Indicadores de planejamento de demanda: como impactam o planejamento da produção?

Planejar a demanda é como tentar prever o clima para organizar um grande evento ao ar livre. Erros podem resultar em prejuízos, enquanto acertos trazem eficiência e sucesso.

No mundo industrial, entender e antecipar a demanda é o segredo para garantir que os produtos certos estejam disponíveis na hora certa, evitando excessos que consomem espaço e recursos, ou faltas que podem afastar clientes e oportunidades.

Para navegar por essa incerteza, existem ferramentas poderosas que auxiliam no entendimento da demanda real, ajudando a ajustar a produção e maximizar a eficiência. Esses indicadores de planejamento de demanda são essenciais para que a empresa consiga operar de forma ágil e competitiva, garantindo que cada decisão seja baseada em dados e não em suposições.

A importância dos indicadores de planejamento de demanda na produção

Os indicadores de planejamento de demanda ajudam a avaliar a diferença entre o que foi previsto e o que realmente foi vendido, possibilitando ajustes na produção para atender a demanda de forma eficiente. Compreender como esses indicadores funcionam é fundamental para melhorar a precisão das previsões e, consequentemente, otimizar o uso dos recursos de produção. Vamos explorar alguns dos principais indicadores e entender como eles impactam o planejamento da produção.

Para ilustrar como os diferentes indicadores funcionam, utilizaremos o exemplo de uma empresa de bebidas que trabalha com produtos de demanda sazonal. Suponha que a empresa previu a venda de 5.000 unidades de uma bebida popular durante o verão, mas as vendas reais foram de 4.800 unidades. Em outro mês, a previsão foi de 100 unidades para uma bebida menos popular, e as vendas reais foram de 50 unidades. A partir desse cenário, aplicaremos os indicadores e analisaremos os resultados.

1. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) – Erro Percentual Médio Absoluto

O primeiro indicador amplamente utilizado para medir a precisão das previsões de demanda é o MAPE, que significa Erro Percentual Médio Absoluto. O MAPE calcula a média das diferenças absolutas entre o valor real e o previsto, expressa em porcentagem, mostrando o desvio médio das previsões em relação à realidade. A fórmula do MAPE é:

Onde:

• A𝑡  é o valor real da demanda no período 𝑡;
• F𝑡 é a previsão para o período 𝑡;
• 𝑛 é o número total de períodos analisados.

Aplicação do MAPE no exemplo:

• Para a bebida popular: Previsão de 5.000 unidades, vendas reais de 4.800 unidades.

• Para a bebida menos popular: Previsão de 100 unidades, vendas reais de 50 unidades.

Neste exemplo, o MAPE revela um erro de 50% para a bebida menos popular, enquanto o erro para a bebida mais popular é de apenas 4%. Isso demonstra um ponto importante: o MAPE pode ser excessivamente influenciado por produtos com volumes baixos, como no caso da bebida menos popular. Mesmo que o impacto total desse erro seja pequeno em termos absolutos, ele aparece inflado, o que pode distorcer a percepção da precisão do planejamento.

Limitações do MAPE:
Quando as vendas de um produto são muito baixas ou irregulares, como no caso de itens sazonais ou menos populares, o MAPE pode superestimar o erro, gerando uma visão desproporcional da realidade. Isso ocorre porque, para volumes baixos, uma pequena diferença entre o previsto e o real pode resultar em um percentual de erro muito alto, distorcendo o entendimento da precisão global das previsões.

2. WAPE (Weighted Absolute Percentage Error) – Erro Percentual Absoluto Ponderado

Para resolver as limitações do MAPE, surge o WAPE, que significa Erro Percentual Absoluto Ponderado. Diferentemente do MAPE, o WAPE considera o total das vendas ao calcular o erro, oferecendo uma análise mais equilibrada e representativa. Ele pondera o erro em relação ao total da demanda, tornando-o menos sensível a variações extremas em períodos ou produtos de baixa venda.

A fórmula do WAPE é:

Aplicação do WAPE no exemplo:

Total de vendas (ambas as bebidas): 4.800 + 50 = 4.850 unidades.
Erro absoluto ponderado: (5.000 − 4.800) + (100 − 50) = 200 + 50 = 250.

