Na teoria, planejar materiais começa com uma série histórica de demanda ou consumo. Na prática, essa série é resultado de processos, sistemas e regras que nem sempre acompanham o momento ou o motivo real da utilização.
O que pode distorcer a análise?
Baixas de materiais em datas diferentes do uso, ajustes de inventário, transferências, mudanças de código, alterações de processo e rupturas podem criar padrões que o algoritmo interpreta como comportamento da demanda.
Por que isso importa?
Uma previsão com erro aparentemente baixo pode não produzir um plano adequado. Ao mesmo tempo, uma previsão imperfeita pode não ser a principal causa do excesso de estoque se a política de reposição, os prazos e as restrições estiverem desalinhados.
O trabalho começa por entender como a operação gera os dados, e não apenas por selecionar um modelo estatístico.
Como abordar
- Mapear eventos e significados de cada movimentação.
- Distinguir consumo operacional de ajustes contábeis e movimentações internas.
- Investigar quebras de série e mudanças estruturais.
- Validar interpretações com quem conhece o processo.
- Explicitar limitações na modelagem e nas recomendações.
Esse é um dos aprendizados acumulados pela SCDATA em projetos de planejamento de materiais para operações complexas.