Como aumentar a concorrência geral
Em um mercado competitivo de fios agrícolas, o cliente adotou uma estratégia de personalização em massa, adaptando pacotes de produtos para clientes individuais. No entanto, o processo orçamentário existente era insuficiente para gerenciar essa alta personalização. Com as preferências dos clientes mudando ao longo do ano e sem um sistema de apoio à decisão para atualizar as previsões, os níveis de estoque aumentaram para atender às demandas de atendimento.
A solução combina um algoritmo de previsão e um modelo tático de planejamento de produção. O algoritmo de previsão usa um conjunto de métodos de séries temporais e de aprendizado de máquina, incorporando informações de orçamento e demanda antecipada. As atualizações mensais garantem previsões de vendas proativas. O modelo de planejamento de produção categoriza os produtos como Make-to-Order (MTO) ou Make-to-Stock (MTS) com base em fatores como concentração de clientes e incerteza de demanda. Um algoritmo de otimização contínua é então usado mensalmente para gerar o plano de produção de 12 meses mais lucrativo.
Nossa solução holística reduz os níveis de estoque em 17,5% e a utilização da máquina em 11%, mantendo os níveis de atendimento ao cliente. O horizonte de planejamento anual melhora o tamanho dos lotes de produção. O sistema de suporte à decisão agrega dados relevantes em uma interface flexível, permitindo uma abordagem mais sofisticada e baseada em dados que permite que a equipe se concentre em atividades de maior valor.
Em um mercado cada vez mais competitivo, nosso cliente no mercado de fios agrícolas vem seguindo uma estratégia de customização em massa, adaptando a embalagem de seus produtos para cada cliente.
O processo orçamentário, usado anteriormente para definir as necessidades de produção, não é mais suficiente para lidar com esse grau de personalização. Além disso, as preferências dos clientes mudam ao longo do ano, e não há sistema de apoio à decisão para revisar as previsões iniciais. Portanto, os níveis de estoque têm aumentado para acomodar esses desafios de atendimento.
A solução r engloba um algoritmo de previsão e um modelo tático de planejamento de produção.
O algoritmo de previsão se baseia em um conjunto de previsões de séries temporais com um método de aprendizado de máquina capaz de contabilizar o orçamento e as informações de demanda antecipada.
A atualização mensal das previsões garante uma revisão mais proativa das previsões de vendas. O modelo tático de planejamento da produção funciona hierarquicamente. Informações como volume de vendas, concentração de clientes e incerteza de demanda são usadas primeiro para fazer uma categorização anual dos produtos como Make-to-Order (MTO) ou Make-to-Stock (MTS), com diretrizes adicionais sobre se um produto MTS deve ser produzido até a embalagem final ou como um produto semiacabado.
Em seguida, um algoritmo de otimização contínua é empregado mensalmente para prescrever o plano de produção mais lucrativo dentro de um horizonte de 12 meses.
Ao adotar nossa solução holística, nossos clientes podem esperar uma redução dos estoques em 17,5% e uma redução na utilização da máquina em 11% sem comprometer o nível de serviço dos clientes.
A expectativa dada pelo horizonte de planejamento anual leva a um aumento na produção tamanhos de lote. De uma perspectiva qualitativa, nosso sistema de apoio à decisão agrega todas as informações relevantes em uma interface flexível e acessível.
Uma abordagem mais sofisticada e baseada em dados permite que a equipe aloque seu tempo para atividades que agregam mais valor no processo.
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