Objetivos

O Curso tem por objetivo formar profissionais capazes de planejar, colocar em operação e controlar as atividades de logística de uma empresa, utilizando as metodologias e tecnologias atualizadas de gestão e identificando oportunidades de redução de custos, aumento da qualidade dos serviços em geral e aumento da qualidade de cumprimento do prazo. O profissional sairá preparado para otimizar os processos de aquisição, armazenamento e distribuição de materiais dentro do conceito de cadeia de suprimento (supply-chain), bem como para analisar aspectos de dimensão e localização de Centros de Distribuição, visando à minimização de custos operacionais e tributários, sem perda na qualidade dos serviços, e possibilitando vantagens competitivas para a empresa. 

Ao final do curso, o profissional será capaz:

- Analisar e equacionar as necessidades da logística no processo produtivo de uma empresa, visando à sua otimização; 

- Analisar as tecnologias utilizadas na cadeia de suprimento de uma empresa, verificando a necessidade de melhorias; 

- Atualizar-se com as tecnologias de logística disponíveis no mercado, bem como com as utilizadas pelos concorrentes; 

- Dimensionar, localizar e colocar em operação Centros de Distribuição; 

- Avaliar custos de operação e tributos para transportes com frota própria e de terceiros; 

- Gerenciar equipes de operação nos Centros de Distribuição; 

- Estar atualizado com os recursos necessários para a movimentação de materiais em um Centro de Distribuição; 

- Definir indicadores de operação para controle dos serviços.

Público-alvo:

Profissionais das áreas de logística, comercial, produção, finanças e demais interessados em entender ou implementar técnicas de previsão de demanda. 

Tópicos:

Logística e Supply Chain Management: conceitos e importância estratégica; 

II. Previsão de demanda; III. Gestão de estoques; IV. Administração de suprimentos: compras e administração de fornecedores; V. Distribuição: planejamento de redes logísticas e custos.

VI. Armazenagem e reconhecimento automático de volumes; VII. Logística e serviço ao cliente; VIII. Terceirização na logística; IX. Logística internacional

Introdução:

Existente há mais de 40 anos, o conceito de Logística relacionava-se ao ambiente militar durante a Segunda Guerra Mundial. Tinha, como objetivos, atender às necessidades das batalhas. Podem ser citadas as atividades abaixo, como exemplos dessas demandas:

• Produção, aquisição, transporte, distribuição de armamentos e equipamentos militares;

• Alimentação das tropas militares;

• Evacuação de mortos e feridos;

• Transporte e distribuição de munição;

• Entrega de correspondências aos familiares;

• Entrega de correspondência entre os militares;

• Fornecimento de peças de reposição de veículos e carros de combate; 

• Prestação de serviço de manutenção especializada por equipes de moto-mecanização e engenharia;

• Entre outros.

Com o decorrer dos anos, esses conceitos migraram para o ambiente empresarial, ganharam vulto e sua importância vem crescendo e fazendo parte da rotina das empresas de sucesso do mundo globalizado.

Definição:

Definição de Logística Empresarial

A Logística é a área da Administração que cuida do transporte e armazenamento das mercadorias. É o conjunto de: Planejamento, Operação e Controle do Fluxo de Materiais, Mercadorias, Serviços e Informações da Empresa, integrando e racionalizando as funções sistêmicas, desde a Produção até a Entrega, assegurando vantagens competitivas na Cadeia de Distribuição e, consequentemente, a satisfação dos clientes

Importância da Logística Empresarial

Ronald H. Ballou evidencia a importância da Logística Empresarial da seguinte maneira:

A logística empresarial estuda como a administração pode prover melhor nível de rentabilidade nos serviços de distribuição aos clientes e consumidores, através do planejamento, organização e controle efetivos para as atividades de movimentação e armazenagem que visam facilitar o fluxo de produtos. 

A logística é um assunto vital. É um fato econômico que tanto os recursos quanto os seus consumidores estão espalhados numa ampla área geográfica. Além disso, os consumidores não residem próximos donde os bens ou produtos estão localizados. 

