Descubra como essa nova feature te permitirá testar os melhores algoritmos estatísticos do mercado, personalizar modelagens para as SKUs, simular e comparar cenários, além de direcionar a combinação ideal de técnicas e parâmetros para otimizar a projeção de demanda de cada SKU.
A GTPLAN possui usuários se especializando cada vez mais nas metodologias e rotinas de Demand Planning 📈💡 e estes profissionais são responsáveis por:
- Coleta e Análise de dados: eles coletam séries históricas de demanda, definem metodologias de limpeza de outliers, analisam tendências de comportamento e outros indicadores relevantes para entender o perfil de demanda da SKU.
- Previsão de Demanda: aprimoram modelos estatísticos, ajustam parâmetros de forma refinada, simulam cenários, e seus indicadores de erro, para chegarem na melhor demanda futura.
- Colaboração com outros Departamentos: Trabalham em conjunto com outras equipes da empresa: logística, suprimentos, vendas e produção para garantir que as previsões de demanda estejam alinhadas com as estratégias, desvios de curto prazo e capacidades operacionais.
- Desenvolvimento de Estratégias: Auxiliam no desenvolvimento de estratégias de preços, promoções e lançamentos de novos produtos, com base na análise da demanda e do comportamento do consumidor.
✨ Essa nova feature oferecerá novas possibilidades de ajuste fino nas modelagens a fim de garantir a melhor assertividade da previsão. É uma super ferramenta para os analistas de demanda que curtem sofisticar suas análises, personalizar os períodos de treinamento e adaptar parâmetros às características exclusivas de cada SKU.
Com a flexibilidade de recuperar e modificar o histórico da SKU, antes do cálculo da previsão, você terá um controle assertivo dos dados de entrada da série temporal, podendo ajustar eventos passados relevantes e escolher e calibrar modelos estatísticos de limpeza dos pontos “fora da curva”.
Você poderá escolher entre uma variedade de modelos embasados em metodologias clássicas, assim como em técnicas sofisticadas de Machine Learning. Será possível simular cenários e definir estratégias personalizadas para cada SKU, adaptando à complexidade do seu comportamento. 🔄🔧
Também disponibilizamos a ferramenta de “Best Fit” que te apoiará na tomada de decisão ao passar pelas seguintes etapas:
- Coleta de Dados Históricos: escolha do período de simulação, treinamento e modelo de tratamento de outliers.
- Seleção de Modelos Potenciais: escolha dos modelos estatísticos a serem simulados: modelos lineares, sazonais, técnicas de machine learning, entre outros.
- Ajuste de Modelos aos Dados: Este processo envolve a calibração dos parâmetros para aderir da melhor forma ao perfil da curva histórica.
- Avaliação de Desempenho: O desempenho de cada modelo é avaliado usando métricas estatísticas, como o erro quadrático médio (MSE), o erro absoluto médio (MAE) ou o erro percentual absoluto médio (MAPE).
- Seleção da melhor Aderência: O modelo que apresenta o melhor desempenho, ou seja, o menor erro nas métricas escolhidas, será indicado para você como o mais aderente para apoiar na sua decisão final.
- Validação do Modelo Escolhido: O modelo escolhido é então validado, geralmente usando um conjunto de dados de teste (dados que não foram usados no ajuste do modelo) para garantir que ele possa entregar o melhor resultado.
Principais Funcionalidades:
Períodos de treinamento ajustáveis:
Flexibilidade para personalizar os períodos de treinamento e teste, garantindo a adaptação às características específicas de cada SKU.
Ajuste manual e estatístico do histórico:
A possibilidade de modificar manualmente ou estatisticamente (parametrização de modelos de limpeza de outliers) o histórico de uma SKU antes de aplicar os algoritmos de previsão, proporcionando resultados mais assertivos.
Variedade de modelos de cálculo do Best FIT:
Escolha entre uma variedade de modelos de cálculo, refine os parâmetros dos algoritmos, escolha o indicador de erro como critério de classificação e analise o ranking de performance.
Análise visual e amigável em formato de gráfico:
Visualize as etapas de parametrização, cálculo e os resultados atingidos de maneira gráfica e intuitiva.
Simule cenários e compare resultados:
Avalie as diferentes combinações de modelos e parâmetros durante a simulação para identificar aquela que oferece o desempenho mais eficiente e preciso.
Fixação dos parâmetros de modelagem por SKU:
A capacidade de fixar uma combinação perfeita de parâmetros e modelos na SKU te garante a continuidade da estratégia e permite no longo prazo apurar e ajustar resultados.
Com estas e muitas outras funcionalidades, nosso Simulador de Forecast IA não apenas aprimora a assertividade das previsões de demanda, mas capacita seus profissionais de Demand Planning a responder de maneira ágil e eficiente às mudanças de tendências e mercado. 💼🚀
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