Se você prevê a demanda por que não está rico ainda?

Demand forecasting is a corporate function that involves various internal actions and defines many areas within an organization's supply chain. Forecasting demand isn't about being a fortune teller and believing in something based on what customers say it might be, but rather an approach based on historical data, current context, and future probabilities within a mathematical science known by the company. This approach allows for constant refinement and adaptation considering seasonality, sales efforts, randomness, and understanding of product manufacturing and the supply chain.

The effective construction of a demand forecasting methodology involves probability and statistics, but also comprehends the business model and the value flow of the supply chain, from end customers to suppliers. In demand forecasting, the company recognizes customers that fail in planning and adapts to this failure based on statistical customer behavior, but also understands operational reactions, both in internal production and from suppliers, in more turbulent demand situations with last-minute variations.

Forecasting demand is a mathematical art that can be explained when incorrect, but often it's already too late, as both excess stocks have been created and sales have been lost. Therefore, the focus lies in how demand forecasting data will be used to build a robust, flexible, and profitable operation. The significant challenge is translating assumptions into science, where risking that a customer or region will increase demand at the last minute isn't based on guesswork but on mathematical data justifying this potential action.

Corporations and professionals most competent in demand forecasting first understand what they want, set boundaries and policies, where customers, profits, and revenues are properly understood. In the mathematical management of demand, methodologies like "simple moving average," "exponential smoothing," "regression models," "time series," and "machine learning" are commonly used by leading companies with complex portfolios and diversified customer bases. Without these, the company may lose money without even realizing it.

Demand forecasting doesn't work alone; it needs a robust and strategic operational structure that adapts to last-minute forecasts. The failure in demand forecasting is to empower projected numbers and blame revenue or cash flow failures for the forecasting error. Leading companies are not the ones that forecast selling 100 and sell 100, but rather those that forecast selling 100, but are prepared to sell 200 and sell 50, without depleting the company's cash, customer satisfaction, and return on investment.

When addressing the structure for market demand adaptation, the company incurs an organizational culture where methods are also created to enhance communication and make decisions based on methodology rather than assumptions. S&OP (Sales and Operations Planning) ends up being a valuable tactical tool to promote communication among different areas of the supply chain, but this tool needs to be supported by a culture that recognizes the relationship between supply and demand, the design of the chain as a key element, and constant investment in projects that scale flexibility, agility, and business growth.

A previsão de demanda é uma função corporativa que envolve diversas ações internas e define muitas áreas no supply chain de uma organização. Prever a demanda não é ser um vidente e acreditar em algo com base no que os clientes dizem que pode ser, mas sim uma abordagem baseada em histórico, contexto atual e probabilidades futuras em uma ciência matemática conhecida pela empresa, que permite um constante refinamento e adaptação conforme sazonalidade, esforços de vendas, aleatoriedades e compreensão da fabricação do produto e da cadeia de fornecimento.

A construção eficaz de uma metodologia que preveja a demanda compreende probabilidade e estatística, mas também compreende o modelo de negócio e o fluxo de valor da cadeia de fornecimento, ponta-a-ponta do cliente ao fornecedor. Na previsão de demanda, a empresa reconhece clientes que falham no planejamento e se adapta para esta falha com base estatística de comportamento do cliente, mas também compreende reações da operação, tanto produção própria como fornecedores, em demandas mais turbulentas com variações bruscas de última hora.

Prever a demanda é uma arte matemática, que é possível de ser explicada quando incorreta, mas que normalmente já é tarde, pois tanto estoques em excesso foram criados, como vendas foram perdidas. Logo, o foco fica em como dados de previsão de demanda serão utilizados para construir uma operação robusta, flexível e lucrativa, sendo o grande desafio traduzir suposições em ciência, onde arriscar que um cliente ou região irá aumentar a demanda na última hora não se baseia em suposição, mas em dados matemáticos que justificam essa possível ação.

Corporações e profissionais mais competentes na previsão de demanda, primeiramente compreendem o que desejam, definem limites e políticas, onde clientes, lucro e receitas são devidamente compreendidos. Na gestão matemática da demanda, metodologias como "média móvel simples", "suavização exponencial", "modelos de regressão", "séries temporais" e "machine learning" são comumente utilizadas por empresas líderes, que têm portfólios complexos e carteiras de clientes pulverizadas. Sem isso, a empresa poderá perder dinheiro sem sequer saber que está perdendo.

A previsão de demanda não age sozinha, ela precisa de uma estrutura operacional robusta e estratégica, que se adapta para previsões que mudam de última hora. A falha na previsão de demanda é colocar poder nos números previstos e culpar falhas de receita ou de caixa pelo erro de previsão. As empresas líderes não são aquelas que preveem vender 100 e vendem 100, mas sim aquelas que preveem vender 100, mas estão preparadas para vender 200 e vendem 50, sem destruir o caixa da empresa, a satisfação do cliente e o retorno de investimento.

Ao tratar da estrutura para adaptação de demanda de mercado, a empresa incorre em uma cultura organizacional, onde também métodos são criados para melhorar comunicação e tomar decisões com base em metodologia e não suposição. O S&OP (planejamento de vendas e operações) acaba sendo uma ferramenta tática valiosa para promover a comunicação entre diferentes áreas da cadeia de suprimentos, mas a ferramenta precisa ser respaldada por uma cultura que reconhece a relação entre fornecimento e demanda, o desenho da cadeia como um elemento-chave e o constante investimento em projetos que escalonam flexibilidade, agilidade e crescimento empresarial.