Demand forecasting para supply chain

Contexto

Fabricante de bens de consumo (receita de 3 bi€) com 15.000 referências de produtos vendidos em 30 países por meio de 50.000 pontos de venda. As previsões de vendas são realizadas pelos diretores comerciais regionais no Excel com uma precisão de 60%. Os erros de previsão causam simultaneamente 25% de excesso de estoque (destruições, promoções forçadas) e 8% de rupturas (vendas perdidas).

Problema & Desafio

Precisão das previsões de venda a 60%: erro médio de 40% nos volumes semanais. Excesso de estoque de 25% gerando 50M€/ano em destruições e promoções forçadas. Rupturas de 8% causando 30M€/ano em vendas perdidas e descadastramento de distribuidores. Previsões manuais em Excel: consolidação mensal por 30 responsáveis regionais sem método comum. Efeito chicote: os erros de previsão são amplificados ao longo de toda a supply chain.

Solução & Entregas

Modelo ML de demand forecasting multinível: por referência × ponto de venda × semana com agregação automática. 200+ features integradas: histórico de vendas, sazonalidade, promoções, meteorologia, eventos, tendências Google. Precisão elevada a 88% (erro <12%) com intervalos de confiança para o dimensionamento dos estoques de segurança. Simulação de cenários: impacto de uma promoção, lançamento de produto ou ruptura de fornecedor. Dashboard de S&OP unificado: previsões, desvios, alertas, recomendações de ajuste. A equipe Bomzai permanece para operar e garantir os SLAs.

Tecnologias