Reduzir estoque em 25% sem perder vendas: simulação

Você já percebeu que o excesso de estoque está drenando capital e gerando custos ocultos na sua distribuidora?

Nota importante: a distribuidora deste guia é fictícia. Os números (SKUs, unidades, custos e resultados) vêm de uma simulação criada para ilustrar o método e não representam um cliente real nem prometem o mesmo resultado.

Essa situação pode levar a perdas de caixa, produtos encalhados e até rupturas de caixa que comprometem o crescimento. Mas, e se fosse possível otimizar o inventário em até 25% sem sacrificar as vendas?

Neste artigo, vamos apresentar uma simulação e o método baseado em Business Intelligence, automação de relatórios e integração ERP que pode viabilizar isso, além de um checklist pronto para você aplicar imediatamente.

reduzir estoque distribuidora — Ilustração do artigo

Diagnóstico inicial: mapeamento de gargalos de estoque

Coleta de dados de entrada e saída via integração ERP (Bling, Omie, Tiny, Nibo)

O primeiro passo para entender onde o estoque está “pesando” é garantir que os dados de entrada (compras, recebimento) e saída (vendas, devoluções) estejam centralizados e padronizados. Na prática, utiliza-se ETL para extrair informações dos ERPs mais comuns entre PMEs brasileiras – Bling, Omie, Tiny e Nibo – e carregá‑las em um data‑warehouse de baixo custo, como o Azure SQL ou o PostgreSQL hospedado na nuvem.

Com a integração configurada, configure um fluxo diário que captura campos críticos: código do produto, data da operação, quantidade, valor unitário e centro de custo. Esse nível de granularidade permite que o BI calcule indicadores como a taxa de rotatividade e o custo médio de estoque, evitando a “sombra” de dados que costuma atrapalhar decisões.

Extrair – Conectar via API ao ERP e baixar tabelas de notas fiscais e pedidos.
Transformar – Normalizar unidades de medida, eliminar duplicidades e aplicar regras de negócio (ex.: excluir vendas canceladas).
Carregar – Inserir os registros em tabelas fact‑stock para consultas rápidas.

Análise de curva ABC e classificação de itens críticos

Com os dados consolidados, aplique a clássica curva ABC para segmentar o portfólio em A (20 % dos itens que respondem por 80 % do CMV), B (30 % dos itens – 15 % do CMV) e C (50 % dos itens – 5 % do CMV). Essa classificação revela quais SKUs realmente movimentam o caixa e quais são “peso morto”.

Na distribuidora fictícia da simulação, a categoria A contém 240 produtos (20% dos 1.200 SKUs), mas gera R$ 3,2 mi de vendas mensais. Já a categoria C, composta por 600 itens (50% do portfólio), representa apenas R$ 150 mil. Identificar esses grupos permite focar investimentos de reposição e renegociar prazos de pagamento apenas para os itens críticos.

Além da classificação por valor, cruze a curva ABC com o KPI de margem bruta. Produtos A com margem abaixo de 12 % foram sinalizados para revisão de preço ou substituição por alternativas mais lucrativas.

Identificação de lead time e sazonalidade que inflacionam o estoque

Lead time – o intervalo entre a ordem de compra e o recebimento – costuma ser o vilão que faz o estoque “inchado”. Mapeie o lead time médio por fornecedor usando a data de emissão da nota de compra e a data de entrada no estoque. Na simulação, 30 % dos fornecedores entregam com atraso de até 12 dias, o que gera um estoque de segurança desnecessário de aproximadamente R$ 250 mil.

Em paralelo, analise a sazonalidade dos itens através de séries temporais de vendas dos últimos 24 meses. Produtos com alta demanda em períodos festivos (ex.: chocolates em Natal) apresentavam picos de estoque de 40 % acima da média, enquanto itens de consumo contínuo mantinham níveis estáveis. Essa visão nos permitiu criar regras de reposição diferenciadas: estoque de segurança reduzido para itens estáveis e aumento controlado para os sazonais, sempre alinhado ao ROAS das campanhas de marketing.

Ao combinar lead time e sazonalidade, construímos um modelo preditivo simples no Power BI que alerta quando o estoque projetado ultrapassa o ponto de equilíbrio definido por LTV x CAC. Essa métrica garante que o capital investido em inventário esteja sempre alinhado ao retorno esperado.

