Ajuste as alocações de varejo da cadeia de suprimentos com o OCI Forecasting

Usando técnicas analíticas modernas como inteligência artificial e aprendizado de máquina, a lógica de alocação pode ser aprimorada para considerar possíveis impactos.

Solução de Negócios

Um varejista decide que suéteres de impressão florais leves serão um grande sucesso para a primavera, então eles compram, digamos, 5000 suéteres florais e enviam uma alocação de 100 para cada uma das 50 lojas.

O varejista percebe que algumas partes do país já estão muito quentes na primavera, então eles projetam o plano de alocação para enviar mais para os estados do norte, porque muito poucas pessoas nos estados do sul quererão usar suéteres de qualquer tipo quando estiver fora de 80 graus.

Eles podem refinar ainda mais o plano de alocação para desviar-se para as áreas rurais porque as áreas urbanas parecem preferir cores sólidas e não impressões. Os varejistas usam seu melhor julgamento para decidir sobre alocações: clima sazonal, vendas históricas, tendências atuais da moda, pressões competitivas, tendências macroeconômicas etc.

Esse processo de alocação deverá ser otimizado se os varejistas quiserem prever cada produto da loja. Por exemplo, considere uma loja com 100.000 SKUs e há 1.934 lojas que precisam de alocações. Usando a IA, você pode otimizar suas alocações e enfrentar desafios inesperados como eventos climáticos freak, pandemias ou simplesmente perder o que o item popular ia ser esta temporada. Se você receber os sinais com antecedência suficiente, poderá ajustar a alocação de entrega.

• O cliente está satisfeito porque ele conseguiu o item que queria quando quisesse.
• A margem é preservada porque o preço de markdown não era necessário - e se os custos de reenvio surgirem, você poderá fazer análises factuais quando isso acontecer e não fizer sentido.
• O espaço fica disponível em cada loja para novas mercadorias.
• Grandes custos de transporte (logística reversa) são controlados.
• A cadeia de suprimento é mais ágil porque o estoque e as alocações podem ser ajustados com uma granularidade mais refinada para manter os lucros.

Painéis

Estes são painéis de controle de exemplo para a solução de alocações de varejo. Considere um cenário em que cada loja recebe a mesma variedade de suéteres florais, estriados e verificados com a mesma variedade de tamanhos durante o planejamento de alocação (usando o aplicativo de alocação empacotado do varejista).

O painel mostra que algumas lojas (vendas históricas) estão vendendo mais suéteres florais vs. suéteres listrados. Ele identifica uma correlação entre as vendas de jeans e suéteres: lojas que vendem mais jeans de denim escuro tendem a vender mais suéteres xadrezados e lojas que vendem jeans de cor clara vendem mais suéteres florais. Adicionando análise de tendências de mídia social, padrões climáticos etc., o painel recomenda a alteração de alocações com base nesses insights.

Com base na análise de inteligência artificial de dados históricos e futuros, o serviço OCI Forecasting recomenda valores de alocação revisados, por exemplo, enviar 25 suéteres mais estriados para lojas de São Francisco e 31 mais florais para Miami. O painel também inclui uma exibição de mapa que mostra quais lojas em todo o país devem atualizar suas alocações para atender à demanda projetada com mais precisão.

Design do painel

Você pode ver um painel com 2 visualizações:

Visualização padrão: você vê o desempenho atual de vendas de roupas em relação à alocação para cada loja, ou seja, estamos vendendo o número de calças, camisas e blusas que previu com nosso pacote de sistema de alocação de varejo?

Descrição da ilustração standard_dashboard.png

• O painel mostra itens em cada loja, incluindo as alocações planejadas para as próximas semanas (obtidas do aplicativo Alocações).
• As alocações planejadas são baseadas em vendas históricas e experiência profissional do comerciante.

A imagem a seguir mostra o painel onde o serviço OCI Forecasting fornece colunas adicionais que mostram valores previstos com variações destacadas em azul, amarelo e vermelho.

