A análise preditiva é já uma ferramenta amplamente utilizada para melhorar a logística

Análise preditiva: a técnica analítica de prever o futuro

01 Setembro 2022

Vivemos num contexto social e profissional onde todas as nossas ações geram dados de forma automática, massiva e constante. Nesse âmbito, a análise preditiva converte os dados em informações valiosas que nos permitem antecipar para prever futuros cenários, algo indispensável na atual logística 4.0.

Não basta acumular e compilar dados, pois para fazer a diferença é preciso saber transformar esses dados em informações úteis, algo que segundo o relatório Workforce 2020, realizado pela Oxford Economics, apenas 42% das empresas sabem fazer. 

Aplicar a análise preditiva na logística permite que as nossas operações sejam mais eficazes, mais precisas e que os custos relacionados à nossa atividade sofram uma redução drástica. Gostaria de saber como fazê-la? Neste artigo explicamos como proceder. 

O que é a análise preditiva?

O conceito de análise preditiva refere-se a um tipo de análise que utiliza tanto dados históricos quanto em tempo real para prever comportamentos, tendências e hábitos dos indivíduos, assim como o desempenho das máquinas.

As previsões de tais cenários, altamente confiáveis, tornam possível tomar decisões de negócio mais acertadas. Por exemplo, graças à análise preditiva, as empresas podem antecipar-se às necessidades dos clientes baseando-se em fatores controláveis, como o preço de venda, e em fatores externos, como o calendário laboral ou os efeitos meteorológicos.

Entre os anos 80 e 90, os bancos e as seguradoras foram os primeiros em começar a aplicar a análise preditiva mediante técnicas de mineração de dados, conhecidas em inglês como data mining. Ao longo dos anos, a análise preditiva foi favorecida pelo aparecimento dos sistemas big data e pelos dispositivos IoT (Internet of Things), assim como pelo fato de as empresas acumularem cada vez mais dados históricos para processá-los em tempo real. Dessa forma, aumentaram as possibilidades de analisar e transformar esses dados em informações preditivas.

Diferença entre análise descritiva, preditiva e prescritiva

Para entender melhor o conceito de análise preditiva, é recomendável diferenciá-la dos vários tipos de análise de dados que existem:  

  • Análise descritiva: a partir de dados históricos, tira uma "foto" de como está a funcionar o nosso negócio até a data. É capaz de quantificar e refletir o que ocorreu e analisá-lo. 
  • Análise preditiva: pretende antecipar-se ou estimar o que pode acontecer em função dos dados históricos. O seu objetivo é fazer previsões e antecipar o que vai ocorrer.
  • Análise prescritiva: descreve o que podemos fazer e como devemos fazê-lo para que se cumpram nossas previsões ou, no caso de serem previsões negativas, evitá-las. Usa técnicas de simulação e otimização para definir o caminho que mais nos convém seguir.

Em linhas gerais, essa análise tem o objetivo de recolher todos os dados possíveis e convertê-los nas informações que necessitamos para entender o que ocorreu, o que ocorrerá e o que podemos fazer para que ocorra (ou evitá-lo, se for o caso).

Benefícios da análise preditiva 

A análise preditiva e a tomada de decisões mais acertadas nos oferecem uma série de vantagens que nos ajudarão a reforçar o nosso negócio. No âmbito logístico, poderemos otimizar as seguintes competências: 

  • Análise da procura. Os dados relacionados ao histórico de vendas e ao mercado são compilados para analisar aspetos sobre os nossos potenciais consumidores e, dessa forma, saber o que eles desejam. 
  • Gestão do inventário. Mediante a análise preditiva podemos ter uma estimativa mais precisa do stock que necessitamos para definir o stock de segurança, o stock mínimo ou evitar ruturas de stock.
  • Planeamento das reposições. Se tivermos a capacidade de nos antecipar à procura, podemos gerir com eficiência o ponto de pedido de um produto, garantindo a disponibilidade tanto no armazém quanto nos pontos de venda, além de melhorar o nível de satisfação dos clientes.
  • Otimização dos recursos. As informações obtidas são aplicadas para aproveitar melhor os recursos disponíveis, tanto humanos quanto de infraestrutura. 
  • Redução de custos. A análise preditiva reduz os custos operacionais, sejam fixos ou variáveis. 

A previsão de dados realizada pela análise preditiva nos permite antecipar a atividade futura, projetar os prováveis comportamentos de uma forma mais precisa e os indicadores-chave ou KPIs logísticos mais adequados para assim tomar as decisões que fortaleçam nosso negócio.

A análise preditiva permite antecipar-se à procura, podendo planear com eficiência as reposições
A análise preditiva permite antecipar-se à procura, podendo planear com eficiência as reposições

Algoritmos e modelos de análise preditiva com o big data

A análise preditiva utiliza a matemática avançada, da mesma forma que a análise estatística ou os algoritmos automatizados para encontrar padrões nos dados recolhidos pela tecnologia big data.

