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Gestão de Estoque Inteligente: Previsão de Demanda com Machine Learning

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Evite rupturas de estoque e capital parado utilizando modelos preditivos de séries temporais para antecipar a demanda de vendas.

Gestão de Estoque Inteligente: Previsão de Demanda com Machine Learning

Estoque parado é dinheiro perdendo valor; ruptura de estoque é venda perdida para o concorrente. O desafio histórico de gestores de compras sempre foi equilibrar o ponto de reposição com base em médias simples de vendas dos meses anteriores.

O problema é que médias aritméticas ignoram sazonalidade, tendências de crescimento, feriados e variações macroeconômicas.

Fatores Considerados por Modelos Preditivos Modernos

  • Sazonalidade Semanal e Mensal: Picos de vendas aos fins de semana ou início de mês (quintos dias úteis).
  • Lead Time do Fornecedor: Tempo médio de entrega e histórico de atrasos de cada distribuidor.
  • Elasticidade de Preço: Como promoções pontuais alteram a velocidade de saída dos produtos.
  • Estoque de Segurança Dinâmico: Em vez de manter um número fixo de dias de estoque o ano todo, o sistema expande ou contrai a margem de segurança conforme a volatilidade prevista.