Este é o problema enfrentado pela logística: diminuir o hiato entre a produção e a demanda, de modo que os consumidores tenham bens e serviços quando e onde quiserem, e na condição física que desejarem. 

“Logística é a arte de comprar, receber, armazenar, separar, expedir, transportar e entregar o produto/serviço certo, na hora certa, no lugar certo, ao menor custo possível“.

Supply Chain Management

É todo esforço envolvido nos processos e atividades empresariais que criam valor na forma de produtos e serviços para o consumidor final, sendo também uma forma integrada de planejar e controlar o fluxo das mercadorias. 

Em outras palavras, a expressão supply chain (cadeia de abastecimento) engloba todos os esforços empenhados na elaboração e na distribuição de um produto ou serviço, desde o primeiro fornecedor até o consumidor final. Assim, o Supply Chain Management engloba o gerenciamento da oferta e da demanda, matérias-primas, manufatura, acompanhamento de estoque e pedidos, além dos controles de distribuição e entregas.

É uma abordagem integral de todo o composto de Logística e Planejamento como componente Estratégico, que envolve questões fundamentais relacionadas à cadeia de abastecimento como estratégias funcionais, estrutura organizacional, tomada de decisão, administração de recursos, funções de apoio, sistemas e procedimentos. Supply Chain Management (SCM), ou Gestão da Cadeia de Suprimentos / Abastecimento, não é apenas uma nova sigla que vem compor o farto cardápio de "sopa de letras" do mercado de tecnologia da informação. Mais do que tudo, trata-se de um conceito que, nos últimos anos, vem empolgando as corporações do mundo inteiro - e evoluindo - as relações na produção de bens e serviços. 

Essa nova categoria de soluções tecnológicas não surgiu do nada, é claro. Seus primeiros passos aconteceram durante a Revolução Industrial, em 1880, quando o

Arsenal de Veneza, já com enorme tradição de construção e provimento de navios, apresenta o primeiro sistema completo de controle de produção. História Foi a partir dos anos 70, do último século, que surgiram novas forças gerando transformações no atual mundo dos negócios. 

Os consumidores se tornaram cada vez mais exigentes [consumerismo, advento da internet, exposição à informação], requerendo respostas rápidas das empresas em torno de questões básicas, como redução de custo dos produtos ou agilidade operacional. Houve uma contínua evolução tecnológica, em algumas situações, até saltos, provocando mudanças drásticas dos parâmetros mercadológicos - e mesmo com o atual quadro de contenção de despesas em tecnologia da informação, as empresas não podem ficar à margem dessa evolução. 

E existem novos desafios econômicos e geopolíticos, além de mudanças na estrutura das indústrias. Nesse cenário, a gestão das redes de valor das corporações passa a ser uma determinante das transformações que as organizações estão enfrentando. Para quem acredita que Supply Chain é sinônimo, puro e simples, de Logística, o Council of Logistics Management [ex-CLM, atualmente renomeado CSCM - Conciul of Supply Chain Management], uma associação internacional com mais de 10 mil integrantes das áreas de logísticas e SCM, apresenta definições definitivas dos dois termos, dirimindo quaisquer dúvidas.

O gerenciamento da cadeia de suprimentos, segundo o CLM, engloba o planejamento e a gestão de todas as atividades envolvidas em identificar fornecedores, comprar, fabricar, e gerenciar as atividades logísticas. Inclui também a coordenação e a colaboração entre os parceiros do canal, que podem ser fornecedores, intermediários, provedores de serviços e clientes. 

"Em essência", destaca o CLM, "Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos integra a gestão da demanda e do suprimento dentro e através das empresas". Portanto, trata-se de uma tecnologia de administração orientada para a integração entre os principais processos de negócios que existem entre os elementos de uma cadeia logística, desde os consumidores finais até os fornecedores iniciais, em um modelo de negócio harmônico e de alto desempenho. 

