A previsão de demanda é uma das principais ferramentas utilizadas pelas empresas para garantir a eficiência e redução de custos em seus negócios. Um estudo publicado pela Harvard Business Review em 2019, intitulado “The Power of Predictive Analytics in Supply Chain Management”, destaca a importância da previsão de demanda para o setor de supply chain.

O estudo destaca que a previsão de demanda é crucial para garantir que as empresas tenham o nível correto de estoque, reduzindo os custos associados ao excesso ou à falta de produto, que pode levar a atrasos na entrega, perda de vendas e insatisfação dos clientes, enquanto o excesso pode levar a custos de armazenamento e obsolescência.

Ainda no mesmo estudo, observamos que a previsão de demanda ajuda as empresas a otimizar seus processos de produção e planejamento, levando a uma redução significativa nos custos relativos a ela. Com uma previsão de demanda precisa, as empresas ajustam seus planos de produção, evitando o seu excesso e minimizando os custos associados à ociosidade e paradas de produção.

Além disso, a ferramenta permite que empresas otimizem seus processos de transporte e logística, reduzindo os custos associados ao transporte desnecessário e otimizando as rotas de entrega. Com uma previsão precisa, as empresas planejam seus envios com antecedência, reduzindo a necessidade de envios urgentes e os custos associados a eles.

Um exemplo concreto do impacto da previsão de demanda em redução de custos é a empresa de varejo Walmart, que implementou um sistema baseado em algoritmos de aprendizado de máquina em 2017, e desde então, conseguiu reduzir o tempo que leva para restabelecer estoques em até 50%. Além de reduzir os custos de inventário em cerca de US$ 3 bilhões, em 2019.

A Amazon se beneficiou da previsão de demanda, usando técnicas avançadas para otimizar a cadeia de suprimentos, diminuir custos de envio e agilizar entregas. Segundo a McKinsey, a empresa conseguiu reduzir os custos de envio em aproximadamente 10%, graças a essa abordagem inovadora.

Quais os benefícios de prever a demanda?

Melhoria do planejamento: a previsão de demanda permite que as empresas planejem suas operações e recursos com maior eficiência, o que resulta em uma melhor alocação de recursos e redução de custos.

Redução de estoque: com este recurso sua empresa pode evitar excesso de estoque, o que pode resultar em desperdício e custos adicionais. Ao mesmo tempo, também evita a falta de produtos, garantindo que os mesmos estejam disponíveis para venda quando os clientes os procurarem.

Melhora da satisfação do cliente: as empresas podem ter uma melhor visão das necessidades dos clientes, permitindo que elas ofereçam melhor atendimento e satisfação do cliente. Isso resultará em maior fidelidade e, consequentemente, em aumento das vendas e lucratividade.

Agilidade na tomada de decisões: com previsão de demanda, as empresas podem tomar decisões estratégicas rapidamente e seguras, com decisões baseadas em dados.

Maior eficiência operacional: com a previsão de demanda, as empresas melhoram a eficiência de suas operações, otimizando a cadeia de suprimentos, reduzindo desperdícios e otimizando processos produtivos.

Como a IA pode ajudar as empresas a prever a demanda?

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Algumas das principais formas incluem:

Análise de dados históricos: a IA pode analisar dados históricos de vendas e outros dados relevantes, como informações do mercado, sazonalidade, preços e concorrência, para identificar tendências e padrões. Essa análise ajuda na tomada de decisão com mais precisão.

Análise preditiva: utilizando algoritmos de análise preditiva, a IA é capaz de identificar padrões em dados históricos e utilizá-los para fazer previsões precisas sobre a demanda futura. Isso ajuda no ajuste de sua produção, estoque e estratégias de marketing de acordo com demandas futuras.

Monitoramento em tempo real: monitorar a demanda usando sensores, dispositivos IoT e outras fontes de dados, ajudará a ajustar sua produção e logística em tempo real para atender à demanda do mercado.

