O objetivo de toda empresa é aumentar suas vendas e ganhar participação de mercado. Poucas, no entanto, têm consciência de que, às vezes, vender mais também representa um risco – quando a companhia não está preparada para atender a nova demanda, por exemplo. Com o objetivo de prevenir situações desse tipo, o Instituto Gaúcho de Estudos Automotivos (Igea) realizou, na última terça-feira (21) um curso sobre previsão de demanda. Uma das maneiras de prever o futuro é olhar para o passado. Ou seja, com base em dados históricos da empresa, que nem sempre são levados em consideração, é possível estimar a demanda em períodos futuros. "A indústria automotiva, por exemplo, depende de muitos fornecedores e precisa de um planejamento consistente para não parar a produção por falta de matéria-prima e deixar o cliente sem produto", destaca Fernando Lemos, sócio da Parametrus Assessoria Empresarial e pesquisador da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Para analisar o histórico, Lemos destaca que é adequado utilizar softwares de previsão de demanda, que armazenam os dados passados. “Algumas soluções de ERP, por exemplo, contam com módulos específicos para prever a demanda, mas nem sempre são utilizados”. Para obter uma previsão precisa, Lemos aponta que o ideal é aliar os dados quantitativos dos softwares com a interpretação dessas informações pelos gestores. Os dados, portanto, servem para dar suporte técnico às decisões tomadas pelos executivos em relação à produção. "Estimar a demanda futura ajuda a avaliar a necessidade de expandir uma fábrica", destaca. Em alguns casos, a previsão de demanda facilita na negociação com fornecedores. "É mais simples negociar quando você tem uma noção clara das quantidades de que precisa", argumenta Lemos.

Não são apenas as indústrias que se beneficiam com os métodos de previsão de demanda. Os serviços também precisam antever suas necessidades. "O setor de energia elétrica, por exemplo, fornece um serviço que não é estocável. Ele precisa estudar a demanda para evitar surpresas posteriores", avalia. Lemos completa que não há como fugir de erros ao trabalhar com previsões. "O que tentamos fazer é minimizar a chance de haver erro". (Guilherme Damo)