Antecipar com dados
Os padrões históricos são usados para fazer uma estimativa fundamentada do que poderá acontecer a seguir.
Ajuste melhor as decisões de gestão de stock à procura prevista de produtos ou peças.
As ruturas de stock podem interromper as operações, enquanto o excesso de stock imobiliza capital. O planeamento manual nem sempre tem em conta as mudanças nos padrões de procura. Um modelo preditivo estima as necessidades futuras e apoia as decisões de gestão de stock e de compras.
A aplicação só ganha sentido quando responde a uma tarefa concreta e utiliza a informação disponível para esse fim.
Os prazos de entrega e os riscos operacionais continuam a fazer parte da avaliação final. Por isso, definimos antecipadamente o que a solução deve e não deve fazer, como o resultado será verificado e quem continua a ser responsável.
Os padrões históricos são usados para fazer uma estimativa fundamentada do que poderá acontecer a seguir.
O resultado ajuda os colaboradores a ponderar as necessidades futuras de capacidade, stock ou manutenção.
As previsões são testadas e continuam a ser uma ferramenta de apoio à tomada de decisões.
Definimos o que será previsto e com que antecedência.
Avaliamos a qualidade e a previsibilidade dos dados históricos.
Começamos com um método simples e comparamos o desempenho.
Testamos as previsões face a períodos históricos e com a ajuda de especialistas.
Integramos os resultados no processo e acompanhamos o desempenho do modelo.
Este serviço é relevante para retalhistas e organizações industriais com stock próprio. A configuração exata depende do processo, dos dados disponíveis e dos riscos da aplicação.
Por isso, começamos com uma aplicação bem delimitada e só alargamos o âmbito quando a configuração inicial funciona na prática.
Este serviço responde a um desafio específico: um modelo preditivo estima as necessidades futuras e apoia as decisões de gestão de stocks e de compras. O seu funcionamento depende do processo e dos dados disponíveis.
O serviço pode ser relevante para retalhistas e organizações industriais que gerem os seus próprios stocks. Uma necessidade concreta e informação útil 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 problema e só acrescentamos complexidade quando necessário.
Delimitamos a aplicação, verificamos os resultados com os utilizadores e implementamos mecanismos de controlo adequados. Depois da entrada em funcionamento, acompanhamos o desempenho e ajustamos a solução quando os dados, a utilização ou o contexto mudam.
Quer explorar onde faz sentido começar pela previsão de stocks? Em conjunto, analisamos o desafio, a informação disponível e os requisitos.