IA na previsão de demanda: visão geral, casos de uso e benefícios

Ao aplicar a IA a uma variedade de dados internos e externos, as empresas podem prever com mais precisão a demanda de bens e serviços, ajudando-as a ajustar orçamentos, cronogramas de manufatura, níveis de estoque, prioridades de envio e outras funções essenciais, reduzindo custos. Neste artigo, exploramos como funciona a previsão de demanda baseada em IA, onde ela está sendo aplicada e como as organizações que estão começando agora podem se beneficiar dela.

O que é IA na previsão de demanda?

A previsão da demanda baseada em IA envolve o uso de machine learning e análise preditiva para calcular com mais precisão a demanda futura por produtos ou serviços. A ampla gama de dados analisados inclui dados sobre vendas anteriores, pipelines de vendas, comportamento do consumidor, dados demográficos, atividades dos concorrentes, tendências sazonais e de mercado, eventos climáticos, calendários de feriados e condições econômicas, até mesmo dados em tempo real sobre o tráfego do site e o engajamento nas redes sociais.

A incorporação da IA na previsão de demanda ajuda as empresas a alinhar melhor os níveis de produto e estoque com a demanda real, já que a análise de dados baseada em IA pode descobrir padrões e relacionamentos que os sistemas legados de previsão de demanda não conseguem. Também ajuda a reduzir processos manuais e ineficientes de previsão de demanda. Uma pesquisa da McKinsey & Company mostra que a previsão com tecnologia de IA para gerenciamento da cadeia de suprimentos pode reduzir erros em 20% a 50% e a indisponibilidade de produtos em até 65%.

Principais conclusões

• O planejamento da demanda abrange todas as áreas da empresa, desde o chão de fábrica até o setor de vendas. Portanto, cada equipe deve ser responsável pelos dados que fornece para garantir previsões precisas.
• A capacidade da IA reside na habilidade de processar rapidamente grandes quantidades de dados, permitindo que os especialistas em previsão de demanda se concentrem na interpretação e comunicação dos resultados.
• Com a introdução de dados externos em áreas como eventos climáticos, atividades da concorrência e tendências de consumo, os analistas de demanda agora podem fornecer visões mais precisas do cenário de negócios.

IA na previsão de demanda explicada

Toda empresa busca obter uma visão clara do que e quanto os consumidores e outras empresas comprarão dela no futuro, para que possa gerenciar melhor seus gastos, investimentos, níveis de estoque, planos de produtos, equipe e promoções de marketing. Obter essa visibilidade precisa e atualizada pode mudar o curso de um negócio.

As aplicações de previsão de demanda com tecnologia de IA podem processar enormes quantidades de dados com muito mais rapidez e precisão do que as ferramentas convencionais. Dessa forma, podem transformar o processo anteriormente manual e lento de previsão de demanda em uma atividade altamente automatizada e em tempo real, fornecendo aos executivos as informações necessárias para atender, e até mesmo antecipar, as necessidades dos clientes em constante mudança.

O planejamento de demanda eficaz requer coordenação entre vários departamentos de negócios diferentes, incluindo vendas, marketing, finanças, cadeia de suprimentos e produção. Um dos principais objetivos é manter o equilíbrio certo no estoque, suficiente para atender à demanda dos clientes, mas não a ponto de a empresa arcar com custos desnecessários de manutenção de estoque ou ficar com mercadorias que precisam ser vendidas com grandes descontos.

A PwC identificou a capacidade de antecipar a demanda dos clientes como uma das três áreas no varejo com o maior potencial de IA, à medida que os varejistas começam a usar o deep learning (um tipo de IA que usa redes neurais para ensinar computadores a tomar decisões e aprender continuamente) para prever pedidos de clientes.

Como funciona a IA para previsão de demanda?

As organizações podem começar combinando dados históricos de vendas armazenados em seus sistemas ERP com dados sobre os resultados de campanhas e promoções de marketing, bem como com dados externos sobre tendências de consumo, condições econômicas, padrões climáticos, atividade da concorrência e outros fatores. Em seguida, podem alimentar esse conjunto de dados massivo em um modelo de previsão para fazer projeções de demanda.