Seu objetivo é agregar o maior valor possível ao consumidor. Já a logística, define o CLM, "é a parcela do processo da cadeia de suprimentos que planeja, implanta e controla o fluxo eficiente e eficaz de matérias-primas, estoque em processo, produtos acabados e informações relacionadas, desde seu ponto de origem até o ponto de consumo, com o propósito de atender aos requisitos dos clientes". 

A logística é parte integrante do Supply Chain Management.Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos e dos Canais de Distribuição.

Muitos autores já tentaram conceituar o termo logística, porém, pela concepção desse trabalho, buscou-se a definição do Council of Logistics Management, descrita por FILHO ( 2001:3): 

Logística é a parte do processo da cadeia de suprimento que planeja, programa e

controla o eficiente e efetivo fluxo e estocagem de bens, serviços e informações relacionadas, do ponto de origem ao ponto de consumo, visando atender aos requisitos dos consumidores.Na definição de FERREIRA (1986), Logística, do francês Logistique, significa a parte da arte da guerra que trata do planejamento e da realização de atividades de projeto e desenvolvimento, obtenção, armazenamento, transporte, distribuição, reparação, manutenção e evacuação de material, tanto para fins operativos como administrativos. 

Como se percebe pela definição do termo, a função da logística é principalmente ser o elo de ligação em um processo que pode começar com um fornecedor e encerrar com um cliente em outra ponta da “cadeia”. Atualmente, o termo logística tem sido muito utilizado, pois o processo de gestão da cadeia de suprimentos nas empresas pode significar a diferença entre a empresa lucrativa e a deficitária. 

A gestão do processo logístico tem sido hoje grande diferencial competitivo, pois com o passar dos tempos os consumidores tornaram-se também mais exigentes com relação à qualidade dos produtos, tempo de produção e ciclo de vida dos produtos, prazo de entrega e mais recentemente, com o índice de inovações tecnológicas incorporados aos produtos. 

O que no passado eram pequenos incômodos do consumidor, tornaram-se hoje em rotina de preocupação para as organizações. 

O fator preço do produto, na maioria das vezes era sequer questionado pelo consumidor, como bem pode-se lembrar das famosas máquinas de remarcar preços nos supermercados, pois os altos índices inflacionários, em grande parte encobriam a incompetência administrativa das organizações e iludiam os consumidores, pois o dinheiro perdia seu valor a todo dia. 

Com a implantação do plano real e o controle da inflação sendo conseguido, mais a vontade do consumidor em colaborar com a estabilidade da nova moeda, restou às empresas investirem em novos processos de gestão de custos, pois em não mais existindo taxas exorbitantes de aplicações no mercado financeiro, os excedentes de caixa passaram a ser aplicados nas empresas, através de novos produtos, novas máquinas e novos processos produtivos. Após isso, a logística começou a se desenvolver, auxiliando grandemente no processo de gestão das empresas.

Previsão de demanda

Uma previsão de demanda é um prognóstico do que acontecerá com as vendas de produtos de sua empresa. Seria melhor definir a previsão de demanda utilizando uma abordagem multifuncional. 

As entradas de vendas, marketing, finanças e produção devem ser consideradas. A previsão de demanda final é o consenso de todos os gerentes participantes. Você também pode desejar propor um Grupo de vendas e planejamento de operações composto por representantes de diferentes departamentos incumbidos em preparar a previsão de demanda . 

A definição das previsões de demanda é feita por meio das seguintes etapas: 

• Definir o uso da previsão • Selecionar os itens a serem previstos• Definir o horizonte temporal da previsão • Selecionar o(s) modelo(s) de previsão • Coletar dados • Fazer a previsão • Validar e implementar os resultadosPara Abell e Hammond (1979), as atividades de análise de clientes, concorrentes, características de mercado, tendências do ambiente e capacidades internas são importantes para a elaboração de uma estratégia de mercado eficiente. Elas podem fornecer subsídios para o cálculo de uma importante informação estratégica, que é a demanda prevista. 

