Aprenda o que é um modelo matemático de previsão de demanda e como escolher e aplicar o melhor para o seu negócio.

A previsão de demanda consiste em estimar a quantidade de produtos ou serviços que os consumidores vão comprar em um determinado período, levando em conta fatores como sazonalidade, tendências, concorrência, preço, renda, entre outros. Sabia que é preciso utilizar um modelo matemático de previsão de demanda para esse fim?

Existem diversos modelos, cada um com suas vantagens e desvantagens. Neste artigo, vamos falar desses modelos, os principais tipos e como escolher o melhor para os seus objetivos. Então, acompanhe!

O que são modelos matemáticos de previsão de demanda?

Modelos matemáticos de previsão de demanda são métodos que usam dados históricos e algoritmos para estimar a quantidade de produtos ou serviços que os consumidores irão comprar em um determinado período.

Eles são usados para planejar a produção, o estoque, o preço e as estratégias de mercado de uma empresa, levando em conta fatores como sazonalidade, tendências, concorrência, renda, entre outros.

Existem diversos tipos de modelos matemáticos de previsão de demanda. Dessa forma, entre eles, os mais comuns são:

Regressão linear

Usa uma equação que relaciona a demanda com uma ou mais variáveis independentes, como preço, renda, publicidade etc. É um modelo simples e fácil de implementar, mas talvez não capte as variações da demanda ao longo do tempo.

Suavização exponencial

Usa uma média ponderada dos dados históricos, dando mais peso aos dados mais recentes. Por isso, é um modelo que se adapta às mudanças da demanda, mas pode ser sensível a ruídos e outliers (valores extremos).

Séries temporais

Usa padrões e tendências dos dados históricos para projetar a demanda futura. Sendo assim, é um modelo que considera a sazonalidade e os ciclos da demanda, mas pode não levar em conta os fatores externos que podem afetar a demanda.

Como construir um modelo matemático de previsão de demanda?

E agora? Como você pode construir um modelo matemático de previsão de demanda para a gestão dos seus processos logísticos? Confira algumas etapas que separamos para você!

Coleta e limpeza dos dados

Reúna dados históricos de demanda e outras variáveis relevantes, como preço, renda e publicidade, de fontes internas ou externas da empresa.

Análise exploratória dos dados

Examine os dados para identificar padrões, tendências, sazonalidades, ciclos e correlações entre as variáveis.

Escolha do algoritmo

Selecione o método matemático mais adequado para o modelo, de acordo com os objetivos da previsão, o horizonte de tempo, a disponibilidade e a qualidade dos dados e a complexidade do mercado.

Para escolher o melhor modelo matemático de previsão de demanda, é preciso considerar alguns fatores, como:

  • o objetivo da previsão;
  • o horizonte de tempo;
  • a disponibilidade e a qualidade dos dados;
  • a complexidade e a facilidade de implementação do modelo;
  • a precisão e a confiabilidade dos resultados.

Não existe um modelo único que seja ideal para todas as situações, por isso é importante comparar diferentes alternativas e testar sua adequação aos dados históricos que você tem e às expectativas futuras que você deseja. Sim, faça testes!

Ajuste dos parâmetros

Estime os valores dos parâmetros do algoritmo escolhido, usando os dados históricos. Dessa forma, os parâmetros são os coeficientes que determinam a forma da equação ou da função que representa o modelo. Então, o ajuste dos parâmetros pode ser feito por meio de métodos numéricos ou analíticos.

Aplicação e revisão do modelo

Use o modelo para gerar as previsões da demanda e planejar a produção, o estoque, o preço e as ações de marketing da empresa. Além disso, revise periodicamente o modelo e atualize os parâmetros conforme as mudanças no mercado e no comportamento dos consumidores.

Como garantir que o modelo seja preciso e eficiente?

É fundamental contar com um software para a previsão de demanda que facilite e automatize todo o processo de construção, aplicação e revisão do modelo. Sendo assim, esse tipo de sistema oferece inúmeras vantagens, como:

  • agilizar a coleta e a limpeza dos dados, integrando-se com diferentes fontes de informação;
  • permitir a análise exploratória dos dados, gerando gráficos, tabelas e estatísticas descritivas;
  • calcular os parâmetros do algoritmo de forma rápida e precisa, usando métodos numéricos ou analíticos;
  • aplicar o modelo para gerar as previsões da demanda para o período desejado.

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