Por exemplo, uma empresa farmacêutica no Oriente Médio está usando ajuste de hiperparâmetros com inteligência artificial (hiperparâmetros são as variáveis ​​que controlam o treinamento do modelo de machine learning) para obter melhores previsões da demanda futura de medicamentos e níveis ideais de estoque e produção. Ao testar uma ampla gama de configurações de parâmetros, a empresa pode prever a demanda com base em diferentes cenários.

Previsão de demanda com tecnologia de IA vs. previsão tradicional

Na previsão tradicional, os analistas usam principalmente dados históricos de vendas e dados de pedidos atuais para prever futuras necessidades de produção, eliminando quaisquer anomalias discrepantes. Embora útil para empresas em um mercado estável com vendas constantes, essa previsão de demanda tradicional é limitada pelo número de fontes de dados que um ser humano consegue absorver e tende a apresentar limitações em mercados voláteis e de rápido crescimento.

A previsão de demanda com tecnologia de IA usa machine learning e IA generativa para analisar rapidamente grandes quantidades de dados das inúmeras fontes internas e externas descritas acima. Isso cria uma previsão mais abrangente que pode ser facilmente atualizada com base em novos dados ou em mudanças nos dados existentes. A previsão baseada em IA também é mais eficaz na geração de previsões de longo prazo.

Benefícios da IA na previsão de demanda

A implementação de IA na previsão de demanda apresenta inúmeros benefícios, e ainda mais vantagens serão obtidas com o avanço da tecnologia. A seguir, apresentamos alguns dos principais benefícios.

• Melhora o planejamento. A IA pode aprimorar o planejamento porque as organizações podem aplicá-la a inúmeros conjuntos de dados extensos, tanto internos quanto externos, para identificar padrões complexos e criar previsões mais abrangentes e precisas.
• Fornece insights em tempo real. Como a IA consegue analisar continuamente grandes volumes de dados de forma rápida e autônoma, ela pode gerar insights em tempo quase real, permitindo que os usuários ajustem seus planos de acordo com as últimas tendências de mercado e outras condições.
• Melhora a escalabilidade. Em vez de precisar aumentar os níveis de pessoal à medida que as necessidades de previsão de demanda da organização e as fontes de dados aumentam, ela pode aplicar IA para lidar com o aumento da escala e da complexidade.
• Otimiza o estoque. Na medida em que as previsões de demanda baseadas em IA sejam precisas e atualizadas, elas podem ajudar as empresas a manter estoque suficiente para atender à demanda prevista, sem precisar estocar quantidades excessivas.
• Aumenta a receita. Os benefícios cumulativos da previsão de demanda com tecnologia de IA, incluindo níveis de estoque otimizados, aumento da satisfação do cliente e redução de erros, podem levar ao aumento da receita, sendo todos os outros fatores iguais.

Casos de uso de IA na previsão de demanda

A previsão de demanda baseada em IA pode ser usada para melhorar uma variedade de processos em diferentes setores, incluindo:

Planejamento da Cadeia de Suprimentos

Na medida em que a previsão de demanda baseada em IA possa modelar com precisão o impacto de mudanças econômicas e políticas, desastres naturais, tendências de mercado, mudanças no comportamento do consumidor e muitos outros fatores, ela pode ajudar os planejadores da cadeia de suprimentos a obter a quantidade certa de suprimentos necessários para atender à demanda. As previsões também podem fornecer aos planejadores as informações necessárias para recomendar investimentos na criação de novas linhas de produção ou no fechamento daquelas menos rentáveis. Podem até ser usadas para recomendar os níveis de pessoal adequados para cada linha de produção.

