Previsão de demanda na era da IA e do Aprendizado de Máquina (ML)
As empresas enfrentam diferentes desafios de estoque quando lidam com cadeias de suprimentos. Especialmente nos dias de hoje, abordar os problemas da cadeia de suprimentos é fundamental. A previsão de demanda ajuda as empresas a reduzir os custos da cadeia de suprimentos e trazer melhorias significativas no planejamento financeiro, planejamento de capacidade, margens de lucro e decisões de avaliação de risco.
De acordo com uma pesquisa da Gartner, a previsão de demanda é o aplicativo de aprendizado de máquina mais usado no planejamento da cadeia de suprimentos. O estudo destaca que 45% das empresas já estão usando a tecnologia e 43% delas planejam usar a previsão de demanda com inteligência artificial dentro de dois anos.
Os algoritmos de aprendizado de máquina melhoram os métodos de previsão em precisão e otimizam os processos de reabastecimento. Com esses avanços, as empresas estão minimizando o custo dos cenários de caixa e falta de estoque.
O que é previsão de demanda?
A previsão de demanda é um campo de análise preditiva e, como o próprio nome refere, é o processo de estimar a previsão de demanda do cliente por meio da análise de dados históricos. As organizações usam métodos de previsão de demanda para evitar ineficiências causadas pelo desalinhamento de oferta e demanda nas operações de negócios.
Com métodos de previsão de demanda, as empresas podem melhorar seus processos de tomada de decisão sobre fluxo de caixa, avaliação de risco, planejamento de capacidade e planejamento de força de trabalho.
Quais são os benefícios da previsão de demanda?
A previsão de demanda ajuda as organizações a otimizar suas operações de cadeia de suprimentos, vendas e marketing e evitar uma quantidade excessiva de mercadorias em estoque ou situações de falta de estoque:
Melhora a precisão por tempo
Os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem com os dados existentes e fazem previsões melhores ao longo do tempo.
Aumenta a satisfação dos clientes
A falta de estoque reduz a satisfação do cliente, enquanto a disponibilidade do seu produto a qualquer momento aumenta a satisfação do cliente. Assim, melhora a percepção da marca e aumenta a fidelidade do cliente.
Otimização aprimorada de remarcação/desconto
Cash-in-stock é uma situação comum para empresas de varejo. Nessa situação, alguns produtos permanecem sem venda por mais tempo do que o esperado. Isso faz com que os custos de estoque sejam maiores do que o esperado e aumenta o risco de esses produtos saírem de moda ou se tornarem obsoletos, perdendo seu valor.
Nesses cenários, as organizações vendem seus produtos com margens reduzidas. Com uma previsão de demanda precisa, esses cenários podem ser minimizados.
Melhor planejamento de mão de obra
A previsão de demanda para o ano inteiro pode ajudar os departamentos de RH a fazer trocas eficientes entre o mix de funcionários de meio período/tempo integral, otimizando custos e eficácia de RH.
Eficiência geral
Previsões de demanda precisas ajudam as equipes a se concentrarem em questões estratégicas em vez de combate a incêndios para reduzir/aumentar estoques e funcionários para gerenciar flutuações inesperadas de demanda.
IA na previsão de demanda
De acordo com a Mckinsey Digital, a previsão baseada em IA pode reduzir os erros em 30 a 50% nas redes da cadeia de suprimentos. A precisão aprimorada leva a uma redução de 65% nas vendas perdidas devido a situações de falta de estoque e os custos de armazenamento diminuem em torno de 10 a 40%. O impacto estimado da IA na cadeia de suprimentos está entre US$ 1,2 trilhões e US$ 2 trilhões na fabricação e no planejamento da cadeia de suprimentos.
Fonte: Mckinsey
Modelos tradicionais de previsão, como ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e outros métodos de suavização exponencial, onde apenas dados históricos são considerados, estão ficando desatualizados devido ao aumento da quantidade de dados gerados por empresas e fontes externas. Com a implantação do aprendizado de máquina no gerenciamento da cadeia de suprimentos das empresas, as empresas podem melhorar a precisão dos resultados das previsões e otimizar seus planos de reabastecimento.
O aprendizado de máquina leva a previsão de demanda para a próxima etapa; ele permite previsões aprimoradas com base em dados em tempo real usando fontes de dados internas e externas, como dados demográficos, clima, avaliações on-line e mídias sociais. Com a ajuda de dados externos e algoritmos modernos de aprendizado de máquina, as redes da cadeia de suprimentos podem superar as redes gerenciadas mais manualmente por analistas de dados e se adaptar às mudanças externas.
Para novos produtos que não possuem dados históricos, as ferramentas de previsão de aprendizado de máquina podem identificar clusters de produtos anteriores com características e curvas de ciclo de vida semelhantes e usar esses conjuntos de dados como substitutos para fazer previsões.
Outra estratégia que pode ser usada para previsão de demanda é analisar o sentimento do cliente acompanhando seus comentários e classificações em plataformas online. As empresas podem aproveitar os rastreadores da Web, como o coletor de dados da Bright Data, para extrair dados de produtos e clientes para analisar o sentimento do cliente e prever suas necessidades.
Quais são as armadilhas comuns da previsão de demanda?
Qualquer negócio pode falir como resultado de armadilhas evitáveis e não pode reduzir o custo do estoque tanto quanto pretende. As empresas podem evitar esses resultados infelizes tomando medidas para procurar essas armadilhas muito comuns:
• Quando os dados de marketing são excluídos, a margem de erro das previsões de demanda pode aumentar, pois os dados de marketing e a eficácia do marketing têm um grande impacto nas vendas futuras.
• Os novos produtos não têm dados históricos suficientes. É por isso que as expectativas de precisão das organizações não devem ser altas para produtos recém-lançados.
• Se a rede da cadeia de suprimentos da organização é difícil de realizar ações diferentes devido à sua inflexibilidade, o negócio se esforça para obter o valor da previsão de demanda. O objetivo da previsão de demanda é fazer mudanças para reduzir o custo do gerenciamento da cadeia de suprimentos, otimizando os processos.
• As previsões só podem ser tão boas quanto os dados de entrada. As empresas precisam garantir que mudanças importantes sejam refletidas em tempo real em suas fontes de dados.
• Como a previsão de demanda é um campo de análise preditiva, as armadilhas comuns da análise também se aplicam à previsão de demanda.
A Impact Strategy é uma consultoria de negócios espanhola, parceira da WoW Brasil e tem entre seus clientes a cervejaria Mahou que desejava prever a demanda por seus produtos no canal de hospitalidade (hotéis) usando técnicas de Machine Learning e IA. Entre os trabalhos realizados pela Impact estava a análise para identificar as variáveis que geram a demanda e a análise de dados para conhecer o volume de vendas no setor hoteleiro segmentado por distribuidor e por sua área geográfica. O resultado permitiu a automatização da previsão com dados semanais e mensais com precisão na previsão de vendas superior a 95%. Além disso, uma ferramenta de visualização e gerenciamento foi criada e integrada ao modelo algorítmico.
Os resultados foram:
95% no acerto da previsão de demanda
17% de redução no custo de transportes
20% de melhora de eficiência na produção
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