Estoque orientado a decisão: saldo, cobertura, ruptura e excesso

O que significa “estoque orientado a decisão”

Estoque orientado a decisão é tratar o estoque como um sistema de sinais para escolher ações objetivas: comprar, parar de comprar, remanejar, fazer promoção, ajustar preço, revisar mix, negociar com fornecedor ou até descontinuar itens. Em vez de olhar apenas “quanto tem no depósito”, você passa a responder perguntas operacionais com números: quais itens vão faltar em breve, quais estão parados, qual o nível de segurança adequado e onde o dinheiro está imobilizado sem retorno.

Quatro indicadores costumam organizar essa leitura de forma prática para pequenos negócios: saldo (quanto há disponível), cobertura (por quantos dias/semanas esse saldo sustenta a demanda), ruptura (quando o item fica indisponível e você perde venda) e excesso (quando há estoque acima do necessário, elevando custo e risco). O objetivo não é ter “estoque alto” ou “estoque baixo”, e sim estoque certo para o ritmo de venda e o tempo de reposição.

Conceitos essenciais (sem complicar)

Saldo de estoque: o que realmente está disponível

Saldo é a quantidade disponível para venda/uso. Na prática, existem variações importantes:

• Saldo físico: o que está no estoque contando caixas e unidades.
• Saldo contábil/sistêmico: o que o sistema diz que existe (pode divergir do físico).
• Saldo disponível: saldo sistêmico menos reservas/compromissos (ex.: pedidos já vendidos e ainda não faturados, separações, consignações).

Para decisão, o mais útil é o saldo disponível, porque ele representa o que você consegue vender agora sem prometer algo que já está comprometido.

Cobertura: quantos dias/semanas o estoque aguenta

Cobertura transforma quantidade em tempo. A pergunta é: se eu continuar vendendo no ritmo atual, por quanto tempo o saldo dura? A fórmula conceitual é:

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Cobertura (dias) = Saldo disponível / Consumo médio diário

Você pode usar consumo médio diário (ou semanal) com base em um período recente (por exemplo, 28 dias) para capturar o comportamento atual. Em itens sazonais, você pode comparar períodos equivalentes (ex.: últimas 4 semanas vs. mesmas semanas do ano anterior) para evitar decisões erradas.

Ruptura: quando a falta vira perda

Ruptura é o evento de ficar sem estoque (ou com estoque insuficiente) e, por isso, não conseguir atender a demanda. Em pequenos negócios, a ruptura costuma aparecer como:

• cliente pede e você não tem, então perde a venda;
• você substitui por outro item (pode reduzir margem ou satisfação);
• o cliente espera (a venda atrasa, afetando caixa e reputação).

Como nem sempre existe registro explícito de “venda perdida”, uma abordagem prática é medir ruptura por dias com saldo zero (ou abaixo de um mínimo) e cruzar com histórico de vendas para estimar impacto.

Excesso: dinheiro parado e risco escondido

Excesso é estoque acima do necessário para atender a demanda dentro do seu tempo de reposição e nível de segurança. Ele traz custos e riscos:

• capital imobilizado (menos caixa para operar);
• perdas por vencimento, obsolescência, avaria;
• custo de armazenagem e manuseio;
• pressão para fazer promoções (reduzindo margem).

Uma forma objetiva de enxergar excesso é comparar o saldo com um estoque-alvo (target) calculado a partir de demanda e reposição.

Como transformar esses conceitos em métricas no Power BI

Você já tem um modelo com vendas e estoque. Aqui o foco é criar medidas e visuais para decisão diária/semana. A lógica abaixo funciona bem quando você tem: (1) uma tabela de movimentos/posições de estoque por data e produto, ou (2) pelo menos uma posição diária (snapshot) de saldo por produto. Se você só tem “saldo atual” sem histórico, ainda dá para fazer cobertura e excesso, mas ruptura por dias fica limitada.