• Previsão de transporte. Previsões de demanda precisas e orientadas por IA são essenciais para a capacidade de uma organização de planejar seus requisitos de capacidade de transporte por caminhão, trem, avião, navio e outras modalidades para seus produtos. Por exemplo, os gerentes de transporte podem usar as previsões de demanda para reservar antecipadamente as necessidades de logística, incluindo caminhões e espaço em contêineres, o que pode melhorar os tempos de trânsito e economizar o dinheiro da empresa.
• Previsão reversa da cadeia de suprimentos. Assim como as organizações podem usar a IA para prever a demanda de seus produtos, elas podem aplicá-la a dados históricos e atuais para prever volumes de retorno de produtos e os custos associados.
• Logística. Com a previsão de demanda habilitada por IA, as empresas não só podem prever as vendas com mais precisão, como também podem projetar melhor as necessidades de envio e gerenciar os prazos de entrega desses produtos, seja para pontos de venda locais, diretamente para os consumidores ou em envios internacionais, onde as empresas precisam levar em consideração o impacto das regulamentações de exportação. A previsão de demanda também pode fornecer aos gerentes da cadeia de suprimentos os dados necessários para importar as quantidades certas de matérias-primas para garantir que os gerentes de linha de montagem tenham o que precisam quando necessário.
• Otimização de depósito. A previsão de demanda baseada em IA ajuda fabricantes e varejistas a analisar os sinais de demanda provenientes de sistemas de marketing, linha de produção e ponto de venda, bem como de fontes de dados externas, para que possam entender quanta capacidade de armazenamento precisarão e ajustar suas operações de acordo.

Manufatura

Os fabricantes estão usando ferramentas de IA de previsão de demanda para ajustar a capacidade de produção e otimizar o espaço do depósito com base na demanda do cliente. Essas ferramentas usam dados sobre vendas anteriores, promoções atuais, tendências de consumo, até mesmo dados externos sobre o comportamento dos concorrentes e o impacto de eventos recorrentes.

• Previsão da demanda do produto. A previsão de demanda de produtos orientada por IA usa machine learning para prever a demanda por produtos existentes e antecipar a demanda por novos produtos. Ferramentas sofisticadas de previsão de demanda não apenas fornecem informações sobre vendas futuras, mas também podem estimar volumes de devolução.
• Análise sazonal. Os fabricantes usam IA para analisar dados sobre fatores que influenciam as tendências sazonais, incluindo padrões sutis relacionados ao clima, mudanças nas preferências do comprador, gastos com feriados e quedas durante os períodos de menor movimento. Em seguida, usam essas análises para prever flutuações na demanda do consumidor.
• Redução de desperdício. Ao usar a IA para antecipar e reagir às mudanças na demanda, os fabricantes podem evitar o excesso de produção e o desperdício associado de recursos e tempo de produção.

Finanças

Os líderes financeiros precisam ter confiança em suas previsões de caixa e nos níveis de liquidez da organização. Com as ferramentas certas de planejamento da demanda, eles podem usar os dados para desenvolver orçamentos mais precisos, gerenciar melhor o fluxo de caixa e construir relações mais sólidas com outras partes interessadas dentro da organização.

• Previsão de mercado. Ao aplicar a análise preditiva baseada em IA a dados históricos e de tendências, as organizações financeiras podem identificar correlações e causalidades para informar as previsões sobre as condições futuras do mercado. Essas previsões baseadas em IA são ajustadas com base em novos dados, melhorando a precisão. As organizações estão usando a GenAI integrada a novas ferramentas de previsão de demanda para criar comentários que explicam suas previsões e destacam os principais fatores.
• Avaliação de risco. As equipes financeiras podem usar ferramentas de planejamento preditivo de demanda baseadas em IA para identificar problemas que aumentam os riscos de negócios e de auditoria, como o impacto de quedas repentinas na demanda ou escassez de suprimentos, ou problemas potenciais que podem desencadear auditorias ao afetar a precisão e a confiabilidade das demonstrações financeiras.

Assistência Médica

Os profissionais da área de saúde estão usando os recursos de reconhecimento e análise de padrões das ferramentas de previsão de demanda de IA para prever necessidades operacionais, melhorar a alocação de recursos e até mesmo prever os resultados dos pacientes.

