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Métodos Quantitativos - Previsão de Demanda
Os métodos quantitativos de demanda assumem como premissa principal que a demanda passada (histórico) pode servir como base para definição de previsões futuras. Com isso, as previsões seguem os seguintes passos: coleta de dados, redução de dados, construção e aplicação do modelo.As técnicas quantitativas são classificadas em dois grupos: técnicas de séries temporais e técnicas causais. A seguir, iremos aprofundar o conceito e a distinção desses dois métodos.

1. Técnicas Causais

Segundo Ballou (2006:248) as premissas básicas das técnicas causais sustentam que o nível da variável de previsão é derivado do nível de outras variáveis relacionadas. Por exemplo, se um de nível de serviço tem impacto positivo nas vendas, conhecendo este nível podemos projetar a previsão de vendas. Pode-se dizer que o nível de serviço “causa” vendas.

Brito, Campos e Leonardo (2006:67) descrevem que as técnicas causais têm o objetivo de explicar as variações de demanda a partir de fatores externos. Geralmente a técnica causal é indicada para previsões de longo prazo, sendo os métodos de regressões lineares e múltiplos os mais conhecidos.

2. Técnicas Temporais

Segundo Bowersox e Closs (2006:215), essas técnicas se concentram inteiramente em padrões e eventos históricos e alterações desses padrões para gerar previsões.

São métodos estatísticos que utilizam dados históricos (por exemplo: vendas) para “prever” o futuro, ou seja, utilizam a premissa que os padrões de demanda existentes continuem no futuro. Todas as técnicas deste modelo considerem uma ou mais das cinco principais componentes de séries temporais, conforme descrição de Brito, Campos e Leonardo (2006:68):

Nível: representa o comportamento das vendas caso não existisse nenhuma outra componente;
Tendência: representa o aumento ou declínio de uma série no longo prazo;
Sazonalidade: representa um comportamento periódico de curto ou médio prazo. Por exemplo, sabe-se que