Como reduzir o estoque: modelo baseado em demanda real

Construção de modelo de regressão com variáveis externas

Para transformar a intuição em decisão, comece com um modelo de regressão que incorpore fatores que fogem ao padrão histórico de vendas, como promoções de fornecedores e feriados regionais. O peso desses fatores na variação mensal de volume deve ser medido com o histórico da própria empresa (na simulação, cerca de 30 %). Colete esses dados via ETL diário de sistemas ERP, planilhas de marketing e calendários de feriados municipais.

O modelo inclui variáveis como:

Promoção (0/1) – indica se há campanha de preço ou brinde;
Desconto Médio (%) – valor percentual concedido;
Feriado – dummy que captura aumento de demanda em datas comemorativas;
Indicador Econômico – IPCA mensal, que afeta o poder de compra.

A regressão linear múltipla gerou um R² de 0,78, comprovando que 78 % da variação da demanda pode ser explicada pelos fatores externos. Essa precisão foi suficiente para alimentar o algoritmo de reposição sem sobrecarregar a equipe de planejamento.

Use de séries temporais (ARIMA, Prophet) para projeções de 12 meses

Com a base ajustada pelo modelo de regressão, aplique técnicas de séries temporais para gerar projeções de longo prazo. Teste duas abordagens: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e Prophet, a ferramenta desenvolvida pelo Facebook que lida bem com sazonalidades irregulares.

O processo foi dividido em três etapas:

Identificação da ordem (p,d,q) do ARIMA via análise de autocorrelação;
Treinamento do Prophet com marcadores de feriados e eventos de promoção já incluídos;
Validação cruzada de 12 meses, comparando o erro médio absoluto (MAE) de cada modelo.

O Prophet apresentou um MAE de R$ 4,200 contra R$ 5,800 do ARIMA, o que significou 27 % de economia potencial na compra de mercadorias ao evitar excessos. As previsões foram exportadas para o Power BI, onde cada gestor visualiza o cenário de consumo para o próximo ano.

Definição de níveis de segurança (safety stock) ajustados ao risco de ruptura

Com as projeções em mãos, o próximo passo foi calcular o safety stock que equilibra o custo de manter itens em estoque e o risco de ruptura. Utilize a fórmula de nível de serviço (Z‑score) baseada na variabilidade da demanda prevista e no lead time dos fornecedores.

Exemplo prático: para o SKU “Cimento Portland 50 kg”, a demanda média mensal projetada foi de 1.200 unidades, com desvio padrão de 180 unidades e lead time de 7 dias. Na simulação, adota-se um nível de serviço de 95 % (Z = 1,65), resultando em:

Safety Stock = Z × σ × √Lead Time → 1,65 × 180 × √(7/30) ≈ 115 unidades.

Esse ajuste reduziu o estoque total em R$ 320 mil ao longo de 12 meses, sem gerar faltas que impactassem o CMV ou a satisfação do cliente. Além disso, mantivemos o KPI de taxa de ruptura abaixo de 1,2 %, dentro da meta estabelecida no diagnóstico inicial.

Em resumo, ao combinar regressão com variáveis externas, projeções de séries temporais e um cálculo rigoroso de safety stock, a distribuidora da simulação alinha o estoque à demanda real, reduzindo o capital imobilizado em 25 % e preservando o volume de vendas. A estrutura pode ser replicada em qualquer PME que disponha de dados de vendas e acesso a ferramentas de BI como Power BI ou Tableau, mas o resultado depende dos dados de cada empresa.

[LEAD_MAGNET: reduzir estoque distribuidora]

Simulação numérica: o corte de 25% no estoque (distribuidora fictícia)

Situação antes da intervenção

Na simulação, antes de aplicar o modelo de otimização, a distribuidora mantém 1.200 SKUs em seu portfólio, totalizando 1,5 milhão de unidades em estoque. Esse volume reflete um safety stock superdimensionado, calculado a partir de previsões genéricas de demanda e de um reorder point estático. O custo médio de armazenagem por unidade é de R$ 0,60 ao mês, o que gera um gasto mensal de R$ 900 mil com espaço físico, energia, mão de obra e seguros.

Além disso, o KPI de giro de estoque ficava em 3,2 vezes por ano, bem abaixo da meta de 5,0 estabelecida pelo setor de planejamento. Essa ineficiência impactava diretamente o CMV, pois o capital ficava imobilizado em itens que nem sempre tinham saída.

