Vivemos cada vez mais num ambiente inteligente, onde cada decisão tem um maior impacto no mundo que nos rodeia. É, assim, importante que cada empresa tome decisões ponderadas e informadas que levem não só ao aumento do seu lucro, como ao bem-estar e satisfação do seu cliente.
Um contexto onde é fundamental tomar decisões informadas é na gestão e otimização de inventário. Quantos produtos deve uma empresa ter em stock? Quão frequente deve ser a sua reposição? São algumas das perguntas de extrema relevância nesta gestão, e que podem fazer toda a diferença no sucesso da empresa.
Em que consiste o Demand Forecast?
É aqui que surge o conceito de demand forecast que consiste na utilização de registos históricos de vendas de determinado produto de modo a estimar a sua procura no futuro. Ter uma estimativa de quantos produtos serão vendidos permite uma melhor gestão financeira, nomeadamente, no cálculo de margens de lucro, cash-flow, alocação de recursos, e na otimização de produção e armazenamento dos produtos.
Uma incorreta gestão de inventário pode dar origem a dois tipos de problemas:
? Um cliente pretende efetuar uma compra de um produto, mas não existe stock. Neste caso, não só é perdida uma oportunidade de venda o que leva a uma diminuição nos lucros, como é gerada insatisfação com o cliente.
? Foram produzidos produtos em quantidade demasiado elevada, e estes nunca chegam a ser comprados. Este problema é principalmente relevante quando o prazo de validade para venda dos produtos é reduzido, como em pastelarias ou quiosques. Nestes casos os custos de produção e armazenamento nunca serão restituídos, ou seja, existe inevitavelmente prejuízo.
Como podemos ajudar?
Uma vez que demand forecasting tira partido de dados históricos para fazer uma estimativa para o futuro, estamos perante um problema de Data Science. Podemos construir modelos matemáticos, através do uso de Machine Learning, que simulem o comportamento do mercado com o maior nível de detalhe possível, diminuindo a diferença entre o valor de compras estimado e o valor real de compras efetuadas.
O grande desafio desta estimativa é o elevado número de fatores externos que afetam diretamente o número de compras, e nem sempre são fáceis de ter em conta. A sazonalidade, meteorologia, eventos próximos do local, análise da competitividade ou promoções são alguns destes fatores, sendo assim fundamental o enriquecimento dos dados históricos de vendas com esta informação, de modo a encontrar padrões de venda mais significantes.
Uma grande vantagem da utilização de modelos de Machine Learning para previsão de procura no mercado é a sua explicabilidade. Destes modelos é possível extrair quais os fatores que estão a contribuir positivamente ou negativamente para o número de vendas, podendo o processo de decisão ter isto em conta de forma a minimizar estes fatores negativos sempre que possível.
A tecnologia: Azure Machine Learning
A plataforma Azure Machine Learning agiliza todo o processo de Data Science, desde a análise de viabilidade com recurso aos Notebooks interativos, à criação e produtização de modelos, sendo facilitado o seu registo e entrega contínua de novos modelos. A plataforma possibilita ainda acionar os recursos de monitorização com recurso ao Azure Application Insights, registando automaticamente informações relativas ao modelo em produção, isto é, quais os valores recebidos e devolvidos pelo modelo (possibilitando a identificação de desvios de dados ou drifts que indicam a necessidade de retreino do modelo), bem como, tempos de resposta, número de pedidos e identificação de eventuais erros durante a previsão de stock.
Assista ao vídeo e descubra como prever vendas!
Pensamentos finais
Neste artigo referimos que a gestão de inventário é um fator muito importante para otimização dos lucros da empresa, sendo o demand forecast uma técnica que permite fazer uma estimativa do futuro número de compras, um dado fundamental para uma gestão mais correta e ponderada. Discutimos, ainda, que modelos de Machine Learning podem ser uma solução viável para cálculo destas estimativas, sendo de extrema importância o enriquecimento dos registos de vendas com fatores externos que adicionem valor e permitam criar modelos mais assertivos.
Na Xpand IT estamos preparados para resolver este, ou qualquer outro tipo de problema de Data Science. Entre em contacto connosco.
Data Scientist – Xpand IT
