A cadeia de suprimentos da indústria de bens de consumo vive um paradoxo constante: errar para mais significa capital imobilizado e perdas; errar para menos representa ruptura, perda de receita e frustração do consumidor. Em períodos de alta sazonalidade, como a Páscoa, esse desafio se intensifica.

Foi nesse cenário que uma gigante multinacional da indústria alimentícia buscou a Datarisk para apoiar uma decisão crítica: como planejar produção, sortimento e distribuição de ovos de Páscoa em um contexto pós-pandemia, marcado por baixa previsibilidade e alta demanda.

O desafio: prever demanda em um cenário de alta incerteza

No ano de 2022, o mercado apresentava sinais claros de recuperação do consumo, mas a indústria ainda operava com restrições produtivas e logísticas. A expectativa inicial da companhia era conservadora, o que elevava o risco de ruptura nas gôndolas e, ao mesmo tempo, de excesso de estoque em determinados canais e regiões.

O desafio era duplo:

• construir uma previsão de demanda precisa para ovos de Páscoa em todo o Brasil, com desdobramentos por estado e canal de venda;

• definir, de forma inteligente, o sortimento ideal por SKU, cliente e região, equilibrando disponibilidade e eficiência operacional.

Decisões tomadas apenas com base em histórico agregado já não eram suficientes para lidar com a complexidade daquele momento.

A abordagem adotada

A Datarisk estruturou uma solução preditiva combinando diferentes modelos e camadas de inteligência. A partir de dados históricos de vendas, demanda e estoque das últimas quatro Páscoas, foram desenvolvidos:

• um modelo de regressão quantílica para estimar o comportamento do sortimento em diferentes cenários de demanda;

• um modelo de classificação de ruptura de estoque, capaz de antecipar riscos de falta de produto;

• uma política de recomendação de estoque, orientada à demanda prevista e às particularidades regionais e comerciais.

Essa abordagem permitiu transformar previsões em decisões práticas, conectando planejamento, produção e abastecimento de forma integrada.

O projeto foi implementado ao longo de cinco meses, respeitando a complexidade da operação e os ciclos de decisão da companhia.

Resultados e impactos

Ao simular um cenário em que essa inteligência estivesse disponível nas Páscoas anteriores, os resultados estimados evidenciam o impacto direto da tomada de decisão orientada por dados:

• 87 mil ovos de Páscoa vendidos a mais, graças à redução de rupturas nos pontos de venda;

• 306 mil ovos de Páscoa que não ficariam encalhados, evitando excesso de estoque e perdas logísticas.

Além dos números, a multinacional passou a operar com maior previsibilidade, reduzindo riscos, melhorando a alocação de capital e aumentando a eficiência da cadeia de suprimentos em um dos períodos mais críticos do calendário comercial.

Inteligência aplicada à cadeia de suprimentos

Este case demonstra como a inteligência artificial aplicada de forma pragmática transforma operações complexas em decisões mais seguras e escaláveis. Em mercados altamente sazonais e competitivos, antecipar demanda, equilibrar sortimento e reduzir incertezas deixa de ser vantagem e passa a ser condição para crescimento sustentável.

Na Datarisk, acreditamos que decisões melhores começam com inteligência aplicada no momento certo — especialmente quando errar custa caro.