Aplicação do modelo

Utilizando BI avançado, realizamos o ETL de vendas dos últimos 24 meses, cruzando os dados com sazonalidade, lead time dos fornecedores e histórico de rupturas. Com base nesses insights, recalculamos o safety stock e o reorder point para cada SKU, aplicando a fórmula de nível de serviço de 95 %.

O ajuste reduziu o nível de segurança médio de 250 unidades para 180 unidades por SKU, e o ponto de reposição passou de 1.200 para 900 unidades, dependendo da variabilidade da demanda. Esse recorte foi implementado gradualmente, monitorando o KPI de faltas de estoque para garantir que as vendas não fossem afetadas.

Resultado

Na simulação, ao final dos três primeiros meses, o estoque físico cai de 1,5 milhão para 1,125 milhão de unidades, ou seja, 375.000 unidades a menos (25 %). Considerando o custo médio de armazenagem de R$ 0,60, a economia mensal é de R$ 225 mil, totalizando R$ 675 mil em três meses de operação.

Com as mesmas vendas e 25 % menos unidades, o giro de estoque sobe de 3,2 para cerca de 4,3 vezes ao ano (3,2 ÷ 0,75), liberando capital que pode ser reinvestido em campanhas de marketing. O LTV médio dos clientes também tende a melhorar, pois a disponibilidade de produtos críticos aumenta a percepção de confiabilidade.

Indicador	Antes da intervenção	Depois da intervenção	Variação
SKUs em estoque	1.200	1.200 (sem mudança)	0 %
Unidades totais	1.500.000	1.125.000	-25 %
Custo de armazenagem (mensal)	R$ 900.000	R$ 675.000	-25 %
Giro de estoque (x/ano)	3,2	4,3	+33 %

Em termos práticos, a redução de 300 mil unidades liberou espaço para novos lançamentos, diminuiu o CAC ao reduzir a necessidade de promoções de estoque e aumentou a margem operacional. Essa experiência demonstra que, ao alinhar BI, ETL e ajustes de safety stock, é possível cortar 25 % do inventário sem sacrificar nenhuma venda.

Riscos e mitigação: evitando rupturas e perda de vendas

Sobrestoque de itens críticos e impacto no SLA

Ao reduzir o estoque em 25 %, o ponto de atenção maior recai sobre os itens críticos – aqueles que sustentam o nível de serviço acordado (SLA) com os clientes. Um sobressaldo excessivo desses produtos eleva o CMV e ocupa capital que poderia ser reinvestido em linhas mais rentáveis. Por outro lado, a falta de margem de segurança pode gerar rupturas e atrasos na entrega, penalizando o SLA em até 15 % e comprometendo a confiança do cliente.

Na prática, utiliza-se o KPI de “Dias de Cobertura de Estoque” (DCE) para cada SKU crítico. Quando o DCE cai abaixo de 7 dias, acione um alerta automático no Power BI e revise a política de reposição. Essa disciplina nos permitiu manter o SLA acima de 98 % mesmo com o estoque total reduzido.

Falhas de integração de dados entre ERP e BI

Uma integração frágil entre o ERP e a camada de BI pode gerar informações desatualizadas, levando a decisões de compra equivocadas. Problemas comuns são atrasos no ETL, campos não mapeados e divergência de unidades de medida.

Para mitigar, implemente um processo de validação dupla: antes de carregar os dados, o ETL verifica a consistência de chaves primárias e gera um log de exceções. Além disso, configuramos um KPI de “Taxa de Sucesso do ETL” com meta de 99,5 %. Quando a taxa cai, um webhook dispara um ticket no ServiceNow, garantindo correção em tempo real.

Planos de contingência: buffer temporário e monitoramento em tempo real

Mesmo com métricas robustas, imprevistos acontecem – promoções inesperadas, atrasos de fornecedores ou variações climáticas. Por isso, crie um buffer temporário de 5 % sobre a demanda média dos últimos 90 dias para os SKUs de alta rotatividade. Esse “cushion stock” funciona como seguro contra rupturas sem comprometer a meta de redução de 25 %.

O monitoramento em tempo real é feito via dashboards no Power BI que exibem:

Indicador de Ruptura Imediata: quantidade em estoque < 2 dias de cobertura.
Variação de Demanda: diferença percentual entre a projeção de 30 dias e a venda real.
Tempo de Reabastecimento: SLA de fornecedor monitorado em dias úteis.

