O futuro da cadeia de suprimentos: previsão de demanda com IA e Machine Learning

A previsão de demanda é uma técnica essencial no planejamento e na gestão da cadeia de suprimentos. Em um mercado cada vez mais dinâmico, a capacidade de prever a demanda de produtos e serviços torna-se crucial para otimizar estoques, reduzir custos e atender às expectativas dos clientes. Esse processo envolve a estimativa da quantidade de um produto que os consumidores comprarão em breve, utilizando a análise de dados históricos, tendências de mercado, sazonalidade e outros fatores que influenciam o comportamento do consumidor.

Os métodos de previsão de demanda podem ser classificados em qualitativos e quantitativos. Os métodos qualitativos incluem o julgamento de especialistas, que utiliza a opinião de profissionais experientes, e grupos focados, onde discussões em grupo ajudam a coletar insights. Já os métodos quantitativos englobam séries temporais, que analisam dados históricos para identificar padrões, e modelos de regressão, que avaliam relações entre variáveis para prever a demanda. Além disso, modelos avançados, como o machine learning, utilizam algoritmos que se adaptam a novos dados, melhorando a precisão das previsões. De acordo com a McKinsey, empresas que adotam soluções de previsão de demanda com machine learning podem aumentar a precisão em até 50%, o que resulta em economias operacionais significativas.

A previsão de demanda é importante para a otimização de estoques, já que uma previsão precisa reduz o risco de excesso ou falta de produtos. Um estudo da Gartner revelou que empresas que utilizam previsões de demanda baseadas em inteligência artificial podem reduzir seus estoques em até 20%, mantendo ou até melhorando os níveis de atendimento ao cliente. Além disso, também contribui para a redução de custos associados à armazenagem e desperdício.

O excesso de estoque, por exemplo, custa à indústria de varejo globalmente cerca de 1,1 trilhão de dólares por ano, segundo a Statista, evidenciando a necessidade de previsões mais precisas. Ao mesmo tempo, as rupturas de estoque (falta de produtos) custam aos varejistas globalmente cerca de 634 bilhões de dólares por ano, de acordo com a National Retail Federation. Esses números refletem a importância de acertar no equilíbrio dos estoques, tanto para evitar perdas financeiras quanto para melhorar o atendimento ao cliente, garantindo que os produtos estejam disponíveis quando os consumidores desejam comprá-los.

Entretanto, existem desafios a serem enfrentados. Mudanças no comportamento do consumidor, que podem ocorrer rapidamente, e a sazonalidade, que provoca variações significativas na demanda, são fatores complicadores. Adicionalmente, impactos externos como crises económicas, pandemias e mudanças políticas também podem influenciar a demanda de maneira imprevisível.

Atualmente, ferramentas modernas de previsão de demanda utilizam inteligência artificial e Machine Learning para aprimorar a acurácia das previsões. Essas ferramentas são capazes de integrar dados de múltiplas fontes e possibilitar ajustes em tempo real, oferecendo uma abordagem mais dinâmica para a gestão de demanda.

Em resumo, a previsão de demanda é uma competência essencial para empresas que buscam eficiência operacional e satisfação do cliente.

Investir em métodos e tecnologias de previsão eficazes pode resultar em uma vantagem competitiva significativa, permitindo que as organizações se adaptem rapidamente às mudanças do mercado e às necessidades dos consumidores.