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Tecnologia 18 de maio de 2018

Plataforma usa Inteligência Artificial para automatização do processo de previsão de comportamento de demanda

A Tevec Inteligência Artificial (Fone: 11 3093.2040) disponibiliza uma plataforma, a Tevec, que pode ser acoplada aos processos de negócio relacionados à cadeia logística, dando previsibilidade e maior capacidade de reação num ambiente complexo de demanda. A solução é oferecida em Cloud para que qualquer sistema possa se conectar, sendo facilmente acoplada aos processos de negócio relacionados à cadeia de suprimentos, sem que sejam necessárias mudanças em softwares operacionais e de gestão.
“A plataforma possui uma biblioteca de algoritmos de Inteligência Artificial capaz de extrair e aprender os mais diversos padrões de demanda. Os algoritmos são preparados para trabalhar com produtos com muito e pouco histórico de vendas e com informações de cestas de produtos coletadas em diversos pontos da cadeia de suprimentos. Eles permitem identificar padrões de comportamento das séries de dados e os fatores que afetam seus consumidores, antecipando o futuro com alta precisão, incluindo vendas constantes e sazonais, campanhas de marketing e alterações do comportamento econômico do consumidor”, explica Bento Ribeiro, sócio fundador da Tevec Inteligência Artificial.
Entre as empresas que utilizam a plataforma estão Danone, Baterias Moura, Kopenhagen, Gerdau e AM PM da Ipiranga. Segundo Ribeiro, o sistema dobra o número de acertos na comparação com a metodologia de previsão estatística utilizada anteriormente por estas empresas. “Isto é possível porque a solução da Tevec determina a quantidade e o mix ideal de reposição para cada produto, em cada loja ou elo da cadeia logística.”
Essa alta assertividade se traduz em redução das perdas de vendas por falta de disponibilidade do produto no ponto de venda (rupturas), redução dos estoques improdutivos (acima da demanda) que impactam no capital de giro e diminuição da perda por vencimento do prazo de validade do produto em estoque, enfatiza Ribeiro.
O representante da empresa também esclarece que, com aplicação em diversos setores, as soluções da Tevec não se limitam a previsões de demanda e podem ser implementadas em várias outras etapas da cadeia de abastecimento.

História
Ribeiro lembra que a Tevec Inteligência Artificial iniciou suas atividades em 2013 com um sistema voltado para a otimização da logística das empresas, ajudando a definir onde instalar os Centros de Distribuição (CDs) e como planejar a malha de entrega dos produtos. “Nossos clientes estavam satisfeitos com os resultados que entregávamos, mas entendiam que o ganho maior de produtividade na cadeia de suprimentos estava na previsão eficiente da demanda dos produtos, evitando a falta ou excesso de produtos em estoque.”
A plataforma Tevec surgiu deste desafio colocado pelos clientes. “Fomos estudar o que havia de mais inovador em modelos matemáticos para previsibilidade de demanda e constatamos que os modelos de Inteligência Artificial de ‘machine learning’ identificam com mais precisão os padrões de comportamento, já que analisam um maior volume de variáveis e ambientes de negócio.”
Ainda de acordo com o sócio-fundador da empresa, a solução oferece às equipes de planejamento previsões de demanda de cada elo da cadeia, trazendo capacidade de reação frente ao dinamismo do mercado.
Um dos desafios para os profissionais das áreas de planejamento de cadeias logísticas é o chamado “efeito chicote”, que compreende uma falta de sincronia entre os pedidos de lojas, CDs e produção da fábrica.
A principal causa desse efeito é a falta de visibilidade de demanda de elos anteriores da cadeia. Exemplo, uma loja sem previsão de demanda reage a estímulos como aumentos e quedas das vendas de forma amplificada. É quando o gerente faz pedido muito acima da demanda, o que impacta no capital de giro e traz perdas por vencimento do prazo de validade do produto. Ou faz o pedido abaixo da demanda e perde vendas por falta de disponibilidade do produto. Já o Centro de Distribuição “enxerga” a demanda das lojas e reage de forma mais amplificada ainda, gerando “chicotes” no canal de movimentação de materiais.
“A plataforma Tevec, ao automatizar a análise de demanda em todos os elos, minimiza muito esse efeito, pois as previsões e reabastecimentos passam a ocorrer de forma coordenada e em sincronia com a demanda.”