• Alocação de recursos hospitalares. A análise preditiva baseada em IA, aplicada a dados sobre pacientes, saúde da comunidade e tendências sazonais de saúde, pode ajudar as organizações de saúde a prever a demanda por suprimentos médicos, pessoal e espaço físico. Os gerentes da cadeia de suprimentos podem usar esses dados para encomendar materiais, incluindo itens perecíveis ou difíceis de obter que não devem ser estocados em excesso, enquanto os líderes de equipe podem usar os dados para planejar cronogramas de trabalho, equilibrando atendimentos de urgência e consultas eletivas.
• Demanda de medicações. Antecipar a demanda por medicamentos na farmácia de uma instalação de saúde requer uma compreensão da importância de um determinado medicamento, os níveis históricos de consumo, a probabilidade de os médicos o prescreverem e como fatores externos (como a época do ano, os níveis de vacinação e a prevalência de doenças na comunidade) afetarão a demanda.
• Planos de tratamento personalizados. As organizações de saúde podem usar análises baseadas em IA para prever tempos de recuperação de pacientes e possíveis complicações e, em seguida, usar esses insights para desenvolver planos de recuperação personalizados que se ajustem com base no progresso do paciente.

Automotivo

Os fabricantes de automóveis e as maiores concessionárias utilizam análises preditivas para analisar padrões e tendências de consumo, bem como o comportamento da concorrência. Algumas montadoras estão combinando ferramentas de previsão baseadas em IA e análises de sentimento em redes sociais para obter informações sobre preferências do cliente, problemas de qualidade do produto e preços ideais. A fábrica do futuro será capaz de usar múltiplas fontes de dados para reconhecer a demanda de forma autônoma, configurar um plano de produção, reunir os recursos necessários para a fabricação e aprender e se adaptar com a ajuda de feedback em tempo real.

• Gerenciamento de estoque de concessionárias. As ferramentas de previsão de demanda de IA podem ajudar as concessionárias de automóveis a manter os níveis ideais de estoque usando dados sobre vendas anteriores, tendências de mercado e sentimento do cliente. Essas análises podem ajudar os revendedores a reduzir os custos de transporte e desenvolver estratégias de preços que mudam de acordo com as condições do mercado.
• Manutenção preditiva. As ferramentas de manufatura inteligente baseadas em IA podem identificar quando o equipamento nas linhas de montagem está prestes a falhar e gerar alertas para que os fabricantes possam consertar o equipamento antes que o tempo de inatividade interrompa a produção.
• Fabricação enxuta. A previsão de demanda automatizada e conectada pode ajudar as montadoras a otimizar a execução do processo de demanda e entrega, respondendo de forma eficaz às mudanças de mercado e à demanda do cliente. Essa previsão da demanda futura pode apoiar os esforços de manufatura enxuta, pois os fabricantes, que fornecem componentes globalmente, podem garantir melhor a entrega pontual de peças essenciais.

Varejo

Os varejistas são capazes de coletar grandes quantidades de dados internos de sistemas de ponto de venda, sites e programas de fidelidade do cliente, juntamente com dados externos sobre fatores que influenciam a demanda do cliente, como padrões climáticos, tendências sazonais e de feriados e padrões de gastos do consumidor. Eles podem analisar esses dados com a ajuda da IA para prever melhor a demanda.

• Análise de tendências. As análises baseadas em IA de dados de tendência são importantes para um planejamento preciso da demanda. Esses dados podem incluir tendências nutricionais e de moda, padrões de consumo e previsão das condições climáticas.
• Gerenciamento de estoque em tempo real. Os planejadores podem aplicar análises baseadas em IA a dados de vendas e devolução extraídos de sistemas centrais de merchandising para ajustar os níveis de estoque em tempo real, otimizar oportunidades de merchandising e evitar o excesso de estoque, especialmente de produtos com prazo de validade curto.
• Desenvolvimento de persona. Usando dados de clientes coletados de sistemas de ponto de venda, programas de fidelidade e pesquisas de satisfação, os especialistas em previsão de demanda no varejo podem criar perfis de clientes para entender melhor o comportamento e os desejos de um determinado tipo de cliente importante. Analisando esses dados com a ajuda da IA, os planejadores de demanda podem otimizar os níveis de estoque nas lojas para atrair esses clientes.
• Otimização de preço. Definir preços em níveis que maximizem os lucros é crucial para todos os varejistas dessa indústria com margens baixas. No entanto, definir preços sem uma análise detalhada dos dados de vendas mais recentes e do impacto das alterações de preços nas vendas futuras pode prejudicar a rentabilidade e afastar os clientes.