Assim, o WAPE seria:

Neste caso, o WAPE pondera o erro em relação ao total de vendas, evitando que o erro elevado da bebida menos popular (50%) distorça a análise geral. O resultado, de 5,15%, reflete melhor a realidade da previsão como um todo.

Por que o WAPE é mais eficiente que o MAPE?

O WAPE é mais eficaz em cenários onde há variações de volume de vendas, pois pondera o erro de forma proporcional ao total de vendas, tornando-o mais representativo. Isso é especialmente útil em empresas que lidam com produtos de vendas flutuantes ou sazonais.

3. WMAPE (Weighted Mean Absolute Percentage Error) – Erro Percentual Absoluto Médio Ponderado

O WMAPE vai um passo além do WAPE para mensurar a precisão da previsão e representa o Erro Percentual Absoluto Médio Ponderado. O WMAPE não apenas considera o total de vendas, mas também permite que diferentes pesos sejam atribuídos a produtos ou períodos, de acordo com sua relevância para o negócio. Isso o torna extremamente útil para empresas que precisam priorizar determinados produtos ou períodos de venda.

A fórmula do WMAPE é:

Onde: 𝑤𝑡 é o peso atribuído ao período ou produto 𝑡.

O WMAPE vai além, permitindo que a empresa atribua pesos diferentes a cada período ou produto, de acordo com sua importância estratégica.

Aplicação do WMAPE no exemplo:

Se atribuirmos um peso de 0,9 para a bebida mais popular (por ser o carro-chefe da empresa) e 0,1 para a bebida menos popular:

O erro absoluto ponderado com pesos seria: (200 × 0,9) + (50×0,1) = 180 + 5 = 185.

O WMAPE seria:

Ao atribuir mais peso à bebida mais popular, o WMAPE oferece uma visão mais ajustada à realidade do negócio, focando nos produtos de maior relevância estratégica.

Por que o WMAPE é considerado o mais avançado?

O WMAPE é o mais sofisticado dos indicadores porque permite priorizar o que é mais importante para a empresa. Ele possibilita ajustar o planejamento da produção com base nas características e objetivos do negócio, garantindo uma análise da demanda mais direcionada e estratégica.

Quando vale a pena usar cada indicador?

• MAPE: Útil em cenários onde todos os produtos têm demanda regular, mas pode ser distorcido em produtos com volumes baixos ou intermitentes.
• WAPE: Mais adequado quando há variações nas vendas, pois pondera os erros em relação ao volume total de vendas, evitando distorções.
• WMAPE: Ideal para empresas que possuem produtos ou períodos com importância estratégica diferente, permitindo uma visão mais ajustada às necessidades do negócio.

Como esses indicadores influenciam o planejamento de produção?

Esses indicadores de planejamento de demanda têm um impacto direto na capacidade da empresa de planejar e executar a produção de maneira eficaz. Por exemplo, um MAPE alto indica que as previsões precisam ser refinadas, enquanto um WMAPE mais baixo sugere que a previsão de demanda está mais próxima da realidade, permitindo ajustes no planejamento.

Como um Forecasting e um S&OP bem estruturados contribuem para a sustentabilidade da empresa?

Para que os indicadores sejam eficazes, é essencial que a empresa tenha um processo de Forecasting e S&OP (Sales and Operations Planning) bem estabelecidos. O Forecasting oferece uma base sólida para prever a demanda futura, utilizando dados históricos e tendências de mercado. Já o S&OP integra diferentes áreas da empresa, como vendas, produção, marketing e finanças, garantindo um planejamento alinhado e eficiente.

Um Forecasting bem estruturado reduz o uso de “achismos” e aumenta a precisão das previsões. Empresas que investem em ferramentas de automação de previsão conseguem atualizar rapidamente suas previsões com base em mudanças de mercado, tornando-se mais ágeis e competitivas. O S&OP, por sua vez, cria um processo de colaboração entre as áreas, garantindo que o planejamento seja executado de forma coordenada e alinhada aos objetivos estratégicos da empresa.

Por exemplo, uma empresa que adota um processo de S&OP bem definido pode identificar que um determinado produto terá alta demanda nos próximos meses. Com base nos indicadores de planejamento de demanda, ela ajusta sua produção e aloca recursos de forma eficiente, evitando desperdício e maximizando os lucros.