Benefícios
Referindo-se aos benefícios da plataforma, Ribeiro salienta que todas as indústrias podem se beneficiar de um planejamento de cadeia de suprimentos mais eficiente e da maior previsibilidade de sua demanda. Empresas com produtos com prazos de validade e alto giro capturam resultados de eficiência rapidamente.
Outra visão importante – ainda segundo o executivo – é que muitas empresas deixam a cargo de seus promotores/repositores de ponto de venda a decisão quanto ao mix de produtos e quantidade de reabastecimento para cada ciclo de reposição. Sem informações precisas para esta tomada esta decisão, esses profissionais fazem pedidos improdutivos, gerando rupturas de alguns produtos e excesso de estoque de outros.
“A plataforma Tevec oferece a informação do pedido ideal de reposição transformando o papel destes profissionais em negociadores das melhores exposições. Quanto ao investimento, sabemos que o ROI (Retorno Sobre o Investimento) é em geral de três a cinco vezes. As melhorias da plataforma trazem a cadeia implementada para um patamar de performance superior, de modo que o investimento é rapidamente compensado.”
As maiores demandas da indústria e do varejo na gestão da cadeia de suprimentos são relativas ao processo de abastecimento dos pontos de venda. As lojas devem ter a quantidade de produtos em exposição que equilibre a disponibilidade para o consumidor encontrar o que procura, com volume de estoque que não penalize o varejista com produtos parados, sem giro.
As informações que a plataforma Tevec utiliza em seus modelos de previsão estão disponíveis nos sistemas dos clientes – são vendas por loja, estoques, preço, grade de abastecimento etc. “Complementamos com variáveis externas (exógenas) como clima e índices econômicos, entre outros. Nossos algoritmos permitem classificar com precisão padrões de comportamento e os fatores que afetam os consumidores, antecipando o futuro com precisão. Incluem vendas constantes, vendas sazonais e alterações do comportamento do consumidor. A aplicação da plataforma Tevec nos processos do varejo se traduz em maiores margens e eficiência operacional.”

Danone
A Danone está usando a Tevec para auxiliar os clientes a encontrarem seus produtos nos pontos de venda espalhados pelo Brasil. Há um ano, as duas empresas mantêm parceria para automatização do processo de previsão de demanda. A solução da Tevec permite a entrega da quantidade ideal de cada produto, em cada loja semanalmente. Ou seja, não falta, nem sobra nenhum item.
Segundo Xavier Serres Escoda, diretor de TI da Danone, é a primeira vez que a empresa – em específico a divisão de produtos lácteos frescos – consegue integrar essa nova ferramenta de Inteligência Artificial. “A área de TI da Danone impulsionou essa inovação, pois identificou que a iniciativa iria trazer valor agregado para o negócio. Vamos conseguir colocar no ponto de venda a quantidade correta do produto, no lugar certo, evitando o desperdício”, conclui Xavier. Desde que a Danone começou a usar a plataforma da Tevec, reduziu significativamente a ruptura nos clientes que participam do projeto, assim como o índice de perdas de produtos nas lojas. Para produtos perecíveis e com validade curta, acertar o balanço de estoque é essencial para minimizar as perdas por vencimento, sem deixar que o produto falte no ponto de venda.
Na visão de Mariana Albernaz, responsável da área de Customer Service da divisão de produtos lácteos frescos da Danone, “a ferramenta visa melhoria de disponibilidade de produtos nas gôndolas, e como consequência de uma melhor gestão de pedido, também entrega uma redução de perdas para a Danone e para os varejistas”, pontua. Antes do uso da Inteligência Artificial, o ciclo de abastecimento da Danone era baseado na experiência do vendedor, que definia, junto com o profissional de compras do varejo, o mix de produtos e as quantidades para reabastecimento das lojas. “Uma decisão sem muito embasamento matemático profundo, não considerava previsão detalhada de sazonalidades, alterações climáticas, feriados, localização de lojas, desempenho de Operador Logístico, entre outras variáveis que impactam na demanda e nos prazos de entrega”, informa Ribeiro. Hoje, todos esses fatores entram nos cálculos matemáticos da Inteligência Artificial que processa bilhões de combinações e decide a quantidade ideal de abastecimento sem interação humana. Em alguns casos, para atuação in loco, o vendedor recebe na tela de seu smartphone ou tablet uma Sugestão de Pedido de Reabastecimento gerada pela Plataforma Tevec. Esse profissional passa a ter informação precisa sobre o mix e as quantidades a serem vendidas para cada ponto de venda. Assim, pode se dedicar a negociação e conquista de mais negócios, deixando de lado atividades operacionais. “O mix de produtos da Danone é grande, com giro muito variado, considerando cada ponto de venda. Fatores como a localização da loja e o tipo de compra do consumidor (se consumo imediato ou abastecimento do mês) fazem com que a demanda seja difícil de prever. Uma ferramenta com Inteligência Artificial garante que a previsão de vendas fique cada vez mais assertiva e, portanto, o nível de estoque esteja adequado em loja também”, completa Mariana.
Outra vantagem é que o Sistema Tevec monitora os riscos de todos os pontos de movimentação, permitindo que a equipe de operações da Danone seja pró ativa na prevenção de rupturas e perdas ao longo de toda a cadeia de suprimentos.

