Previsão Avançada para Redução de Custos de Inventário

No ambiente de negócios competitivo de hoje, uma gestão de inventário eficiente é um fator estratégico chave para reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente. Uma das maneiras mais eficazes de alcançar isso é através da previsão avançada.

O Caso para a Previsão Avançada

O argumento para a Previsão Avançada é convincente. É uma abordagem estratégica que aproveita tecnologias e metodologias de ponta para prever tendências e comportamentos futuros, permitindo que as empresas tomem decisões informadas e otimizem suas operações.

Estatísticas formam a espinha dorsal de qualquer modelo de previsão. No entanto, a previsão avançada vai além dos métodos estatísticos tradicionais. Ela emprega técnicas estatísticas complexas como análise multivariada, inferência Bayesiana e simulações de Monte Carlo. Essas técnicas permitem uma compreensão mais matizada dos dados, levando em conta múltiplas variáveis e suas interdependências.

A análise avançada é outro pilar da previsão avançada. Envolve o uso de algoritmos sofisticados que podem aprender com os dados, identificar padrões e fazer previsões. A aprendizagem de máquina, um subconjunto da análise avançada, permite que os modelos melhorem sua precisão ao longo do tempo, aprendendo com seus erros e refinando suas previsões.

Modelos de grandes dados são fundamentais para previsões avançadas. O advento dos grandes dados forneceu às empresas uma riqueza de informações. Previsões avançadas aproveitam esses dados, utilizando modelos de grandes dados para processar e analisar conjuntos de dados grandes e diversos. Esses modelos podem lidar com dados estruturados e não estruturados, fornecendo uma visão mais holística dos fatores que influenciam as tendências futuras.

A Inteligência Artificial (IA) revolucionou as previsões. Algoritmos de IA, como redes neurais e modelos de aprendizado profundo, podem modelar relações complexas e não lineares que métodos estatísticos tradicionais não conseguem. Eles podem se adaptar a novos dados e condições em mudança, tornando-os particularmente úteis para previsões em ambientes dinâmicos e incertos.

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Os benefícios das previsões avançadas são evidentes. De acordo com um estudo da McKinsey, possibilitar previsões avançadas baseadas nos fatores subjacentes da demanda, em vez de resultados passados, melhora a precisão das previsões em 10 a 20 por cento. Isso se traduz em uma potencial redução de 5 por cento nos custos de inventário e aumentos de receita de 2 a 3 por cento (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Esses benefícios destacam o valor da previsão avançada na paisagem empresarial orientada por dados de hoje. Ao aproveitar estatísticas, análises avançadas, modelos de big data e IA, as empresas podem não apenas prever o futuro, mas também moldá-lo.

Estudo de Caso: IKEA e a previsão preditiva baseada em IA

A IKEA, um gigante do varejo global, desenvolveu uma ferramenta avançada que melhora significativamente a precisão de sua previsão de demanda. Essa ferramenta, conhecida como “Demand Sensing”, utiliza inteligência artificial e aproveita tanto dados existentes quanto novos para oferecer insights de previsão altamente precisos.

Antes da implementação do Demand Sensing, a IKEA enfrentava desafios como excesso de estoque ou falta de estoque, oportunidades de receita perdidas e alocação de recursos ineficiente. Esses problemas eram particularmente significativos dada a escala das operações da IKEA, que envolvem estimar os produtos necessários por mais de 450 lojas IKEA e plataformas de e-commerce em 54 mercados.

A implementação do sistema de análise preditiva baseado em IA levou a uma melhoria significativa na precisão das previsões de vendas e a uma redução nos erros de previsão. O sistema pode usar até 200 fontes de dados para cada produto para calcular previsões e prever a demanda futura de maneira mais inteligente e eficaz. Os fatores de influência considerados pelo sistema incluem preferências de compra durante festivais, a influência das mudanças sazonais nos padrões de compra e previsões meteorológicas.

