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AI/ML Forescasting

Software de Previsão de Demanda com AI/ML para Empresas

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DESBLOQUEANDO BILHÕES EM VALOR PARA CLIENTES EM 30+ INDÚSTRIAS

Melhore continuamente a precisão, a estabilidade e a confiabilidade das previsões — mesmo quando o histórico está fragmentado.

A Previsão de Demanda com AI/ML no o9 Digital Brain aplica machine learning avançado, ensembles de múltiplos modelos e Forecast Value Add (FVA) para gerar forecasts precisos, explicáveis e resilientes em ambientes de alta volatilidade.

Platform Screen Demand Planning
Uma captura de tela do dashboard de Demand Review na plataforma o9

The Complete Guide to Strategic Demand Planning 2026

Forecasting is the first step. Learn how to transform predictions into precise actions.

Por que isso importa?

Forecasting em um Mundo de Volatilidade Permanente

A volatilidade da previsão é agora o padrão. Disrupções pós-pandemia, choques de preços, promoções, eventos climáticos e mudanças rápidas de canal distorcem rotineiramente os padrões de demanda e corroem a confiabilidade dos métodos tradicionais de séries temporais. Em muitas organizações, o histórico recente está "quebrado", tornando os modelos clássicos frágeis e forçando os planejadores a compensar com ajustes manuais que frequentemente introduzem mais ruído do que sinal. O desafio não é simplesmente produzir um forecast — é produzir um que os stakeholders confiem, que se sustente ao longo dos ciclos de planejamento e que permaneça utilizável quando as condições mudam mais rápido do que o calendário.

Da Precisão ao Forecast Value Add (FVA)

As organizações líderes estão avançando além das métricas estáticas de precisão em direção ao Forecast Value Add (FVA), que mede se as atividades de forecasting realmente melhoram a previsão em comparação a uma baseline. Essa mudança cria accountability clara para os ajustes manuais, fortalece a confiança na automação e melhora o próprio processo de forecasting — não apenas o número final. Em vez de debater ajustes depois dos fatos, as equipes conseguem ver quais intervenções ajudaram, quais prejudicaram e onde a automação touchless deve ser expandida.

Forecast Value Add Explicado: Seus Planos de Demanda Estão Agregando Valor?

Com visuais claros e exemplos práticos, explicamos como interpretar os resultados de FVA e utilizá-los para melhorar continuamente seu processo de planejamento.

Capacidades Chave

Previsão de Demanda Touchless

  • Model Tournaments & Ensemble Forecasting

    A Previsão de Demanda com AI/ML utiliza model tournaments e ensemble forecasting para comparar continuamente algoritmos e combinações de modelos, selecionando a abordagem de melhor desempenho por segmento e horizonte à medida que os padrões evoluem. Em vez de depender de um único método, o sistema se adapta ao longo do tempo, produzindo ensemble forecasts que superam modelos individuais e permanecem mais resilientes em ambientes voláteis.

  • Feature Engineering Avançado

    O feature engineering avançado fortalece ainda mais o desempenho ao identificar e testar drivers de demanda como preço e promoções, clima e feriados, e efeitos de calendário, retendo apenas as features estatisticamente significativas para reduzir ruído e evitar overfitting.

  • Touchless Forecasting

    O touchless forecasting operacionaliza isso em escala corporativa, gerando baselines do sistema para a maioria das interseções enquanto reserva o julgamento humano para exceções reais, e aprendendo continuamente com os ajustes aceitos e rejeitados para melhorar o desempenho ciclo a ciclo.

  • Segmentação Baseada em Forecastability

    A segmentação baseada em forecastability garante que as estratégias de forecasting correspondam ao comportamento da demanda em escala. Itens de alta forecastability se beneficiam de melhor qualidade de dados e menor dependência de ajustes manuais, itens de média forecastability ganham com o reconhecimento de padrões e a modelagem orientada por drivers, e itens de baixa forecastability deslocam a ênfase da previsão pura para a colaboração, o hierarchy shifting e o reconhecimento mais inteligente de itens.

O9 whitepaper touchless planning mockup 2048x1328

Building Trust in Touchless Planning

If you’re battling inaccurate forecasts, manual planning, or struggling with adopting new technology, this whitepaper on touchless planning is for you. Learn how to overcome these hurdles and modernize your operations for a more efficient future.

DIFERENCIAIS CHAVE

O que Diferencia a o9

  • Análise de Forecast Value Add (FVA)

    A o9 ancora a melhoria do forecasting na análise de FVA, que quantifica o impacto de cada etapa do processo. As equipes conseguem distinguir claramente o FVA positivo (onde a contribuição humana melhorou o forecast), o FVA negativo (onde os ajustes reduziram a qualidade) e as áreas touchless onde nenhuma intervenção é necessária. Essa transparência impulsiona mudanças de comportamento, reduz o trabalho manual improdutivo e gera melhorias sustentadas, e não apenas ganhos temporários.

