Logística

DemandSignal Lab Previsão Governada de Demanda Logística

Plataforma de previsão hierárquica que governa séries, eventos, modelos, reconciliação, cenários e overrides humanos para alimentar planejamento — sem emitir pedido, estoque ou capacidade automaticamente.

Conheça o projeto em poucos minutos

Uma conversa rápida sobre como a solução pode se encaixar na sua realidade.

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Investimento inicialR$ 690.000

Prazo estimado299 dias

Imagem de referência de DemandSignal Lab | Previsão Governada de Demanda Logística

Visao geral e escopo

Contexto operacional

StockSmart conecta historico de vendas, estoque e sazonalidade para apoiar planejamento de compras, reposicao e previsao de demanda.

Escopo funcional

O escopo cobre entrada de dados, previsao de demanda, alertas de ruptura, recomendacoes de reposicao e dashboard para acompanhamento operacional.

Criterios de aceite

A validacao deve confirmar qualidade dos dados, leitura de previsoes, filtros por periodo ou item, alertas e relatorios exportaveis para a rotina de estoque.

Plano de execucao e entrega

Etapas sequenciais para a ativacao do seu ambiente exclusivo

Descoberta e aceite do escopo

Dias 1 a 7. Entregas: Requisitos priorizados; Critérios de aceite confirmados

Implementação

Dias 8 a 32. Entregas: IA de Previsão; Sugestão de Compras; Gestão de Sazonalidade

Validação

Dias 33 a 41. Entregas: Jornada principal funciona de ponta a ponta; Isolamento e permissões de dados são verificados; Cobrança, quando aplicável, é testada em ambiente seguro

Publicação e transferência

Dias 42 a 45. Entregas: Publicação; Documentação e handoff

Escopo da entrega

Baseline comercial explícito. A descoberta confirma detalhes e mudanças antes da contratação definitiva.

O que está incluído

Produto, família, local, canal, cliente agregado e calendário
Granularidade diária/semanal/mensal configurada
Demanda observada por fonte e definição
Pedido, venda, shipment, devolução e cancelamento separados
Ruptura/censura e disponibilidade recebidas
Promoção, preço, feriado, evento e lançamento como regressoras aprovadas
Effective/known time para evitar leakage
Outlier sinalizado, nunca removido silenciosamente
Série curta/intermitente em tratamento próprio
Hierarquia e relação de agregação versionadas
Dataset snapshot e feature lineage
Baseline naïve/sazonal obrigatório
Modelos estatísticos/ML candidatos
Split rolling-origin por horizonte
Métricas MAE/WAPE/bias/quantile loss conforme segmento
Nenhuma porcentagem de melhoria prometida
Avaliação por SKU/local/classe e cauda
Champion/challenger com gate humano
Intervalos/quantis e cobertura empírica
Reconciliação hierárquica preservando totais definidos
Previsão estatística, consenso e publicada separados
Override por valor/fator com motivo, owner e validade
Evento futuro e cenário versionados
New-product analogue escolhido por planner
Scenario upside/base/downside sem probabilidade inventada
Workflow draft, model-ready, review, approved, published ou superseded
Freeze window e reforecast
Publicação por horizonte/versão para consumidores
Nenhuma criação automática de pedido, estoque ou frete
Monitoramento de bias, error, coverage e drift
Feedback após realizado por vintage
Dashboard de accuracy por vintage, overrides e segmentos
Rollback de modelo/dataset/configuração

Critérios de aceite

Dataset respeita known time
Baseline acompanha todo candidato
Backtest é rolling e reproduzível
Métrica aparece por horizonte/segmento
Intervalo mostra cobertura
Hierarquia reconcilia conforme regra
Override preserva original/motivo
Publicação exige papel humano
Consumidor recebe vintage/versão
Drift não troca modelo sozinho
Nenhum pedido é emitido

O que não está incluído

Controle de estoque/WMS
Reposição/pedido automático
Roteirização ou capacidade
Otimização de preço/promoção
Decisão comercial autônoma
Garantia de acurácia
Causalidade promocional automática
Planejamento S&OP completo

Resumo da solucao