Modelo Matemático de Previsão de Demanda para Empresas

Qual o modelo matemático de previsão de demanda ideal para sua empresa? Aprenda com a Lagom Tech.

Entenda 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 irão utilizar ou comprar em um determinado período. Isso envolve analisar fatores como sazonalidade, tendências de mercado, concorrência, preços e renda. Para fazer isso com precisão, é essencial usar um modelo matemático de previsão.

A boa notícia é que existem vários modelos matemáticos disponíveis, cada um com seus pontos fortes e limitações, permitindo que você teste e escolha aquele que melhor se encaixa ao seu negócio, para que tudo funcione de maneira adequada.

Entenda o que é um modelo matemático de previsão de demanda:

Modelos matemáticos de previsão de demanda são métodos que utilizam dados históricos, estatísticas e algoritmos para estimar, com o máximo de precisão possível, a quantidade de produtos ou serviços que os consumidores deverão adquirir em um determinado período. Esses modelos podem ser baseados em técnicas quantitativas, como séries temporais, regressão linear, suavização exponencial, entre outras, que analisam padrões passados para prever comportamentos futuros.

Eles são fundamentais para o planejamento estratégico de uma empresa, pois auxiliam na tomada de decisões relacionadas à produção, gestão de estoques, precificação, logística e estratégias de marketing. Além disso, esses modelos consideram uma variedade de fatores que impactam a demanda e até eventos externos (como crises econômicas ou fenômenos climáticos) e até campanhas promocionais.

Ao adotar um modelo de previsão adequado, as empresas conseguem reduzir custos operacionais, evitar excessos ou faltas de produtos e responder com mais agilidade às mudanças do mercado — aumentando sua competitividade e eficiência

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

Modelo Matemático Regressão linear

A regressão linear é um tipo de modelo matemático que ajuda a entender como uma coisa influencia outra. No caso da previsão de demanda, ele serve para estimar quanto as pessoas vão comprar de um produto com base em fatores que podem influenciar essa compra, como preço, renda dos clientes, gastos com propaganda, entre outros.

Pense nela como uma linha que tenta “acompanhar” os dados do passado para mostrar a tendência: se o preço sobe, será que as vendas caem? Se a empresa investe mais em propaganda, será que vende mais? A regressão linear tenta responder esse tipo de pergunta com números.

Como funciona na prática?

Ela usa uma fórmula simples, parecida com a da equação da reta na matemática:
Demanda = a + b × variável

• a é um número fixo (chamado de intercepto)
• b mostra o quanto a variável influencia a demanda
• A variável pode ser, por exemplo, o preço do produto

✅ Exemplo prático 1: Loja de sorvetes

Imagine que uma loja de sorvetes percebe que quanto mais alto o preço, menos sorvetes ela vende. Com os dados de vendas dos últimos meses, ela pode usar a regressão linear para descobrir quanto a demanda cai a cada R$1 de aumento no preço.

Assim, se ela quiser vender pelo menos 500 sorvetes por dia, o modelo pode ajudar a descobrir qual é o preço ideal para isso.

✅ Exemplo prático 2: Loja de roupas com campanhas de marketing

Uma loja de roupas anota quanto investiu em propaganda e quanto vendeu em cada mês. A regressão linear pode mostrar se há uma relação entre essas duas coisas.

Por exemplo: para cada R$ 1.000 a mais em propaganda, as vendas aumentam em R$ 5.000?
Com essa informação, o gerente pode decidir se vale a pena investir mais em anúncios.

⚠️ Pontos de atenção

• A regressão linear é simples e fácil de aplicar, mas não funciona tão bem quando a demanda varia muito com o tempo (como em datas especiais ou mudanças sazonais).
• Também não considera efeitos mais complexos, como mudança de comportamento do consumidor ou imprevistos externos.

Modelo Matemático Suavização exponencial

A suavização exponencial é um modelo matemático usado para prever a demanda com base nas vendas anteriores. Ele funciona dando mais peso às informações mais recentes — ou seja, ele entende que o que acabou de acontecer é mais importante para prever o que vai acontecer em breve.