Define-se demanda prevista como uma estimativa antecipada do volume de vendas num período determinado, com uma margem de erro a ser considerada (DIAS, 1993).

Para Dias (1993), existem três tipos de demanda: demanda regular, que acontece quando a necessidade de materiais é constante ao longo do tempo ou tem pequenas oscilações de tal forma, que podemos identificar um comportamento regular ao longo do tempo; demanda crescente ou decrescente, que ocorre quando se nota um crescimento ou decréscimo do consumo ao longo do tempo; demanda irregular, que ocorre quando há a influência da sazonalidade. Esses três tipos de demanda ocorrem simultaneamente para as organizações, principalmente no longo prazo e no acompanhamento do ciclo de vida dos produtos. Outros autores citam outros tipos de demanda, como por exemplo, a demanda pontual, a demanda independente e dependente, a demanda de produtos perecíveis e a demanda da cadeia de suprimentos.

Como cita Tubino (2000), apesar do poder da matemática e do poder dos recursos dos computadores, somente um poder visionário sobrenatural poderia prever com exatidão as demandas.

As variáveis são muitas e surgem novas a cada momento. No entanto, pode-se prever valores aproximados quando a matemática une-se à experiência pessoal do planejador, pois como coloca Cavalheiro (2003), a previsão de demanda pode ser obtida por métodos quantitativos, qualitativos ou ambos.Segundo Slack (1997), os modelos e as técnicas de previsão podem ser classificados em termos de objetividade e subjetividade, e relações causais e não causais. As técnicas objetivas utilizam procedimentos especificados e sistemáticos, enquanto que as subjetivas envolvem aspectos como intuição e julgamento pessoal baseado em experiências. Já as técnicas não causais utilizam valores passados de uma variável para predizer seus valores futuros, ao passo que as técnicas causais fazem previsões através de equações que mostram a relação causa-efeito. No presente trabalho, restringe-se a

gama em modelos quantitativos e qualitativos que utilizam técnicas não causais, objetivas e subjetivas. As etapas de um modelo de previsão, segundo Tubino (2000), são basicamente cinco: em primeiro lugar define-se o objetivo do modelo, que dá a base para a coleta e análise de dados, e seguida seleciona-se a técnica de previsão mais apropriada, calcula-se a previsão da demanda, e por fim, como forma de feedback, monitora-se e atualizam-se os parâmetros empregados com base nos erros de previsão. Na definição do objetivo do modelo, determina-se para qual produto ou família de produtos está se fazendo a previsão, com que precisão deverá ser feita a previsão, baseado em quais recursos disponíveis.

Na escolha do modelo de previsão, deve-se considerar aspectos como o horizonte da previsão, disponibilidade de dados, precisão necessária e disponibilidade de recursos (SLACK, 2002). As técnicas de previsão podem ser divididas em dois grupos: as técnicas qualitativas e as quantitativas. As técnicas qualitativas privilegiam principalmente dados subjetivos, e são baseadas na opinião e no julgamento de pessoas experientes. Dias (1993) coloca que as previsões podem ser feitas a partir do parecer de gerentes, vendedores, compradores ou pesquisas de mercado. Por serem mais rápidas para se preparar, Tubino (2000) cita que se utiliza esta técnica quando não a tempo de coletar e analisar dados de demandas passadas, ou quando do lançamento de produtos, onde não há demandas anteriores.

As técnicas quantitativas consistem em analisar os dados passados de forma objetiva, empregando modelos matemáticos para a projeção da demanda futura. Existem, para Tubino (2000), dois tipos de técnicas quantitativas: as técnicas baseadas em séries temporais ou de projeção, e as técnicas baseadas em correlações ou de explicação. As técnicas de projeção são aquelas que admitem que o futuro será repetição do passado, ou as demandas evoluirão no tempo, segundo a mesma lei observada no passado. As técnicas baseadas em correlações procuram explicar as vendas do passado mediante leis que relacionam as mesmas com outras variáveis cuja evolução é conhecida ou previsível. Outros métodos quantitativos estatísticos utilizados são os métodos de decomposição e o Box-jenkins ou ARIMA, autoregressive integrated moving average.As técnicas de previsão baseadas em séries temporais ou projeções são as mais simples de se utilizar. Basicamente, o modelo é construído à partir da análise da curva de demanda construída, onde esta pode revelar as tendências, as sazonalidades, e também variações irregulares. (TUBINO, 2000). As tendências consistem em movimentos graduais que provavelmente ocorrerão no longo prazo. As sazonalidades são períodos cíclicos onde determinados eventos, como clima ou férias escolares, afetam a demanda.

