Incertezas no consumo

Qual é a Incerteza nas demandas?

A incerteza nas demandas se refere à variabilidade e imprevisibilidade na quantidade de produtos que os clientes (finais, externos ou internos) irão solicitar em um pedido. Via-de-regra, não será possivel para gestores e analistas controlarem estas incertezas, porempodemos medir estas incertezas no consumo histórico (olhamos para trás), bem como na demanda futura (olhamos para frente) da SKU.

Essa incerteza pode ser causada por diversos fatores, como mudanças nas preferências dos consumidores ou clientes, substituição de itens, sazonalidades, condições econômicas e ações da concorrência.

Na metodologia SIO, apelidamos estas incertezas como "Murphys" como decorrencia da Lei de Murphy. A incerteza da demanda passada (histórica) pode ser medida em sigmas (quantidade de desvios padrões), e é um dos maiores desafios na otimização dos estoques, pois afetará Estoque de Segurança Requerido (ESR) e tamanho dos lotes em dias (TMEA).

Compreender a incerteza da demanda é crucial para a metodologia SIO, porque traz subsídios para compreender melhor os diferentes contexto das demandas passadas e futuras de cada item, e assim modular os saldos de modo a mitigar os riscos de rupturas ou excessos.

• Incertezas das previsões: Para quantificar o grau de incerteza nas previsões das demandas futuras, geradas pelas previsões (forecast) do Navigator ou dos sistemas da emppresa usuária, utilizamos o MAPE e o MASE, nesta ordem (assunto para outro artigo);
• Incertezas nos consumos passados: Para quantificar o grau de incerteza do consumo passado utilizamos o Coeficiente de Variação, expresso em sigmas.

O que é o Coeficiente de Variação (CV)?

O Coeficiente de Variação (CV) é uma medição estatística que expressa a variabilidade das quantidades solicitadas (tamanhos dos lotes) pelos clientes em relação à sua média. CV é calculado como o desvio padrão dividido pela média e é geralmente expresso em sigmas ou porcentagens.

Onde:

σ = Desvio padrão da série temporal de consumo

μ = Média dos consumos diários da mesma série de dados.

Frequentemente expressamos o CV na forma de percentagens, que corresponde a unidade de sigmas. Assim, tenha em mente que uma SKU que possui um CV de 100%, tem suas demandas oscilando em uma unidade de sigma (desvio padrão) para cima e para baixo.

O CV é particularmente útil porque:

Comparabilidade: Permite comparar o grau de oscilação ou variabilidade dos consumos de diferentes SKU, independentemente de suas unidades ou magnitudes.

Padronização: Oferece uma medida padronizada da variabilidade, facilitando a análise e interpretação do grau de dificuldade historico, e assim inferir o que iremos enfrentar na demanda futura da SKU.

Quantificação dos risco: Ajuda a avaliar o risco associado à incertezas no atendimentos das demandas, permitindo adequar os parâmetros de gestão dos estoques.

Relação com a Incerteza da Demanda

Na metodologia SIO, avaliamos as variações dos tamanho dos lotes em cada transação. Assim, usualmente consideramos estatísticas de TMEA (Tempo Médio Entre Apanhes). Medições de CV que oscilam entre zero (quanto menores, mais "padronizados" estão os lotes) e 600%. Acima que 600% significa que as quantidades de lotes são caóticas.

Um alto CV indica alta variabilidade dos consumos e, portanto, maior incertezam incrementando o desafio de inferir o tamanho provavel do proximo lote. Isso implica que a empresa deverá manter saldos maiores. Por outro lado, baixo CV indica menor variabilidade, permitindo uma gestão de estoques mais precisa e enxuta.

Assim, utilizamos o CV para selecionar o encaminhamento das estratégias de estoques, reposição e logística e aprendizado de maquina, especialmente em contextos onde o consumo é altamente inverto e, portanto, mais difícil e caro prever e administrar os estoques como contingências para o Atendimento (NSR).

Como interpretar estas incertezas?

No card das Incertezas do consumo, primeiro temos uma barra que sintetiza as proporções de itens em cada classe de CV. Optamos por apenas três classes para simplificar as interpretações dos usuários.

Logo a seguir, o Navigator mostra as contagens de itens para cada classe de incertezas.

Finalmente, na parte inferior do card temos um gráfico de barras que mostra as distribuições das incertezas dos tamanho dos lotes de uma forma mais detalhada. A altura destas barras corresponde a quantidade de itens (frequencia), separadas em classe até determinada medição do CV, que é expresso em percentagem.

Estas barras oferecem o recurso "drill-down", isto é, quando o usuário clicar numa destas barras verticais, será encaminhado para a relação dos itens que a compõem. Nesta relação, se clicar em um dos itens será encaminhado para a tela de Indeep daquele item.

Analogias entre Incertezas e Murphy

Gasnier faz uma analogia entre as incertezas na consumo e a persona fictícia do "Murphy". Esta analogia esta relacionada a Lei de Murphy, que afirma que "se algo pode dar errado, dará errado". Na gestão dos atendimentos e estoques (SIO), isso significa que se houver a possibilidade de ocorrer uma variação inesperada na demanda, essa variação provavelmente ocorrerá algum dia. Portanto, é crucial planejar e se preparar para essas incertezas, utilizando ferramentas como o CV para mitigar riscos e assegurar um atendimento adequado. Fique "amigo" do Murphy, e compreenda sua personalidade. Conte com o pior, pois caso se confirme, estará preparado.