Estoque de segurança: fórmula, exemplo passo a passo e erros comuns

O que é o estoque de segurança

O estoque de segurança é a quantidade de produto que você mantém acima da demanda esperada para cobrir duas coisas que não controla: os clientes pedirem mais do que o previsto e o fornecedor entregar mais tarde do que o combinado.

Não é uma "gordura" escolhida a olho. É um número que sai de três dados: quanto a sua demanda varia, quanto tempo o produto leva para chegar e que nível de serviço você quer dar. Mude qualquer um dos três e o estoque de segurança muda junto.

Convém distingui-lo do estoque de ciclo, que cobre a demanda média entre uma reposição e a seguinte. O estoque de ciclo depende de quanto você pede de cada vez; o de segurança, de quanto você erra.

A fórmula básica

A fórmula mais usada, válida quando a demanda varia e o lead time é estável:

Onde:

• ES é o estoque de segurança, em unidades.
• Z é o fator de segurança associado ao nível de serviço desejado (veja a tabela a seguir).
• σ_d é o desvio-padrão da demanda por período (dia, semana ou mês, o mesmo período em que você mede o lead time).
• LT é o lead time (prazo de entrega) nesses mesmos períodos.

A raiz quadrada aparece porque a variabilidade acumulada em vários períodos não cresce de forma linear, mas com a raiz do número de períodos, desde que os períodos sejam independentes entre si.

Como escolher o fator Z

O fator Z vem da distribuição normal: é o número de desvios-padrão que você precisa cobrir para que a probabilidade de não faltar produto durante o lead time seja igual ao nível de serviço escolhido.

Duas coisas que a tabela ensina. Primeiro, o custo cresce mais rápido que o serviço: passar de 95 para 99 % sobe o Z de 1,65 para 2,33, 41 % a mais de estoque de segurança por quatro pontos de serviço. Segundo, o "nível de serviço de ciclo" (probabilidade de não faltar durante um ciclo de reposição) não é o mesmo que o fill rate (porcentagem da demanda atendida). O fill rate costuma ser maior que o nível de serviço de ciclo, porque uma falta raramente afeta toda a demanda do período.

Exemplo passo a passo

Um distribuidor vende um item com estes dados, medidos em semanas:

• Demanda média: 200 unidades por semana.
• Desvio-padrão da demanda semanal (últimas 52 semanas): σ_d = 50.
• Lead time do fornecedor: LT = 3 semanas, estável.
• Nível de serviço-alvo: 95 %, portanto Z = 1,65.

Aplicando a fórmula:

Ou seja, para ter 95 % de probabilidade de não ficar sem produto enquanto o pedido chega, este item precisa de 143 unidades acima da demanda esperada durante o lead time.

Se o nível de serviço-alvo fosse 99 %, o estoque de segurança seria 2,33 × 50 × 1,732 = 202 unidades. Quatro pontos de serviço custam 59 unidades a mais, sempre em estoque.

Quando o lead time também varia

Na vida real o fornecedor nem sempre leva três semanas. Se o lead time tem o próprio desvio-padrão (σ_LT), a fórmula completa combina as duas fontes de variabilidade:

Onde d é a demanda média por período e σ_LT o desvio-padrão do lead time, nos mesmos períodos.

Seguindo o exemplo, suponha que o lead time varia com σ_LT = 0,5 semana:

Meia semana de variabilidade na entrega subiu o estoque de segurança de 143 para 218 unidades. Em muitos catálogos a variabilidade do fornecedor pesa mais que a da demanda, e é a que quase ninguém mede. Antes de subir o estoque de segurança, às vezes sai mais barato negociar com o fornecedor.

Estoque de segurança e ponto de pedido

O estoque de segurança não é usado sozinho. Ele entra no ponto de pedido (ROP), que é o nível de estoque em que um novo pedido deve ser disparado:

Com os dados do exemplo (lead time estável):

Quando o estoque disponível (físico mais em trânsito menos comprometido) cai abaixo de 743, pede-se. As 600 unidades cobrem a demanda esperada durante as três semanas de entrega; as 143 cobrem a variabilidade. Se ao chegar o pedido ainda restam cerca de 143 unidades, o sistema está funcionando como foi desenhado. Se sistematicamente restam 300, o estoque de segurança está inflado; se muitas vezes fica em zero, está curto ou o lead time é maior do que o usado.

Como calcular no Excel

Com a demanda semanal num intervalo, por exemplo B2:B53:

• Desvio-padrão da demanda: =DESVPAD.A(B2:B53) (em inglês, STDEV.S).
• Fator Z para um nível de serviço na célula E1 (por exemplo 0,95): =INV.NORMP.N(E1) (em inglês, NORM.S.INV). Retorna 1,645.
• Estoque de segurança com lead time estável em E2: =INV.NORMP.N(E1)*DESVPAD.A(B2:B53)*RAIZ(E2).
• Com variabilidade do lead time (σ_LT em E3, demanda média com MÉDIA): =INV.NORMP.N(E1)*RAIZ(E2*DESVPAD.A(B2:B53)^2+MÉDIA(B2:B53)^2*E3^2).

Para um catálogo completo, a tabela tem uma linha por item com demanda média, desvio, lead time, seu desvio e o nível de serviço atribuído conforme a classificação ABC. O resto são essas mesmas fórmulas arrastadas.

Erros comuns

1. Usar o desvio das vendas em vez da demanda. Quando houve ruptura, as vendas foram menores que a demanda real e o desvio sai artificialmente baixo. É preciso corrigir os meses com falta de estoque, ou o cálculo se retroalimenta: menos estoque de segurança, mais rupturas, desvio ainda mais baixo.
2. Mesmo nível de serviço para todo o catálogo. Um 98 % nos itens C imobiliza capital no que menos importa. Classifique (ABC por valor, XYZ por variabilidade) e atribua um nível por classe.
3. Misturar períodos. Desvio semanal com lead time em dias, ou o contrário. Tudo na mesma unidade de tempo.
4. Ignorar a variabilidade do fornecedor. Como mostra o exemplo, meia semana de σ_LT mudou o resultado em 50 %. Meça os prazos de entrega reais, não os do contrato.
5. Aplicar a fórmula à demanda intermitente. Com muitos períodos em zero, a demanda não é normal e o desvio-padrão não descreve o risco. Esse caso pede outro tratamento.
6. Calcular uma vez e esquecer. O desvio muda com a sazonalidade, os lançamentos e as trocas de fornecedor. Recalcula-se a cada ciclo.
7. Confundir estoque de segurança com estoque de antecipação. O estoque que você acumula antes de uma temporada ou promoção é planejado, não de segurança. Misturá-los infla o primeiro e esconde o segundo.

A relação com a previsão

A fórmula básica usa o desvio da demanda. Mas, se você tem uma previsão, o que realmente importa não é quanto a demanda varia e sim quanto você erra ao prevê-la. Por isso a versão mais precisa substitui σ_d pelo desvio-padrão do erro de previsão (real menos previsto) por período.

A consequência é importante: quando a previsão melhora, o estoque de segurança cai, sem mexer no nível de serviço. Um item com demanda muito sazonal tem desvio da demanda alto, mas, se o modelo captura a sazonalidade, o erro é pequeno e o estoque de segurança necessário também. É por essa via que uma previsão melhor se converte em menos estoque com o mesmo serviço.

Para isso é preciso uma previsão que guarde cada ciclo e meça seu erro por item. É o que o ForecastSolve faz no Excel e o DemandSolve para uma equipe: todo mês ficam registrados a previsão, o real e as métricas de erro que alimentam este cálculo.