Gestão de estoque: Como os algoritmos de IA ajudam na previsão de demanda

Embora os métodos de previsão de demanda tradicionais sejam confiáveis, a Inteligência Artificial está ampliando o potencial das análises para além dos dados históricos. Entenda como isso contribui para a gestão de estoque!

A gestão de estoque é considerada a base da cadeia de suprimentos. Ela é responsável por planejar, controlar e organizar os níveis de estoque para garantir que os produtos estejam sempre disponíveis para atender às demandas, sem exceder ou subestimar a quantidade necessária.

Um estudo feito pela HR2 Pesquisas Avançadas apurou que 92% dos varejistas brasileiros possuem um setor voltado à gestão de armazenagem, mas apenas 38% investem em um sistema de gestão para essa área tão importante.  

A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia capaz de automatizar tarefas, otimizar operações e contribuir para a tomada de decisão estratégica. Ela está revolucionando diversas áreas de negócio, como indústria, saúde e finanças, e com a gestão de estoque não é diferente.

No artigo de hoje vamos entender como essa transformação está acontecendo. Acompanhe!   

O papel da Inteligência Artificial na gestão de estoque

Quando falamos em Inteligência Artificial no estoque, rapidamente associamos a tecnologia ao uso de robôs e máquinas para movimentar os produtos. É preciso entender, no entanto, que a IA é abrangente, desempenhando um papel muitas vezes mais estratégico do que necessariamente prático.

Por meio de aprendizado profundo e análise de big data (grandes volumes de dados), a IA contribui para uma empresa fazer uma previsão mais assertiva das demandas e planejar o seu estoque de maneira a atender a todos os pedidos. 

A tecnologia também pode ser aplicada para monitorar e controlar o inventário de itens em tempo real, tornando possível identificar erros, falhas e discrepâncias rapidamente, auxiliando na tomada de decisões informadas para resolução de problemas.

A IA também auxilia o setor apontando quais são as rotas de transporte mais eficientes e seguras para os motoristas, o que não só ajuda a empresa a reduzir seus custos logísticos, como a minimizar o tempo de espera dos clientes. Ou seja, o papel da IA na gestão de estoque é tornar a prática mais inteligente, ágil e estratégica. 

A importância da previsão de demanda

Tanto a falta como o excesso de produtos são prejudiciais para o bom desempenho e crescimento da empresa. A falta faz com que ela perca oportunidades de negócios, e o excesso, que arque com custos de armazenamento, manutenção e obsolescência.

Para chegar a um meio–termo e manter a quantidade ideal de itens no estoque, uma coisa é indispensável: prever e determinar com precisão o número de produtos disponíveis para atender às demandas e necessidades dos clientes. E essa precisão só pode ser alcançada com o apoio de dados. 

Os métodos de previsão de demanda tradicionais têm sido usados há gerações e têm se mostrado confiáveis. Porém, no mercado atual, em que não há brechas para equívocos, é preciso obter uma visão mais macro sobre tudo que envolve a empresa. Isto é, não depender apenas de dados históricos de vendas, mas também utilizar dados de fontes externas.

É a partir dos vários tipos de dados que conseguiremos:

• Identificar padrões sazonais, ciclos de vendas e outras tendências;
• Avaliar o comportamento de compra dos clientes;
• Analisar condições econômicas de mercado que podem influenciar a demanda;
• Planejar com mais assertividade os reabastecimentos de produtos;
• Programar a produção, entre outros.

O que é previsão de demanda? A previsão de demanda é uma técnica que utilizamos para prever o volume de vendas ou a demanda de um produto em um determinado período. As informações obtidas com a técnica são muito importantes para que a empresa planeje suas compras, de modo a adquirir apenas o volume necessário de itens para atender aos pedidos.

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Utilizando dados históricos e modelos de ML para prever a demanda

Modelos de Machine Learning (ML) são algoritmos capazes de examinar grandes volumes de dados e aprender a partir deles. 

Para que os modelos de ML consigam reconhecer padrões e prever demandas para a gestão de estoque, será preciso que a empresa treine os algoritmos com uma variedade de dados, que envolve a:

• Coleta de dados de diferentes fontes (históricos, de mercado e de clientes);
• Preparação de dados (limpeza, organização e estruturação de dados brutos);
• Criação de uma fonte de dados que será usada para treinar os modelos;
• Geração do modelo de ML para prever a demanda;
• Monitoramento e análise de desempenho do modelo (para certificar que o algoritmo está aprendendo como esperado);
• Aplicação do modelo de ML para gerar previsões.

O sucesso do treinamento dos modelos para previsão da demanda dependerá do conhecimento que a empresa possui sobre seus dados, assim como das ferramentas que serão utilizadas para cumprir todas as etapas de coleta e preparação desses dados, além da geração e monitoramento dos modelos de ML.

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DHuO Data: garanta a previsão de demanda treinando seus algoritmos 

O DhuO Data é uma plataforma que utiliza Inteligência Artificial e Analytics para transformar os dados brutos em decisões inteligentes. 

A partir da solução, empresas que quiserem otimizar sua gestão de estoque são capazes de:

• Coletar dados de diferentes conectores;
• Preparar dados para serem utilizados no treinamento dos modelos;
• Criar modelos de ML e acompanhar a sua performance;
• Aplicar os modelos de Machine Learning para a previsão de demanda.

Aprimorar a gestão de estoque é simples com o apoio das ferramentas certas. Conheça agora o DHuO Data e solicite uma demonstração!