Previsão de demanda usada na otimização e no gerenciamento operacional de uma organização do terceiro setor

Abstract

Resumo: O Terceiro Setor desempenha um papel fundamental, mobilizando uma quantidade significativa de recursos e empenhando-se intensamente em projetos direcionados ao desenvolvimento social. A complexidade da tomada de decisão nos desafios sociais contemporâneos requer uma abordagem multifacetada, que integre diversas perspectivas. Neste contexto, o Terceiro Setor, ao alinhar suas atividades com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), exerce uma função relevante na consecução de metas globais. Complementarmente, o compromisso com os princípios de Environmental, Social and Governance (ESG) reforça a transparência, a ética e a responsabilidade nas práticas organizacionais, fomentando a colaboração entre os setores público, privado e sem fins lucrativos. Diante desse cenário, o objetivo deste estudo é avaliar o impacto da aplicação de modelos quantitativos lineares de previsão de demanda na gestão de operações e no alcance social de uma organização do Terceiro Setor. A pesquisa abrangeu um grupo de produtos específicos do portfólio da organização, com foco no período de 2020 a 2023. Trata-se de um estudo de natureza aplicada que adotou a abordagem quantitativa, exploratório, tratando de dados passados classificado assim como ex-post-facto. Na metodologia, o estudo seguiu o processo de previsão de demanda que, segundo a literatura, abrange geralmente cinco etapas básicas: (i) definição do problema, (ii) coleta de informações, (iii) análise preliminar (exploratória), (iv) escolha e ajuste dos modelos e, (v) a implementação e avaliação de um modelo de previsão. Os modelos utilizados foram suavização exponencial simples (SES), suavização exponencial de Holt (MH), médias móveis simples (SMA), média móvel ponderada (WMA) e modelo autorregressivo integrado de média móvel (ARIMA). Atualmente, a organização adota uma previsão mista, tanto qualitativa quanto quantitativa, tendo como referência a quantidade máxima de consumo permitida. As medidas de acurácia utilizadas foram o erro absoluto médio (MAE), erro percentual absoluto médio (MAPE) e a raiz do erro quadrático médio (RMSE). Entre os modelos avaliados, o modelo SMA com cinco períodos apresentou resultados superiores em todas as métricas, sendo selecionado como o modelo de melhor desempenho para este estudo. Após a geração das previsões, comparou-se o desempenho do SMA ao do modelo atualmente utilizado pela organização. O estudo demonstrou uma redução de mais de 10 mil unidades mensais na quantidade prevista para o grupo avaliado, resultando em uma diminuição de 24,93% nos custos operacionais para atender à demanda mensal. Além das contribuições para ODS, essa economia pode ser direcionada a fatores que impactam os princípios de ESG nas operações da organização e na responsabilidade social. Conclui-se que o modelo de previsão atualmente utilizado pela organização não atende tão bem às necessidades atuais quanto o modelo SMA. Observou-se também que a implementação eficaz de ferramentas de gestão, incluindo a previsão de demanda, pode contribuir para os objetivos sociais do Terceiro Setor. Os resultados corroboram com estudos prévios na literatura, indicando que a utilização de modelos simples pode gerar bons resultados práticos para as organizações.

Abstract: The Third Sector plays a fundamental role, mobilizing significant resources and committing intensely to projects aimed at social development. The complexity of decisionmaking in contemporary social challenges requires a multifaceted approach that integrates different perspectives. In this context, by aligning its activities with the Sustainable Development Goals (SDG), the Third Sector plays a key role in achieving global targets. In addition, the commitment to the principles of Environmental, Social, and Governance (ESG) reinforces transparency, ethics, and responsibility in organizational practices, fostering collaboration between the public, private, and non-profit sectors. Against this backdrop, the aim of this study is to assess the impact of applying linear quantitative demand forecasting models on the operations management and social outreach of a third sector organization. The research covered a group of specific products from the organization's portfolio, focusing on 2020 to 2023. This is an applied study that adopted a quantitative, exploratory approach, dealing with past data and classified as ex-post-facto. In terms of methodology, the study followed the demand forecasting process, which, according to the literature, generally covers five basic stages: (i) defining the problem, (ii) collecting information, (iii) preliminary (exploratory) analysis, (iv) choosing and adjusting models, and (v) implementing and evaluating a forecasting model. The models used were simple exponential smoothing (SES), Holt exponential smoothing (MH), simple moving averages (SMA), weighted moving averages (WMA), and autoregressive integrated moving average models (ARIMA). Currently, the organization adopts a mixed forecast, both qualitative and quantitative, based on the maximum amount of consumption allowed. The accuracy measures used were mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean square error (RMSE). Among the models evaluated, the five-period SMA model showed superior results in all metrics and was selected as the best performing model for this study. After generating the forecasts, the performance of the SMA was compared to that of the model currently used by the organization. The study showed a reduction of more than 10.000 units per month in the quantity forecast for the group evaluated, resulting in a 24,93% reduction in operating costs to meet monthly demand. In addition to the contributions to the SDGs, these savings can be directed towards factors that impact ESG principles in the organization's operations and social responsibility. It was concluded that the forecasting model currently used by the organization does not meet current needs as well as the SMA model. It was also observed that the effective implementation of management tools, including demand forecasting, can contribute to the social objectives of the Third Sector. The results corroborate previous studies in the literature, indicating that using simple models can generate good practical results for organizations.