Acelerador de solução
Crie previsões de demanda em escala
Código pré-criado, dados de amostra e instruções passo a passo prontas para uso em um notebook do Databricks
A previsão de demanda é o processo de aproveitar dados históricos e outras informações analíticas para construir modelos que ajudem a fazer estimativas de futuras demandas de clientes para determinados produtos durante um período específico. Ajuda a moldar o roteiro do produto, a produção e a alocação de estoque, entre outras coisas.
De acordo com a McKinsey, é provável que uma melhoria de 10% a 20% na precisão das previsões da cadeia de suprimentos produza uma redução de 5% nos custos de estoque e um aumento de 2% a 3% nas receitas. Num mundo onde as margens são cada vez mais estreitas e críticas, essa percentagem pode ser decisiva. Mas as ferramentas tradicionais de previsão da cadeia de suprimentos não conseguiram entregar os resultados desejados, limitando o sucesso de varejistas e fabricantes.
Gere previsões refinadas no nível da loja de varejo em menos tempo
Aproveite o poder computacional distribuído da Plataforma Databricks Lakehouse para fazer previsões granulares de maneira mais eficiente no nível de estoque da loja. Este acelerador ajuda os varejistas a superar as limitações técnicas das soluções legadas de análise de dados que prejudicam a precisão das previsões. Execute previsões completas em dados de nível atômico dentro de janelas de serviço restritas para fazer coisas como:
- Criar uma previsão para cada combinação de item da loja
- Projetar demanda para cada produto nas lojas
- À medida que novos dados de vendas chegam, gerar novas previsões com eficiência e anexar as previsões existentes
- Trabalhar em Python ou R
Previsão de demanda intermitente com Nixtla
Previsões refinadas geralmente expõem padr ões de demanda intermitente. Esses padrões requerem técnicas especializadas para produzir previsões para bens que não são movimentados numa cadência regular e facilmente previsível.
Neste acelerador, criado com nossos parceiros da Nixtla, demonstramos como essas técnicas podem ser empregadas para produzir:
- Previsões escalonáveis e precisas em um grande número de combinações de itens de loja com demanda intermitente
- Seleção automatizada de modelos, também conhecida como bake-offs de modelos, para garantir que o melhor modelo seja selecionado para cada combinação de item de loja
- Métricas que nos ajudam a identificar a frequência ideal para gerar novas previsões
Preveja a demanda no nível da peça para uma fabricação simplificada
Realize a previsão de demanda no nível da peça, em vez do nível agregado, para minimizar as interrupções em sua cadeia de suprimentos e aumentar as vendas. Use este acelerador para:
- Criar previsões de demanda refinadas que possam ser realizadas de forma escalonável e com mais frequência
- Gerenciar escassez de materiais e prever planejamento excessivo