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Os resultados foram impressionantes. Com a ferramenta de Sensibilidade à Demanda, a IKEA alcançou um nível de previsão aceita de quase 98%, com apenas 2% corrigidos. Isso é uma melhoria significativa em relação à previsão aceita anterior de 92% e 8% corrigidos.

A implementação de IA na cadeia de suprimentos da IKEA por meio da ferramenta de Sensibilidade à Demanda destaca o poder transformador dos sistemas avançados de previsão na melhoria da eficiência operacional e da satisfação do cliente.

Elementos dos Custos de Inventário que São Reduzidos Através da Previsão Avançada

A previsão avançada reduz principalmente dois elementos dos custos de inventário (figura 1):

Custos de Manutenção e Custos de Falta de Estoque

1. Custos de Manutenção Os custos de manutenção, também conhecidos como custos de armazenagem, são os custos associados ao armazenamento de inventário não vendido. Esses custos podem ser significativos e incluem vários componentes:

Custos de Armazenamento: Isso inclui o custo do espaço no armazém, utilidades e segurança. Quanto mais inventário uma empresa tem, mais espaço ela precisa para armazená-lo.

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Seguros e Impostos: As empresas devem assegurar seu inventário contra perda ou dano. Elas também podem ter que pagar impostos sobre seu inventário, dependendo das regulamentações locais.

Depreciação: Com o tempo, alguns tipos de inventários podem perder valor. Isso é particularmente verdadeiro para bens perecíveis, itens sazonais ou produtos com um ciclo de vida curto.

Custo de Oportunidade: O dinheiro investido em inventário poderia ter sido usado para outros propósitos, como investir em novas oportunidades de negócios ou pagar dívidas. Isso é conhecido como o custo de oportunidade de manter o inventário.

Em um balanço patrimonial, os custos de manutenção geralmente aparecem sob Inventário na seção de Ativos Circulantes. No entanto, alguns componentes dos custos de manutenção (como depreciação, seguro e impostos) podem aparecer sob diferentes títulos, como Despesas.

2. Custos de Falta de Estoque: Os custos de falta de estoque ocorrem quando uma empresa fica sem um determinado item e não consegue atender à demanda do cliente. Esses custos podem ser diretos ou indiretos:

Vendas Perdidas: Se os clientes não conseguirem encontrar os produtos que desejam, eles podem optar por comprar em outro lugar, levando a vendas perdidas.

Insatisfação do Cliente: A falta de estoque pode levar à insatisfação do cliente e prejudicar a reputação de uma empresa. Com o tempo, isso pode resultar em perda de lealdade do cliente e diminuição das vendas.

Custos de Envio Acelerado: Em alguns casos, uma empresa pode optar por acelerar o envio por conta própria para cumprir um pedido do cliente e evitar a falta de estoque.

Os custos de falta de estoque geralmente não aparecem diretamente no balanço patrimonial. No entanto, eles podem afetar indiretamente várias áreas das demonstrações financeiras. Por exemplo, frequentes faltas de estoque podem levar à diminuição da Receita de Vendas. Com o tempo, isso poderia impactar o Lucro Líquido e o patrimônio líquido da empresa.

Sistemas avançados de previsão podem ajudar as empresas a otimizar seus níveis de estoque, reduzindo tanto os custos de manutenção quanto os de falta de estoque. Ao prever a demanda com precisão, as empresas podem garantir que tenham a quantidade exata de inventário - nem demais, nem de menos. Isso pode levar a economias de custo, aumento das vendas e melhoria da satisfação do cliente.

Implementando Previsão Avançada

A implementação de previsão avançada envolve 5 passos (figura 2):

1. Coleta de Dados: O primeiro passo na implementação de previsões avançadas é coletar dados históricos de vendas, juntamente com quaisquer outros dados relevantes como atividades promocionais, indicadores econômicos e tendências de mercado. Com o advento do big data, as empresas agora podem coletar e processar grandes volumes de dados em tempo real. Esses dados podem vir de várias fontes, como registros de transações, interações com clientes, mídias sociais e bancos de dados externos. Os dados coletados são então limpos e transformados em um formato adequado para análise.