Pense assim: se uma loja vendeu muito bem nas últimas semanas, esse modelo vai “dar mais atenção” a esse aumento recente para prever as vendas do próximo período.

Como funciona na prática?

Esse modelo cria uma média das vendas passadas, mas dá mais importância aos dados mais recentes, ao contrário de uma média comum (que trata todos os dados igualmente). Por isso, ele é ótimo quando você quer acompanhar tendências ou mudanças recentes na demanda.

Ele é fácil de usar e funciona bem quando a demanda não muda muito bruscamente, como em produtos com vendas estáveis ou com variações suaves.

✅ Exemplo prático 1: Farmácia vendendo antigripais

Durante o ano, uma farmácia vende uma quantidade estável de antigripais, mas percebe que no outono as vendas aumentam um pouco.
Com a suavização exponencial, o modelo começa a considerar esse aumento recente como mais importante e passa a prever uma demanda um pouco maior para os próximos dias — sem depender de grandes cálculos ou variáveis externas.

✅ Exemplo prático 2: Loja de roupas acompanhando tendências

Uma loja de roupas nota que um modelo de calça começou a vender mais nas últimas semanas. A suavização exponencial percebe esse aumento e ajusta as previsões para cima, ajudando a loja a se preparar melhor — comprando mais peças e evitando que falte no estoque.

⚠️ Pontos de atenção

• Esse modelo não considera variáveis externas, como preço, propaganda ou datas especiais.
• Ele funciona melhor quando a demanda muda de forma gradual, e não bruscamente.
• Pode não ser o ideal em casos com muita sazonalidade ou mudanças inesperadas, como promoções ou eventos especiais.

Modelo Matemático Séries temporais

O modelo de séries temporais é usado para prever a demanda observando como as vendas se comportaram ao longo do tempo — dia após dia, mês após mês, ano após ano. Ele foca nos padrões e repetições que acontecem com o passar do tempo, como crescimento, quedas ou sazonalidades (por exemplo, aumento nas vendas em datas especiais).

Em vez de considerar fatores externos como preço ou propaganda, esse modelo olha só para os dados de vendas passadas, como se dissesse: “O que aconteceu antes pode ajudar a prever o que vai acontecer depois”.

Como funciona na prática?

Esse modelo analisa os dados de vendas em ordem cronológica e tenta encontrar padrões, como:

• Tendência: as vendas estão subindo ou caindo com o tempo?
• Sazonalidade: há épocas do ano em que sempre vende mais ou menos?
• Ciclos: existem oscilações mais longas no comportamento das vendas?

Com essas informações, o modelo cria previsões baseadas nessas repetições e movimentos.

✅ Exemplo prático 1: Papelaria no início do ano letivo

Uma papelaria percebe que todo janeiro e fevereiro as vendas disparam por causa do início das aulas. O modelo de séries temporais identifica esse padrão de alta todos os anos e, com base nisso, prevê um aumento nas vendas nesses meses futuros, ajudando a loja a se preparar melhor com estoque e promoções.

✅ Exemplo prático 2: Supermercado com aumento de vendas nos fins de semana

Um supermercado analisa suas vendas ao longo de vários meses e descobre que aos sábados as vendas são sempre mais altas. O modelo de séries temporais identifica esse padrão semanal e pode prever, por exemplo, que o próximo sábado também terá mais movimento — permitindo aumentar o número de funcionários e preparar os estoques com antecedência.

⚠️ Pontos de atenção

1. O modelo de séries temporais não considera o motivo por trás das variações (como promoções, mudanças de preço ou campanhas).
2. Ele depende muito da qualidade dos dados históricos — se os registros forem falhos ou com muitas mudanças fora do padrão, a previsão pode ficar imprecisa.
3. Funciona muito bem em mercados com sazonalidade ou padrões repetitivos, mas pode falhar em situações inesperadas (como uma
4. pandemia, por exemplo).

Como construir um modelo matemático de previsão de demanda?

