizar ajustes nos parâmetros de gestão de estoques, caso sua implementação seja justificada. Para atingir os objetivos propostos, inicialmente coletaram­se dados históricos de vendas de três famílias de produtos de uma empresa atacadista de produtos ópticos, localizada em Joinville/Santa Catarina, com ênfase nas dificuldades de gestão causadas pelas variações sazonais. Após o tratamento dos dados, foram calculados parâmetros essenciais para a gestão de estoques, como ponto de pedido (PP), estoque de segurança (ES) e lote econômico de compra (LEC), ajustados às especificidades do negócio. A partir desses parâmetros, foi desenvolvida uma política de gestão de estoques baseada no modelo (r, Q), alinhada às práticas já adotadas pela empresa. Foram realizadas simulações em três cenários base: (i) gestão de estoques com os mesmos parâmetros para todo o ano; (ii) gestão de estoques com parâmetros diferentes para o período de alta e baixa demanda; (iii) gestão de estoques com uma análise expandida a partir de uma mescla das soluções i e ii. A partir desses cenários base, variou­se o estoque inicial e a demanda histórica para avaliar o impacto de diferentes estratégias de reabastecimento, resultando ao todo em 33 simulações (cada família de produtos tiveram 11 sub cenários, 4 sub cenários no primeiro e segundo cenário base e 3 sub cenários no terceiro cenário base). Por fim, os resultados obtidos nas simulações foram analisados a partir do custo de manutenção de estoque, custo de pedido e custo de não serviço, para verificar os benefícios das políticas propostas. Como resultados, identificou­se que, na família Infantil, as principais oportunidades para redução de custos estão relacionadas ao período com demanda próxima a zero, os quais é necessário análises adicionais para tal ajuste. Na família Solar, não se obteve vantagens lucrativas e práticas para implementação de parâmetros de estoques diferentes para períodos sazonais e não sazonais. Já na família Premium, alterações no ponto de pedido e lotes econômicos de compra em períodos de alta mostraram­se eficazes para atender a demanda e controlar custos. Com base nessa análise, foram feitas recomendações para aperfeiçoar a gestão de estoque alinhada às operações logísticas. Apesar das limitações do estudo, ele oferece uma base inicial valiosa para empresas que enfrentam desafios sazonais, com recomendações que podem ser adaptadas a diferentes contextos e necessidades empresariais.

Seasonal demands, characterized by significant increases in Sales influenced by consumer habits, pose substantial challenges for inventory management in companies. Such demand is marked by high variability, which complicates inventory management. In this context, it is important to evaluate whether defining specific inventory policies for seasonal periods is more effective than traditional management methods, which establish fixed parameters regardless of demand fluctuations. Thus, the objective of this study is to investigate this issue and identify the most appropriate timing for adjusting inventory management parameters, should their implementation prove justified. To achieve these objectives, historical Sales data were initially collected for three product families from a wholesale optical products company located in Joinville, Santa Catarina, with emphasis on the management challenges caused by seasonal variations. After processing the data, essential inventory management parameters, such as reorder point (RP), safety stock (SS) and economic order quantity (EOQ) were calculated and adjusted to the business’s specificities. Based on these parameters, an inventory management policy was developed using the (r, Q) model, aligned with the practices already adopted by the company. Simulations were conducted across three main scenarios: (i) inventory management with the same parameters throughout the year; (ii) inventory management with different parameters for high­demand and low­ demand periods; (iii) inventory management with an expanded analysis combining solutions from scenarios i and ii. From these base scenarios, initial inventory levels and historical demand were varied to evaluate the impact of different replenishment strategies, resulting in a total of 33 simulations (each product family had 11 sub­scenarios: 4 sub­scenarios in the first and second base scenarios and 3 sub­scenarios in the third base scenario). Finally, the simulation results were analyzed based on inventory holding costs, ordering costs, and stockout costs to assess the benefits on the proposed policies. The results revealed that, for the Children’s product family, the main opportunities for cost reduction were associated with periods of near­zero demand, which require additional analysis for adjustment. In the Solar product family, no profitable or practical advantages were identified for implementing different inventory parameters for seasonal and non­seasonal periods. However, for the Premium product family, adjustments to the reorder point and economic order quantities during high­demand periods proved effective in meeting demand and controlling costs. Based on this analysis, recommendations were made to improve inventory management in alignment with logistical operations. Despite the study’s limitations, it provides a valuable initial framework for companies facing seasonal challenges, offering recommendations that can be adapted to different contexts and business needs.