A previsão de demanda é um dos pilares fundamentais para a eficiência logística, especialmente em operações que dependem de uma frota para o transporte de mercadorias.
Por isso que, ao prever corretamente a demanda, as empresas podem otimizar o uso de seus veículos, reduzir custos, evitar a ociosidade e melhorar o planejamento a curto, médio e longo prazo.
Com a crescente complexidade das cadeias de suprimentos, a capacidade de antecipar a demanda se tornou ainda mais crítica. Neste artigo, aproveite para conferir mais sobre esse assunto. Boa leitura!
O que é previsão de demanda?
De forma simples, podemos dizer que a previsão de demanda é o processo de estimar a quantidade de produtos ou serviços que os clientes vão consumir em um determinado período futuro.
Para as empresas que dependem de logística e transporte, essa prática é essencial para garantir que a frota seja utilizada de forma eficiente, evitando tanto a subutilização quanto a sobrecarga.
Em termos práticos, a previsão de demanda permite que as empresas planejem melhor a produção, o estoque e o transporte, garantindo que todos os recursos sejam usados de maneira otimizada.
Aproveite para saber mais sobre essa área da logística neste episódio do nosso podcast:
Os dois principais tipos de previsão de demanda
Existem dois métodos principais para realizar a previsão de demanda: a previsão qualitativa e a previsão quantitativa.
Cada um desses métodos tem suas particularidades e aplicações, e a escolha entre eles ou a combinação de ambos dependerá das características específicas da sua operação e da natureza dos dados disponíveis.
Previsão de demanda qualitativa
A previsão de demanda qualitativa baseia-se em julgamentos e opiniões de especialistas para estimar a demanda futura.
Esse método é especialmente útil quando não há dados históricos suficientes ou quando o mercado está em constante mudança, tornando os dados passados pouco confiáveis para prever o futuro.
Podemos citar um exemplo comum de previsão qualitativa é a consulta a especialistas do setor, análise de tendências de mercado, entrevistas com clientes e insights coletados por meio de pesquisas de mercado. Embora subjetiva, essa abordagem pode fornecer informações valiosas quando bem aplicada, especialmente em cenários incertos.
Previsão de demanda quantitativa
Já a previsão de demanda quantitativa utiliza dados históricos e métodos estatísticos para projetar a demanda futura.
Essa abordagem baseia-se na premissa de que padrões de demanda passados podem se repetir no futuro, especialmente em mercados estáveis.
Técnicas como séries temporais, regressão linear e modelos econométricos são comumente usadas para criar previsões quantitativas. A precisão desse método depende da qualidade e quantidade dos dados disponíveis, além da escolha correta dos modelos estatísticos.
Ainda vale dizer que a previsão quantitativa é amplamente utilizada em operações logísticas porque permite uma análise mais objetiva e replicável da demanda futura.
Qual a importância da previsão de demanda na gestão de frota?
A previsão de demanda desempenha um papel crítico na gestão de frotas, pois permite que as empresas se preparem de forma mais eficaz para atender às necessidades de transporte.
Ao prever a demanda de forma precisa, é possível otimizar a utilização da frota, melhorar o planejamento e reduzir custos, além de garantir que os recursos da empresa sejam utilizados de forma eficiente.
Aumento de eficiência
A eficiência operacional de uma frota está diretamente ligada à capacidade de antecipar as necessidades de transporte.
Com uma previsão de demanda bem elaborada, é possível planejar rotas mais eficazes, alocar veículos de maneira otimizada e garantir que cada viagem seja realizada com o máximo aproveitamento dos recursos.
Dessa forma, a frota tem menos viagens vazias, melhor aproveitamento de cada veículo e, consequentemente, uma operação mais enxuta e lucrativa.
Melhora do planejamento a curto, médio e longo prazo
Ao compreender as tendências de demanda, as empresas podem planejar melhor a renovação da frota, a expansão das operações e até mesmo a alocação de recursos para manutenção preventiva.
Com isso, é possível evitar surpresas, como picos inesperados de demanda que poderiam sobrecarregar a frota ou momentos de baixa demanda que poderiam resultar em veículos ociosos.
