Muito provavelmente, o Machine Learning é a aplicação mais popular na indústria, pois ela pode ser aplicada em várias áreas de uma empresa. Porém, um destaque nessa aplicação acontece nos projetos de previsão de demanda.
É fundamental ter pelo menos uma estimativa do estoque que a empresa precisa manter, principalmente nas empresas de pequeno porte, onde o investimento perdido com a falta de produtos ou estoque não vendido podem ser o fator decisivo para o futuro da empresa. É neste momento que o Machine Learning aparece, devido a essa prática fazer estimativas de valores temporais com mais precisão, o que é impossível de ser feito por humanos. Continue a leitura deste artigo para entender melhor como utilizá-lo.
Previsão de demanda em Machine Learning
A previsão de Machine Learning é uma técnica avançada que utiliza modelos estatísticos e algoritmos para prever tendências e resultados com base em dados históricos. O processo se baseia no princípio de que os padrões e relações ocultas nos dados podem ser identificados e usados para fazer previsões precisas.
A prática geralmente envolve as seguintes etapas:
Coleta de dados
O primeiro passo é coletar dados relevantes que serão usados para treinar o modelo de Machine Learning. Esses dados podem incluir informações históricas sobre o fenômeno que está sendo previsto, como vendas passadas, dados climáticos, registros de pacientes etc.
Pré-processamento de dados
Após a coleta dos dados, é necessário prepará-los para análise. Aqui envolve a limpeza dos dados para remover valores ausentes ou inconsistentes, normalização para garantir que todas as características tenham a mesma escala e codificação de variáveis categóricas.
Divisão dos dados
Os dados são divididos em conjuntos de teste, usado para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos, e o conjunto de treinamento, usado para treinar o modelo.
Seleção do algoritmo/modelo
Existem diferentes tipos de algoritmos e modelos que podem ser usados para previsão, como árvores de decisão, regressão linear, redes neurais etc. A escolha do algoritmo depende do problema específico e dos dados disponíveis.
Treinamento do modelo
O modelo é treinado usando o conjunto de treinamento, ajustando seus parâmetros para minimizar o erro entre as previsões e os valores reais nos dados de treinamento.
Avaliação do modelo
Após o treinamento, o modelo é avaliado usando o conjunto de testes para verificar sua capacidade de generalização para novos dados. Aqui envolve a comparação das previsões do modelo com os valores reais no conjunto de teste e a análise de métricas de desempenho, como erro médio quadrático ou precisão.
Ajuste do modelo
Com base na avaliação do modelo, podem ser feitos ajustes nos parâmetros do modelo ou na seleção do algoritmo para melhorar o desempenho.
Previsão
Uma vez que o modelo tenha sido treinado e avaliado, ele pode ser usado para fazer previsões sobre novos dados. A previsão permite que as empresas antecipem resultados futuros e tomem decisões informadas com base nessas previsões.
Benefícios da previsão em Machine Learning
Já se pode notar uma melhoria na precisão ao identificar o aumento do volume de dados processados e das variáveis consideradas nos modelos, o que permite a identificação de padrões imperceptíveis ao olho humano e a automatização do tratamento dos dados das séries de vendas.
Além de melhorar a precisão do plano tático mensal, o uso de inteligência artificial e Machine Learning no planejamento da demanda também pode ajudar na identificação de tendências de consumo de longo prazo, orientando a definição de portfólio e o desenvolvimento de novos produtos.
Outro benefício da previsão em Machine Learning é a capacidade de simular cenários futuros com base em diferentes conjuntos de variáveis, como mudanças na economia, padrões climáticos ou alterações nas preferências do consumidor. Essas simulações podem auxiliar as empresas a se adaptarem rapidamente às mudanças no mercado e a tomarem decisões mais adequadas sobre a alocação de recursos.