2. Seleção de Modelo: O próximo passo é escolher um modelo de previsão que atenda às necessidades do seu negócio. Isso pode ser um modelo de séries temporais, um modelo de aprendizado de máquina ou uma combinação de ambos. Modelos de séries temporais são técnicas estatísticas que analisam dados coletados ao longo do tempo para identificar tendências e padrões. Por outro lado, modelos de aprendizado de máquina usam algoritmos para aprender com os dados e fazer previsões ou decisões. A inteligência artificial (IA) pode ser usada para automatizar o processo de seleção de modelo, escolhendo o modelo mais apropriado com base nas características dos dados.

3. Treinamento do Modelo: Uma vez que um modelo foi selecionado, ele precisa ser treinado usando os dados históricos. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os valores observados reais. Técnicas avançadas de análise podem ser usadas para otimizar esse processo, garantindo que o modelo capture com precisão os padrões subjacentes nos dados.

4. Previsão: Após o modelo ter sido treinado, ele pode ser usado para gerar previsões para períodos futuros. É aqui que a detecção de demanda entra em jogo. A detecção de demanda é um método que usa aprendizado de máquina e IA para analisar dados atuais e prever a demanda futura. Ela vai além dos métodos tradicionais de previsão ao incorporar dados em tempo real e previsões de curto prazo para criar previsões mais precisas e oportunas.

5. Revisão e Ajuste: O passo final é revisar regularmente a precisão de suas previsões e ajustar seu modelo conforme necessário. Este é um processo contínuo, pois a precisão das previsões pode mudar ao longo do tempo devido a mudanças nas condições de mercado, comportamento do cliente e outros fatores. Análises avançadas podem ser usadas para monitorar o desempenho do modelo de previsão e ajustar conforme necessário.

Ao seguir esses passos e aproveitar modelos de big data, inteligência artificial, análises avançadas e detecção de demanda, as empresas podem implementar sistemas avançados de previsão que melhoram a eficiência operacional, reduzem custos e aumentam a satisfação do cliente. Esses sistemas fornecem às empresas as informações necessárias para tomar decisões informadas e se manter à frente da concorrência.

Conclusão

A previsão avançada, aproveitando tecnologias e metodologias de ponta, emergiu como uma ferramenta potente para as empresas otimizarem a gestão de inventário, reduzindo assim custos e aumentando a satisfação do cliente. Ao empregar técnicas estatísticas complexas, análises avançadas, modelos de big data e inteligência artificial, a previsão avançada transcende os métodos tradicionais, permitindo às empresas prever tendências e comportamentos futuros com maior precisão.

O caso da implementação pela IKEA da ferramenta baseada em IA “Detecção de Demanda” exemplifica o poder transformador da previsão avançada. Isso levou a melhorias significativas na precisão das previsões de vendas, reduziu erros de previsão e otimizou os níveis de inventário, demonstrando o potencial de tais sistemas em melhorar a eficiência operacional e a satisfação do cliente.

A previsão avançada reduz principalmente dois elementos dos custos de inventário: os custos de manutenção e os custos de falta de estoque. Ao prever a demanda com precisão, as empresas podem garantir níveis ótimos de inventário, levando a economias de custos, aumento das vendas e melhoria da satisfação do cliente.

A implementação de previsões avançadas envolve etapas como coleta de dados, seleção de modelos, treinamento de modelos, previsão e revisão regular, e ajuste do modelo. Seguindo essas etapas e aproveitando modelos de grandes dados, inteligência artificial, análises avançadas e detecção de demanda, as empresas podem implementar sistemas de previsão avançados que lhes fornecem as informações necessárias para tomar decisões informadas e se manter à frente da concorrência.

A previsão avançada é uma abordagem estratégica que não apenas permite às empresas prever o futuro, mas também moldá-lo, levando a um aumento da lucratividade e competitividade no cenário empresarial orientado por dados de hoje.