As variações irregulares, por sua vez, são causadas por fatores excepcionais, como por exemplo, catástrofes ambientais. As técnicas de projeção para a determinação da previsão podem englobar as tendências e as sazonalidades, mas as irregularidades não. Estas, por seu caráter indeterminado, ficam incluídas na margem de erro da previsão. Tubino (2000) expõe duas técnicas para a previsão da média histórica: a média móvel, onde a previsão é feita pelo simples cálculo da média aritmética dos períodos; e a média exponencial móvel, onde o peso de cada observação decresce no tempo em progressão geométrica.

Para a inclusão da tendência nos cálculos das previsões, Tubino (2000) sugere os métodos da equação linear para a tendência e do ajustamento exponencial para a tendência. O primeiro consiste, através do gráfico da demanda histórica, em levantar

uma equação de reta que represente a evolução crescente da demanda. 

O segundo consiste em utilizar a previsão da média exponencial móvel da demanda conjuntamente com uma estimativa exponencial de tendência para se calcular a previsão.Para a previsão de demandas que possuem sazonalidade, estas devem ocorrer de modo repetitivo dentro de determinados períodos. Segundo Slack (1997), as sazonalidades podem ser causadas por fatores climáticos, comportamentais, políticos, financeiros e sociais.

Em seu modo mais simples, a previsão considerando a sazonalidade pode feita assumindo-se que o próximo período sazonal será igual ao anterior. Entretanto, segundo Tubino (2000), é aconselhável incluir no cálculo o índice de sazonalidade de diversos períodos. Esse índice pode ser calculado através da média móvel centrada e deve ser aplicado ao valor da média ou da tendência prevista para o período em questão.

As previsões baseadas em correlações utilizam informações históricas do produto em questão, que é a variável dependente, com o histórico da variável de previsão, ou variável independente. O objetivo das previsões baseadas em correlações é estabelecer uma equação que identifique o efeito da variável independente sobre a variável dependente. Quando a correlação entre apenas duas variáveis leva a uma equação linear, esta é chamada de regressão linear simples ou regressão dos mínimos quadrados.

O passo seguinte à escolha do modelo é monitorar o desempenho do mesmo, a fim de verificar sua validade.

O modelo é considerado válido quando as tendências e sazonalidades são previstas com valores de erro dentro de limites esperados, e valores fora desse limite são ocasionados por variações irregulares.

Caso o modelo apresente um MAD, mean absolute deviation ou desvio médio absoluto muito alto, deve-se obviamente buscar modelos ou parâmetros mais eficientes, reiniciando o todo o processo de previsão.

OS TIPOS DE DEMANDA

DEMANDA INEXISTENTE 

• Quando o mercado não tem interesse em um produto ou desconhece seus eventuais benefícios. • É a demanda mais difícil de ser alterada • Ex.: curso de latim 

DEMANDA NEGATIVA 

• Quando a maior parte do mercado rejeita um produto ou o evita fortemente. • Ex.: exames invasivos • Rejeição de empresas a candidatos que usam piercing,tatuagem ou roupa extravagante

DEMANDA INDESEJADA

• Demanda de produtos que fazem mal à saúde ou não são socialmente bem aceitos • Ex.: Cigarros, drogas e bebidas alcoólicas 

DEMANDA LATENTE

• Os produtos existentes não conseguem atender a todas as necessidades dos consumidores, sempre havendo espaço para inovações • O objetivo consiste em detectar essas necessidades e verificar a viabilidade comercial de atendê-las • Ex.: Vacinas contra malária e AIDS 

