Estoques mais eficientes com I.A.

Atualizado: 10 de Out de 2019



Se você comprar mais itens do que você precisa, acabará com itens parados no seu estoque, ou seja, um capital imobilizado desnecessariamente que acarretará em custos de armazenamento e manutenção. Se não comprar itens o suficiente, você rapidamente ficará sem estoque. E um produto indisponível e com demanda não é somente uma venda perdida, mas também um cliente insatisfeito que, em um próximo momento, pode acabar optando por um concorrente. Por esse motivo, é extremamente importante entender o comportamento das suas vendas e saber como será a sua demanda futura.


Previsão de demanda e estoques


Metodologias de previsão se utilizam de análises de projeções futuras de dados do passado e de outros itens que influenciam nos resultados, como sazonalidade, lead times, defeitos de produção e mudanças de mercado. De modo a auxiliar na definição dos ciclos de planejamento, produção e estoques, e assim, facilitar a tomada de decisão. Empresas que não dão muita atenção ao seu processo de previsão ou não o fazem de maneira correta, podem acabar tendo problemas como excesso ou escassez de estoque, desperdício de matéria-prima, capacidade ociosa, entre outros. Por esse motivo, a previsão ocupa um papel fundamental na estratégia das empresas.


A previsão da demanda, por exemplo, permite que as empresas estimem a demanda futura, determinando como vai ocorrer o processo de operação e produção, de transformar a matéria-prima em produto final para os consumidores. Em resumo, prever a demanda significa determinar a quantidade de matéria-prima a ser comprada, a quantidade de produtos a serem produzidos, o número de produtos a serem entregues, o número de pessoas a serem contratadas e o número de plantas a serem construídas.


Já, ser capaz de estimar a quantidade de produtos que uma loja vai vender no futuro, ou seja, prever as vendas, permite que seus proprietários determinem o estoque que será necessário de modo a evitar excesso ou escassez de itens. Assim, a gestão deve ficar bem atenta a esse processo, alinhando a previsão de vendas com o estoque da loja e dispondo a quantidade correta do mix de produtos, uma vez que a previsão de vendas afeta diretamente nos custos e lucros futuros.


Da mesma forma, modelos de previsão de estoque também são elementos críticos do processo de previsão. Para atacadistas e distribuidores de produtos de bens duráveis, a previsão de estoque é especialmente importante, pois ela é a base sobre a qual todos os planos da empresa são construídos em termos de projeções de mercado e receita.


Métodos de previsão clássicos vs Modelos de machine learning


Previsões, no entanto, vem com um certo grau de incerteza dado que a maioria dos eventos que impactam o mercado simplesmente não podem ser modelados de forma determinística. É difícil prever por exemplo, uma redução de preço por parte dos concorrentes ou algum incidente que impeça que um fornecedor entregue seus produtos a tempo. Mais difícil ainda é prever o surgimento de uma nova tecnologia superior. E é aí que entram as soluções baseadas em machine learning. Métodos de previsão clássicos, como previsões de séries temporais médias, periódicas e equitativas, descartam quase que inteiramente essa incerteza. Como a incerteza é totalmente ou parcialmente ignorada, muitas situações podem simplesmente nem ser expressas nas previsões. Mesmo assim, esse tipo de previsão ainda permanece dominante nas empresas.


Para enfrentar essa incerteza é desejável prever não apenas o resultado futuro mais provável, mas também outros resultados alternativos. A previsão probabilística é a formalização estatística mais popular desse insight. Ela gera uma estimativa estatística para todos os possíveis resultados e isso permite abordar um espectro muito mais amplo do que o abordado pelas metodologias clássicas.


Além disso, a maioria das técnicas atualmente conduzidas vem acompanhada de erros significativos de previsão. Gerando dificuldades para identificar tendências nos dados, e possuindo uma capacidade limitada de entendimento das causas subjacentes da variabilidade. Ainda, as técnicas clássicas baseiam-se em abordagens de previsão de séries temporais que podem usar apenas alguns fatores futuros de demanda, vendas e estoque. No entanto, previsão não é apenas sobre valores futuros. Estes são apenas alguns dos muitos elementos que precisam ser previstos.


Sua empresa mais inteligente


De modo a suprir essa necessidade, a análise preditiva associada a algoritmos de machine learning permite avaliar milhares de informações, sem maior esforço, usando quantidades ilimitadas de fatores fundamentais de uma só vez e assim, ajuda a identificar quais fatores que determinam o número de vendas e estoque que uma loja terá no futuro.


Em suma, o uso de algoritmos de machine learning pode ajudar as empresas a superar dificuldades relacionadas a volatilidade dos negócios e a complexidade dos fatores que influenciam na previsão e dificultam a modelagem das causas da sua variação. Permitindo assim, uma previsão mais eficiente para o gerenciamento de operações, por meio da elaboração de um planejamento aliado a estratégias que envolvam técnicas e ferramentas que otimizem processos, eliminando custos desnecessários e alavancando vendas.


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Utilizando-se de previsões probabilísticas associadas a algoritmos de Machine Learning, a Deepen analisa os dados históricos das suas informações de venda de modo a determinar pontos de término de estoque, permitindo que você tome melhores decisões e planeje seu estoque da melhor maneira.


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