Cálculo de lote econômico de compra com base em previsão de demanda através do modelo de regressão linear

Abstract

Resumo: Em um contexto de crescente concorrência na indústria de modo geral, é essencial que se busque a competitividade para a sobrevivência do negócio. Para que se alcance este objetivo, planejamento e controle são fundamentais, principalmente na redução de custos e aumento do lucro. Um dos custos que se pode reduzir através de planejamento e controle é o custo relativo ao estoque. Em especial, prever a demanda corretamente e estipular uma quantidade ideal de pedido de insumos que considere todos os custos envolvidos na operação logística é uma importante ferramenta para aumentar a competitividade. Neste contexto, e seguindo o procedimento da empresa pesquisada, este trabalho tem por objetivo propor métodos de previsão demanda através de métodos estatísticos que fossem as ideias no cenário apresentado pela empresa estudada a fim de propor a aplicação da abordagem de lote econômico de compra que represente o menor custo do ponto de vista logístico. A metodologia escolhida para a realização dos procedimentos foi o estudo de caso de uma empresa de autopeças com levantamento de dados históricos de demanda utilizados para a previsão e estimativa de custos logísticos para o cálculo de lote econômico de compra. Depois da aplicação de métodos de previsão de demanda, pode-se notar que a demanda tinha uma tendência de crescimento ao longo dos anos e sazonal durante os meses de cada ano. Através da aplicação de uma regressão linear com ajuste de sazonalidade pode-se prever a demanda futura e aplicar o lote econômico de compra a fim de se obter o melhor custo logístico.

Abstract: In a context of increasing competition in the industry at large, it is essential to seek competitiveness for business survival. In order to achieve this goal, planning and control are fundamental, especially in reducing costs and increasing profits. One of the costs that can be reduced through planning and control is the inventory cost. In particular, forecasting demand correctly and stipulating an optimal input order quantity that takes into account all the costs involved in logistics operation is an important tool for increasing competitiveness. In this context, and following the researched company procedure, this paper aims to propose demand forecasting methods through statistical methods that were the ideals in the scenario presented by the studied company in order to propose the application of the economical order quantity approach that represents the lowest logistics cost. The methodology chosen to perform the procedures was the case study of an auto parts company with survey of historical demand data used for forecasting and estimating logistics costs for the calculation of the economic order quantity. After applying demand forecasting methods, it can be noted that demand had a growth trend over the years and a seasonal trend over the months of each year. By applying a seasonally adjusted linear regression one can predict future demand and apply the economic order quantity to obtain the best logistic cost.