Cadeia de Abastecimento e Operações

Planeamento da Procura

Desenvolvimento de uma base de dados históricos de vendas, limpa de outliers e eventos extraordinários.

Saiba mais
Introdução

Nova Abordagem da Previsão da Procura

Base

Desenvolvimento de uma base histórica de vendas, limpa de outliers e eventos.

Consolidação dos dados de eventos, em formato padronizado e replicável, de forma que possam ser utilizados na fase de Geração.

Geração

Definição do horizonte de previsão (curto vs longo prazo)

Introdução de métodos automáticos, reduzindo o esforço manual e aumentando a robustez.

Combinação de modelos de séries temporais com modelos causais (machine learning), capturando tendências históricas e incorporando inputs de eventos, permitindo previsões de vendas mais precisas.

Validação

Implementação de uma estratégia para validar todas as previsões geradas, destacando as previsões com baixa precisão ou que se desviam do alvo.

Análise comparativa de vendas históricas e previsões de produtos similares (marca, embalagem,...) para reforçar o processo de validação.

Monitorização

Definição de métricas de precisão transversais a toda a organização.

Painel de monitorização com visualizações personalizadas conforme as necessidades dos stakeholders, permitindo diferentes tipos de análise.

Identificação de metas de KPI para avaliar oportunidades de melhoria.

Descoberta Analítica

Impulsionar a geração de previsões

Modelos de
Séries Temporais

Modelos de Séries Temporais

O modelo de previsão utiliza análise de séries temporais que são capazes de capturar tendências e sazonalidades (por exemplo, diversos modelos de suavização exponencial, autorregressivos e de médias móveis).

Agregação

Agregação

Diferentes níveis de agregação são automaticamente testados e avaliados na história, nomeadamente na hierarquia de produtos e canais de venda.

Modelos Causais

Modelos Causais

O modelo aumentará ainda mais a confiabilidade ao aplicar modelos causais (por exemplo, machine learning) que relacionam tendências e sazonalidade com variáveis exógenas, incorporando informação de eventos e outros dados.

Testemunhos

Histórias
de Clientes

Ver tudo
No items found.