Tirar partido da IA para a previsão da procura e a otimização do inventário

Descubra como a MTE-THOMSON utiliza informações baseadas em dados e soluções de IA para revolucionar a forma como mantêm e gerem o seu inventário.

No mercado pós-venda automóvel em constante evolução, reconhecemos a necessidade de abraçar a revolução digital e aproveitar o poder da IA. Nossa visão era integrar a IA em nossos processos de previsão de demanda e gerenciamento de estoque, antecipando ganhos significativos nessas áreas. O RapidCanvas tem sido fundamental para transformar essa visão em realidade. A transição de modelos baseados em folhas de cálculo para o sofisticado modelo de IA do RapidCanvas foi um divisor de águas. Vimos uma melhoria de 35% na eficiência operacional e uma redução de 50% no tempo gasto em ajustes manuais, eliminando gargalos operacionais e simplificando nossos processos.

Arthur Strommer

Vice-presidente, MTE-THOMSON

Introdução

A MTE-THOMSON, fundada em 1957 como Metalúrgica Termo-Elétrica, é um dos principais fabricantes brasileiros de sistemas de controlo de temperatura e de gestão de motores para automóveis. Com mais de 3.000 produtos, incluindo sensores e termostatos, atende clientes em mais de 100 países. O seu foco na qualidade e inovação tornou-os o único produtor de termístores PTC e NTC na América Latina.

Para se manter competitiva no mercado global, a MTE-THOMSON adquire de forma eficiente materiais essenciais utilizando dados e IA/ML. Esta abordagem garante a qualidade e a fiabilidade dos seus componentes automóveis especializados, impulsionando o seu sucesso na indústria.

‍Desafiosenfrentados

A MTE-THOMSON debatia-se com dois problemas interligados que estavam a afetar a sua eficiência operacional e a sua rentabilidade.

A primeira era prever com exatidão a procura da sua gama diversificada de produtos. Previsões imprecisas da procura poderiam levar a uma sobreprodução ou a rupturas de stock, ambas com implicações significativas em termos de custos.

O segundo desafio era gerir o inventário a níveis óptimos. Sem previsões precisas da procura, manter o equilíbrio correto do inventário torna-se uma tarefa difícil. O excesso de stock resulta num aumento dos custos de detenção e no risco de obsolescência, ao passo que a falta de stock pode levar à perda de oportunidades de venda e à insatisfação dos clientes.

Solução implementada

A equipa do RapidCanvas conseguiu concluir o projeto num período de apenas três meses. A implementação foi efectuada de forma sistemática, progredindo a cada passo:

‍Recolhae limpeza de dados

A equipa começou por recolher dados relevantes de várias fontes. Estes dados foram depois limpos para garantir a sua exatidão e fiabilidade, o que é crucial para as fases seguintes.

‍Modelação automatizadapara a previsão da procura

Com os dados limpos, a equipa construiu um modelo de aprendizagem automática especificamente concebido para prever a procura dos produtos da MTE- THOMSON. Este modelo utiliza dados históricos e padrões para prever a procura futura, fornecendo uma previsão mais exacta e dinâmica do que os métodos tradicionais.

‍Desenvolvimentodo sistema de otimização de inventário

Uma vez implementado o modelo de previsão da procura, a equipa desenvolveu um sistema de otimização de inventário. Este sistema utiliza as previsões de procura para determinar os níveis de stock ideais para cada produto, tendo em conta factores como os prazos de entrega, os ciclos de encomenda e os níveis de stock de segurança.

‍Criação depainéis de controlo com informações

O passo final foi a criação de um painel de controlo de fácil utilização. Esta ferramenta proporciona à MTE-THOMSON uma forma fácil de monitorizar as principais métricas, ver as previsões de procura e gerir o inventário, permitindo uma tomada de decisões mais informada e eficaz.

Resultados e benefícios

Aumento da eficiência operacional

Reduzir o tempo gasto em ajustes manuais e permitir que a equipa da cadeia de abastecimento se concentre em tarefas estratégicas resulta numa poupança de mais de $200K.

‍Reduçãodos erros de sugestão de ordem

Com menos erros, o risco de rupturas de stock e de perda de vendas diminuiu, recuperando potencialmente 200 mil dólares em vendas perdidas anualmente, e aliviando também cerca de 500 mil dólares com um armazenamento optimizado.

‍Níveis de stock optimizados

Em 67% dos casos, os níveis médios de stock foram reduzidos sem um aumento das rupturas de stock. Isto significa que a empresa conseguiu manter um inventário mais reduzido sem comprometer a disponibilidade do produto.

‍Melhoria daprecisão das previsões

O erro percentual absoluto médio (MAPE), uma medida da exatidão da previsão, melhorou 9%. Isto indica uma previsão mais exacta da procura, reduzindo a probabilidade de sobreprodução ou subprodução.

Maior visibilidade e controlo

O novo sistema proporcionou uma maior visibilidade do processo de gestão do inventário. Isto permitiu um acompanhamento e uma tomada de decisões mais eficazes, conduzindo a um melhor controlo dos níveis de inventário.

Aumento da produtividade‍

A produtividade da equipa da cadeia de abastecimento foi melhorada, uma vez que puderam mudar a sua atenção da gestão de folhas de cálculo para tarefas mais estratégicas. Isto não só melhorou a eficiência, como também permitiu uma gestão de inventário mais estratégica e proactiva.

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