Utilizando conceitos de Machine Learning no processo de Forecast
Utilizando conceitos de Machine Learning no processo de Forecast
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Terceira maior empresa de panificação do mundo, a Aryzta é líder no segmento de congelados. Com foco em B2B (business to business), atua nos segmentos de foodservice, fast food e varejo.
Possui quatro fábricas no Brasil, com quinta em construção que será a maior fábrica de panificação da América Latina. Atende clientes como McDonald 's, Burger King, Subway, Bob’s e Outback.
Durante a pandemia com as diversas normas de distanciamento e dificuldades com matéria-prima, a Aryzta enfrentou um grande desafio de manter o suprimento dos setores de QSR) Quick Service Restaurant) e Casual Dining.
Mudanças no Sistema de Forecast
Para isso, era importante que os processos de planejamento operacional corressem de forma assertiva. Até então, o Forecast Estatístico que utilizava técnicas de análise temporal seguia com uma média de erros de menos de 1%.
Porém, logo no primeiro mês de crise, em abril de 2020, a porcentagem de erros subiu para quase 50%. Deixar de fazer o Forecast não era uma opção, portanto a empresa decidiu procurar outros tipos de modelos de previsão que pudessem melhorar essas estimativas.
Foi escolhido um sistema que, utilizando Machine Learning, combina a previsão de vendas em um cenário normal (sem covid) e ajusta o efeito da pandemia à demanda futura. Assim foi possível chegar em uma precisão de 92,53%.
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