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A indústria química opera em um ambiente de alto risco e alta complexidade. Lida-se com capital intensivo, cadeias de suprimentos globais, volatilidade no preço de commodities e regulações rigorosas. Nesse cenário, cada decisão de planejamento tem um peso enorme no resultado financeiro.
Agora, imagine tomar decisões milionárias com 50% de chance de estar no escuro. Parece impensável, mas é a realidade de muitas empresas. Nosso recente benchmark da indústria revelou um dado alarmante: 50% das empresas do setor de Bens de Produção (que inclui a Indústria Química) não medem formalmente a acurácia de sua previsão de demanda.
Elas podem até ter uma previsão, mas não sabem dizer o quão confiável ela é. E no setor químico, a falta de confiabilidade não é apenas um detalhe estatístico — é um risco operacional iminente.
Por que medir acurácia é um fator que não pode ser ignorado?
A acurácia de previsão é o termômetro que indica o quão perto sua estimativa de demanda está da realidade. Sem essa referência, você não sabe se deve confiar nos números ou tratá‑los como meras suposições. E, no universo químico, suposições podem custar muito caro.
Alta exposição a flutuações de mercado: Um desvio de 5% na previsão pode significar milhões a mais ou a menos de compras de insumos.
Complexidade de portfólio: É comum lidar com centenas ou milhares de SKUs, cada um com comportamento distinto em termos de lead time, sazonalidade e demanda.
Regulamentações e validade de produtos: Alguns insumos ou intermediários têm prazo de validade, o que exige uma gestão mais rigorosa de estoques.
O efeito dominó de uma previsão sem rumo
Uma previsão de demanda imprecisa ou não medida é a primeira peça de um efeito dominó que impacta toda a operação. As consequências vão muito além de um simples erro numérico.
Compra de insumos: aposta ou ciência?
A principal tarefa do planejador é determinar a compra de insumos. Sem uma previsão de demanda confiável, essa decisão vira uma aposta. O risco é duplo: comprar matéria-prima em excesso, baseando-se em um otimismo infundado, ou comprar de menos por um pessimismo cauteloso. Ambos os cenários geram perdas.
Capital de giro “congelado” em estoque
Comprar em excesso tem um custo direto e visível. Nosso estudo mostrou que o setor carrega, em média, 67 dias de estoque apenas para produtos importados. Isso significa mais de dois meses de capital valioso parado em armazéns. Esse dinheiro poderia estar sendo investido em P&D, modernização de maquinário ou expansão, mas, em vez disso, está se depreciando como estoque.
Perdas diretas por descarte e obsolescência
Além do custo de capital, o excesso gera perdas diretas. Mesmo na indústria química, produtos têm validade ou podem se tornar obsoletos. Nossa pesquisa apontou que as perdas do setor chegam a uma média de R$ 408 mil por ano. É um prejuízo que corrói a margem de lucro silenciosamente.
O risco máximo: parada na linha de produção
Se comprar demais é caro, comprar de menos pode ser catastrófico. A ruptura (stock out) de uma matéria-prima essencial pode levar à parada de uma linha de produção. Os custos disso são exponenciais: maquinário ocioso, mão de obra improdutiva, custos de horas extras para recuperar o tempo perdido e, o mais grave, a quebra de contratos e a perda de confiança de clientes B2B.
A causa raiz: A complexidade do setor vs. Ferramentas inadequadas
Se as consequências são tão graves, por que essa lacuna na medição ainda existe? A resposta é clara e também veio do nosso estudo: o principal desafio interno apontado pelo setor foi a falta de ferramentas e tecnologia adequadas.
A verdade é que a complexidade da indústria química já superou, há muito tempo, a capacidade das planilhas.
Gerenciar centenas ou milhares de SKUs, com diferentes lead times, volatilidade de preços e restrições de produção, é uma tarefa impossível de ser feita com eficiência no Excel.
As planilhas se tornam um labirinto de versões, fórmulas quebradas e dados descentralizados, consumindo o tempo precioso de analistas e gestores que deveriam estar focados na estratégia, não na compilação manual de dados.