Quando qualquer métrica ultrapassa o limite pré‑definido, um alerta push é enviado ao gestor de compras, que pode acionar o fornecedor ou liberar o buffer. Essa abordagem nos permitiu evitar perdas de vendas superiores a R$ 250 mil no último trimestre, mantendo o LTV dos clientes intacto.

Em resumo, a combinação de controle rigoroso dos itens críticos, integração de dados sem falhas e um plano de contingência bem estruturado garante que a otimização de estoque gere economia sem sacrificar a disponibilidade. O segredo está na disciplina dos KPIs, na automação dos processos de ETL e na agilidade de resposta proporcionada pelo monitoramento em tempo real.

Implementação prática: steps de 0 a 100

1. Configuração de conexão API entre ERP e plataforma de BI

O primeiro passo é garantir que o ERP da distribuidora converse diretamente com a ferramenta de BI. A maioria dos sistemas modernos (Totvs, SAP Business One, Linx) disponibiliza APIs RESTful que permitem a extração automática de tabelas de estoque, pedidos e notas fiscais. Crie um usuário de serviço com permissões somente leitura e gere um token de acesso.

Em seguida, configure o ETL na plataforma de BI (Power BI, Tableau ou Looker). No Power BI, por exemplo, utilize o conector “Web” e insira a URL da API, o token no cabeçalho “Authorization: Bearer …”. Defina a frequência de extração para 15 minutos, garantindo que os dados estejam quase em tempo real sem sobrecarregar o ERP.

Teste a conexão puxando um pequeno conjunto de registros (últimos 30 dias de movimentação). Verifique a consistência dos campos: SKU, quantidade em mãos, data de entrada, data de saída prevista e preço de venda. Caso haja divergência, ajuste o mapeamento no ETL antes de avançar.

2. Criação de dashboards de estoque e demanda (ROAS Real)

Com os dados já fluindo, o próximo passo é montar os dashboards que vão orientar a tomada de decisão. Comece com um painel “Visão Geral de Estoque” contendo os principais KPI:

Estoque Atual (unidades) por categoria e por centro de distribuição.
Turnover de Estoque (dias de cobertura) calculado como estoque / demanda média dos últimos 30 dias.
ROAS Real por SKU, ou seja, receita gerada ÷ investimento em aquisição (inclui promoção, frete, etc.).
CMV acumulado versus margem prevista.

Para refletir a estratégia de corte de 25 % apresentada nas seções anteriores, inclua um gráfico de “Cenário de Redução”. Use a função DAX (Power BI) ou cálculo equivalente para simular a diminuição de estoque e projetar o impacto no ROAS e no LTV do cliente.

Adicione filtros interativos (por região, canal de venda e período) para que o gestor possa analisar a demanda real em diferentes contextos. A visualização deve ser limpa: barras horizontais para níveis de estoque, linhas de tendência para demanda e um KPI card destacando o % de redução já alcançado.

3. Automação de relatórios diários e alertas de reposição

Depois que o dashboard estiver aprovado, configure a automação. No Power BI Service, programe um relatório diário que será enviado às 07h00 para os responsáveis de compras e operação. O e‑mail deve conter um resumo em texto (ex.: “Estoque crítico: 12 SKUs abaixo de 5 dias de cobertura”) e um link direto ao dashboard.

Para evitar rupturas, crie alertas baseados em limites de KPI. Por exemplo, se o “Turnover de Estoque” cair abaixo de 7 dias, dispare uma notificação via Microsoft Teams ou WhatsApp Business. O alerta deve trazer a ação recomendada: “Reordenar 1.200 unidades do SKU 4521 – fornecedor X – prazo 3 dias”.

Integre esses alertas ao sistema de compras do ERP usando a mesma API: um POST automático que gera a ordem de compra preliminar, pronta para aprovação. Essa camada de automação reduz o tempo de reação de horas para minutos, alinhando a política de estoque ao ROAS Real e preservando a margem.

Seguindo esses três passos – conexão API, dashboards focados em ROAS Real e automação de relatórios/alertas – a distribuidora consegue monitorar a demanda em tempo real, tomar decisões baseadas em dados e manter a redução de 25 % no estoque sem sacrificar vendas. O resultado é um ciclo virtuoso onde a visibilidade gera eficiência, e a eficiência eleva o ROAS e o LTV dos clientes.

Checklist de implantação: itens essenciais para garantir sucesso

1. Validação de qualidade de dados (consistência, completude)

Antes de ativar qualquer modelo preditivo, assegure que a base de dados está íntegra. Comece com um ETL rigoroso, conferindo se todos os campos críticos – SKU, data de compra, preço, quantidade – estão preenchidos (completude) e se os valores seguem padrões lógicos (consistência).

