Antecipar o futuro com dados
Os padrões históricos são convertidos numa estimativa fundamentada do que poderá acontecer a seguir.
Compare mais opções de planeamento e ajuste melhor a capacidade às necessidades reais.
Quem planeia tem de ponderar muitas restrições em simultâneo. À medida que o planeamento se torna mais complexo, é difícil comparar manualmente todas as opções. As técnicas de data science e otimização ajudam a elaborar um plano exequível.
Uma aplicação só ganha sentido quando está alinhada com uma tarefa concreta e com a informação disponível para a realizar.
Os responsáveis pelo planeamento podem avaliar os resultados e ajustá-los com base em informação que não consta do modelo. Por isso, definimos antecipadamente o que a solução deve ou não fazer, como os resultados serão verificados e quem continua a ser responsável.
Os padrões históricos são convertidos numa estimativa fundamentada do que poderá acontecer a seguir.
Os resultados ajudam os colaboradores a ponderar necessidades futuras de capacidade, stocks ou manutenção.
As previsões são avaliadas e continuam a ser um instrumento de apoio à tomada de decisões.
Definimos o que será previsto e com que antecedência.
Avaliamos a qualidade e o valor preditivo dos dados históricos.
Começamos com um método simples e comparamos o desempenho.
Testamos as previsões em períodos históricos e com especialistas.
Integramos os resultados no processo e monitorizamos o desempenho do modelo.
Este serviço é relevante para organizações com planeamento complexo de pessoal, manutenção ou capacidade. A configuração exata depende do processo, dos dados disponíveis e dos riscos da aplicação.
Por isso, começamos com uma aplicação bem delimitada e só a alargamos quando a configuração inicial funciona na prática.
Este serviço responde ao seguinte desafio: usar data science e técnicas de otimização para ajudar a criar um plano exequível. O funcionamento concreto depende do processo e dos dados disponíveis.
O serviço pode ser relevante para organizações com planeamento complexo de pessoal, manutenção ou capacidade. Uma necessidade concreta e informação utilizável são mais importantes do que a dimensão da organização.
Depende da aplicação escolhida. Começamos pela questão a que é preciso responder e depois determinamos que dados ou fontes são necessários e adequados.
Não. Para tarefas fixas e previsíveis, a automatização convencional pode ser suficiente. Escolhemos a abordagem mais simples que responde adequadamente ao desafio e só acrescentamos complexidade quando é necessário.
Delimitamos a aplicação, validamos os resultados com os utilizadores e estabelecemos controlos adequados. Após a entrada em funcionamento, acompanhamos o desempenho e ajustamos a solução quando os dados, a forma de utilização ou o contexto mudam.
Quer perceber por onde faz sentido começar a otimizar o planeamento com IA? Em conjunto, analisamos o desafio, a informação disponível e as condicionantes.