Hospitalidade

Os profissionais do setor de hotelaria podem usar a IA para analisar os dados históricos de suas propriedades, juntamente com as tendências do mercado, as atividades dos concorrentes e o impacto da flutuação da demanda sazonal, a fim de prever com mais precisão os períodos de alta e baixa demanda. Com esses dados, os hotéis podem otimizar preços, níveis de pessoal e estratégias de marketing para maximizar os lucros.

• Reserva e agendamento. Isso se refere ao processo de gerenciamento de reservas de quartos, mesas em restaurantes e outros itens que podem ser reservados, como tratamentos em spas e o uso de estruturas esportivas. Os hotéis podem usar IA para analisar dados históricos dessas reservas, juntamente com dados sobre tendências de mercado, preferências do consumidor e atividades da concorrência, para prever a demanda por esses serviços.
• Previsão sazonal. Os profissionais da hotelaria podem acompanhar os indicadores de rentabilidade e desempenho ao longo do tempo para identificar padrões sazonais. Usando softwares de previsão de demanda baseados em IA, os hoteleiros podem maximizar os lucros durante as temporadas de alta demanda e minimizar o impacto das temporadas de baixa demanda, reduzindo o número de funcionários, simplificando as ofertas e até mesmo fechando uma parte dos quartos para reduzir os custos de aquecimento ou refrigeração.
• Concierge e atendimento ao cliente. Quando os profissionais de hotelaria analisam dados atualizados sobre as ações e preferências do cliente, incluindo seus próprios dados de clientes, bem como pesquisas, análises competitivas, estatísticas de mercado e outros dados, eles podem prever com mais precisão as necessidades dos hóspedes e personalizar as ofertas para atender a essas necessidades. Além da previsão de demanda, as ferramentas de IA podem até mesmo atribuir aos hóspedes o quarto que melhor atenda às suas preferências e necessidades e oferecer recomendações relevantes para reservas em restaurantes, comodidades do hotel e atrações locais.

Como implementar a IA de previsão de demanda em 11 etapas

A previsão de demanda é um processo complexo que abrange várias equipes dentro de uma organização. As principais etapas para implementar a previsão de demanda incluem:

