O forecasting é um método, cujo o objetivo é tentar entender um comportamento futuro, de como será uma demanda.

E o mesmo, pode ser determinado a partir de informações históricas e de modelos matemáticos, apresentando graus de precisão variados. A acurácia das previsões dependerá da ausência de instabilidades.

A função da previsão é entender e projetar o consumo de matérias primas, os investimentos e recursos da empresa.

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Sem enrolação, vamos entender mais sobre forecasting e suas aplicações.

 

Onde aplicar forecasting ?

 

Podemos ver aplicação de forecasting em quase todas as áreas, como:

  • Financeira -  projetando entradas e saídas de caixa;
  • Recursos humanos - prevendo modificações na força de trabalho;
  • Vendas - orientando no agendamento de promoções; e
  • Gerenciamento da produção - sendo de fundamental importância na gestão de estoques e no desenvolvimento do plano agregado de produção.

As previsões são elaboradas com o uso de métodos quantitativos, baseados na análise de séries temporais e por métodos qualitativos, baseados na opinião de especialistas. Este último costuma apresentar um grau de precisão bem menor, visto que pode ser vulnerável à tendências. Também são elaboradas através da combinação de ambos.

Embora se dê em diversas área dentro da organização, o uso do forecasting está fortemente associado ao planejamento e controle da produção.

A elaboração de um sistema de forecasting requer conhecimentos e habilidades em quatro áreas:

  • Identificação e definição dos problemas a serem tratados;
  • Aplicação de métodos;
  • Procedimento para seleção dos métodos adequados a cada situação; e
  • Suporte organizacional para proceder com as adaptações necessárias.

 

Condições de aplicabilidade do forecasting

 

A aplicabilidade do sistema dependerá de três condições:

  • Disponibilidade de informações históricas; 
  • Possibilidade de transformação das informações em dados numéricos;e
  • Suposição da repetição de padrões observados em dados passados no tempo futuro. 

Ao fazer a análise preliminar dos dados com o objetivo de escolher e validar o modelo, é necessário que se façam reparos e ajustes na previsão, retirando ou incluindo informações qualitativas, ou seja, retirar os valores espúrios que podem ser causados por erros de digitação, promoções, falta de produto ou oscilação do mercado financeiro.

O valor retirado da série deve ser substituído pelo valor médio das observações adjacentes ou subsequentes, dependendo da sua posição na série.

Por fim, antes de usar a previsão é preciso validá-la. A forma mais indicada de fazer essa validação é através de indicadores. Nesse caso a mensuração é feita por meio da comparação do somatório dos erros das previsões, evidenciando o melhor modelo para cada situação.

Os principais critérios utilizados são MQE (Média do quadrado dos erros), MAE (Média absoluta dos erros) e MAPE (Média absoluta percentual dos erros), sendo esse último o mais popular.

Os benefícios do uso de previsões são mais facilmente percebidos em estratégias de manufatura voltadas para a produção em massa, pois os altos volumes de compra, estoques e vendas envolvidos demandam prever cenários futuros.

Porém, se voltada para a estratégia de customização, as previsões perdem o seu sentido, visto que a busca é pela exclusividade, demandando projetos únicos e específicos.

 

Implicações Gerenciais

 

Infelizmente a maioria das empresas brasileiras ainda faz pouca utilização das técnicas de forecasting.

Há uma supervalorização das técnicas qualitativas, em que a opinião de especialistas tem peso decisivo nas tomadas de decisões, porém nem sempre são acompanhadas de profundo e necessário conhecimento de mercado.

Além de que esses especialistas normalmente são internos, da própria empresa, dessa forma sendo fortemente influenciados por motivos diversos, tais como posição hierárquica na empresa e interesses intrínsecos dessa posição.

O sistema de forecasting deve estabelecer relações entre as previsões das diversas áreas da empresa, visto que existe um alto grau de dependência entre elas.

O sucesso do forecast estará diretamente ligado à esse alinhamento, pois erros nas projeções de vendas, por exemplo, causarão uma série de prejuízos e perdas em cascata nas demais áreas, como por exemplo compra indevida de matéria prima ou produção em excesso.

A escolha do método adequado de previsão a partir da análise das séries temporais e validados pela verificação da média dos erros permite tomadas de decisão mais rápidas e com maior precisão, refletindo em menores tempos de resposta e menores perdas.

A maior acurácia e rapidez ocorre se o método escolhido for realmente o mais adequado, com menores somatórios de erros, elevando o grau de confiabilidade das informações de previsão geradas para o decisor.

A minimização de perdas ocorre pelo fato de uma boa previsão permitir que sejam adquiridas quantidades corretas de recursos no tempo correto e que sejam produzidos volumes de peças e ordens também no momento adequado, eliminado falta de estoque ou excessos.

O resultado é uma produção mais enxuta, maximizando resultados financeiros e proporcionando maior competitividade no mercado.      

 

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