Melhorando a previsão de demanda através do deep learning

A previsão de demandas começa na fabricação. Para saber a quantidade de insumos que sua empresa precisa adquirir junto aos fornecedores, é preciso conhecer a quantidade de produtos a serem fabricados.

Para que não sejam fabricados produtos em excesso, é necessário saber quantos serão vendidos. Finalmente, para que não haja produtos acabados em excesso no estoque, é vital conhecer a demanda dos consumidores.

Até pouco tempo atrás, todos esses cálculos eram feitos com base em análises estatísticas, levando-se em consideração questões como volume de vendas ou saída de produtos do estoque.

Embora bastante precisos, os cálculos estatísticos não levam em consideração variáveis como a entrada de um produto concorrente no mercado, um interesse repentino em determinado produto ou mesmo situações como a pandemia de coronavírus, que mudou rapidamente o comportamento de consumo de milhares de famílias.

Por esse motivo, não podemos mais nos pautar simplesmente em números para prever demandas. Temos que dar um passo adiante, e ele se chama deep learning.

Como funciona a previsão de demanda através do deep learning

Fazendo uso do aprendizado de máquina, ou deep learning, um software se torna capaz de aprender por conta própria sobre o seu histórico de vendas e, a partir disso, determinar com bastante precisão qual será a demanda para a próxima semana, mês ou ano.

Para tanto, ele se utiliza de várias fontes de dados, como relatórios de vendas, controle de estoque, canais de distribuição, pedidos realizados, entre outras, confrontando-os com parâmetros estipulados por sua própria empresa.

Nesse sentido, o resultado de uma análise feita por uma tecnologia que se utiliza do deep learning para fazer a previsão de demanda não é apenas uma média dos últimos meses de vendas.

Ela é resultado de uma análise de cenário mais complexa, que pode levar em consideração uma campanha de marketing que seja feita pela organização ou então uma variação programada nos preços, a fim de estimular o consumo.

Dados econômicos também servem de base para que o software simule situações diversas e oriente a tomada de decisão quanto à aquisição de insumos ou produtos acabados para reabastecer os estoques, levando em conta índices de aumento ou redução de consumo.

Por exemplo: Em janeiro de 2020, a previsão para o setor automobilístico era um crescimento de 9,4% nas vendas.

Mas chegou a pandemia de coronavírus e a venda de carros novos teve uma queda de 76% durante o mês de abril de 2020. Apenas três meses depois de uma previsão positiva, o cenário era totalmente outro.

Com uma solução baseada em deep learning e um correto acompanhamento dos índices de mercado, qualquer montadora do Brasil ou do mundo poderia prever essa redução nas vendas e evitar os pátios lotados de veículos sem ter para quem vendê-los.

Do mesmo modo, a simulação de cenários, como o fechamento das fábricas pela necessidade de um lockdown, poderia trazer inúmeros insights sobre a previsão de demandas, permitindo um planejamento de curto, médio e longo prazo para a retomada das atividades.

Por que prever demandas com deep learning

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são os principais pilares da revolução digital. Essas tecnologias são capazes de reconhecer padrões que, de outra maneira, passariam despercebidos até mesmo pelos melhores cientistas de dados.

É com o auxílio dessa tecnologia que o Netflix sugere novos filmes e séries para seus usuários e a Amazon relaciona itens que poderiam ser de interesse de quem está navegando pelo site.

Nessas plataformas, cada clique, cada página que você visita, se transforma em um sinal de comportamento que, quando somado a vários outros, define um perfil de consumidor.

Na previsão de demandas, acontece a mesma coisa. Cada unidade a mais ou a menos de um produto que é fabricada, adquirida ou vendida é um sinal de comportamento que, quando somado a vários outros, identifica um padrão ou uma tendência.

Um exemplo bastante atual é a mudança de comportamento dos consumidores durante a pandemia de Covid-19. O aumento do consumo de água, energia e internet era algo bastante previsível, já que boa parte das pessoas está passando mais tempo em casa.

Porém, vários setores registraram um aumento inesperado nas vendas, como o de eletrodomésticos. As vendas de aspiradores de pó aumentaram em mais de 300% e as de TV em 126%.

Esse novo comportamento era esperado? Não. Mas as empresas que estavam monitorando o aumento da demanda dia a dia, puderam se planejar e atender aos pedidos dos clientes sem maiores problemas. As demais seguramente perderam vendas.

Por outro lado, empresas do setor de bares e restaurantes viram suas vendas caírem drasticamente, mesmo com a adoção do delivery. Outro comportamento que, se monitorado com a tecnologia adequada, poderia ter sido previsto com antecipação. Afinal, passando mais tempo em casa, as pessoas começaram a cozinhar mais.

Com base nesses exemplos, podemos depreender que através do deep learning é possível compreender comportamentos passados e prever comportamentos futuros, o que oferece à sua empresa a possibilidade de planejar as demandas com mais acuracidade.

Tendo o volume ideal de produtos em estoque, você deixa de comprometer seu fluxo de caixa com pagamentos a fornecedores e reduz a infraestrutura necessária para armazenar os produtos em excesso.

Com um giro de estoque mais rápido, o risco de perdas por prazos de validade vencidos se torna menor.

Ao mesmo tempo, a ruptura de estoque também é evitada, pois, com base em dados, você tem mais propriedade para agendar novas remessas de produtos e assim deixa de perder vendas por falhas na disponibilidade de produtos.

Agora que você já sabe como melhorar a previsão de demandas através do deep learning, chegou a hora de saber que é com a implementação de um software de gestão de cadeia logística que você atinge esse nível de eficiência. Saiba tudo sobre essa ferramenta e por que você deve investir nela ainda este ano!

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