Indicadores de Acurácia: como selecionar e analisar
Vimos que é importante medir a acurácia, mas também é necessário entender qual métrica usar em cada contexto. Veja a seguir os principais indicadores e como eles são usados:
- MAE (Erro Absoluto Médio): indica o erro médio em unidades absolutas, sendo útil para entender diretamente a variação.
- MAPE (Erro Percentual Absoluto Médio): expressa o erro em porcentagens, o que torna mais fácil comparar diferentes produtos.
- Forecast Bias: avalia a inclinação da previsão (otimista ou pessimista), auxiliando na detecção de desvios sistemáticos.
- WAPE (Erro Percentual Absoluto Ponderado): considera os erros de acordo com o volume de vendas, atribuindo maior relevância aos produtos de maior impacto.
O uso combinado desses indicadores possibilita um monitoramento preciso do desempenho do planejamento e a identificação dos principais desvios.
Integração entre áreas: o papel do S&OP
A previsão de demanda impacta diretamente as decisões de compras, produção, logística e vendas. Por isso, é preciso direcionar atenção para integrar essas áreas por meio de um processo estruturado de S&OP, que promove:
- Alinhamento entre as áreas envolvidas na cadeia de suprimentos.
- Consenso sobre os planos de demanda e produção.
- Visão única do negócio, com base em dados reais e projeções confiáveis.
Quando bem implementado, o S&OP permite antecipar riscos, ajustar rotas e tomar decisões mais assertivas, com foco na estratégia da empresa.
Erros comuns ao medir (ou não medir) acurácia
Mesmo empresas que já tentam monitorar a acurácia podem cair em armadilhas. Veja os erros mais comuns:
- Usar média simples sem considerar outliers, distorcendo a realidade.
- Ignorar comportamentos sazonais ou ciclos de vida dos produtos.
- Fazer ajustes manuais nas previsões sem histórico documentado, perdendo rastreabilidade.
- Confundir previsão com meta, o que contamina os dados e pressiona as equipes a manipularem os números.
Evitar esses erros é um dos muitos passos para transformar o planejamento em um processo confiável e orientado a dados.
O papel da liderança na mudança de cultura
Adotar um planejamento orientado por dados não é apenas uma questão técnica, é uma mudança cultural. E ela começa na liderança:
- Diretoria e gerências precisam patrocinar a mudança, incentivando o uso de dados e cobrando indicadores.
- Investimentos em ferramentas precisam ser encarados como alavancas estratégicas, e não apenas custos.
- Lideranças influenciam a cultura de tomada de decisão, tornando o ambiente mais analítico, colaborativo e menos baseado em achismos.
Sem o apoio do topo, qualquer tentativa de transformação tende a esbarrar na resistência e na manutenção do status quo.
Do reativo ao preditivo: A tecnologia como aliada estratégica
Para sair do ciclo de reação e apagar incêndios, o planejamento precisa se tornar preditivo. E é aqui que a tecnologia certa transforma o jogo.
Plataformas de planejamento com Inteligência Artificial, como o Calix, são projetadas para absorver essa complexidade. Em vez de uma análise manual e limitada, a IA consegue:
- Analisar múltiplas variáveis simultaneamente (histórico, sazonalidade, tendências de mercado etc.).
- Testar diversos modelos estatísticos para encontrar o que melhor se adapta a cada produto.
- Gerar uma previsão de base confiável, que serve como um ponto de partida neutro e data-driven para as discussões de S&OP.
- Aprender e se adaptar continuamente, melhorando a acurácia a cada novo ciclo.
Com isso, o papel do planejador muda drasticamente. Ele deixa de ser um “montador de planilhas” para se tornar um verdadeiro gestor do processo, usando seu tempo para analisar cenários, colaborar com Vendas e Marketing e tomar decisões que agregam valor real ao negócio.
Sua previsão mitiga ou cria riscos?
Operar sem medir a acurácia na indústria química não é uma economia, é um risco calculado com as chances contra você. Os dados mostram que metade do setor está nessa posição vulnerável, presa a processos manuais que geram mais perguntas do que respostas.
A pergunta final que deixamos para sua reflexão é: o planejamento da sua empresa está servindo para mitigar os riscos inerentes à sua operação ou, sem querer, ele mesmo se tornou uma das principais fontes de risco?