1) Defina as medidas-base de estoque

Comece com medidas simples e confiáveis para saldo. Exemplos de medidas (adapte nomes de tabelas/colunas):

Saldo Disponível (Qtd) = SUM(Estoque[SaldoDisponivelQtd])

Se você tem apenas saldo total e uma coluna de reservado, pode criar:

Saldo Disponível (Qtd) = SUM(Estoque[SaldoQtd]) - SUM(Estoque[ReservadoQtd])

Se o seu estoque é por local (loja, depósito), crie também uma medida por local e use segmentação para comparar.

2) Calcule consumo/venda média para cobertura

Para cobertura, você precisa de uma medida de consumo. Em varejo, normalmente consumo = quantidade vendida (ou saída). Em indústria/produção, consumo pode ser baixa de insumo. Exemplo usando vendas em quantidade:

Vendas Qtd = SUM(Vendas[Quantidade])

Agora uma média diária recente (ex.: últimos 28 dias). Uma forma prática é dividir o total do período pelo número de dias do período. Exemplo:

Vendas Qtd (28d) = CALCULATE([Vendas Qtd], DATESINPERIOD('Calendario'[Data], MAX('Calendario'[Data]), -28, DAY))

Consumo Médio Diário (28d) = DIVIDE([Vendas Qtd (28d)], 28)

Se o seu negócio não vende todos os dias (ex.: só dias úteis), você pode usar contagem de dias com operação. Uma alternativa é contar dias com vendas > 0, mas isso pode inflar a média em itens de baixa rotação. Para pequenos negócios, a divisão por 28 costuma ser suficiente para um primeiro painel, desde que você interprete itens de baixa rotação com cuidado.

3) Medida de cobertura (dias e semanas)

Cobertura (dias) = DIVIDE([Saldo Disponível (Qtd)], [Consumo Médio Diário (28d)])

Cobertura (semanas) = DIVIDE([Cobertura (dias)], 7)

Boas práticas de leitura: cobertura muito alta em itens de giro rápido pode indicar excesso; cobertura muito baixa em itens críticos indica risco de ruptura. O “ideal” varia por categoria e lead time (tempo de reposição).

4) Lead time e estoque de segurança (para decisões de compra)

Para orientar compra, cobertura sozinha não basta: você precisa saber quanto tempo leva para repor. Mesmo que você não tenha lead time por pedido, crie uma tabela simples de parâmetros por produto ou por fornecedor/categoria com:

• LeadTimeDias: dias médios entre pedir e receber;
• SegurancaDias: folga para variação de demanda/atrasos (ex.: 7 dias);
• LoteMinimo (opcional): quantidade mínima de compra.

Com isso, você define um estoque-alvo em quantidade:

Estoque Alvo (Qtd) = [Consumo Médio Diário (28d)] * ( MAX(Parametros[LeadTimeDias]) + MAX(Parametros[SegurancaDias]) )

E o que comprar (necessidade):

Necessidade Compra (Qtd) = MAX(0, [Estoque Alvo (Qtd)] - [Saldo Disponível (Qtd)])

Se houver lote mínimo:

Necessidade Compra Ajustada (Qtd) = VAR n = [Necessidade Compra (Qtd)] VAR lote = MAX(Parametros[LoteMinimo]) RETURN IF(n <= 0, 0, IF(lote > 0, CEILING(n, lote), n))

Isso transforma o painel em uma lista acionável de reposição.

5) Ruptura: medindo dias sem estoque

Para medir ruptura com qualidade, você precisa de saldo por dia (snapshot) ou movimentos que permitam reconstruir saldo diário. Supondo uma tabela EstoqueDiario com colunas Data, Produto e SaldoDisponivelQtd, você pode medir:

Dia em Ruptura = IF( [Saldo Disponível (Qtd)] <= 0, 1, 0 )

Para contar dias em ruptura no período filtrado:

Dias em Ruptura = SUMX(VALUES('Calendario'[Data]), [Dia em Ruptura])

Para estimar impacto, uma aproximação é multiplicar dias em ruptura pela venda média diária (quando o item tem histórico):

Venda Perdida Estimada (Qtd) = [Dias em Ruptura] * [Consumo Médio Diário (28d)]

Interpretação: isso não é “verdade absoluta”, mas é um sinal forte para priorizar reposição e revisar parâmetros de segurança/lead time.

