Aprenda como utilizar técnicas de Forecasting para tomada de decisões gerenciais!

O Forecasting é um método, cujo 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.

E sabe de que forma você pode fazer isso? Dando uma olhadinha nesse conteúdo especial para você! Nossos tópicos serão:

• O que é o Forecasting?
• Qual é o objetivo do Forecasting?
• Qual a diferença entre budget e Forecasting?
• Onde aplicar Forecasting?
• Métodos e técnicas de Forecasting;
• Quais são os benefícios do Forecasting?
• Condições de aplicabilidade do Forecasting;
• Implicações Gerenciais.

O que é o Forecasting?

Forecasting, também conhecido como previsão ou projeção, é um processo utilizado para estimar ou prever eventos futuros com base em dados históricos e análises estatísticas.

Ele é aplicado em diversas áreas, como economia, negócios, finanças e planejamento, para ajudar na tomada de decisões e no desenvolvimento de estratégias.

Existem diferentes métodos e técnicas de forecasting, que variam de simples a complexos, dependendo da natureza dos dados e das necessidades específicas de cada contexto.

Qual é o objetivo do Forecasting?

O objetivo do forecasting, também conhecido como previsão ou projeção, é estimar ou prever eventos futuros com base em dados históricos e análises estatísticas.

O principal propósito é fornecer informações confiáveis e realistas sobre o comportamento futuro de variáveis ​​relevantes, como vendas, demanda de produtos, crescimento do mercado, produção, entre outros.

Com o forecasting, as organizações podem se preparar adequadamente para o futuro, antecipando possíveis cenários e tomando decisões mais informadas.

Isso permite que sejam tomadas ações proativas, como ajustar a produção, otimizar os níveis de estoque, identificar oportunidades de mercado, planejar investimentos e alocar recursos de maneira mais eficiente.

Além disso, o forecasting também auxilia na redução de riscos e incertezas, permitindo que as empresas antecipem possíveis desafios e desenvolvam estratégias para mitigá-los.

Qual a diferença entre budget e Forecasting?

Budget e forecasting são conceitos distintos, embora ambos estejam relacionados ao planejamento e gerenciamento financeiro de uma organização.

A diferença entre eles pode ser resumida da seguinte forma:

Budget (Orçamento)

O budget é um plano financeiro anual que estabelece as metas e objetivos financeiros da empresa para um determinado período, geralmente um ano.

É uma estimativa de receitas, despesas e lucros projetados com base em informações disponíveis no momento do planejamento.

O budget é mais focado no curto prazo e geralmente é usado para controlar e monitorar os gastos durante o ano fiscal.

Ele é utilizado como uma referência para acompanhar o desempenho financeiro da empresa em relação às metas estabelecidas.

Forecasting (Previsão)

O forecasting, como mencionado anteriormente, refere-se à estimativa ou previsão de eventos futuros com base em dados históricos e análises estatísticas.

Diferente do budget, o forecasting é uma prática contínua e não se limita a um único período anual.

É utilizado para ajustar e atualizar as projeções financeiras ao longo do tempo, à medida que novas informações se tornam disponíveis.

O forecasting é mais voltado para o médio e longo prazo, auxiliando na tomada de decisões estratégicas e na identificação de tendências e padrões que possam impactar o desempenho financeiro futuro da empresa.

De forma resumida, o budget é mais focado no curto prazo e no controle financeiro, enquanto o forecasting tem uma perspectiva mais ampla e estratégica.

Métodos e técnicas de Forecasting

Existem diversos métodos e técnicas de forecasting que podem ser utilizados para prever tendências futuras e estimar valores futuros com base em dados históricos.

Alguns dos métodos e técnicas mais comuns de forecasting incluem:

• Média Móvel Simples: Este método calcula a média dos valores passados para prever o próximo período. É adequado quando não há grandes variações ou padrões nos dados históricos;
• Média Móvel Ponderada: Similar à média móvel simples, mas atribui pesos diferentes aos valores passados. Esses pesos podem ser baseados na importância relativa dos períodos anteriores;
• Regressão Linear: Utiliza uma relação linear entre uma variável dependente (por exemplo, vendas) e uma variável independente (por exemplo, tempo) para prever valores futuros. É adequado quando há uma tendência clara nos dados históricos;
• Séries Temporais: Método que analisa padrões e tendências ao longo do tempo para prever valores futuros. Modelos de séries temporais, como o ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), são amplamente utilizados nesse tipo de forecasting;
• Análise de Regressão: Este método busca relacionar a variável a ser prevista com outras variáveis independentes que possam influenciá-la. É útil quando há fatores externos que afetam os valores a serem previstos;
• Métodos de Suavização Exponencial: Esses métodos atribuem pesos exponenciais aos valores passados, dando mais importância aos valores mais recentes. São adequados para séries temporais com tendências e padrões sazonais.
• Modelos de Aprendizado de Máquina: Algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão logística, árvores de decisão e redes neurais, podem ser usados para prever valores futuros com base em dados históricos e outras variáveis relevantes.

Muitas vezes, uma combinação de métodos pode ser usada para obter melhores resultados.

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 áreas dentro da organização, o uso do forecasting está fortemente associado ao planejamento e controle da produção.

A elaboração de um sistema de 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.

Quais são os benefícios do Forecasting?

O forecasting oferece diversos benefícios para as organizações, permitindo uma melhor gestão financeira e auxiliando na tomada de decisões estratégicas.

Alguns dos principais benefícios do forecasting incluem:

• Planejamento financeiro mais eficiente;
• Tomada de decisões embasada;
• Identificação de oportunidades e riscos; 
• Controle de custos e orçamento;
• Melhoria da eficiência operacional; 
• Maior alinhamento estratégico. 

Esses benefícios contribuem para o sucesso financeiro e sustentabilidade da organização a médio e longo prazo.

Condições de aplicabilidade do Forecasting

A aplicabilidade do sistema dependerá de três condições:

• Disponibilidade de informações históricas;
• Possibilidade de transformação das informações em dados numéricose;
• 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, alterando 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 a esse alinhamento, pois erros nas projeções de vendas, por exemplo, podem causar 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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