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Cantu reduz ciclo de previsão de estoque de 14 dias para 6 horas com IA na AWS

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Cantu reduz ciclo de previsão de estoque de 14 dias para 6 horas com IA na AWS

Cantu reduz ciclo de previsão de estoque de 14 dias para 6 horas com IA na AWS

Resumo

A Cantu comprimiu seu ciclo de previsão de demanda de 14 dias para 6 horas ao migrar o planejamento manual para IA na AWS. O ganho é de 56x em velocidade, o que tira o S&OP do modo quinzenal e coloca a reposição em ritmo quase diário.

O que aconteceu

Processo anterior dependente de planilhas e consolidação manual, com 336 horas de latência entre coleta de dados e plano de compra. Novo pipeline na AWS automatiza ingestão, processamento e geração de previsão em 6 horas, permitindo rodar o ciclo várias vezes por semana.

Impacto de negócio em 3 pontos

  1. Capital de giro e nível de serviço: previsão em 6 horas reduz necessidade de estoque de segurança para cobrir incerteza de 14 dias. Menos ruptura em SKU de alto giro e menos capital parado em SKU de baixo giro.

  2. Velocidade de reação comercial: promoções, sazonalidade e ruptura de fornecedor passam a ser incorporadas no plano da semana, não do próximo mês. Diretoria comercial e supply passam a operar sobre a mesma base diária.

  3. Custo operacional de planejamento: time de demanda sai de consolidação de dados para gestão por exceção. Escala sem aumento linear de headcount em planejamento.

Análise estratégica

Para distribuição e varejo de peças, previsão não é problema de acurácia isolada, é problema de latência. Ciclo de 14 dias obriga a decidir com dado velho. Ciclo de 6 horas muda a natureza da decisão: de aposta para ajuste contínuo.

O recado para C-levels é direto. Infraestrutura em nuvem deixou de ser custo de TI e virou alavanca de giro de estoque. Quem mantém S&OP mensal ou quinzenal está competindo com quem replaneja em horas. A diferença aparece em ruptura, markdown e necessidade de capital de giro.

Ponto de atenção: IA acelera o ciclo, mas não corrige dado ruim de cadastro, sell-out e lead time de fornecedor. O ganho de 14 dias para 6 horas só se sustenta se governança de dados e integração com ERP e WMS acompanharem.

Veredito OQueVem.ai

Caso padrão de IA aplicada com retorno mensurável: menos latência, menos estoque parado, mais disponibilidade. Prioridade para CFOs e COOs de distribuição: auditar hoje a latência entre dado de venda e ordem de compra. Se está acima de 72 horas, há perda direta de margem.

Victor Stern, Editor-Chefe, OQueVem.ai

Inteligência Executiva em IA

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