6) Excesso: quanto está acima do alvo

Excesso (Qtd) = MAX(0, [Saldo Disponível (Qtd)] - [Estoque Alvo (Qtd)])

Se você tiver custo unitário (para ver dinheiro parado):

Excesso (R$) = [Excesso (Qtd)] * AVERAGE(Produtos[CustoUnitario])

Quando custo unitário varia por lote, use uma média ponderada ou custo padrão. O importante é ter uma referência consistente para comparar itens.

Passo a passo prático: montando um painel de estoque que gera ação

Passo 1 — Crie uma página “Mapa de Risco do Estoque”

Objetivo: bater o olho e ver o que pode faltar e o que está sobrando.

• Cartões: itens em risco (cobertura abaixo de X dias), itens em ruptura (saldo = 0), valor em excesso (R$).
• Tabela priorizada por “Necessidade Compra Ajustada (Qtd)” e por “Dias em Ruptura”.
• Segmentadores: categoria, fornecedor, loja/depósito, status (ativo/descontinuado).

Defina faixas (bins) de cobertura para colorir: por exemplo, < 7 dias (vermelho), 7–21 (amarelo), > 21 (verde). Ajuste conforme seu lead time.

Passo 2 — Crie uma página “Reposição e Compra”

Objetivo: transformar análise em lista de compra.

• Visual de tabela com: Produto, Saldo Disponível, Consumo Médio Diário, Cobertura (dias), LeadTimeDias, SegurancaDias, Estoque Alvo, Necessidade Compra Ajustada.
• Ordene por Necessidade Compra Ajustada desc e destaque itens com ruptura.
• Inclua um filtro “Somente itens com necessidade > 0”.

Uso prático: exporte a tabela (se permitido) para enviar ao fornecedor, ou use como checklist interno. Se você compra por fornecedor, crie também uma visão agrupada por fornecedor somando necessidade em unidades e em valor.

Passo 3 — Crie uma página “Ruptura e Nível de Serviço”

Objetivo: entender frequência de falta e onde ela acontece.

• Gráfico de linha: Dias em Ruptura ao longo do tempo (por categoria ou top produtos).
• Matriz por loja x categoria: Dias em Ruptura e Venda Perdida Estimada.
• Tabela de “Top 20 itens por dias em ruptura” com cobertura e lead time.

Leitura operacional: se a ruptura se concentra em um fornecedor, pode ser atraso; se se concentra em uma loja, pode ser problema de reposição interna (transferência/abastecimento).

Passo 4 — Crie uma página “Excesso e Giro”

Objetivo: reduzir dinheiro parado sem destruir margem.

• Cartões: Excesso (R$), % de itens com cobertura acima de um limite (ex.: > 60 dias).
• Dispersão (scatter): eixo X = Cobertura (dias), eixo Y = Margem (ou faturamento), tamanho = Saldo (Qtd). Isso ajuda a achar itens com cobertura alta e baixa relevância.
• Tabela: Produto, Excesso (Qtd), Excesso (R$), Cobertura, Vendas (28d).

Ações típicas para excesso: promoção controlada (com limite de desconto), kit com itens de giro, negociação de devolução/troca com fornecedor, transferência entre lojas, ajuste de preço, descontinuação.

Regras práticas para interpretar cobertura, ruptura e excesso

1) Cobertura baixa nem sempre é problema (e cobertura alta nem sempre é conforto)

Um item de giro muito alto pode operar com cobertura menor se o lead time for curto e confiável. Já um item com lead time longo precisa de cobertura maior. Por isso, compare cobertura com (lead time + segurança), não com um número fixo para tudo.

