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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