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Saiba o que repor, quanto e exatamente quando.
Previsão Inteligente de Estoque is software previsão de estoque for teams that want the reasoning shown, not hidden. Plans start at $49 a month with a 14-day free trial.
A maioria dos varejistas e distribuidores pequenos repõe estoque por intuição, com uma planilha das vendas do mês anterior ou um ponto de pedido que alguém definiu há três anos e ninguém revisou. Funciona até um fornecedor atrasar uma semana, um item começar a girar ou o pico sazonal chegar antes do ano passado. A Previsão Inteligente de Estoque troca o palpite por um modelo por SKU e mostra a conta ao lado de cada número, para que seu comprador possa discordar.
Você sobe o histórico de vendas em CSV e o motor estima um modelo de demanda por SKU — não um modelo médio para todo o catálogo. Itens de giro rápido e lento se comportam de formas diferentes, e misturá-los é o caminho mais curto para uma previsão confiantemente errada nos dois.
Para cada item saem uma previsão diária no horizonte escolhido, estoque de segurança, ponto de pedido, lote econômico, a data provável de ruptura e a cobertura em dias com o estoque atual. Cada uma dessas grandezas vem acompanhada das entradas que a geraram.
O método usual em planilha agrupa as vendas históricas por dia da semana e compara cada dia com a média. Parece razoável e é silenciosamente errado: se a demanda está crescendo, os dias mais recentes da série são maiores simplesmente por serem mais recentes. Agrupar por dia da semana espalha a tendência pelos grupos, e um item em crescimento constante passa a parecer ter um pico de quinta-feira.
Este motor remove a tendência primeiro. Os índices sazonais vêm da razão entre cada observação e uma média móvel centrada — o método clássico de decomposição — e o resultado só é aplicado quando o padrão se mantém nas duas metades do histórico. Assim uma promoção pontual de março não se torna um efeito permanente de março.
A maioria das fórmulas de estoque de segurança olha só a variação da demanda. É metade do problema. Se o fornecedor promete quatorze dias e entrega entre dez e vinte e quatro, o prazo em si é fonte de risco, e um buffer calculado apenas sobre a variância da demanda não cobre isso.
A fórmula usada aqui é a padrão, com os dois termos:
ES = z × √( L × σd² + d² × σL² )
onde z é o fator do nível de serviço, L o prazo médio em dias, σd o desvio-padrão da demanda diária, d a demanda média diária e σL o desvio-padrão do prazo. Para 95% de nível de serviço, z vale 1,645; para 99%, 2,326. A tela mostra o valor usado e cada entrada — se o buffer parecer errado, você vê qual entrada o está puxando.
Não existe método de previsão que ganhe em todo SKU, então o motor estima dois e deixa os dados decidirem. O que importa é como ele decide: em dados que o modelo não viu.
Isso importa mais do que parece. Avaliar uma previsão nos mesmos dados usados para estimá-la premia modelos que memorizam ruído; o sintoma típico é um parâmetro de suavização colado no limite superior produzindo tendência na direção errada. Reter dados é a proteção mais barata contra subir um modelo que parece ótimo no backtest e custa dinheiro no estoque.
Algumas centenas de SKUs, um depósito, sem comprador dedicado. O Starter cobre 300 itens e manda a lista de reposição por e-mail; o valor está no radar de ruptura ordenado, não no gráfico.
Estoque em locais com perfis de demanda diferentes e prazo de entrega que varia. O Growth adiciona previsão por local, modelagem de sazonalidade e registro de prazos.
Milhares de SKUs, onde o trabalho real é decidir o que ignorar. Classificação ABC por receita mais sugestões agrupadas por fornecedor transformam 25 mil linhas numa lista curta de decisões.
Se hoje o processo é uma tabela dinâmica e uma coluna de reposição, a migração é um export CSV. Mantenha a planilha até os dois baterem — costuma ser o caminho mais rápido para confiar numa previsão.
Envie seu histórico de vendas e o motor ajusta tendência e sazonalidade por SKU, calculando estoque de segurança, ponto de pedido, lote econômico de compra e a data prevista de ruptura — com a conta exposta para que seu time de operações confira cada número.
Previsão Inteligente de Estoque starts at $49 a month with a 14-day free trial. Netstock is from $900 per month per company.
Sete dias é o mínimo, mas o modelo fica bem melhor a partir de uns sessenta. Abaixo de sete dias ele se recusa a prever em vez de chutar, e explica por quê.
Ele considera a variabilidade tanto da demanda quanto do prazo do fornecedor: o escore z do nível de serviço escolhido, vezes a raiz quadrada do prazo pela variância da demanda mais a demanda ao quadrado pela variância do prazo. A fórmula e cada entrada aparecem ao lado do resultado.
Não. A sazonalidade é detectada por razões em relação a uma média móvel centrada, que remove a tendência antes. Agrupar vendas brutas por dia da semana — o que planilhas costumam fazer — faz uma tendência constante parecer sazonal, e é exatamente esse o erro evitado aqui.
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