2) Itens de baixa rotação exigem cuidado com médias

Se um produto vende 1 unidade por mês, a média diária fica muito pequena e a cobertura explode (centenas de dias), parecendo excesso infinito. Nesses casos, complemente com regras:

• classificar itens por faixa de vendas (ex.: sem venda 60/90 dias);
• usar consumo médio semanal/mensal;
• definir estoque-alvo mínimo (ex.: 0, 1 ou 2 unidades) para itens de reposição eventual.

3) Ruptura recorrente costuma ser parâmetro errado, não “azar”

Se um item entra em ruptura várias vezes no mês, revise:

• lead time real (está maior do que o cadastrado?);
• segurança (demanda varia mais do que você supõe?);
• frequência de compra (você compra pouco e espaçado?);
• processo interno (demora para lançar entrada, separar, transferir?).

4) Excesso pode estar “escondido” em variações e tamanhos

Em moda e calçados, o excesso pode estar em tamanhos específicos. Em materiais e peças, pode estar em variações (cor, modelo). Crie visões por variação (SKU) e também por produto “pai” para não mascarar: um produto pode vender bem no total, mas ter excesso em uma variação que não gira.

Exemplo prático (com números) para validar as medidas

Imagine um produto A com saldo disponível de 120 unidades. Nas últimas 4 semanas (28 dias), vendeu 84 unidades. Então:

• Consumo médio diário = 84 / 28 = 3 un/dia
• Cobertura = 120 / 3 = 40 dias

Se o lead time é 10 dias e a segurança é 7 dias, o estoque-alvo em quantidade é:

• Estoque-alvo = 3 * (10 + 7) = 51 unidades
• Excesso = 120 - 51 = 69 unidades

Agora um produto B com saldo disponível 8 unidades e vendeu 56 unidades em 28 dias:

• Consumo médio diário = 2 un/dia
• Cobertura = 8 / 2 = 4 dias
• Estoque-alvo (mesmos parâmetros) = 2 * 17 = 34
• Necessidade de compra = 34 - 8 = 26 unidades

Esse tipo de cálculo é exatamente o que seu painel deve entregar automaticamente por SKU, para você priorizar compra e reduzir excesso.

Checklist de qualidade para não tomar decisão com número errado

• Saldo negativo: trate como alerta de cadastro/processo (venda sem baixa, devolução não lançada, ajuste pendente).
• Produtos sem histórico de venda: cobertura fica indefinida; use regra de “novo item” (ex.: estoque mínimo fixo) até formar histórico.
• Unidades diferentes: garanta que vendas e estoque estão na mesma unidade (un, kg, caixa). Se compra em caixa e vende em unidade, padronize para uma unidade base.
• Itens descontinuados: se não devem mais ser comprados, exclua da lista de reposição e foque em plano de queima do excesso.
• Transferências internas: se você tem mais de um local, acompanhe saldo por local e crie uma visão de “excesso em uma loja vs. ruptura em outra”.

Ideias de visuais que funcionam bem para pequenos negócios

Tabela de priorização (o “painel que manda fazer”)

Colunas recomendadas: Produto, Categoria, Fornecedor, Saldo Disponível, Cobertura (dias), LeadTime+Segurança (dias), Necessidade Compra Ajustada, Dias em Ruptura (últimos 30 dias), Excesso (R$). Use formatação condicional para destacar cobertura abaixo do lead time + segurança.

Semáforo de cobertura por categoria

Uma matriz com categorias nas linhas e faixas de cobertura nas colunas (ex.: 0–7, 8–21, 22–60, >60), mostrando contagem de SKUs e valor em estoque. Isso revela rapidamente se o problema é concentrado em uma categoria.

Curva ABC com risco de ruptura

Se você já classifica itens por relevância (por faturamento ou giro), cruze com cobertura: itens A com cobertura baixa são prioridade máxima. Itens C com cobertura alta são candidatos a redução/queima.