No texto ‘Introdução às técnicas de previsão: definição e aplicações’ nós apresentamos as ideias iniciais de como lidar com a incerteza sobre o futuro. Nós continuaremos hoje nosso papo mostrando algumas dessas técnicas e suas ideias centrais, inclusive para prever demandas futuras!

Assim, existem dois tipos de métodos de previsão: os objetivos e os subjetivos. Os objetivos são as técnicas quantitativas, que se utilizam das formulações matemáticas e da estatística para obter seus resultados; já a subjetiva é qualitativa e é geralmente baseada na opinião de indivíduos.

Métodos Qualitativos

• Pesquisas com consumidores: algumas empresas utilizam-se destes tipos de pesquisa como base para predizer sua demanda futura.
• Força de vendas: neste método os vendedores são usados como fonte de informações sobre as intenções de compra de consumidores.
• Método Delphi: este método envolve um grupo de experts sobre determinado assunto, que se reúnem para chegar a um consenso sobre novas tecnologias ou sobre a possibilidade de vendas de novos produtos, por exemplo.

Métodos Quantitativos

Os métodos quantitativos podem ser subdivididos em dois grupos: os modelos série-temporais, onde o tempo é uma variável usada para analisar tendências, sazonalidades ou fatores cíclicos que influenciam a demanda, e os chamados modelos casuais, que levam em conta outros fatores em suas previsões.

Algumas técnicas quantitativas são:

• Médias móveis: nesta técnica a média aritmética das n observações mais recentes para prever o futuro. Por exemplo, para prever a demanda do próximo mês, pode-se fazer a média das demandas dos 5 meses anteriores (n=5).
• Médias móveis ponderadas: neste caso é usada a média ponderada e cada demanda tem um “peso”, observando que soma de todos os pesos dos dados usados é igual a 1.
• Algumas das vantagens das médias móveis são que elas são facilmente entendidas e computadas e oferecem previsões estáveis. Por outro lado, essas técnicas requerem que os dados passados sejam salvos, além de ignorar relacionamentos mais complexos nos dados.
• Método de amortecimento exponencial: é um tipo de média móvel onde, quanto mais antigos os dados, menores serão os pesos atribuídos a eles.

Quando os dados possuem certa tendência, mas não possuem sazonalidade, pode-se usar a análise de regressão no Excel®, onde a demanda será a variável dependente e o período será a variável independente.
 

Jéssica Dias

Engenheira de Produção formada pela UENF com mais de três anos de experiência em cadeia de suprimentos (supply chain), passando por funções nas áreas de logística, processos e planejamento de materiais. Apaixonada por tecnologia, leitura, ensinar o que sei e ajudar a outras pessoas a serem melhores em suas carreiras. @engjessicadias