Do curso: Como Usar o Aprendizado de Máquina para Agregar Valor à sua Empresa

Previsão de vendas e abastecimento de estoque

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Previsão de vendas e abastecimento de estoque

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Quanto vou vender? Se eu souber esse volume, quantas unidades preciso ter no armazém? Ou seja, quantos itens devo produzir ou comprar de meus fornecedores? Se forem produzidos, que quantidade de materiais vou precisar? A previsão de vendas ou abastecimento de estoque com aprendizado de máquina é usada em diversos setores. Mesmo as empresas de serviços, como as consultorias, poderiam se beneficiar ao conhecer a demanda esperada e a previsão de vendas, pois conseguiriam otimizar seus recursos e fornecer aos clientes um maior nível de atendimento e satisfação. As séries temporais são aplicadas para resolver esse tipo de problema. Lembre-se: uma série temporal é uma sequência de dados ordenados cronologicamente e tem um período e uma tendência. Serve para estudar a relação entre diferentes variáveis e como se influenciam mutuamente, neste caso, para estimar o valor total de unidades vendidas ou mercadoria necessária em estoque. A cadeia logística pode diferir muito dependendo do modelo de negócio. Existem diferentes estratégias para sua otimização. Contudo, entender o padrão de demanda nos permitirá ajustar o lote de pedidos, atingir o nível de serviço esperado e reduzir custos de armazenamento, transporte e estoque excedente, ou ainda melhorar a negociação com nosso fornecedor. Nos últimos anos, vivemos uma crise na cadeia de suprimentos global. A escassez de determinadas matérias-primas, o congestionamento dos portos ou a crise energética prejudicam a gestão da cadeia de abastecimento. Porém, como clientes, esperamos obter o produto que buscamos imediatamente. Os especialistas em logística passaram anos aplicando fórmulas e métodos estatísticos como médias simples para calcular o estoque mínimo e outros valores necessários para a gestão. Graças ao aprendizado de máquina, é possível considerar muito mais variáveis e fazer previsões bem poderosas com a grande quantidade de dados disponíveis. O planejamento adequado e a execução fluida ajudarão a aumentar a margem operacional. Por exemplo, no setor de varejo, uma estimativa de demanda altamente precisa facilita o entendimento da quantidade e dos tipos de produtos que serão vendidos em cada lugar. Isso não apenas ajuda a otimizar o número total de produtos nas lojas, mas também permite ajustar o estoque e até definir os vendedores necessários nos estabelecimentos para oferecer uma experiência satisfatória aos clientes. Existem muitos aspectos que podem ser analisados para avaliar a rentabilidade desse tipo de projeto. O envolvimento das áreas de logística, vendas e operações será fundamental na definição do problema e na avaliação e interpretação do modelo. Por último, convém monitorar e analisar com painéis se as mudanças aplicadas com base nas previsões do aprendizado de máquina estão aumentando a lucratividade, para continuar aprimorando o modelo e as decisões estratégicas.

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