MRP, DDMRP, Inventory: a evolução do planejamento de estoque

Para quem vive a realidade do planejamento de estoque, como profissionais de Controle de Produção (PCP), do S&OP ou do Supply Chain, gerenciar os produtos pode ser um grande desafio.

De um lado, o risco de explodir custos com excessos de produtos parados, capital de giro imobilizado e obsolescência. Do outro, a ameaça constante das rupturas (stockouts), que significam vendas perdidas, clientes insatisfeitos e reputação arranhada.

Aos envolvidos no planejamento de estoque, a rotina também acaba ficando conhecida e previsível: horas intermináveis dedicadas a planilhas complexas, tentando decifrar históricos, aplicar fórmulas e prever o imprevisível.

Mesmo com esforço e a aplicação de metodologias já consagradas, a sensação de estar sempre correndo atrás do prejuízo, apagando incêndios, é frustrantemente comum.

Para lidar com esse cenário, as empresas foram adotando diferentes abordagens ao longo dos anos.

Primeiro o MRP, depois o DDMRP. Mas ainda hoje, mesmo com esses métodos de previsão de estoque, muita gente continua lutando contra planilhas, excesso de estoque e a falta de visibilidade. Por quê?

Talvez esteja na hora de mudar a pergunta. Não é sobre qual método seguir. É sobre como planejar estoques em um mundo em constante mudança.

O MRP: um marco que ficou no passado

O MRP (Material Requirements Planning) surgiu nos anos 60 com uma missão clara: organizar o caos da produção. Com ele, era possível planejar o que comprar e quando comprar, com base na demanda prevista e na estrutura dos produtos.

Ele funcionou – e muito – em um mundo mais estável, com menos variáveis e mais previsibilidade.

Mas à medida que os mercados se tornaram mais voláteis e os ciclos de produto mais curtos, o MRP passou a mostrar suas limitações. Ele segue uma lógica rígida, com base em regras fixas e previsões lineares.

O DDMRP: uma evolução que ainda depende de regras

O DDMRP (Demand Driven MRP) surgiu como uma tentativa de adaptar o MRP à nova realidade. Ele introduziu buffers, posicionamento estratégico de estoques e foco em resposta à demanda real, não apenas previsão.

Foi um avanço importante. Mas ainda assim, a lógica segue sendo baseada em regras predefinidas. As decisões ainda são “programadas” por humanos. E a manutenção dessas regras, em empresas com centenas ou milhares de SKUs, é um trabalho manual e constante.

Em outras palavras: o DDMRP melhorou o planejamento, mas não eliminou a complexidade.

O ponto de ruptura: quando as regras fixas encontram um mundo dinâmico

O problema fundamental, tanto do MRP quanto do DDMRP, é que eles, em sua essência, ainda dependem de regras e parâmetros definidos manualmente.

Seja um ponto de pedido, um nível mínimo/máximo ou a zona de um buffer DDMRP, alguém precisa definir esses números com base em análises e premissas que podem rapidamente se tornar obsoletas.

O mundo real, no entanto, não respeita nossas regras:

• Volatilidade da demanda: picos inesperados, sazonalidades não previstas, promoções do concorrente, eventos externos… Tudo impacta o consumo real.

• Complexidade do portfólio: gerenciar centenas ou milhares de skus, cada um com seu padrão de demanda, ciclo de vida e particularidades, torna a parametrização manual uma tarefa hercúlea e propensa a erros.

• Incertezas na oferta: variações nos lead times de fornecedores, problemas de qualidade ou interrupções na cadeia de suprimentos bagunçam qualquer cálculo estático.

• Desalinhamento interno: informações que não fluem ou são interpretadas de forma diferente entre vendas (que quer vender mais), finanças (que quer reduzir estoque) e produção (que lida com a capacidade real) geram ruídos e decisões subótimas.

Manter as regras atualizadas nesse cenário exige um esforço contínuo e, muitas vezes, sobre-humano.

O resultado? Planilhas que nunca refletem a realidade, previsões baseadas em “feeling” ou históricos que já não dizem muito, e a constante briga para equilibrar o estoque, que teima em ficar alto onde não precisa e baixo onde é crítico.

Além disso, é preciso voltar o olhar para os riscos de uma operação toda baseada em planilhas.

Veja só que interessante: O  European Spreadsheet Risks Interest Group afirma que mais de 90% das planilhas contêm erros.

Enquanto isso, um estudo divulgado pela CNBC apontou que cerca de 50% das planilhas usadas operacionalmente por empresas também possuem defeitos, além de listar prejuízos bilionários a grandes organizações devido ao mal uso das planilhas.

O próximo passo: Planejamento de estoque com Inteligência Artificial

Imagine poder abandonar a rigidez das regras fixas e adotar um sistema que aprende com seus próprios dados e se adapta continuamente à realidade da sua operação.

E se, em vez de definir manualmente parâmetros para cada SKU, uma inteligência analisasse o comportamento individual de cada item e recomendasse a melhor estratégia de estoque dinamicamente?

