Preveja a demanda dos seus produtos com aprendizado de máquina
Sumário
- Introdução
- O Que é Previsão de Demanda?
- Modelos de Previsão de Demanda
- 3.1 Processamento de Dados
- 3.2 Engenharia de Recursos
- 3.3 Ajuste de Hiperparâmetros
- 3.4 Validação e Análise de Previsões
- O Problema da Previsão de Demanda na Cadeia de Suprimentos
- 4.1 O Fluxo da Cadeia de Suprimentos
- 4.2 A Quantidade de Remessas
- 4.3 O Desafio da Previsão de Demanda
- Fatores que Influenciam a Demanda
- 5.1 Vendas Anteriores
- 5.2 Estoque Atual
- 5.3 Inventário do Distribuidor
- 5.4 Condições de Preço, Promoção e Marketing
- Engenharia de Recursos para Modelos de Séries Temporais
- 6.1 Adição de Lags
- 6.2 Outras Características Estatísticas
- 6.3 Considerações sobre os Dados Temporais
- Métricas de Avaliação em Previsão de Demanda
- 7.1 Erro Médio Absoluto (MAE)
- 7.2 Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE)
- 7.3 Erro Médio Percentual Absoluto (MAPE)
- 7.4 Outras Métricas de Avaliação
- Modelos de Ensemble para Melhorar a Precisão
- 8.1 Diversidade de Modelos
- 8.2 Seleção de Modelos
- 8.3 Resultados e Precisão
- Considerações Finais
- Próximos Passos e Recursos Adicionais
📈 O Que é Previsão de Demanda?
A previsão de demanda é um processo essencial no planejamento e gestão de negócios, especialmente na área de cadeia de suprimentos. Trata-se de estimar a quantidade de produtos ou serviços que serão necessários em determinado período de tempo. A previsão de demanda é fundamental para empresas otimizarem seus recursos, evitarem estoques excessivos ou falta de produtos, planejarem seus investimentos e tomarem decisões estratégicas com base na demanda prevista.
🤔 Modelos de Previsão de Demanda
Para construir um modelo de previsão de demanda, são necessários diversos passos e considerações. Abaixo, vamos explorar cada um desses passos em detalhes.
3.1 Processamento de Dados
Antes de começar a construir um modelo de previsão de demanda é necessário realizar o processamento dos dados, que envolve tarefas como limpeza, transformação e preparação dos dados. É importante garantir que os dados estejam completos, consistentes, livres de outliers e prontos para serem utilizados na etapa de modelagem.
3.2 Engenharia de Recursos
A etapa de engenharia de recursos é onde as características relevantes para a previsão de demanda são selecionadas e criadas. Isso envolve a identificação de fatores que podem influenciar a demanda, como vendas anteriores, estoque atual, inventário do distribuidor e condições de preço, promoção e marketing. Além disso, é necessário encodar a natureza sequencial dos dados de séries temporais, adicionando lags e outras características estatísticas.
3.3 Ajuste de Hiperparâmetros
Depois de selecionar as características relevantes, é preciso ajustar os hiperparâmetros do modelo escolhido. Ajustar os hiperparâmetros adequadamente é essencial para obter um modelo preciso e confiável.
3.4 Validação e Análise de Previsões
Após treinar o modelo e fazer as previsões de demanda, é necessário validar os resultados e analisar a qualidade das previsões. Isso pode ser feito comparando as previsões com os valores reais e utilizando métricas de avaliação, como o Erro Médio Absoluto (MAE), Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) e Erro Médio Percentual Absoluto (MAPE). A análise dos resultados é fundamental para identificar possíveis melhorias e fazer ajustes no modelo.
📦 O Problema da Previsão de Demanda na Cadeia de Suprimentos
Dentro do contexto da cadeia de suprimentos, a previsão de demanda se torna ainda mais crítica. A demanda de diferentes produtos pode variar de acordo com a localização, época do ano, eventos promocionais e diversos outros fatores. Portanto, é essencial entender esses fatores e como eles afetam a demanda para cada produto.
