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Prevendo a demanda com Inteligência Artificial

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O estado atual da cadeia de suprimentos

As cadeias de suprimentos atuais estão sofrendo interrupções como nunca antes. Os consumidores exigem a melhor seleção de produtos, entrega rápida e opções de personalização com os melhores preços. E tudo isso enquanto o mundo enfrenta incertezas causadas por mudanças climáticas, tensões comerciais, escassez de recursos, os efeitos da COVID-19 e, mais recentemente, a crise energética, alimentar e financeira causada pela guerra na Ucrânia.

A previsão é uma atividade essencial que ajuda as empresas a prever a demanda futura, mitigar os riscos potenciais e capitalizar as oportunidades emergentes. Ainda assim, o atual ambiente volátil está aumentando a pressão sobre as empresas para reduzir o vazamento de valor. As organizações enfrentam problemas porque os métodos tradicionais de previsão, os processos em silos e as tecnologias legadas tornam extremamente difícil evitar o vazamento de valor. Portanto, as empresas estão se concentrando com urgência na evolução digital de seus recursos e operações de previsão.

As tecnologias de última geração, como a inteligência artificial (IA), especificamente o aprendizado de máquina (ML), podem aumentar significativamente a precisão das previsões de uma empresa, ajudá-la a navegar em um cenário de demanda volátil e garantir seu crescimento contínuo. Há alguns anos, uma solução de planejamento baseada em IA/ML teria sido um objetivo de fase de maturidade, mas agora se tornou um imperativo comercial para reduzir o vazamento de valor.

As limitações da previsão tradicional

Os métodos tradicionais de previsão são limitados, pois usam principalmente dados históricos para prever a demanda futura. Embora essa abordagem possa ter funcionado no passado, quando a demanda era relativamente estável, a rápida flutuação da demanda significa que as empresas precisam passar a utilizar a riqueza de dados externos em tempo real sobre o mercado para criar previsões mais precisas.

No entanto, a maioria das empresas não está aproveitando esses fatores externos de demanda porque ainda está usando a abordagem tradicional de previsão baseada em dados históricos. Os sistemas legados de previsão muitas vezes não conseguem ingerir ou usar os principais indicadores ou direcionadores de demanda que podem desbloquear previsões mais rápidas e precisas e fornecer insights valiosos.

O surgimento dos principais indicadores de demanda

Os principais indicadores de demanda são tipos de dados que têm valores preditivos ou "motivadores" de previsão e estão se tornando cruciais para obter maior precisão nas previsões. Em termos gerais, há duas categorias de direcionadores de demanda:

  • O conhecimento do mercado inclui fatores impulsionadores, como dados demográficos dos consumidores, Produto Interno Bruto (PIB) e taxas de juros.
  • Dados externos, como a Internet das Coisas (IoT), mídia social, sites de avaliação, sites de concorrentes e notícias, ajudam a criar previsões significativamente mais abrangentes.

Dependendo do setor e da empresa, dados externos em tempo real, como clima local, eventos nas lojas, condições das estradas e do tráfego, visualizações de cliques e tendências de pesquisa na Internet podem acrescentar ainda mais refinamento a uma previsão.

A detecção e a modelagem da demanda

No entanto, para fazer inferências significativas a partir desses impulsionadores da demanda, os dados devem ser convertidos em conhecimento acionável para melhorar a precisão da previsão e a tomada de decisões. No horizonte de curto prazo, isso é conhecido como sensoriamento da demanda, em que os direcionadores no futuro imediato são avaliados para uma rápida reação e impacto nos negócios.

O sensoriamento da demanda precisa ser feito imediatamente para permitir que as empresas capitalizem os insights. Dispensar a previsão de séries temporais e adotar a previsão inteligente por meio de técnicas de IA, como a previsão de ML, pode permitir que o sensoriamento da demanda ocorra automaticamente, proporcionando uma vantagem competitiva decisiva.

Embora as soluções de IA/ML ajudem a criar previsões estatísticas mais rápidas e precisas, elas também podem melhorar a tomada de decisões relacionadas às atividades comerciais. Essas atividades são chamadas de modelagem de demanda, em que o aprendizado de máquina pode detectar, analisar e recomendar ações para os planejadores. Exemplos disso são iniciativas de preços, promoções, novos produtos e eventos que podem ser definidos para atingir os objetivos comerciais desejados, como otimizar o potencial de receita, aumentar a margem ou maximizar o volume de vendas.

O futuro da previsão com ML

Além disso, essas tecnologias de última geração podem pegar os dados dos principais indicadores e criar uma previsão livre de preconceitos humanos. Elas podem aprender constantemente quais dados de indicadores principais melhor preveem a demanda para obter previsões mais precisas, até os níveis de local, item e hora.

Uma compreensão mais profunda de como esses fatores influenciam a demanda, combinada com as habilidades de aprendizado da previsão de IA e ML, permite um maior grau de automação da previsão de demanda, liberando os planejadores para lidar com exceções e casos mais complexos. Veja a seguir alguns exemplos do setor em que a IA/ML e os direcionadores de demanda podem ajudar as organizações a gerenciar o vazamento de valor:

  • Para o setor químico, a capacidade de vincular dados macroeconômicos no nível do setor e do país permite identificar com precisão diferentes fluxos de demanda, criando, assim, uma previsão composta em todos os horizontes para contratações e licitações.
  • Para o setor de alimentos, a conexão dos principais indicadores de demanda, como previsões meteorológicas e imagens de satélite, e a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para reconhecer padrões, discrepâncias e sazonalidade para prever o tempo ideal de colheita criam rendimento e eficiência na cadeia de suprimentos. Como resultado, foram registrados ganhos de produtividade do planejador de até 60%.
  • Para o setor automotivo, os principais indicadores, como taxas de juros, inflação e renda disponível, podem melhorar a previsão de vendas e leasing de carros novos. Da mesma forma, os dados de uso de componentes de veículos podem ser coletados para refinar a previsão de taxas de falha e auxiliar o gerenciamento de serviços de manutenção e os níveis de estoque relacionados de peças de reposição.

Em última análise, as previsões inteligentes e automatizadas de ML não apenas aumentam a produtividade; elas produzem planos otimizados em um grau que nem as soluções manuais nem as tradicionais podem oferecer.

Se estiver interessado em saber mais, leia nosso whitepaper, que discute como as técnicas de IA, como a previsão de ML, podem melhorar significativamente a precisão da previsão, otimizar a forma como você planeja a demanda e evoluir o DNA da sua empresa do tradicional para o digital.

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