DEMANDA IRREGULAR

• Produtos que possuem sazonalidade em seu consumo • Ex.: Ovos de páscoa

DEMANDA PLENA 

• Quando as empresas conseguem atingir o total de vendas de sua capacidade produtiva • O maior desafio é mantê-la • Ex.: Coca-cola

DEMANDA EXCESSIVA 

• Quando a empresa não consegue atender à demanda total de seus produtos • Ex.: Hospitais e Universidades públicas

DEMANDA EM DECLÍNIO 

• Quando um produto passa a ter seu consumo diminuído podendo até a desaparecer do mercado. • Ex.: Máquinas de datilografar, Aparelhos de videocassete

Métodos de Previsão de Demanda

As previsões de demanda são fundamentais para auxiliar na determinação dos recursos necessários para uma empresa. Em tempos de abertura de mercados, essa atividade torna-se estratégica.

Os mercados que podem ser acessados pela empresa, assim como a concorrência, mudam continuamente, exigindo novas previsões de demanda em períodos mais curtos.

Para obter e confirmar uma demanda futura, facilitando a programação de recursos e garantindo o ganho de uma oportunidade de mercado, faz-se necessário a utilização de métodos matemáticos quantitativos causais e temporais, como: 

Regressão linear e análise de correlação Médias móveis 

Suavização exponencial simples Suavização exponencial com ajuste de tendência Método sazonal multiplicativo. 

As técnicas de previsão podem ser subdivididas em dois grandes grupos:

• As técnicas qualitativas privilegiam principalmente dados subjetivos, os quais são difíceis de representar numericamente. Estão baseadas na opinião e no julgamento de pessoas chaves, especialistas nos produtos ou nos mercados onde atuam estes produtos; 

• As técnicas quantitativas envolvem a análise numérica dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites. Empregam-se modelos matemáticos para projetar a demanda futura. Podem ser subdivididas em dois grandes grupos: as técnicas baseadas em séries temporais, e as técnicas causais (Mais conhecidos: Regressão Simples e Múltipla)

Um processo adequado de previsão gera:

- Melhor planejamento orçamentário e de capital, com menor variação entre o custo previsto e o realizado - Melhor alocação dos recursos físicos nos processos operacionais - Atendimento aos requisitos de nível de serviço aos clientes, garantindo a - competitividade dos produtos e serviços da empresa no mercado - Redução de custos operacionais através da otimização de processos e melhor planejamento pelo uso eficiente da informação de previsão - Melhor gerenciamento da operação pela redução de uma das fontes de variabilidade dos processos – informação da previsão - Maior integração e melhor comunicação entre as áreas funcionais da empresa (marketing, finanças, vendas e logística) devido a uma maior credibilidade da previsão. 

Uma série de tempo é uma sequência de observações históricas sobre uma variável de interesse. Para prever séries temporais é necessário representar o comportamento do processo por um modelo matemático que pode ser extrapolado para o futuro. (MONTGOMERY 1976).A análise de séries temporais assume que os dados históricos da demanda têm quatro componentes Shafer et al, (1998):

Tendência: é a direção a longa distância da série, incluindo qualquer quantidade constante de demanda nos dados. 

Variação sazonal: são flutuações regulares que se repetem em períodos quase sempre coincidindo com o calendário anual, mensal ou semanal. 

Variação cíclica: óbvia somente em séries que transpõem vários anos. Um ciclo pode ser definido como uma oscilação de longo-prazo, ou um impulso de dados sobre a linha de tendência durante um período de pelo menos três períodos completos. 

Variação aleatória: as variações deste tipo são sem uma causa específica e sem um padrão, portanto são tratados como erros aleatórios. 

Segundo Wallis & Thomas (1971) a sazonalidade pode ser definida como o conjunto dosmovimentos ou flutuações com período igual ou inferior a um ano, sistemáticos, mas não necessariamente regulares, que ocorrem numa série temporal. 