1. Definir os objetivos. Antes de reformular o processo de previsão de demanda, identifique as prioridades organizacionais, desenvolva uma estratégia que atenda às preocupações mais urgentes e crie um roadmap.
2. Coletar dados das principais fontes.. O planejamento de demanda ocorre em diversas áreas da empresa, incluindo vendas, marketing, operações, cadeia de suprimentos e finanças. Os membros dessa equipe multifuncional precisam concordar sobre quais dados internos e externos coletar e analisar para desenvolver previsões precisas.
3. Pré-processar dados. Depois de identificar os dados apropriados, reúna-os em um local centralizado para que os analistas possam revisá-los, ajustá-los, se necessário, e remover dados irrelevantes. Determine quais tipos de dados históricos serão usados e o intervalo de datas ideal.
4. Selecionar um modelo. As organizações podem usar diferentes modelos na previsão de demanda baseada em IA. Uma ferramenta popular de previsão de demanda oferece 15 modelos estatísticos, tanto padrão do setor quanto proprietários. A seleção de um modelo ou método de previsão depende das informações necessárias, como vendas, oportunidades de mercado, eventos externos, padrões de demanda e ciclos de vida típicos dos produtos. Esses modelos podem ser modificados em resposta a mudanças internas ou externas repentinas. Os modelos de previsão incluem regressão linear e não linear. Os modelos lineares pressupõem uma relação linear entre as variáveis, enquanto os modelos não lineares são mais complexos. As variações dos modelos de suavização exponencial atribuem maior peso aos dados mais recentes na previsão da demanda futura.
5. Treinar o modelo. O treinamento de um modelo de previsão de demanda de IA envolve a seleção e a coleta de dados, sua preparação, a escolha dos algoritmos apropriados e a avaliação da precisão das previsões.
6. Integrar à infraestrutura de TI existente. Os sistemas integrados de planejamento de demanda podem ingerir dados de diversas fontes, incluindo sistemas de gerenciamento de vendas, marketing, manufatura, cadeia de suprimentos e logística. Os sistemas baseados em nuvem, desenvolvidos para trabalhar em conjunto, facilitam o trabalho dos planejadores de demanda que precisam de acesso rápido a dados de todas as partes da empresa. Quando os sistemas de planejamento de demanda são isolados, dados cruciais podem se perder e as previsões podem ser imprecisas e desatualizadas.
7. Validar, avaliar e adaptar o desempenho do modelo. Os modelos de IA aprendem com dados históricos e com o feedback que obtêm dos usuários de forma contínua. Os modelos usam esse conhecimento para informar as melhores opções seguintes, como reduzir a produção de um produto ou redirecioná-la para outros produtos com base em uma previsão de queda na demanda por esse produto.
8. Gerar insights e previsões. Os planejadores de demanda estão usando software de previsão com tecnologia de IA e machine learning para processar grandes quantidades de dados e identificar padrões que um ser humano jamais perceberia. Com base nesses padrões, os planejadores de demanda podem fazer previsões, por exemplo, sobre o impacto dos aumentos de preços de matérias-primas, mudanças no sentimento do cliente ou mudanças na demanda sazonal que os líderes de negócios podem usar para refinar estratégias.
9. Oferecer atualizações em tempo real. Os especialistas em previsão de demanda podem usar ferramentas de IA para descobrir instantaneamente mudanças que podem impactar a demanda, como interrupções operacionais ou eventos externos. Essas mudanças nos padrões de demanda permitem que os analistas criem previsões atualizadas em tempo real para os líderes da organização.
10. Fornecer recomendações práticas. Os algoritmos de IA aprendem constantemente à medida que recebem mais dados, ajudando-os a gerar previsões de demanda mais precisas que os líderes da empresa podem usar para modificar linhas de produção, cadeias de suprimentos, campanhas de marketing e outras funções importantes.
11. Iterar e refinar modelos continuamente. Depois que as organizações selecionam um modelo de previsão de demanda, as equipes relevantes precisam revisá-lo, analisá-lo novamente e refiná-lo. Por exemplo, os analistas de demanda podem remover valores discrepantes que poderiam distorcer a previsão geral ou adicionar uma nova entrada de dados que atenda melhor às necessidades das principais partes interessadas.

Considerações para fornecer previsões precisas

A configuração de um sistema confiável de previsão de demanda usando modelos de IA pode ser difícil. Continue lendo para entender as considerações mais importantes para fornecer previsões precisas.

