Previsão de demanda para envio e distribuição

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Ideias de soluções

Esse artigo é uma ideia de solução. Caso deseje que ampliemos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações sobre implementação ou diretrizes de preços, fale conosco enviando seus comentários no GitHub.

Esta ideia de solução utiliza dados históricos de demanda para prever a demanda em períodos futuros em vários clientes, produtos e destinos.

Arquitetura

Architecture diagram showing the flow of sample data to Power BI: demand forecasting for shipping and distribution.

Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.

Fluxo de dados

Para obter um exemplo de uma solução de previsão de demanda para envio e distribuição semelhante à solução descrita neste artigo, consulte a Galeria de IA do Azure. As características gerais de soluções de previsão de demanda como a proposta aqui são:

  • Há diversos tipos de itens com diferentes volumes, que se estendem em um ou mais níveis de categoria.
  • Há um histórico disponível para a quantidade do item em cada momento no passado.
  • Os volumes de itens diferem amplamente, possivelmente às vezes com uma quantidade grande com volume zero.
  • O histórico de itens exibe a tendência e a sazonalidade, possivelmente em diversas escalas de tempo.
  • As quantidades confirmadas ou retornadas não dependem muito do preço. Em outras palavras, a empresa de entrega não pode influenciar muito as quantidades por meio de alterações de curto prazo em preços, embora possa haver outros determinantes que afetem o volume, tais como o clima.

Sob essas condições, podemos aproveitar a hierarquia formada junto com a série temporal dos diferentes itens. Ao aplicar a consistência para que as quantidades em posições mais baixas na hierarquia (por exemplo, quantidades de produtos individuais) sejam totalizadas com as quantidades em posições mais altas (totais de produtos do cliente), melhoramos a precisão da previsão geral. O mesmo caso se aplica se itens individuais são agrupados em categorias, até mesmo em categorias que se sobrepõem. Por exemplo, uma pessoa pode estar interessada na demanda de previsão de todos os produtos no total, por local, por categoria de produto, por cliente etc.

A solução de galeria de IA calcula previsões em todos os níveis de agregação na hierarquia para cada período especificado. Lembre-se de que as implantações de suas soluções de previsão de demanda incorrerão em cobranças de consumo pelos serviços utilizados. Use a Calculadora de preços para estimar os custos. Quando você não estiver mais usando uma solução implantada, exclua-a para parar de incorrer em cobranças.

Componentes

Essa ideia de solução de previsão de demanda usa os seguintes recursos hospedados e gerenciados no Azure:

Detalhes do cenário

Essa solução usa dados históricos de demanda para prever a demanda entre clientes, produtos e destinos. Um exemplo de utilização desta solução é quando uma empresa de transporte ou entrega deseja prever as quantidades dos diferentes produtos que os clientes desejam entregar em diferentes locais e em momentos futuros. A empresa pode usar previsões de demanda como entrada para uma ferramenta de alocação. A ferramenta de alocação pode então otimizar as operações, como o roteamento de veículos de entrega e a capacidade de planejamento a longo prazo. Um exemplo relacionado é quando um fornecedor ou seguradora quer saber o número de produtos que serão devolvidos por causa de falhas.

Possíveis casos de uso

O processo de previsão de demanda descrito nesta solução pode ser operacionalizado e implantado na plataforma de IA da Microsoft. A plataforma de IA da Microsoft tem ferramentas de análise avançadas para ingestão de dados, armazenamento de dados, agendamento e análises avançadas. Essas ferramentas são todas as ferramentas essenciais para executar uma solução de previsão de demanda que pode ser integrada com seus sistemas de produção atuais.

Esta solução é otimizada para os setores de varejo e manufatura.

Próximas etapas

Mais documentação do produto:

Saiba mais:

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