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28 de novembro de 2017

Entenda em 5 passos como implantar um sistema de previsibilidade de demanda

Assim como você, entendemos que a previsão de demanda e de cadeias de suprimento é essencial para o sucesso de qualquer negócio: tanto para estar preparado para atender à demanda dos consumidores em eventuais picos de consumo, quanto para evitar excesso de produtos parados no estoque. Assim, é possível evitar a perda dos mesmos e, também, ocasionais quedas em seus preços.

Como a Inteligência Artificial pode contribuir maciçamente para atingir resultados melhores nos indicadores de performances do seu negócio?

Com uma plataforma robusta, os gestores empresariais podem tomar decisões mais precisas acerca de diversos fatores – como produção e/ou abastecimento, por exemplo – baseando-se em dados concisos e previsões acertadas sobre fluxo de demanda de produtos. Esses indicadores são facilmente perceptíveis quando analisados na logística da cadeia de suprimentos, em especial na previsão de demanda de produtos.

Como, então, é possível aplicar os algoritmos de machine learning em prol da previsão de demanda, a fim de melhorar a gestão e, consequentemente, os indicadores de performance da sua empresa? Entenda o passo a passo:

  1. Integração de dados confiável e eficiente

O sistema de Inteligência Artificial irá usar informações como preços, estoques e vendas mais recentes. Com um bom sistema de integração, os pontos de vendas, por exemplo, podem enviar todos estes dados de forma rápida e segura.

Para isso, é necessário um canal eficiente de troca de dados. A Tevec, por exemplo, possui uma camada de integração que permite o envio de informações de qualquer “software” para a nossa plataforma, com total segurança e eficácia.

  1. Algoritmos de limpeza de dados

Os dados provenientes da cadeia logística possuem alguns ruídos que dificultam a sua aplicação direta nos modelos de previsão e, por isso, não podem ser usados diretamente. Os chamados outliers, por exemplo, são dados informacionais que fogem muito do comportamento usual de vendas. Tais dados necessitam de identificação e correção para que possam ser usados em modelos matemáticos de previsão

  1. Analise exploratória da série de dados

O objetivo da análise exploratória de dados consiste na busca de “insights” que indiquem a existência de padrões. A arquitetura dos modelos de machine learning, por sua vez, usará estes “insights” como fatores que irão nortear a escolha das variáveis que serão usadas.

Identificar sazonalidades e autocorrelações como, por exemplo, a relação das vendas no natal do ano passado com as previsões de vendas deste ano, também fazem parte do processo.

Nesta análise, as vendas do natal do ano passado são chamadas de lags. Analisar a relação dos lags e de variáveis como o efeito de promoções e campanhas de marketing no varejo, dentre outra gama de fatores, é mais do que necessário para compor um conjunto de dados que permita uma análise rica e consistente.

  1. Biblioteca de algoritmos de IA

Muitos dos modelos de IA são capazes de extrair correlações entre os dados. Aqui na Tevec, por exemplo, os times de Data Science e Machine Learning estão constantemente aprimorando os algoritmos da nossa biblioteca. A escolha do modelo de inteligência artificial ideal também não é tarefa simples e depende de testes e validações. Por isso, a Plataforma Tevec realiza periodicamente testes de parametrização a fim de escolher o melhor modelo para cada produto.

  1. Tecnologia acessível para indústrias e empresas

Antes imaginada como uma tecnologia presente apenas em um futuro distante, a inteligência artificial hoje já faz parte das nossas vidas. Máquinas e computadores não são mais pensados apenas para obedecerem comandos, e sim para unirem as informações recebidas com novas informações coletadas e, a partir disto, obter insights e soluções para as mais diversas questões e funcionalidades.

Para que essa tecnologia seja acessível e aplicável a negócios de todos os tipos, é preciso traduzi-la. Afinal, é importante que ela seja funcional e cumpra o seu propósito de gerar soluções simples para questões complexas no melhor tempo hábil. Para tornar isso possível, é preciso conhecer a fundo o negócio onde se vai aplicar a inteligência artificial.

Esse é o diferencial da Tevec: no processo de implementação do Machine Learning, mapeamos como os usuários envolvidos no processo devem receber os insights do software, buscando torna-lo o mais simples, didático e completo possível. Somos uma empresa pioneira no setor de inteligência artificial brasileiro e acreditamos na revolução que o Machine Learning pode oferecer para o seu negócio. Entre em contato com nossos especialistas e saiba mais.

 


 

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