Use ferramentas como Power Query ou scripts SQL para gerar relatórios de qualidade: percentual de linhas com valores nulos, divergência de unidades entre sistemas de compra e venda, e detecção de outliers. Marque como concluído somente quando a taxa de inconsistência estiver abaixo de 0,5% e a completude acima de 98%.

Verificar chaves primárias (códigos de produto) únicas.
Conferir integridade referencial entre tabelas de fornecedor e item.
Auditar campos de data para evitar registros futuros ou retroativos.
Documentar regras de limpeza para futuras execuções de ETL.

2. Teste de modelo preditivo com histórico de 6 meses

Com os dados validados, rode o algoritmo de previsão de demanda utilizando os últimos seis meses como benchmark. Na prática, carregue o modelo no Power BI Service, configurando um fluxo de ETL que alimenta a camada de treinamento diariamente. O objetivo é comparar a demanda prevista com a real, medindo o erro médio absoluto (MAE) e o percentual de acurácia.

Na simulação, o modelo atinge 92% de acurácia e reduz o estoque em R$ 1,8 mi sem perder vendas. Se o desempenho ficar abaixo de 85%, ajuste as variáveis: inclua sazonalidade, promoções (impacto no ROAS) e histórico de ruptura. Documente cada iteração em um registro de versionamento, garantindo rastreabilidade.

Carregar dados históricos (últimos 6 meses) no ambiente de teste.
Executar o modelo e gerar previsões para o mesmo período.
Calcular MAE, MAPE e taxa de acurácia.
Aprovar somente se a acurácia ≥ 85% e o erro ≤ 5% do volume médio.

3. Treinamento da equipe de compras e operação

Um modelo eficaz perde valor se quem o utiliza não entende seu funcionamento. Organize workshops de 2 h para o time de compras e operação, focando nos principais KPI – nível de estoque, taxa de ruptura, LTV dos clientes – e na forma de interpretar os alertas gerados pelo dashboard.

Envolva a equipe desde o início: isso tende a aumentar a adesão e a reduzir a necessidade de suporte técnico. Forneça manuais rápidos, gravações das sessões e um canal de dúvidas (por exemplo, um grupo no Teams). Avalie o aprendizado com um quiz de 10 questões; uma aprovação mínima de 80% indica que o time está pronto para operar.

Apresentar o fluxo de ETL e onde os dados são consolidados.
Ensinar a leitura dos indicadores de estoque e como agir sobre recomendações.
Realizar simulações de compra usando cenários de alta e baixa demanda.
Validar o conhecimento com avaliação prática e teórica.

Checklist final para validação da implantação

✅ Qualidade de dados: completude > 98% e inconsistência < 0,5%.
✅ Modelo preditivo: acurácia ≥ 85% e MAE dentro do limite estabelecido.
✅ Treinamento concluído: 100% da equipe certificada com nota mínima de 80%.
✅ Documentação completa: scripts de ETL, parâmetros do modelo e manual de uso.
✅ Monitoramento ativo: alertas configurados para variações > 10% nos KPI críticos.

Com esse checklist em mãos, a distribuidora tem um roteiro claro para garantir que a redução de estoque de 25% seja sustentável, sem comprometer a disponibilidade de produtos e mantendo a saúde financeira medida pelos indicadores CMV, ROAS e CAC. Basta seguir cada item, validar os resultados e ajustar rapidamente qualquer ponto de atenção.

KPIs de acompanhamento: mensurando o impacto pós‑implementação

Turnover de estoque (dias de inventário)

O primeiro indicador a monitorar é o Turnover de estoque, também conhecido como dias de inventário. Ele mostra quantos dias, em média, um item permanece em estoque antes de ser vendido. Na simulação, após a otimização, a distribuidora reduz esse número de 45 para 33 dias, representando uma queda de 27 %.

Para calcular, utiliza-se a fórmula tradicional: Inventário Médio ÷ Custo da Mercadoria Vendida (CMV) × 365. O BI coleta os dados de compra e venda via processos de ETL, garantindo que a métrica reflita a realidade operacional em tempo quase real.

Inventário Médio: soma do valor de estoque no início e no fim do período, dividido por 2.
CMV: custo direto das mercadorias comercializadas, extraído do módulo financeiro.
Frequência de atualização: diário, para detectar variações sazonais rapidamente.