4.1 O Fluxo da Cadeia de Suprimentos
Antes de abordar a previsão de demanda, é importante compreender o fluxo da cadeia de suprimentos. Os produtos passam por diferentes estágios, desde a matéria-prima até o consumidor final. Para o problema de previsão de demanda que estamos explorando neste artigo, focaremos no fluxo entre o fabricante e o distribuidor.
4.2 A Quantidade de Remessas
O problema específico que queremos resolver é ajudar o fabricante a prever quantas unidades de cada produto o distribuidor irá comprar diariamente nas próximas 12 semanas. Essa informação é crucial para o planejamento da produção e garantia de que haja estoque suficiente para atender à demanda.
4.3 O Desafio da Previsão de Demanda
A previsão de demanda na cadeia de suprimentos é um desafio complexo, pois envolve a análise de diversos fatores e a consideração de condições diferentes em cada estágio da cadeia. A eficácia da previsão depende de entender quais fatores afetam a demanda e como eles se relacionam entre si.
📊 Fatores que Influenciam a Demanda
A previsão de demanda é uma arte que envolve a compreensão dos fatores que influenciam a demanda de um produto. Algumas das variáveis mais relevantes incluem vendas anteriores, estoque atual, inventário do distribuidor, condições de preço, promoção e marketing. Vamos explorar cada um desses fatores com mais detalhes.
5.1 Vendas Anteriores
Um dos principais fatores a serem considerados é o histórico de vendas anteriores. Analisar as vendas passadas pode ajudar a identificar padrões sazonais, tendências de longo prazo e variações na demanda ao longo do tempo. Portanto, é importante incorporar dados de vendas anteriores em um modelo de previsão de demanda.
5.2 Estoque Atual
O estoque atual também desempenha um papel importante na previsão de demanda. Se uma empresa já possui um estoque alto de determinado produto, pode ser que a necessidade de produção seja menor, pois há unidades suficientes disponíveis para atender à demanda atual.
5.3 Inventário do Distribuidor
Além disso, o inventário do distribuidor pode influenciar a quantidade de remessas solicitadas. Se o distribuidor estocou demais os produtos no mês anterior, é provável que ele não faça um pedido tão grande no próximo mês.
5.4 Condições de Preço, Promoção e Marketing
As condições econômicas, promoções e estratégias de marketing também podem afetar a demanda por um produto. Por exemplo, se houver uma promoção ou desconto significativo, é provável que a demanda aumente. Portanto, essas condições também devem ser levadas em consideração ao fazer previsões de demanda.
⚙️ Engenharia de Recursos para Modelos de Séries Temporais
Ao construir um modelo de previsão de demanda para séries temporais, é importante considerar a natureza sequencial dos dados. Existem algumas técnicas específicas que podem ser aplicadas para garantir que essa natureza sequencial seja adequadamente capturada.
6.1 Adição de Lags
Uma maneira de lidar com a natureza sequencial dos dados é adicionar lags. Lags representam o valor de uma variável em um determinado momento no passado. Por exemplo, podemos adicionar o valor da demanda de ontem como um lag de 1 dia. Isso permite que o modelo capture a relação entre os valores passados e futuros da variável de interesse.
6.2 Outras Características Estatísticas
Além dos lags, outras características estatísticas podem ser calculadas a partir da série temporal. Isso inclui características como a média móvel da demanda, a curtose, simetria, diferenças e derivadas. Essas características podem fornecer informações adicionais sobre a série temporal e ajudar a melhorar a precisão da previsão de demanda.
6.3 Considerações sobre os Dados Temporais
Ao selecionar as características relevantes para o modelo de previsão de demanda, é importante considerar algumas perguntas-chave. Por exemplo, é necessário decidir qual período de tempo considerar, se é melhor usar dados diários ou semanais e se a demanda deve ser considerada de forma acumulada ou não. Essas decisões devem ser baseadas no contexto do negócio e no comportamento esperado do produto.
📊 Métricas de Avaliação em Previsão de Demanda
A avaliação de modelos de previsão de demanda é essencial para garantir que as previsões sejam precisas e confiáveis. Existem várias métricas de avaliação que podem ser utilizadas, dependendo do objetivo do modelo e das preferências de quem está avaliando os resultados.