Redução de custos totais da operação
Uma das maiores vantagens da previsão de demanda é a redução dos custos operacionais.
Ao antecipar a necessidade de transporte, as empresas podem evitar o excesso de estoque, minimizar o uso desnecessário de veículos e reduzir os custos com combustível, veículos inativos e até com manutenção.
Além disso, uma boa previsão de demanda permite negociar melhor com fornecedores e parceiros logísticos e, consequentemente, uma operação mais econômica.
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Redução da ociosidade
Vale destacar que veículos parados representam custos sem retorno, como depreciação, manutenção e seguro. Então, você pode ter essa redução de ociosidade na sua frota.
Através da previsão de demanda, é possível minimizar a ociosidade, garantir que os veículos estejam sempre em operação quando necessário e que não haja excesso de capacidade em momentos de baixa demanda.
Auxílio para a tomada de decisão
Com dados precisos em mãos, o gestor pode decidir com mais confiança sobre a expansão ou redução da frota, a necessidade de novos investimentos, e até mesmo a priorização de certas rotas ou serviços.
Dessa forma, a gestão se torna mais assertiva, onde as decisões são baseadas em dados concretos e previsões confiáveis.
Como fazer a previsão de demanda na sua gestão?
Fazer uma previsão de demanda eficaz exige uma combinação de boas práticas, tecnologia e análise de dados. A seguir, detalhamos os principais passos para implementar uma previsão de demanda assertiva na sua gestão de frota.
Colete dados
O primeiro passo para qualquer previsão de demanda é a coleta de dados. Isso inclui dados históricos de vendas, registros de transporte, informações sobre sazonalidade e quaisquer outros dados que possam impactar a demanda futura.
Sendo que essa coleta de dados precisa ser abrangente e detalhada, onde todas as variáveis relevantes sejam consideradas.
Tecnologias voltadas para a gestão de frota podem auxiliar nesse processo, centralizando as informações em um único lugar e facilitando a análise posterior.
Identifique padrões de demandas
Uma vez que os dados foram coletados, o próximo passo é identificar padrões de demanda.
Assim, é possível encontrar tendências, ciclos sazonais e outros comportamentos recorrentes que possam indicar como a demanda se comportará no futuro.
A identificação desses padrões é crucial para construir previsões mais precisas e adaptadas às realidades do mercado.
Faça modelos de previsão de demanda de acordo com as necessidades da frota
Com os padrões identificados, é hora de criar modelos de previsão que atendam às necessidades específicas da sua frota.
Esses modelos devem levar em conta as particularidades da operação, como a capacidade da frota, a diversidade de veículos e as rotas mais frequentes.
Lembre que ferramentas de software especializadas podem ajudar a construir modelos mais precisos, ajustados às variáveis que mais impactam a sua operação.
Faça a análise de sensibilidade
A análise de sensibilidade envolve simular diferentes cenários e ver como as previsões se comportam sob variações nas condições iniciais, como mudanças nos preços de combustíveis, alterações climáticas ou variações econômicas.
Através dela, o gestor pode compreender melhor sobre os limites do modelo e se preparar para diferentes cenários.
Ajuste de acordo com o tempo e as novas necessidades
Lembre-se: a previsão de demanda não é um processo estático.
Com o tempo, é necessário revisar e ajustar os modelos de previsão para garantir que eles continuem precisos e relevantes. Então, é preciso incorporar novos dados, ajustar parâmetros e recalibrar os modelos conforme as necessidades da frota mudam.
A capacidade de adaptar as previsões às mudanças é crucial para manter a operação eficiente e lucrativa.
Conte com a tecnologia
Mais uma vez, é importante destacar que softwares de gestão de frotas, análise de dados e inteligência artificial podem automatizar grande parte do processo, desde a coleta de dados até a análise de sensibilidade.
Essas ferramentas permitem uma previsão mais rápida, precisa e adaptável, de modo que a gestão da frota seja baseada em informações atualizadas e relevantes.
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