Veja o case da startup Datarisk, que aumentou a acurácia de previsões de demanda da Suvinil através de modelos de machine learning.
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Com o propósito de auxiliar organizações a tomarem melhores decisões, a Datarisk é uma startup de “decision as a service” que foi fundada em 2017 e possui produtos e serviços para clientes que querem resolver problemas complexos através de inteligência artificial e modelos de Machine Learning.
Entre os principais produtos estão o Datapred, uma plataforma SaaS de auto machine learning que permite que o usuário crie modelos a partir de uma base de dados bruta; o Datacheck, que também é plataforma, mas de OCR SaaS, focada em análise de fraude; a Previsão de Demanda, plataforma que facilita na tomada de decisões no dia a dia das empresas; Por fim, no Outsoursing entregam uma consultoria especializado em projetos de IA e Data Science.
Além de um histórico de 60 clientes, a startup hoje atende cerca de 30 empresas, entre elas estão Sanofi, Suvinil, Via Varejo, Sorocred, Raízen, BBC e Souza Cruz. Para atender essa demanda, a Datarisk possui 40 funcionários e estima um crescimento de 120% em 2021.
O Cliente e o Desafio
A empresa em questão foi a Suvinil, pertencente à BASF (empresa alemã e líder global no setor químico). A Suvinil foi a marca de tintas decorativas considerada a mais valiosa do Brasil segundo ranking de 2019 e possui grande destaque em critérios de sustentabilidade, o que colaborou para a BASF receber o prêmio de empresa mais sustentável do Brasil em 2019 pelo Guia Exame de Sustentabilidade.
A fim de otimizar os processos e centralizar as informações, a Suvinil buscava uma ferramenta capaz de gerenciar as previsões de vendas a médio e longo prazo com foco na melhoria do ciclo de planejamento de vendas e operações.
O desafio era ter tudo isso em uma única ferramenta com base nos dados históricos juntamente com as previsões dos stakeholders da área de negócio, para que de maneira colaborativa, estas conversem e desenvolvam uma melhor previsão para diferentes cenários.
A startup desenvolveu uma plataforma de previsão de demanda compartilhada, que através de inteligência artificial conseguiu otimizar esse processo.
Antes não havia uma plataforma que centralizasse todas as informações e que garantisse que as áreas responsáveis pela previsão de demanda participassem do processo com suas opiniões, refletindo flutuações de curto prazo na demanda causada por questões estratégicas. Com a solução de Previsão de Demanda da Datarisk, as demandas passaram a ser previstas por modelos de machine learning e foram centralizadas em uma única ferramenta.
Como desafio para a implementação, vale citar que a Covid19 deturpou muito o comportamento da demanda por tornar as séries temporais bastante irregulares entre 2020 e 2021.
Resultados
A ferramenta ainda está em processo de implementação, portanto os resultados ainda são iniciais, mesmo assim representam um ganho de inteligência na previsão de demanda da Suvinil:
● Previsão desagregada em Produtos e Centros de Distribuição;
● Divisão das previsões por equipe de vendas/regional de forma automática;
● Aumento de acurácia esperada nas previsões de vendas futuras.