A IA é imprescindível para empresas que pretendem prever a demanda com mais precisão, fornecer insights valiosos sobre as preferências dos clientes e permitir ajustes em sua produção e estratégias de marketing.

O que é um modelo de previsão de demanda?

Um modelo de previsão de demanda é uma técnica usada para prever a quantidade de produtos ou serviços que serão solicitados pelos clientes em um determinado período de tempo. Esse modelo é baseado em dados históricos e fatores externos, como condições econômicas, tendências do mercado e sazonalidade.

Construindo um modelo de previsão de demanda

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Construir um modelo de previsão de demanda é um processo complexo que envolve várias etapas. Veja as principais, a seguir, para sua construção:

Passo 1: Coletar dados históricos

O primeiro passo na construção é coletar dados históricos. Isso envolve a coleta de dados de vendas anteriores, incluindo o número de unidades vendidas, o preço de venda, a receita gerada e outras informações relevantes, como o clima ou as campanhas promocionais que estavam em vigor durante o período em questão. Esses dados históricos serão usados ​​para treinar o modelo.

Passo 2: Limpeza de dados

Depois de coletar os dados, é importante realizar uma limpeza dos dados. Isso envolve a exclusão de dados incompletos ou duplicados, bem como a correção de erros de digitação e outros problemas de qualidade dos dados. Esta etapa é importante para garantir que o modelo seja treinado com dados precisos e consistentes.

Passo 3: Análise exploratória de dados

Antes de começar a construir o modelo, é importante realizar uma análise exploratória. Isso envolve a identificação de padrões nos dados, incluindo sazonalidade, tendências e outros fatores que possam afetar a demanda. Esta etapa garante que o modelo de previsão de demanda seja construído com informações relevantes e úteis.

Passo 4: Seleção de modelo

Depois de limpar e explorar os dados, é hora de selecionar o modelo. Existem vários tipos de modelos de previsão, incluindo modelos de suavização exponencial, modelos de regressão e modelos baseados em redes neurais. Cada um tem suas próprias vantagens, e a escolha do modelo certo depende dos dados disponíveis e dos objetivos de previsão da empresa.

Passo 5: Divisão de dados

Uma vez selecionado o modelo, é importante dividir os dados históricos em conjuntos de treinamento e teste. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho. A divisão de dados é importante para garantir que o modelo seja avaliado com dados independentes dos ​​utilizados para treiná-lo.

Passo 6: Treinamento do modelo

Com os dados divididos em conjuntos de treinamento e teste, é hora de treinar o modelo. Isso envolve a alimentação dos dados de treinamento no modelo para que ele possa aprender a prever a demanda com base em dados históricos. Durante o treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros para melhor se adequar aos dados.

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A construção de um modelo de previsão de demanda é um processo complexo que requer conhecimento especializado em análise de dados e estatística. É fundamental ter uma equipe altamente qualificada para conduzir esse processo com sucesso. É nesse momento que a Datarisk  pode ajudar a sua empresa. Nossa consultoria vai desde a organização e enriquecimento de seus dados, até a construção, implementação e monitoramento de modelos preditivos. Contamos com profissionais altamente qualificados e experientes para desenvolver soluções sob medida para as necessidades do seu negócio. Garantimos que seu modelo de previsão de demanda seja preciso, eficaz e alinhado aos objetivos estratégicos da sua empresa. 

A Datarisk aumentou a acurácia da previsão de demanda da Suvinil

A Suvinil procurava aprimorar a previsão de demanda para seus produtos em cada centro de distribuição. Com a ajuda da Datarisk, uma plataforma colaborativa foi construída, permitindo o ajuste da previsão de demanda com todas as áreas envolvidas. Desenvolvemos um modelo com dados internos e indicadores externos para prever a demanda na visão por produto e centro de distribuição.

O resultado foi uma melhoria de 10% na acurácia de previsão, juntamente com a automatização na previsão de demanda por equipe de vendas/regional.

Esse é um dos cases de sucesso que fazem parte do Liga Insights, da Liga Ventures.  Confere lá!

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