7.1 Erro Médio Absoluto (MAE)
O Erro Médio Absoluto (MAE) é uma métrica comum para avaliar a precisão dos modelos de previsão de demanda. Ele calcula a média das diferenças absolutas entre os valores reais e previstos. Quanto menor o valor do MAE, melhor a precisão do modelo.
7.2 Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE)
A Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) é outra métrica popular para avaliar modelos de previsão de demanda. Ele calcula a raiz quadrada da média das diferenças quadráticas entre os valores reais e previstos. O RMSE também fornece uma medida da dispersão dos erros de previsão.
7.3 Erro Médio Percentual Absoluto (MAPE)
O Erro Médio Percentual Absoluto (MAPE) é uma métrica que expressa o erro médio como uma porcentagem do valor real. Ele calcula a média das diferenças percentuais absolutas entre os valores reais e previstos. O MAPE é útil quando é necessário comparar a precisão de diferentes modelos em diferentes unidades de medida.
7.4 Outras Métricas de Avaliação
Existem também outras métricas de avaliação que podem ser utilizadas, dependendo do contexto e das necessidades específicas do modelo. Algumas dessas métricas incluem o MAPE ponderado (considera o preço ou receita do produto), o Erro Absoluto Percentual Médio (MAAPE) e o Erro Absoluto Médio Percentual Percentual (MPE).
🤝 Modelos de Ensemble para Melhorar a Precisão
Uma técnica eficaz para melhorar a precisão dos modelos de previsão de demanda é utilizar modelos de ensemble. Os modelos de ensemble são construídos combinando as previsões de vários modelos diferentes. Isso permite aproveitar as vantagens de cada modelo individual e criar uma previsão mais precisa e confiável.
8.1 Diversidade de Modelos
Uma das chaves para o sucesso dos modelos de ensemble é a diversidade dos modelos individuais. É importante treinar modelos diferentes, com diferentes algoritmos e configurações, para que suas previsões sejam complementares. Dessa forma, os erros cometidos por um modelo podem ser corrigidos por outro modelo, resultando em uma previsão mais precisa e confiável.
8.2 Seleção de Modelos
Para escolher qual modelo utilizar em cada situação, podemos construir um modelo de seleção de modelos. Esse modelo de seleção utiliza os erros das previsões dos modelos individuais como dados de treinamento. Com base nesses erros, o modelo de seleção de modelos pode decidir qual modelo utilizar em cada previsão, levando em consideração a precisão de cada modelo em diferentes situações.
8.3 Resultados e Precisão
Ao utilizar modelos de ensemble, é possível obter uma melhoria significativa na precisão das previsões de demanda. Em um estudo de caso específico, conseguimos melhorar a precisão em 10% em relação ao modelo existente. Isso demonstra o potencial dos modelos de ensemble para melhorar a previsão de demanda e otimizar a gestão da cadeia de suprimentos.
✅ Considerações Finais
A previsão de demanda é uma tarefa desafiadora, mas essencial para o sucesso de qualquer negócio. Ao construir modelos de previsão de demanda, é importante considerar os fatores que influenciam a demanda, como vendas anteriores, estoque atual, inventário do distribuidor, condições de preço, promoção e marketing. Além disso, a engenharia de recursos adequada e a seleção de métricas de avaliação apropriadas são fundamentais para garantir a precisão dos modelos. Por fim, o uso de modelos de ensemble pode ser uma estratégia eficaz para melhorar a precisão das previsões. Com essas considerações em mente, é possível construir modelos de previsão de demanda confiáveis e precisos que impulsionem o sucesso do negócio.
🔍 Próximos Passos e Recursos Adicionais
- Continue explorando modelos de previsão de demanda e seus diferentes algoritmos e técnicas.
- Experimente diferentes conjuntos de características e hiperparâmetros para melhorar a precisão dos modelos.
- Explore ferramentas e bibliotecas específicas para previsão de demanda, como o pacote 'tsfresh' para geração automática de recursos em séries temporais.
- Mergulhe em estudos de caso e exemplos práticos de previsão de demanda em blogs e recursos adicionais.
- Mantenha-se atualizado sobre as tendências e avanços mais recentes na área de previsão de demanda.
- Continue praticando e refinando suas habilidades de modelagem e previsão de demanda através de projetos e exercícios práticos.
Recursos adicionais: