No texto 'Introdução às técnicas de previsão: definição e aplicações', apresentamos as ideias iniciais sobre como abordar a incerteza em relação ao futuro, à como realizar a previsão de demandas futuras. Hoje, continuaremos nossa exploração, revelando algumas das técnicas e conceitos fundamentais para prever demandas futuras.

Existem dois principais tipos de métodos de previsão: os objetivos e os subjetivos. Os métodos objetivos são caracterizados por abordagens quantitativas, que empregam formulações matemáticas e estatísticas para derivar previsões. Por outro lado, os métodos subjetivos são qualitativos e geralmente se baseiam na opinião de indivíduos.

Técnicas para Previsão de Demandas Futuras

Métodos Qualitativos

No campo dos métodos qualitativos, encontramos diversas abordagens:

1. Pesquisas com consumidores: Algumas empresas utilizam pesquisas de mercado com consumidores como base para prever sua demanda futura.
2. Força de vendas: Nesse método, os vendedores desempenham um papel fundamental, fornecendo informações valiosas sobre as intenções de compra dos consumidores.
3. Método Delphi: Esse método envolve a colaboração de um grupo de especialistas em um determinado campo, que se reúnem para chegar a um consenso sobre questões como o lançamento de novas tecnologias ou a viabilidade das vendas de novos produtos.

Métodos Quantitativos

No domínio dos métodos quantitativos, podemos fazer uma subdivisão em dois grupos:

1. Modelos de série temporal: Nesses modelos, o tempo é uma variável essencial para analisar tendências, sazonalidades ou fatores cíclicos que influenciam a demanda.
2. Modelos casuais: Esses modelos levam em consideração uma gama mais ampla de fatores em suas previsões, indo além do tempo.

Dentro dos métodos quantitativos, algumas técnicas notáveis incluem:

• Médias móveis: Esta técnica calcula a média aritmética das n observações mais recentes para prever o futuro. Por exemplo, para prever a demanda do próximo mês, pode-se calcular a média das demandas dos 5 meses anteriores (n=5).
• Médias móveis ponderadas: Aqui, uma média ponderada é usada, atribuindo a cada observação um "peso", com a ressalva de que a soma de todos os pesos usados deve ser igual a 1. As médias móveis ponderadas oferecem previsões estáveis, embora não capturem relacionamentos complexos nos dados e exijam o armazenamento de dados passados.
• Método de amortecimento exponencial: Este é um tipo de média móvel onde os dados mais antigos têm pesos menores. É especialmente útil quando há uma tendência nos dados, mas sem sazonalidade evidente.

Quando os dados exibem uma tendência e não possuem sazonalidade, a análise de regressão no Excel® pode ser uma ferramenta útil. Nesse caso, a demanda é tratada como a variável dependente, enquanto o período atua como a variável independente, permitindo a análise de relações entre essas variáveis para prever a demanda futura.

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Jéssica Dias

Engenheira industrial; formada pela Universidade Estadual do Norte Fluminense; com passagem pelo Instituto de Tecnologia de Rochester; tem experiência em cadeia de suprimentos (supply chain), e já atuou nas funções de Logística, Planejamento e Programação de Materiais.