Confira outros exemplos comparados com a maneira que outras organizações empregam a prática na sua rotina:
Aumento da precisão das previsões
Identificação de padrões complexos e inclusão de um maior número de variáveis exógenas, melhorando a precisão das previsões de demanda. A Amazon desenvolveu algoritmos para ajudá-la a lidar com os diversos padrões sazonais, estimar o impacto de promoções e eventos específicos, como o lançamento de produtos, bem como antecipar a movimentação de produtos para os seus centros de atendimento.
Automação do tratamento de dados
Automatizar o tratamento de dados das séries de vendas permite o uso de informações mais granulares, o que pode levar a melhores previsões e ajustes no baseline. O Walmart automatiza o tratamento de dados de vendas de suas lojas, permitindo que a equipe de planejamento se concentre na análise de tendências e na tomada de decisões estratégicas.
Simulação de cenários futuros
Simular cenários baseados em diferentes conjuntos de variáveis, como mudanças na economia ou padrões climáticos, auxilia na tomada de decisões estratégicas. A Tesla simula cenários relacionados a mudanças nas políticas governamentais, como incentivos fiscais para veículos elétricos, e ajusta sua estratégia de produção e distribuição conforme necessário.
Otimização de estratégias de marketing e promoção
A compreensão aprofundada dos fatores que impulsionam as vendas pode ajudar as empresas a otimizar suas estratégias de marketing e promoção, aumentando a eficácia dessas ações. Coca-Cola e P&G utilizam inteligência artificial e Machine Learning para analisar o impacto de diferentes promoções e campanhas de marketing no comportamento do consumidor, permitindo que as empresas direcionem seus recursos para ações mais eficazes.
Adaptação rápida às mudanças no mercado
Com análises avançadas e previsões mais precisas, as empresas podem se adaptar mais rapidamente às mudanças no mercado e alocar recursos de forma mais eficiente. A Mercks utiliza inteligência artificial e Machine Learning para monitorar e prever mudanças nas condições do mercado, como a aprovação de novos medicamentos concorrentes, e adapta rapidamente sua estratégia de lançamento e precificação para manter a competitividade.
Soluções com machine learning
Apesar do Machine Learning ter um grande peso e ser tratado como uma estratégia capaz de solucionar todos os problemas das empresas, nem todos os projetos são práticos de solucionar e exigem um pensamento crítico e uma boa modelagem da equipe.
Quando se trata de previsões de séries temporais, há duas maneiras de utilizar o ML:
Modelo de Regressão: essa abordagem acaba sendo melhor quando a demanda é influenciada por outros fatores, como médias e sazonalidade.
Modelos auto-regressivos: a melhor opção quando a variável não é muito afetada por outras. Essa abordagem é muito usada para a previsão de ações da bolsa de valores, por exemplo.
Machine Learning aplicado ao Prixsia
Superar os desafios de demanda nas empresas envolve melhorar a maturidade do processo de S&OP (Planejamento de Vendas e Operações) e IBP (Integrated Business Planning), capacitar a equipe em modelos clássicos de previsão de vendas e ferramentas de Analytics, e avançar na colaboração na cadeia de suprimentos. A implementação de uma plataforma de dados unificada como o Prixsia, que permita a coleta, processamento e análise de informações de diferentes fontes, é a resposta para o sucesso dessas iniciativas.
O software de precificação da Pricemet permite otimizar as margens de lucro ao empregar algoritmos de Machine Learning que consideram fatores como flexibilidade da demanda, custos de produção e estratégias competitivas. O PRIXSIA também incorpora tecnologia na nuvem com processamento rápido, oferecendo dashboards com interfaces limpas e agradáveis, além de garantir segurança de dados com criptografia avançada.
Outra vantagem em investir no software é sua capacidade de escalabilidade, visto que é uma plataforma completa para precificação, promoções e negociações, que utiliza a tecnologia de Machine Learning para se adaptar automaticamente às mudanças no mercado e no comportamento do cliente.
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