  • Métricas de Estabilidade e Razoabilidade

    Além da precisão, a o9 incorpora métricas de estabilidade e razoabilidade para garantir que os forecasts permaneçam consistentes ao longo dos ciclos de planejamento e façam sentido em comparações ano a ano e cumulativas. Esses guardrails previnem o efeito "chicote" que resulta de overfitting ou da reação a sinais ruidosos.

  • AI Multi-Modelo em Escala

    Em vez de depender de um único algoritmo, a o9 aplica AI multi-modelo em escala — combinando múltiplas técnicas estatísticas e de machine learning — para entregar maior precisão, melhor estabilidade e resultados mais explicáveis.

Indústrias

Indústrias Atendidas

FUNDAÇÃO DA PLATAFORMA

Movido pelo o9 Digital Brain

A Previsão de Demanda com AI/ML roda no o9 Digital Brain, impulsionada pela tecnologia Graph Cube. Essa base de plataforma substitui bancos de dados relacionais rígidos por um modelo construído para relações corporativas complexas, representando estruturas de planejamento como uma rede de relações conectadas. Ela escala em hierarquias massivas de SKU-localidade, ao mesmo tempo que viabiliza experimentação rápida, scenario analysis e aprendizado contínuo — para que o desempenho do forecasting melhore mesmo quando a volatilidade aumenta.

o9 Digital Brain

O Digital Brain é impulsionado pelo nosso Enterprise Knowledge Graph (EKG) patenteado

ARQUITETURA DA SOLUÇÃO

Modular por design, corporativo por padrão

A o9 acelera a implementação por meio de building blocks configuráveis que podem ser adaptados às necessidades específicas de cada negócio.

  • Forecasting Estatístico / ML Básico

  • Forecasting ML Avançado

  • Modelo de Maturidade de Forecasting

Templates pré-construídos por setor entregam lógica e workflows prontos para uso, reduzindo o tempo de implementação e geração de valor, sem abrir mão da flexibilidade de customização.

MODELO OPERACIONAL APEX

Um modelo operacional digital para condições de VUCA

O APEX é o modelo operacional com AI da o9 para empresas que navegam em ambientes de volatilidade, incerteza, complexidade e ambiguidade (VUCA). Ele permite que as organizações planejem, executem e aprendam como um sistema conectado.

O o9 Digital Brain impulsiona o APEX conectando dados, conhecimento e decisões corporativos por meio de um único modelo inteligente.

O Planejamento de Demanda Colaborativo é um dos building blocks do Digital Brain. Ele contribui com capacidades específicas do domínio para o modelo corporativo que viabiliza o APEX desde a base — conectando esta solução a decisões em toda a cadeia de valor.

→ Entenda como o Modelo Operacional APEX funciona

Forecasting Impulsionado por AI

Onde a AI impulsiona decisões reais

Deep Learning

O deep learning reduz o ajuste manual de modelos por meio da criação automatizada de features e da detecção de padrões baseada em redes neurais.

Meta Learning

Os modelos aprendem quais algoritmos funcionam melhor para cada combinação de variáveis e como combiná-los de forma eficaz.

Gradient-Boosted Ensembles

Múltiplos algoritmos trabalham em conjunto para gerar um forecast mais preciso e estável do que qualquer modelo individualmente.

Impacto Comprovado

Resultados em meio à complexidade do mundo real

Amway

A Amway adotou o touchless forecasting com accountability orientada por FVA para eliminar transferências manuais e reconstruir a confiança nos forecasts do sistema, reduzindo drasticamente os ciclos de revisão de forecast.

Os resultados incluíram melhoria na precisão e no viés do forecast, manutenção de altos níveis de fill rate e aumento da adoção em toda a organização.

Kraft Heinz

A Kraft Heinz utilizou o forecasting com AI para enfrentar escassez de materiais, volatilidade de preços e a necessidade de precisão em escala, adotando uma abordagem que executa simulações continuamente para adaptar os forecasts conforme as condições mudam.

Os resultados incluíram melhoria na precisão mensal e semanal de curto prazo, redução do excesso de estoque e menores perdas na supply chain.

25%

Redução no Excesso de Estoque

9.1%

Melhoria na Precisão Mensal das Previsões

11%

Redução nas Perdas

Depoimentos

O que nossos clientes dizem

With o9 AI/ML-based forecasting in place, we’re already seeing improved forecast accuracy, stronger cross-functional collaboration, and faster, more informed decision-making—all within a centralized platform.

Gaby Gutierrez

VP of Global Supply Chain Planning

We had a significant reduction in expedited costs. Our target was 4 to 6 million dollars. And we achieved close to 9 million dollars…

Jay Koganti

Vice President of Supply Chain COE

The o9 platform unlocked significant processes for us in order to effectively address changes in our volumes and to align those volumes to our labor capabilities at our distribution centers.

Ashley Ward

Senior Manager, Supply Chain Planning

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Soluções Relacionadas

Crie um ecossistema de planejamento mais responsivo e economicamente alinhado.

Perguntas Frequentes (FAQs)

A Previsão de Demanda com AI/ML utiliza algoritmos de machine learning para identificar padrões complexos e drivers de demanda que os métodos tradicionais não conseguem capturar, aprendendo e se adaptando continuamente à medida que as condições de mercado mudam.