Kopenhagen
A Kopenhagen também está usando a Tevec para facilitar a localização de seus ovos de Páscoa em todos os pontos de venda espalhados pelo Brasil. Há três anos, as duas empresas mantêm parceria para automatização do processo de previsão de demanda e a ação se intensifica com a aproximação da Páscoa.
“A solução da Tevec permite a entrega da quantidade ideal de cada produto, em cada loja semanalmente. Ou seja, não falta, nem sobra nenhum item, e, consequentemente, os chocolates estão sempre ‘fresquinhos’”, afirma Ribeiro, da Tevec.
O sistema dobra o número de acertos na comparação com a metodologia de previsão estatística utilizada anteriormente. Com isso, a Kopenhagen reduziu o índice de desperdício nas suas lojas em mais de 60% e não perde venda por falta de disponibilidade do chocolate. Também eliminou os estoques acima da demanda que impactam no capital de giro e muitas vezes resultam em perdas por vencimento do prazo de validade. “É muito dinheiro, considerando que são 350 lojas e mix composto por dezenas de produtos”, relata Ribeiro.
Nesta redução de custos, ainda entra a eliminação de fretes extras e de gastos com turnos adicionais de produção, antes necessários para repor mercadoria quando a previsão era falha.
O atendimento de tantos pontos de venda é complexo, principalmente por se tratar de chocolate, produto altamente perecível e que apresenta grande sazonalidade de vendas. “Além disso, é preciso considerar a influência de elementos externos, que não estão sob controle da empresa, como fatores econômicos, mudanças no câmbio e, até mesmo, variações climáticas”, acrescenta Ribeiro.
As variáveis ainda incluem feriados, localização das lojas, estações do ano, custo de matéria prima, desempenho do Operador Logístico, entre outras. Todos estes fatores entram nos cálculos matemáticos da Inteligência Artificial que processa bilhões de combinações e decide a quantidade ideal de abastecimento sem interação humana.

IA na logística
Ribeiro também fala sobre a Inteligência Artificial na logística, ressaltando que ela pode ser usada em todas as etapas da cadeia de suprimentos trazendo benefícios para cada elo. Como, por exemplo: reabastecimento de lojas com o mix e volume correto para atender o potencial de demanda no nível mais granular (SKU/loja); processos de planejamento de estoque em Centros de Distribuição para atender aos pedidos dos clientes (diretos e indiretos) ou das lojas em caso do varejo; otimização dos processos de compras de materiais para produção com maior previsibilidade da demanda; otimização do processo fabril com redução de setups e ruptura (falta) de material para produção.
Sobre as tendências da IA na logística, o executivo diz que elas envolvem a incorporação de modelos de Inteligência Artificial nos processos logísticos e de previsão da indústria e do varejo. De acordo com ele, só a Inteligência Artificial é capaz de encontrar “sozinha” as relações entre as diversas variáveis, agindo sobre o mesmo produto, ao mesmo tempo, como preço, margem, estoque, tempo de reposição, clima, variação cambial etc. “Por melhor que o time de planejamento seja, o número de correlações entre variáveis que influenciam a demanda é tão grande que o cérebro humano simplesmente não é capaz de calculá-lo”, conclui Ribeiro.