Uma vez definidos os objetivos e selecionados os dados que serão utilizados, chega o momento de trabalhar com os algoritmos que aplicaremos e que nos ajudarão a prever o que acontecerá antecipadamente. Na análise preditiva intervêm algoritmos que podem ser classificados em três grandes categorias: 

  • Algoritmos de agrupamento: são aplicados para segmentar os clientes com o objetivo de orientar uma campanha de marketing, definir o tempo que durará uma oferta ou promoção, etc. 
  • Algoritmos de classificação: são os responsáveis por fidelizar os clientes ao conhecer melhor seus hábitos e comportamentos. Permite projetar ofertas personalizadas, melhorar o serviço ou detetar se um cliente tem a intenção de comprar mais produtos. 
  • Algoritmos de regressão: focam em executar previsões confiáveis baseadas em dados objetivos visando, por exemplo, otimizar a gestão de stocks ou prever o crescimento da procura de um produto.

Tal como pudemos observar, existem diferentes algoritmos e cada um deles cumpre diferentes funções.

Otimizar a gestão do stock é mais fácil e bem-sucedido com a ajuda da análise preditiva
Otimizar a gestão do stock é mais fácil e bem-sucedido com a ajuda da análise preditiva

Ferramentas de análise preditiva

Quais ferramentas podem ser colocadas em prática para nos beneficiarmos da análise preditiva no nosso modelo de negócio e, mais concretamente, na nossa cadeia de abastecimento?

  • Excel: a sua função não é recolher dados, mas pode ser usado para despejar todos os dados que foram compilados ou que, manualmente, tenham sido inseridos em uma tabela de Excel para estruturar todas as informações no momento da análise.
  • WMS: os Sistemas de Gestão de Armazém, tal como o Easy WMS, são sistemas que continuamente gerem a atividade realizada no armazém e transformam as informações em dados que preveem um possível cenário para tomar as melhores decisões.
  • Ferramentas gerais: gigantes tecnológicos como a IBM ou a Microsoft, entre outras empresas, utilizam ferramentas de análise preditiva para ajudar as empresas a fidelizarem os seus clientes, reforçar a sua receita ou determinar quando é o momento de mudar de fornecedor. Por exemplo, a IBM utiliza soluções de análise preditiva que verificam o nível de satisfação de um cliente em função das informações recolhidas. 

É importante considerar que, embora as ferramentas de análise preditiva ofereçam informações e conhecimentos muito valiosos, não automatizam de forma direta a tomada de decisões.

Exemplo de análise preditiva em logística

O uso da análise preditiva em logística foca, sobretudo, em prever a procura que terão os seus produtos ou serviços. Por exemplo, a análise preditiva é especialmente útil para operadores logísticos, pois permite prever as necessidades futuras e, dessa forma, otimizar a gestão de dois aspetos fundamentais: o planeamento das frotas e a gestão da procura no armazém. O objetivo? Aproveitar ao máximo os recursos disponíveis para atingir os objetivos de produtividade estabelecidos com cada cliente.

Essa estratégia é a utilizada pela empresa DHL que, graças ao uso do big data – a análise avançada de dados – e o machine learning consegue uma percentagem média de acerto próxima de 90% na previsão da procura de atividade. 

Outro exemplo, neste caso do setor de alimentação, é o armazém da Danone em Madrid. A Mecalux implementou o módulo Supply Chain Analytics, através do qual é possível consultar e analisar todos os dados gerados pelo Easy WMS. Tal módulo transforma os dados em informações úteis para refletir o que ocorre no armazém e poder tomar decisões estratégicas, sejam tanto de melhoria quanto para se antecipar a qualquer cenário futuro.

O Easy WMS compila dados do armazém que podem ser utilizados para fazer uma análise preditiva
O Easy WMS compila dados do armazém que podem ser utilizados para fazer uma análise preditiva

Mineração de dados para se antecipar ao futuro

A análise preditiva é uma ferramenta em crescimento contínuo através da qual as empresas tomam decisões mais acertadas, além de ajudá-las a avaliar o modelo de negócio atual e repensar se é preciso reinventar-se para poder enfrentar as necessidades futuras.

Os armazéns são uma fonte de dados inesgotável que, com a incorporação de um Sistema de Gestão de Armazém, poderá transformá-los em informações muito valiosas visando fortalecer as decisões de negócio. Se ainda não tiver implementado um SGA, entre em contato com a Mecalux para que possamos assessorá-lo para aproveitar ao máximo as tecnologias que estão a revolucionar a cadeia de abastecimento, como a análise preditiva, o big data ou o machine learning.