Como aplicar o Machine Learning no planejamento de demanda?

Imagine uma realidade na qual a sua empresa conseguisse prever o futuro da sua demanda com uma precisão incrível. 

Um mundo no qual você pudesse antecipar todas as necessidades de seus clientes, ter um inventário totalmente organizado e saber exatamente o que vai vender, em quanto tempo e em quais quantidades. 

Tentador, não? Então, anote aí: esse mundo já está em processo de construção e pode deixar seu planejamento de demanda muito mais preciso, tudo graças ao avanço do machine learning aplicado à previsão de demanda. 

E como a previsão de demanda é a pedra angular das operações de empresas atacadistas, elas dependem de informações precisas, nas quais possam confiar, para que possam se adaptar para períodos de escassez ou explosão de pedidos. 

Hoje, vamos falar exatamente sobre isso e compartilhar um pouco de nossa experiência no desenvolvimento de soluções de análise de demanda. Assim,  você vai ter uma ideia de como essa tecnologia pode revolucionar a forma como a sua empresa enxerga o futuro. 

Vamos nessa?

Por que a Inteligência Artificial planeja mais rápido e melhor?

Com base na nossa experiência aqui na iSystems, as ferramentas baseadas em IA têm, pelo menos, cinco benefícios em relação às soluções tradicionais. 

#01 Processamento de dados

A inteligência artificial (IA) é capaz de processar grandes volumes de dados em tempo real, analisando padrões e tendências para tomar decisões mais confiáveis.

Essa capacidade permite que ela leve em consideração uma quantidade muito maior de informações do que um ser humano, e em um período de tempo significativamente mais curto.

#02 Capacidade de aprender

A inteligência artificial tem a capacidade de aprender com dados históricos, indicadores de planejamento de demanda e experiências anteriores, ajustando constantemente seus modelos e algoritmos para aprimorar seu desempenho ao longo do tempo. 

Em outras palavras, a IA pode adaptar suas orientações e sugestões com base em novas informações e situações fora do comum de maneira ágil e eficaz. Em mercados cada vez mais dinâmicos, é essencial aproveitar essa capacidade para evitar excessos de estoques.

#03 Algoritmos eficientes

Os algoritmos de inteligência artificial são criados exatamente para otimizar processos e descobrir novas soluções para problemas complexos. 

Eles são capazes de examinar uma vasta gama de possibilidades, em um espaço de tempo reduzido, identificando as melhores opções de acordo com os critérios que sua empresa determina.

#04 Ausência de limitações humanas

Diferentemente dos humanos, a inteligência artificial não se cansa, não tem emoções nem viés cognitivo. Tudo isso pode prejudicar a qualidade e a velocidade do processo de planejamento humano. 

Essas características permitem que a IA mantenha um nível de desempenho máximo e de forma consistente ao longo do tempo.

#05 Paralelismo

Os sistemas de inteligência artificial têm a capacidade de realizar tarefas em paralelo, o que significa que podem lidar com diversas atividades ao mesmo tempo, acelerando significativamente o processo de planejamento e tomada de decisões.

Machine Learning e planejamento de demanda

Historicamente, os processos empregados para lidar com a gestão do estoque variam entre métodos de planejamento de demanda estatísticos e análises manuais baseadas em planilhas. 

Esse tipo de abordagem foi usada por anos e anos, mas todos conhecemos seus inconvenientes e limitações. 

Em primeiro lugar, métodos assim são demorados e não permitem que os dados sejam analisados continuamente. E quando observamos as informações que guiam nossas decisões periodicamente, e não em tempo real, muita coisa pode passar despercebida. 

Em segundo,  as previsões geradas por processos manuais carecem de precisão, o que diretamente implica um baixo nível de fiabilidade e riscos de excesso de produção. 

Por último, e não menos importante, a quantidade de dados que geramos atualmente já escapa completamente à escala das possibilidades humanas de compreensão. 

Sendo assim, estava mais do que na hora de mudar os paradigmas das metodologias estatísticas e manuais tradicionalmente aplicadas  na previsão de demanda. 

A vez do machine learning no planejamento de demanda

Com o machine learning, você pode gerar estimativas de compras de insumos, ter dados para melhorar a sua gestão de estoques e visualizar o futuro de vendas de produtos.

Aqui, vale a pena diferenciar a IA (inteligência artificial) do ML (machine learning). 

Enquanto a inteligência artificial permite que nossa inteligência seja simulada para resolver problemas, o machine learning permite que um software aprenda, de forma autônoma, analisando dados históricos.

Combinados, o ML e a IA geram previsões que facilitam a gestão tanto das encomendas de produtos, como do fluxo de inventário. De fato, as tecnologias preditivas baseadas em ferramentas de data science oferecem a possibilidade de criar:

• Cenários promocionais que estimulam os clientes a comprar determinados produtos.
• Planejamentos da produção de acordo com a análise do comportamento de clientes, das previsões de receitas e vendas sazonais.
• Previsões de consumo em tempo real, e não de tempos em tempos, como acontece quando trabalhamos com métodos manuais ou estatísticos.

O que o machine learning faz é alimentar os algoritmos de aprendizado automático com dados que garantem uma visão global para prever a demanda com mais exatidão. 

Assim, a estimativa de demanda adapta-se em simultâneo tanto às previsões de vendas como às necessidades de manutenção de estoque.

O que o ML faz é ir além, inclusive, da sua função como ferramenta de previsão, tornando-se um recurso que permite que você se antecipe em relação às tendências de comportamento dos consumidores.

Como o humano pode usar a máquina a favor deles? 

Com tudo o que vimos até agora neste artigo, dá pra perceber que você pode usar seu tempo de forma mais inteligente, não se preocupar com fórmulas erradas em planilhas ou deixar tarefas operacionais de lado. 

Em outras palavras, é hora de você ser mais estratégico e entrar pro time das empresas que usam o machine learning no planejamento de demanda. 

Mas, como fazer isso? A resposta é simples: você precisa apostar em um software de planejamento de demanda. 

Com uma ferramenta que empregue o machine learning na estimativa futura de consumo, o seu trabalho operacional de tratamento de dados e elaboração das projeções fica muito mais rápido.

Dessa forma, sua empresa libera tempo para que os seus profissionais de demanda possam realizar ciclos de aprendizados mais frequentes e contribuam com estratégias que promovam o aumento das vendas, redução de estoques e planos de produção ainda mais eficientes.

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