Método de previsão de demanda aplicada ao planejamento da produção de industrias de alimentos

Abstract

Nas últimas décadas, a economia brasileira tem experimentado um período de baixa inflação e relativa estabilidade, o que leva à demanda de vendas e produção mais previsíveis. Por várias décadas, a turbulência da economia e as dificuldades de previsão impediam o pleno desenvolvimento e aplicação de técnicas de planejamento. Num cenário econômico relativamente estável e ainda com a globalização da economia, as empresas têm se preocupado mais com o planejamento de suas operações, podendo agora se beneficiar melhor das práticas de previsão e tornarem-se mais competitivas. A indústria de alimentos constitui um dos setores mais importantes da economia nacional e, assim como as indústrias de outros setores, necessita planejar sua produção, cujos produtos são sensíveis a sazonalidade de oferta e demanda, perecíveis e de grande diversidade. O presente trabalho propõe um método para gerar dados de previsão da demanda, os quais serão aplicados no planejamento da produção de médio a curto prazo. O método compreende três etapas: análise dos dados históricos de demanda, verificação da sazonalidade e aplicação do modelo matemático. Na primeira etapa os dados são analisados qualitativamente. A etapa seguinte consiste na verificação da significância da sazonalidade presente nos dados de vendas através da análise de variância de um único fator e teste F. A última etapa do método é a aplicação do modelo ou procedimento matemático, também proposto neste trabalho. O modelo baseia-se na análise de séries temporais, ou seja, utilizando dados históricos de vendas de um produto ou família de produtos, analisa os componentes da série: tendência, sazonalidade e erro, e gera a previsão. O modelo pode ser aplicado de uma maneira fácil e rápida, usando planilhas de cálculo como o Excel. O modelo matemático proposto é validado teoricamente com dados da bibliografia e fazendo-se uma comparação com os procedimentos matemáticos dos métodos clássicos de previsão de dados sazonais como o de Winters e de Decomposição Clássica. Os resultados desta primeira fase apresentaram-se melhores ou semelhantes aos obtidos com os procedimentos clássicos, o que estimulou a aplicação prática do método proposto como um todo. Desta forma, foi realizada uma aplicação do método proposto a situações reais, utilizando-se dados de vendas de produtos de três empresas de alimentos. Analisou-se dados de vários produtos e aplicou-se o método proposto para gerar a previsão àqueles que apresentaram sazonalidade significativa. As previsões obtidas com o método proposto foram comparadas com as dos métodos de Winters e de Decomposição Clássica, e mostraram que, com flexibilidade quanto ao período de previsão e grande simplicidade, se tem um método com previsibilidade igual ou melhor do que os métodos clássicos de previsão de demanda que incluem a sazonalidade.