• Qualidade dos dados. A qualidade e a gama de dados usados para treinar um modelo de IA afetam diretamente a precisão das previsões que ele produz. Dados insuficientes, dados de baixa qualidade e dados desequilibrados (dados que se concentram demais em um aspecto da solução geral) podem gerar "alucinações" na IA, reduzindo o valor da previsão de demanda.
• Precisão dos dados históricos. Da mesma forma, a precisão dos dados usados ​​para treinar o modelo de IA selecionado ajuda a determinar a precisão da previsão de demanda. Os planejadores precisam encontrar um equilíbrio entre usar dados suficientes para ajudar a garantir a precisão e sobrecarregar o modelo com dados que podem não ser relevantes.
• Complexidade do modelo. As organizações podem modificar modelos de machine learning predefinidos para alguns elementos da previsão de demanda, mas para obter os maiores benefícios, as empresas precisam treinar os modelos com seus próprios dados. A preparação de um conjunto de dados de alta qualidade envolve a coleta, validação, transformação e limpeza de dados históricos, um processo que exige muito poder computacional. A execução dos sistemas requer menos poder computacional, mas ainda assim é um processo contínuo. A nuvem é um elemento crucial, pois pode ser dimensionada à medida que as necessidades de uma empresa aumentam. As soluções baseadas em nuvem estão tornando a previsão de demanda baseada em IA acessível para muitas empresas.
• Integridade de dados em tempo real. Dados ausentes ou inconsistentes coletados e analisados ​​em tempo real podem levar a previsões imprecisas. Quanto mais precisos e relevantes forem os dados, melhores serão as previsões de demanda.
• Erro humano. Como em qualquer novo sistema, implementar com sucesso o software de previsão de demanda com tecnologia de IA e integrá-lo ao gerenciamento da cadeia de suprimentos requer treinamento, e esse treinamento geralmente exigirá o agendamento de algum tempo de inatividade para se concentrar nas melhores práticas e superar a resistência às mudanças. O ideal é trabalhar com um fornecedor ou integrador de software para aproveitar programas de treinamento de alta qualidade que possam abordar o conteúdo no menor tempo possível. Softwares que oferecem treinamento complementar integrado podem ser uma boa opção.
• Refinamento do modelo. Os analistas de demanda refinam suas previsões de modelo de machine learning por meio de aprendizado contínuo, à medida que os modelos obtêm acesso a novos dados operacionais e são capazes de gerar insights novos e mais precisos sobre o futuro.

Dicas para criar um sistema de previsão eficaz

Em algumas organizações, a previsão de demanda foi distribuída por vários departamentos, incluindo vendas, marketing, finanças e gerenciamento da cadeia de suprimentos. Independentemente de onde esteja alocada, essa equipe precisa estar totalmente integrada às áreas de vendas e marketing. A seguir, algumas perguntas que precisam ser respondidas antes de se fazer alterações significativas em um sistema de previsão existente.

• Compreenda os usuários. Certifique-se de que os membros da equipe de planejamento de demanda tenham responsabilidades bem definidas. Por exemplo, um planejador de demanda alinhado ao grupo da cadeia de suprimentos precisa garantir que a empresa adquira as matérias-primas necessárias para fabricar os produtos certos no momento certo. Outro planejador pode trabalhar em conjunto com a equipe de marketing para obter informações sobre atividades promocionais que poderiam influenciar as vendas futuras.
• Estabeleça benchmarks de desempenho. Os sistemas de previsão precisam de benchmarks que permitam que os líderes da empresa avaliem o desempenho do processo de previsão de demanda. Esses benchmarks incluem a precisão da previsão, que será afetada pelo viés de previsão (que ocorre quando há lacunas consistentes entre as previsões e os resultados reais), bem como pelas taxas de erro.
• Comece pequeno, mas projete para escalar.. Não é possível reformular todos os elementos da previsão de demanda em uma única iniciativa de modernização. Comece pequeno, defina prioridades e, em seguida, elabore uma estratégia de longo prazo que aborde os maiores desafios nos estágios iniciais. Cada projeto deve alimentar o próximo, servindo como base para um sistema de previsão de demanda que possa ser dimensionado para atender às necessidades de uma organização em crescimento.
• Identifique e remova desvios do modelo. Dados desbalanceados usados ​​para treinar um modelo de IA são uma das principais causas de imprecisão, já que a maioria dos algoritmos de machine learning pressupõe que os dados subjacentes estejam distribuídos de acordo com sua importância relativa no esquema geral de dados.
• Cumpra as normas relevantes. Para setores com regulamentações rigorosas que regem a qualidade e a fabricação de produtos, como produtores de alimentos e fabricantes de automóveis, o fornecimento de informações sobre os requisitos regulamentares permite que os planejadores de demanda criem previsões que mantenham seus negócios em conformidade com os padrões relevantes.
  