Essa é a proposta do Calix Inventory, da iSystems, uma plataforma de otimização de estoque que utiliza Inteligência Artificial para ir além do MRP e DDMRP.

Não se trata de substituir o planejador, mas sim de empoderá-lo com uma capacidade analítica sem precedentes.

Como o Calix Inventory otimiza o planejamento de estoque?

A IA do Calix Inventory opera sobre uma lógica diferente:

1. Entendimento profundo do comportamento: ele ingere e analisa automaticamente seus dados históricos (vendas, estoques, reposições), identificando padrões complexos, sazonalidades, tendências e a variabilidade real da demanda e do lead time para cada SKU individualmente.
2. Otimização SKU a SKU: esqueça as curvas ABC engessadas. A IA determina a política de estoque ideal para cada item com base em seu comportamento específico e nos objetivos do negócio (nível de serviço desejado vs. Custo de estoque). Isso garante que produtos estratégicos tenham a cobertura necessária, enquanto itens de menor giro não ocupem espaço e capital desnecessariamente.
3. Conceito de “estoque saudável”: em vez de fixar mínimos e máximos, o Calix Inventory trabalha com a sugestão de um nível ótimo ou “saudável” de estoque. É a quantidade que balanceia o risco de ruptura com o custo de manutenção, ajustada dinamicamente.
4. Adaptação contínua: A plataforma não tira uma “foto” e a congela. Ela recalcula as recomendações periodicamente, aprendendo com os novos dados e ajustando as sugestões automaticamente à medida que o cenário muda.
5. Visibilidade e confiança: dashboards visuais e intuitivos mostram a saúde atual do estoque, as projeções futuras e o porquê das recomendações, trazendo transparência e confiança para o processo.

Impacto real da IA no S&OP e no PCP

A abordagem inteligente no planejamento de estoque reverbera por todo o processo dos times envolvidos:

Para o S&OP (Planejamento estratégico): 

• Previsões mais acuradas: A IA melhora a qualidade do input de demanda, baseando as discussões em dados mais confiáveis.

• Políticas de estoque otimizadas: permite definir metas de cobertura e níveis de serviço mais precisas e segmentadas por SKU, alinhadas à estratégia.

• Planejamento colaborativo eficaz: facilita o consenso entre áreas (vendas, marketing, operações, finanças) com base em insights claros e dados unificados.
• Simulação de cenários: ajuda a entender o impacto de diferentes estratégias ou eventos futuros no estoque.

Para o PCP (Planejamento e execução operacional): 

• Plano de produção eficiente: recebe do Calix Inventory as necessidades mais precisas, permitindo um sequenciamento mais inteligente e a redução de gargalos ou ociosidade.

• Menos “apagar incêndios”: A IA antecipa variações, permitindo ajustes proativos no plano de produção, em vez de reações emergenciais.

• Fim do retrabalho em planilhas: elimina horas gastas na manipulação manual de dados, liberando o time para gerenciar exceções e otimizar a produção.

• Otimização de recursos: garante que a produção esteja alinhada ao nível de estoque ideal, evitando excesso de produto acabado ou falta de componentes.

• Tomada de decisão rápida: dashboards permitem identificar e reagir a desvios rapidamente.

Além da eficiência: os ganhos estratégicos 

Adotar uma plataforma como o Calix Inventory não é apenas sobre otimizar o estoque; é sobre gerar valor estratégico para o negócio:

• Redução de custos e ROI direto: Menos estoque parado significa menor custo de armazenagem, seguro, perdas por obsolescência e, principalmente, liberação de capital de giro para investir em outras áreas.

• Melhora no nível de serviço (OTIF): Garantir a disponibilidade do produto certo, na hora certa, fortalece a relação com clientes e parceiros.

• Agilidade e resiliência: Capacidade de adaptar rapidamente o estoque a mudanças de mercado ou rupturas na cadeia.

• Foco no estratégico: Libera as equipes de tarefas operacionais repetitivas para análises de maior valor agregado.

• Suporte a metas ESG: Redução de desperdícios e otimização de recursos contribuem para iniciativas de sustentabilidade.

• Inovação e competitividade: Posiciona a empresa na vanguarda da tecnologia e da Indústria 4.0.

Dê o próximo passo na tecnologia de gestão de estoques

A jornada do MRP ao DDMRP foi importante, mas a complexidade e a velocidade do mundo atual exigem um salto tecnológico. Continuar dependendo de regras fixas e planilhas manuais é ficar refém de um modelo que já não consegue entregar a previsibilidade e a eficiência necessárias.

A Inteligência Artificial, aplicada ao planejamento de estoque através de plataformas como o Calix Inventory da iSystems, não é mais uma promessa distante, mas sim a ferramenta que permite transformar essa área crítica.

É a chance de sair do ciclo vicioso de apagar incêndios e passar a ter um controle proativo, inteligente e estratégico do seu estoque, liberando tempo, reduzindo custos e impulsionando os resultados do seu negócio.

Seu planejamento de estoque está pronto para evoluir?

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