Uma das maiores fornecedoras de produtos cárneos da Finlândia e empresa líder em alimentos no Norte da Europa, a Atria usa a solução de planejamento de demanda da RELEX há vários anos, aprimorando continuamente seus processos de planejamento.
Para lidar ainda melhor com as particularidades dos produtos cárneos — uma categoria complexa e desafiadora —, a empresa incorporou recentemente as capacidades de Machine Learning da RELEX aos seus processos da cadeia de suprimentos, com o objetivo de elevar substancialmente a acuracidade de previsão.
Como gerenciar uma cadeia de suprimentos complexa
A gestão da cadeia de suprimentos no setor de produtos cárneos é complexa. Os produtos finais da Atria, por exemplo, têm shelf life curto e exigem previsões diárias muito precisas para garantir alta disponibilidade e o mínimo de desperdício. Além disso, a Atria precisava de um planejamento de longo prazo preciso para equilibrar oferta e demanda, já que a reprodução e a criação dos animais, no início da cadeia, podem levar de 10 semanas a vários anos.
Por fim, a Atria precisava gerenciar melhor o efeito da sazonalidade sobre a demanda ao longo do ano, assim como o impacto das decisões de negócio dos seus clientes varejistas. A empresa queria captar melhor o efeito dessas decisões, como mudanças periódicas de sortimento, promoções ou a forma como os varejistas priorizam produtos e reforçam estoques antes de grandes datas, como o Natal.
Uma base sólida em planejamento de demanda
No início da jornada com a solução de planejamento de demanda da RELEX, o principal objetivo da Atria era chegar a previsões mais granulares, no nível de cada rede varejista. Essa granularidade era essencial para considerar de forma eficaz as diferentes decisões de sortimento dos clientes varejistas, as promoções e as vendas impulsionadas por feriados e eventos. A RELEX aumentou a automação das previsões e permitiu que a Atria chegasse ao nível de granularidade de que precisava.
A Atria também conseguiu racionalizar seu portfólio de aplicações, substituindo duas ferramentas desenvolvidas sob medida, uma para o curto e outra para o longo prazo, pela solução unificada de planejamento de demanda da RELEX. Com isso, passou a combinar, de forma integrada, o demand sensing de curto prazo com o planejamento de demanda de longo prazo na mesma ferramenta — que dá suporte até ao planejamento do orçamento contínuo (rolling budget).
Depois do sucesso da implementação na Finlândia, a Atria levou a solução de planejamento de demanda da RELEX a outros países, à medida que refinava seus processos de planejamento.
Previsão de demanda com IA aumenta ainda mais a acuracidade do planejamento
Resultados em resumo:
- 98,1% de acuracidade de previsão no nível semanal
- 13% menos alterações manuais nas previsões
A Atria optou por implementar as capacidades de previsão baseadas em Machine Learning da RELEX para lidar melhor com as complexidades do setor de produtos cárneos.
A previsão baseada em Machine Learning trouxe novos avanços para a acuracidade de previsão da Atria, que hoje chega a 98,1% no nível semanal, e levou a uma redução de 13% nas alterações manuais das previsões. Esses KPIs se devem, em grande parte, à capacidade do Machine Learning de prever com mais precisão a demanda nos feriados de alto volume, quando os consumidores costumam gastar mais com comidas festivas.
A nova abordagem de previsão da Atria detecta e reage automaticamente a mudanças de patamar na demanda — uma capacidade que se mostrou especialmente valiosa durante a pandemia de COVID-19, quando lockdowns e recomendações de distanciamento social afetaram a demanda. A Atria também passou a ter previsões mais estáveis, mesmo depois de grandes picos de vendas nas épocas de maior movimento. Essa estabilidade melhorou muito o planejamento de longo prazo.
“Graças à nossa primeira implementação da RELEX, partimos de uma base sólida, com uma acuracidade de previsão que já era alta”, afirmou Tapani Potka, Vice-Presidente Sênior de Gestão da Cadeia de Entrega da Atria. “Mas, depois da introdução do Machine Learning, ficamos extremamente impressionados ao ver o quanto os algoritmos da RELEX ainda podiam melhorar a acuracidade e a estabilidade das nossas previsões — avanços fundamentais para lidarmos com a complexidade específica do nosso setor e do nosso modelo de negócio.”
Machine Learning abre novas oportunidades
Uma das maiores vantagens competitivas do Machine Learning é a capacidade de aproveitar grandes volumes de dados externos para aumentar a precisão do planejamento em uma escala que não seria possível sem o apoio da IA. A previsão de demanda baseada em Machine Learning abriu novas possibilidades de desenvolvimento para a Atria, como usar dados de preços do varejo no planejamento e incorporar às previsões, atualizadas automaticamente, informações dos parceiros varejistas sobre futuras mudanças de sortimento.
“Há quase uma década temos uma parceria inovadora e estimulante com a RELEX. Continuamos colhendo os frutos dessa relação enquanto ampliamos o uso das capacidades da solução”, disse Pekka Korpeinen, Diretor de Direcionamento e Planejamento da Atria. “Para mim, está claro que a RELEX e a Atria compartilham o mesmo nível de ambição quando se trata de explorar como as empresas de bens de consumo embalados podem extrair o máximo valor das tecnologias modernas de planejamento. A adoção da previsão baseada em Machine Learning da RELEX contribuiu muito para o sucesso contínuo do nosso negócio.”