Como é calculado o que o StockAI diz para você pedir.

Sem caixas-pretas: os modelos competem sobre o seu próprio histórico, vence o que menos custa errar, o prazo do seu fornecedor é aprendido com os seus recebimentos e a regra do semáforo pode ser feita à mão. Esta página conta isso em linguagem simples.

Do seu arquivo à quantidade sugerida

1. Seu arquivo é revisado

Antes de treinar, cada produto é examinado: datas que faltam, valores atípicos, histórico insuficiente. Se o arquivo daria uma previsão errada, a execução não começa até você escolher como corrigi-lo.

2. Cada produto é classificado pelo jeito como vende

Estável, sazonal, intermitente ou volátil. Com isso se escolhe quais modelos competem: não se treina um que você não ativou, nem um que não combine com o padrão.

3. Os modelos competem sobre o seu histórico

Até nove modelos: LightGBM, XGBoost, ARIMA, SARIMAX, Prophet, ETS, Croston, uma rede neural LSTM e um modelo global que aprende com todo o seu catálogo. A cada um se esconde um trecho do final do seu histórico e se pede que o preveja, em vários cortes.

4. Vence o que menos custa errar

O vencedor é escolhido com um custo no qual ficar sem produto pesa três vezes mais do que sobrar. E ele precisa superar dois previsores ingênuos (repetir o último valor e repetir a temporada anterior).

5. O vencedor é treinado de novo com tudo

É retreinado com o histórico completo, incluindo as suas últimas semanas, e projeta a demanda com uma faixa provável ao redor.

6. Cruza com o seu estoque e o seu fornecedor

A demanda prevista, o estoque, o que está a caminho e o prazo do fornecedor dão a cobertura, o ponto de pedido, o sinal e a quantidade sugerida.

Como se aprende o prazo de cada fornecedor

No início você usa o prazo que escreve na ficha do fornecedor. Toda vez que registra um recebimento, completo ou parcial, o StockAI guarda quantos dias de fato se passaram entre o pedido e a entrega.

A partir do terceiro recebimento daquele fornecedor, o ponto de pedido usa a média real em vez da declarada, e a tela mostra qual dos dois está em uso. A folga de segurança também cresce quando o fornecedor é irregular nas entregas.

Como a precisão é mostrada

O erro é medido sobre datas que o modelo não viu

O que você vê na tela de previsão é o quanto cada produto errou nos trechos escondidos, e não um número calculado sobre o que ele já havia aprendido.

Cada produto, separadamente

Não existe uma porcentagem única para todo o catálogo: cada produto traz o seu próprio erro e a sua própria faixa, para você saber quanto confiar na sua quantidade sugerida.

Contra o que de fato foi vendido

Quando você envia vendas novas, pode comparar a previsão que tinha publicado com o que foi vendido depois.

Sem uma porcentagem de precisão de marketing

Não publicamos um número de acertos neste site: ele dependeria dos seus dados, e o que você vê é o seu.

Os limites, ditos de frente

Um produto com menos de 20 períodos de histórico fica fora da previsão e aparece como SEM DADOS: não se inventa um número para ele.
A faixa da previsão não é uma garantia: é a faixa onde a venda provavelmente vai cair.
Não adivinha o que nunca aconteceu: uma promoção nova ou um cliente grande novo se testam no simulador de cenários.
O que define a cor do semáforo é uma regra publicada, não o modelo: a IA prevê, a regra decide.
Não compra por você: sugere o quê, quanto e de quem; o pedido você revisa, ajusta e envia.

Para o detalhe técnico completo (métricas, validação, regras de roteamento) há um manual técnico e um manual do usuário em PDF.

Ver a regra completa Baixar o manual (PDF)

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Três formas de começar, conforme o quanto você quer se comprometer agora. As três chegam ao mesmo produto.

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Previsão de vendas feita na Costa Rica, para empresas da América Latina.