Agora que você entende o que é um modelo matemático de previsão de demanda, é hora de saber como construir um para otimizar a gestão dos seus processos logísticos. Veja as etapas essenciais para criar um modelo eficaz:

1. Coleta e limpeza dos dados

O primeiro passo para construir um modelo matemático de previsão de demanda é reunir os dados. Busque informações históricas sobre a demanda e também dados relevantes, como preço, renda e campanhas de publicidade, que podem afetar as vendas. Esses dados podem vir de fontes internas da empresa ou externas, como estudos de mercado.

2. Análise exploratória dos dados

Depois de reunir os dados, é hora de analisá-los. A análise exploratória ajuda a identificar padrões, tendências e sazonalidades nas vendas, além de verificar ciclos ou correlações entre as variáveis. Esse passo é essencial para entender o comportamento da demanda e escolher a melhor abordagem para a previsão.

3. Escolha do algoritmo

O próximo passo é escolher o algoritmo ou método matemático que será usado para o modelo. A escolha depende de vários fatores, como o objetivo da previsão, o horizonte de tempo (quanto tempo você quer prever), a qualidade dos dados disponíveis e a complexidade do mercado.

Ao escolher o melhor modelo matemático de previsão de demanda, leve em consideração:

a) O objetivo da previsão: O que você quer prever? Vendas diárias? Mensais:
b) O horizonte de tempo : Quano tempo no futuro você precisa prever a demanda:
c) A qualidade e a disponibilidade de implementação do modelo: O modelo eschilho será fácil de implementar e entender para sua equipe?
d) A complexidade e a facilidade de implementação do modelo: O modelo escolhido será fácil de implementar e entender para sua equipe?
e) A precisão e a confiabilidade dos resultados: O modelo é capaz de gerar previsões confiáveis?

Dica da Lagom:

Não existe um único modelo matemático de previsão de demanda que funcione para todas as situações. Cada negócio tem suas particularidades, então, é importante testar diferentes modelos e compará-los para ver qual oferece os melhores resultados para o seu caso.

Ajuste dos parâmetros

Agora, é hora de ajustar os parâmetros do modelo escolhido. Isso significa estimar os valores dos coeficientes que definem a forma da equação ou da função que o modelo utiliza para fazer as previsões. Esses parâmetros são fundamentais porque determinam como o modelo vai se comportar. O ajuste pode ser feito de duas maneiras:

• Métodos numéricos: São técnicas matemáticas que ajudam a encontrar os melhores valores para os parâmetros.
• Métodos analíticos: São abordagens baseadas em cálculos diretos, usadas quando é possível resolver as equações de forma mais simples.

Com os parâmetros ajustados, o modelo estará pronto para fornecer previsões mais precisas.

Ajuste os parâmetros

Agora, é hora de ajustar os parâmetros do modelo escolhido. Isso significa estimar os valores dos coeficientes que definem a forma da equação ou da função que o modelo utiliza para fazer as previsões. Esses parâmetros são fundamentais porque determinam como o modelo vai se comportar. O ajuste pode ser feito de duas maneiras:

• Métodos numéricos: São técnicas matemáticas que ajudam a encontrar os melhores valores para os parâmetros.
• Métodos analíticos: São abordagens baseadas em cálculos diretos, usadas quando é possível resolver as equações de forma mais simples.

Com os parâmetros ajustados, o modelo estará pronto para fornecer previsões mais precisas.

Aplicação e Revisão do Modelo

Com o modelo ajustado, é hora de colocá-lo em prática! Use-o para gerar as previsões da demanda e planejar ações essenciais para o seu negócio, como:

• Produção: Quantos produtos precisam ser fabricados.
• Estoque: Quanto de cada produto deve ser mantido em estoque.
• Preço: Definir preços competitivos de acordo com a demanda prevista.
• Ações de marketing: Planejar campanhas com base na demanda esperada.

Além disso, não se esqueça de revisar o modelo regularmente. O mercado e o comportamento dos consumidores mudam ao longo do tempo, então é importante atualizar os parâmetros do modelo sempre que necessário, garantindo que ele continue oferecendo previsões precisas e úteis.

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