Com o turnover mais ágil, a empresa diminui o capital imobilizado, liberando recursos para investimentos em marketing ou expansão de portfólio.

Custo de armazenagem por unidade

O segundo KPI essencial é o custo de armazenagem por unidade. Ele mensura quanto a empresa gasta para manter cada item em estoque, incluindo aluguel, energia, mão‑de‑obra e depreciação de equipamentos.

Na simulação, o custo de armazenagem é de R$ 0,60 por unidade em estoque por mês. Com a redução de 25 % do volume total, o gasto mensal cai de R$ 900 mil para R$ 675 mil, uma economia de R$ 225 mil por mês, ou R$ 2,7 milhões por ano. O cálculo consiste em dividir o total de despesas de armazenagem pelo número de unidades em estoque ao final do mês.

Para garantir a acurácia, configure um painel no Power BI que cruze as despesas operacionais (contas de energia, aluguel, salários) com o estoque físico atualizado via ETL. Dessa forma, qualquer mudança no mix de produtos ou na política de reposição é refletida rapidamente.

Taxa de ruptura de pedidos e nível de serviço

A redução de estoque não pode comprometer a disponibilidade de produtos. Por isso, monitoramos a taxa de ruptura de pedidos (percentual de pedidos não atendidos por falta de estoque) e o nível de serviço (percentual de entregas realizadas dentro do prazo prometido).

Na fase pré‑implementação, a ruptura era de 4,5 %. Depois da reestruturação, a taxa fica em 2,8 %, apesar da diminuição de estoque. O nível de serviço permaneceu acima de 96 %, alinhado ao SLA estabelecido com os clientes.

Essas métricas são alimentadas por integração entre o sistema de gestão de pedidos e o BI. Um alerta automático dispara quando a ruptura ultrapassa 3 %, permitindo ação corretiva imediata – por exemplo, acelerar a reposição via fornecedor ou realocar estoque entre filiais.

Taxa de ruptura = (Pedidos não atendidos ÷ Total de pedidos) × 100
Nível de serviço = (Entregas no prazo ÷ Total de entregas) × 100
Frequência de monitoramento: hora a hora, para decisões ágeis.

Ao acompanhar esses três KPIs de forma integrada, é possível comprovar que, na simulação, a redução de 25 % no estoque gera economia real (custo de armazenagem) sem sacrificar a experiência do cliente (ruptura e nível de serviço). Essa visão baseada em dados é o que diferencia um projeto de BI bem‑sucedido de uma simples tentativa de corte de custos.

Conclusão

Reduzir o estoque em 25% sem perder vendas é totalmente viável quando se combina um diagnóstico preciso, modelos de demanda avançados e automação de relatórios integrados ao ERP. Ao seguir o checklist e monitorar os KPIs, sua distribuidora pode liberar capital, diminuir custos e ganhar agilidade competitiva.

Pronto para transformar seu inventário? Fale com a Fortunato Soluções e implemente a estratégia de BI adequada à realidade da sua empresa.

Perguntas frequentes sobre como reduzir estoque

É possível reduzir 25% do estoque sem perder vendas?

Depende do ponto de partida. Quando o estoque está superdimensionado por previsões genéricas e pontos de reposição estáticos, há espaço para cortar, desde que a demanda real, o lead time e o nível de serviço sejam monitorados. Os 25% do guia são um número de simulação, não uma promessa.

O que é a curva ABC?

É uma classificação que separa os itens pelo peso no custo: no guia, A são cerca de 20% dos itens e 80% do CMV, B são 30% dos itens e 15% do CMV, e C são 50% dos itens e 5% do CMV. Ela orienta onde concentrar atenção de reposição.

O que é safety stock?

É o estoque de segurança que protege contra variações de demanda e atrasos de fornecedores. Ele deve ser calculado por item, a partir da demanda prevista e do nível de serviço desejado, e revisado quando o lead time muda.

Quais KPIs acompanhar depois de reduzir o estoque?

O giro ou os dias de estoque, o custo de armazenagem por unidade e a taxa de ruptura de pedidos com o nível de serviço. Os três juntos mostram se a economia não está sendo paga com perda de vendas.

O caso descrito no guia é real?

Não. A distribuidora, os SKUs, as unidades e os custos são hipotéticos e foram criados para demonstrar o cálculo. Os resultados de uma empresa real dependem dos próprios dados.

Fontes e leitura complementar

Mais artigos no blog