Como saber se o seu processo de planejamento de demanda está com algum tipo de problema? Qual a melhor maneira de identificar a origem deste problema, caso ele exista? Sem indicadores de planejamento de demanda claros, nossa tendência é viver “apagando incêndios” ou operando com custos mais altos que o necessário.
Função crucial de qualquer organização, o planejador de demanda precisa permanecer constantemente vigilante nos índices de vendas, no movimento interno e na velocidade do produto ao longo de toda a cadeia de distribuição. Para ficar à frente da curva, é fundamental acompanhar as métricas corretas, as quais contribuem para reduzir possíveis problemas de planejamento de demanda de maneira proativa.
Ainda assim, um questionamento pode surgir: e se os indicadores demonstrarem não haver nenhum problema impactando em meu processo? Mesmo nestas circunstâncias eles seguem sendo essenciais, uma vez que trazem orientações sobre rotas para melhorar ainda mais a dinâmica operacional, além de contribuir para angariar mais comprometimento entre os agentes envolvidos no planejamento.
Índice:
- 1) O que são indicadores de planejamento demanda?
- 2) Evolução e impacto dos indicadores
- 3) Inteligência Artificial e colaboração no planejamento
O que são indicadores de planejamento demanda?
As empresas utilizam indicadores de planejamento de demanda para avaliar, direta ou indiretamente, a eficiência do planejamento de demanda. Eles são importantes por servirem como um guia para os agentes envolvidos e para garantir a possibilidade de melhorar continuamente o processo, executando as mudanças necessárias para direcionar o rumo em busca de mais eficiência.
Importante destacar que existe uma diferença entre planejar a demanda e prever a demanda, ainda que, frequentemente, o mercado considere os dois termos como sinônimos. Neste caso, a intenção é tentar prever o quanto o mercado vai comprar de determinado produto, em uma janela de tempo.
Cada negócio escolhe os indicadores do processo conforme suas especificidades, relacionando-os direta ou indiretamente à acurácia do planejamento. A melhor forma de se medir a performance do planejamento de demanda, no entanto, é com métricas diretas. A melhor forma de medir a performance do planejamento de demanda, no entanto, é com métricas diretas, enquanto as métricas indiretas servem para outros acompanhamentos, principalmente financeiros.
Principais indicadores de planejamento de demanda
Os indicadores diretos correspondem a uma forma direta de medir a acurácia do planejamento de demanda, isto é, medem o erro entre a previsão e a demanda real.
As empresas geralmente utilizam dois indicadores diretos de planejamento de demanda com mais frequência:
- 1. MAPE – Mean Absolute Percentage Error, ou Erro Percentual Absoluto Médio: com construção formal definida, este indicador pode ser adaptado dependendo de necessidades específicas do negócio. Por exemplo, em situações em que vale mais a pena ter um estoque maior para garantir o atendimento. Ou quando as mesmas matérias-primas podem ser utilizadas na composição de diferentes produtos, o MAPE pode ser construído de forma diferente. Já em situações nas quais a vida útil das matérias-primas são mais curtas ou o custo de estoque não compensa a garantia de atendimento no prazo, a construção do indicador segue o modelo tradicional.
- 2. SFB – Sales Forecast Bias, ou Desvio Percentual de Previsão: este é um indicador de viés, que aponta se o planejamento é sistematicamente otimista ou pessimista. Deve ser avaliado com cuidado por conta das questões relacionadas ao impacto da operação no plano proposto. De qualquer forma, é um indicador relevante por fazer o planejador do plano refletir sobre seu otimismo/ pessimismo sistemático.
Como mensurar?
Na prática, as empresas podem mensurar indicadores de planejamento de demanda até mesmo em uma planilha Excel. O lado ruim desse tipo de abordagem é não ter a governança dos dados e depender de um trabalho operacional muito grande todos os meses.
Diante disso, o ideal é que os dados estejam integrados em banco de dados. As companhias podem montar dashboards em Business Intelligence (BI) ou em páginas da Web, permitindo que qualquer interessado acesse essas informações facilmente a qualquer momento.
Evolução e impacto dos indicadores
A utilização de indicadores de planejamento de demanda está relacionada a uma atitude proativa de gerenciamento das operações. Isso torna as ações menos reativas e mais estratégicas, além de fomentar o comprometimento dos agentes envolvidos.
Conforme o processo de análise dos indicadores amadurece, as empresas costumam iniciar processos de contestação. Com isso, elas criam novos indicadores para complementar as análises e garantir que estão seguindo na direção certa, gerando um ciclo virtuoso de aprendizado.
As empresas geralmente criam indicadores com efeitos contrários e precisam equilibrá-los para evitar que um fator se sobressaia em relação a outro. Desta forma, vai se construindo uma visão mais ampla dos impactos das diferentes ações nos resultados da empresa. Observando os números, torna-se possível trilhar caminhos tanto no sentido de manter um desempenho, quanto de mudar.
Inteligência Artificial e colaboração no planejamento
Com suporte de Inteligência Artificial, o planejamento de demanda reforça a governança e automatiza a integração com dados de BI da empresa.
Além disso, por meio de uma abordagem de Demanda Colaborativa, é possível envolver e exibir os indicadores não apenas ao planejador responsável, como também os agentes comerciais, ampliando o senso de colaboração e responsabilidade. Todos os envolvidos são expostos de forma natural às informações, contribuindo para o engajamento e método analítico, em detrimento do feeling como orientador de tomada de decisões.
Com as ferramentas de Demanda Colaborativa da UniSoma também é possível criar outros tipos de indicadores que, combinados, auxiliam o agente comercial a dar foco em pontos específicos da colaborações que demandem sua atenção.
*Paola Tame, Desenvolvimento de Soluções
Formada em Estatística pela UNICAMP, trabalha há 15 anos no desenvolvimento de sistema de suporte à decisão. Líder de projetos preditivos na UniSoma, atuou em inicitivas de grandes empresas como ArcelorMittal, Astral Foods, Aurora Alimentos, BRFoods, Embraer, Flora, Furukawa, Kroton, Marfrig, Oji Papeis Especiais, Rede e Tuper.
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