A sazonalidade é o resultado de causas naturais, econômicas, sociais e institucionais. Existem dois interesses principais no ajuste de séries temporais para variação sazonal: o estudo da sazonalidade propriamente dita e a remoção da sazonalidade da série para depois estudá-la em seus demais aspectos. Nesse último está implícita a ideia de que a existência de movimentos sazonais afeta o reconhecimento e a interpretação de importantes movimentos não sazonais numa série (PINO et al, 1994). Outra característica da sazonalidade é se ela é aditiva ou multiplicativa. No caso aditivo, a série mostra uma flutuação sazonal estável, sem levar em consideração o nível médio da série; no caso multiplicativo, o tamanho da flutuação sazonal varia, dependendo do nível médio da série.

Métodos qualitativos mais comuns

Processo lento Dependência dos participantes desvantagem Dificuldade de redigir o questionário 

Desvantagem

Dependência dos resultados em 

função da escolha das variáveis 

- Júri executivo de opiniões

- Composição de forças de vendas - Pesquisas de mercado

Métodos Quantitativos de Previsão

Previsões Baseadas em Séries Temporais 

• É o método mais simples e usual de previsão, e quando bem elaborado oferece bons resultados. 

• Para se montar o modelo de previsão, é necessário plotar os dados passados e identificar os fatores que estão por trás das características da curva obtida (Previsão final = composição dos fatores). 

• Uma curva temporal de previsão pode conter tendência, sazonalidade, variações irregulares e variações randômicas (há técnicas para tratar cada um destes aspectos). 

Características da Demanda

* Demanda Pontual * Demanda Regular (estável) * Demanda Sazonal e com Tendências * Demanda Independente ou Dependente * Previsão versus Cálculo de Necessidades * Demanda de Produtos Perecíveis * Demanda na Cadeia de Suprimentos * Efeito chicote, fluxo de informações

Gestão de Estoque

• O objetivo da gestão de estoques é otimizar o investimento em estoques, aumentando o uso eficiente dos meios da empresa, minimizando as necessidades de capital investido.

• Uma das principais dificuldades dentro da gestão de estoques está em buscar conciliar da melhor maneira possível os diferentes objetivos de cada departamento da empresa para os estoques, sem prejudicar a operacionalidade da empresa.

Princípios Básicos para o Controle de Estoques

Funções principais:

• determinar permanência dos itens; • determinar a periodicidade de reabastecimento; • determinar o volume necessário de estoque para um determinado período; • acionar o Departamento de Compras; • receber, armazenar e atender os materiais estocados de acordo com as necessidades; • controlar os estoques em termos de quantidade e valor e fornecer informações sobre a posição do estoque; • manter inventários periódicos para avaliação das quantidades e estado dos materiais estocados; • identificar e retirar do estoque os itens obsoletos e danificados.

Previsão de Estoque

• baseado em previsões de consumo de material; • estabelece estimativas futuras dos produtos acabados; • definem quais, quantos e quando os produtos serão comprados.

Algumas características da previsão são:

• ponto de partida de todo planejamento de estoques; • eficácia dos métodos empregados; • qualidade das hipóteses que se utilizou no raciocínio.

As informações básicas que permitem decidir sobre dimensões e a distribuição no tempo da demanda dos produtos acabados podem ser classificadas em:

Quantitativas

• evolução das vendas no passado; • variáveis com evolução e explicação baseada nas vendas; • influência da propaganda.

Qualitativas

• opinião dos gerentes, vendedores, compradores; • pesquisas de mercado.

As técnicas de previsão podem ser classificadas em três grupos:

Podemos representar as formas de evolução de consumo pelas seguintes formas:

• método de evolução horizontal de consumo; • modelo de evolução de consumo sujeito a tendência; • modelo de evolução sazonal de consumo

Técnicas quantitativas para calcular a previsão de consumo:

• método do último período; • método da média móvel; • método da média móvel ponderada; • método da média com ponderação exponencial; • método dos mínimos quadrados.