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Athenas é pioneira no uso de Bio Inteligência Artificial em solução de negócios
A Athenas Logistics Technology (Fone: 21 3031.6706) é uma das pioneiras no mundo a desenvolver uma solução utilizando Bio Inteligência Artificial. Esta tecnologia é inovadora e se apropria de conceitos biológicos para ajudar no processamento de decisões complexas e estratégicas, reduzindo sua complexidade e tempo.
A solução criada pela Athenas é parte integrante do TOS+, uma plataforma de automação portuária que integra hardware e software visando a agilizar e otimizar as operações e todos os processos de negócio de terminais logísticos. A solução, que demandou investimentos de R$ 10 milhões ao longo de três anos, faz uso de internet das coisas para conectar todos os equipamentos, como balanças, guindastes, biometria, RFID, entre outros. O sistema também oferece a visualização em 3D e real time do pátio, navio e armazém, o que proporciona diversas vantagens ao planejamento e execução das operações.
No TOS+, a Bio Inteligência Artificial é utilizada no algoritmo de otimização. De forma simples, a teoria é usada com uma analogia, transformando todas as cargas – que podem ser contêineres, granel líquido, granel sólido e cargas gerais – em células de um organismo vivo. Estas células são alocadas em regiões e, a partir desta localização, desempenham determinadas funções específicas. “É como se fossem células do corpo humano: cada uma carrega informações genéticas, que no caso das cargas são dados como peso, origem e destino, se é refrigerada, se requer condições especiais de armazenamento, prazo de transporte, informações de custo, etc. Já as regiões do pátio trazem características como proximidade com berço e disponibilidade de tomadas, que podem ser modificadas pelo planejador”, explica Rogério Magela, sócio fundador da Athenas.
Quando uma carga dá entrada em um terminal portuário, o TOS+ lê todos estes dados em conjunto e, a partir daí, faz a aproximação desta célula com a área do pátio mais apropriada para recebê-la. Ao chegar ao local ideal onde a carga deve ser colocada, o TOS+ se utiliza de algoritmos matemáticos para calcular o ponto exato em que deve ser disposta.
“Um sistema que utiliza apenas algoritmos matemáticos leva muito tempo, talvez horas, para conseguir calcular tantas variáveis, já que as informações relevantes em um terminal logístico podem somar centenas de dados. Esse prazo é inviável para administrar diversas cargas chegando e saindo a partir de diferentes modais, como rodoviário, ferroviário, aéreo e aquaviário. Utilizando a Bio Inteligência Artificial, conseguimos fazer o sistema entender o conjunto de informações de cada célula, agilizando o processo. Outro ponto importante é que, como tanto a carga como a região do pátio têm seu ‘código genético’, ambos participam do processo. Tudo isso reduz o número de cálculos que o sistema precisa fazer para permitir que a carga encontre o local mais adequado no terminal”, finaliza Magela.

Grupo Polar apresenta plataforma de IA para gestão de temperatura e umidade
O Grupo Polar (Fone: 11 4341.8600), fabricante de produtos térmicos para transporte de insumos que requerem tempo e temperatura controlados, apresenta ao mercado uma nova plataforma de Inteligência Artificial aplicada à gestão ativa de processos. “Falhas humanas na inserção de dados, alto custo em soluções de mercado e a pressão por redução de custos são apenas alguns dos problemas da indústria atual. Com a nova Gestão Ativa Polar 4.0, a partir de aplicativos móveis, é possível ter toda a cadeia logística sob gestão eficaz e online”, explica o gerente comercial do Grupo Polar, Clinger Olavio. Com a Inteligência Artificial é possível evoluir no conhecimento sem a dependência humana, gerar histórico e assim evitar e prevenir falhas na leitura ou inserção de dados, reduzir o custo operacional com a possibilidade de tornar o processo mais rápido por meio do controle mais efetivo da operação e, ainda, auxilia na tomada de decisão, evitando perdas.

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