  Por exemplo, os analistas podem equilibrar os dados de aumento de demanda das vendas de itens perecíveis com os dados do controle de estoque que detalham a quantidade de produto que pode ser mantida em estoque sem risco de deterioração e consequente desperdício. Essa coordenação permite que os analistas de previsão façam projeções específicas que os gerentes de vendas, cadeia de suprimentos e logística podem usar para planejar os níveis adequados de produção e estoque.
• Avalie e aborde os riscos de segurança. Com análises de grandes quantidades de dados, surgem riscos à segurança dos dados. Na maioria das vezes, os dados analisados em ferramentas de previsão de demanda baseadas em nuvem são mais seguros do que os dados analisados em sistemas on-premises.
• Itere e adapte. Mudanças internas e externas, sejam elas uma mudança de estratégia, um grande evento climático ou uma greve trabalhista, exigem que os planejadores de demanda adaptem e iterem suas previsões para garantir que estejam usando os dados corretos.
• Investir na formação do usuário. Os planejadores de demanda ideais têm experiência com análise estatística e modelos de previsão. Eles são capazes de interpretar conjuntos de dados complexos e comunicar suas descobertas em linguagem que o resto da organização, especialmente os executivos seniores, pode entender. O melhor tipo de treinamento para os usuários se concentrará em habilidades analíticas e de comunicação, bem como em habilidades de pesquisa qualitativa e quantitativa.
• Comunicar proativamente às partes interessadas. Ao gerar previsões colaborativas que reúnem dados de todas as áreas relevantes do negócio e fornecem os conjuntos de dados mais precisos e atualizados, o analista de demanda pode oferecer orientação proativa às partes interessadas. Por exemplo, muitos sistemas de planejamento de demanda permitem que os analistas criem painéis personalizados de acordo com as necessidades e prioridades específicas de diferentes departamentos, permitindo que os gerentes de departamento visualizem métricas cruciais em um só lugar e avaliem rapidamente a demanda geral e a melhor forma de a empresa responder a ela.
• Crie confiança e aborde as preocupações. Os planejadores de previsão podem estar lidando com líderes empresariais preocupados com os benefícios que a IA pode trazer para suas empresas. Para dissipar essas preocupações, os planejadores podem apresentar exemplos concretos de como a previsão de demanda por IA pode superar softwares básicos, fornecendo contexto sobre como ela pode impulsionar os resultados financeiros.

Crie previsões mais sólidas com o Oracle Supply Chain Planning

Os recursos de IA incorporados ao Oracle Supply Chain Planning podem ajudar as equipes de planejamento de demanda a criar previsões mais sólidas e implementar estratégias de produção, atendimento e estoque mais precisas.

Perguntas frequentes sobre IA na previsão de demanda

Como a IA é usada na previsão de demanda?
As organizações usam ferramentas de IA para analisar conjuntos de dados internos e externos para identificar padrões que a maioria das pessoas não consegue ver, a fim de criar previsões de demanda mais precisas.

Como a previsão por IA difere da previsão tradicional?
A previsão tradicional é feita manualmente e depende principalmente de dados históricos, o que fornece apenas uma visão parcial da demanda potencial. A previsão baseada em IA analisa fontes de dados muito mais diversas, incluindo dados em tempo real sobre tendências de mercado, comportamento do consumidor, indicadores econômicos e atividades da concorrência.

Como as empresas aplicam o machine learning à previsão de demanda?
As empresas também podem usar modelos de machine learning para executar análises de cenários hipotéticos e ver como diferentes variáveis ​​podem impactar a demanda futura.

A previsão de IA traz benefícios?
Sim. Um dos benefícios da previsão baseada em IA é a capacidade de analisar conjuntos de dados grandes e complexos de fontes distintas, permitindo previsões mais abrangentes e precisas. Outro benefício é a capacidade de aprender com novos dados e ajustar as previsões de acordo.

Como a IA pode ajudar na previsão de vendas?
A IA pode ajudar a prever com precisão as vendas futuras usando dados históricos de vendas, dados do setor e o pipeline de vendas atual para identificar rapidamente tendências, padrões e resultados que podem não ser facilmente perceptíveis para um analista humano.