Descrição da ilustração standard_dashboard_ai.png

Essas alocações de previsão são baseadas em:

• Vendas anteriores (histórico de vendas por item por loja)
• Análise de tendência de mídia social: Um influenciador de mídia social usou o suéter floral em uma recente publicação de mídia social e gerou reação significativa nos canais sociais, o que impulsionará a demanda extra por esse produto em todo o país.
• Padrões climáticos: Haverá uma enorme mudança no clima predominante. A região nordeste será desestavelmente quente até abril e maio, e toda a região sudeste será 15 graus abaixo do normal. Devido a essa mudança, a demanda esperada será quase invertida, baixa demanda por suéteres no nordeste quente e alta demanda por suéteres no sudeste frio.

Exibição do mapa: Uma exibição com mapas de calor mostrando pontos de acesso projetados em que os níveis de alocação de roupas estarão incorretos na próxima semana.

Descrição da ilustração map_view.png

Solução Técnica

Neste manual de soluções, o OCI Forecasting fornece previsões e intervalos de confiança, com base em fatores de influência locais e globais, como promoções, preços, condições climáticas que preveem problemas com o plano de alocação atual de uma cadeia de varejo.

Também é possível descobrir algumas correlações entre as vendas de um produto que afetam as vendas de outros produtos que teriam sido difíceis de ver sem o uso de IA. Usando IA, os varejistas podem ajustar alocações até o nível da loja individual com base em fatores como:

• Previsões meteorológicas de longo alcance
• Limpa ou diminui a popularidade do item com base na análise de sentimento de mídia social
• Eventos locais que podem afetar a demanda, como convenções, festivais ou grandes eventos esportivos
• Faltas de mão de obra
• Pressões competitivas
• Possíveis interrupções na cadeia de suprimentos devido a agitação política ou social
• Emergências emergentes de saúde pública
• Mudanças no meio da temporada (tempo, demanda, tendências)

Arquitetura

Essa arquitetura mostra como o serviço OCI Forecasting é usado para detectar padrões complexos de relacionamento, tendências, sazonalidade, erros e fatores externos em dados de séries temporais.

A imagem a seguir mostra a arquitetura de alto nível.

Descrição da ilustração oci_forecasting_retail_allocation_flow.png

oci-forecasting-retail-allocation-flow-oracle.zip

1. Os dados estruturados e semiestruturados fluem para o data lake (armazenamento de objeto).
2. O OCI Data Integration lê informações do data lakehouse, chama os recursos de IA (fornecidos pela Previsão do OCI) e envia os insights para o Autonomous Data Warehouse.
3. A previsão inclui previsões, intervalos de confiança, além de fatores de influência locais e globais, como promoções, preços, condições climáticas que preveem problemas com o plano de alocação atual.
4. Os insights estruturados agora podem ser visualizados usando o Oracle Analytics Cloud e exportados de volta para o aplicativo de alocações em pacote.

Essa arquitetura suporta os seguintes componentes:

• Previsão de IA

  A Previsão do Oracle Cloud Infrastructure (OCI) é um dos diversos serviços de IA nativos da nuvem. O OCI Forecasting oferece previsões de séries temporais por meio de aprendizado de máquina avançado e algoritmos estatísticos. A OCI Forecasting ajuda os desenvolvedores a criar rapidamente previsões precisas para métricas de negócios críticas, incluindo demanda de produtos, receita e requisitos de recursos.

• Data Lake

  Um data lake é um repositório escalável e centralizado que pode armazenar dados brutos e permite que uma empresa armazene todos os seus dados em um ambiente elástico e econômico. Um data lake fornece um mecanismo de armazenamento flexível para armazenar dados brutos. Para que um data lake seja eficaz, uma organização deve examinar suas necessidades específicas de governança, fluxos de trabalho e ferramentas. A criação desses elementos básicos cria um data lake poderoso que se integra perfeitamente às arquiteturas existentes e conecta facilmente os dados aos usuários.

• Oracle Data Integration

  O Oracle Cloud Infrastructure Data Integration é um serviço totalmente gerenciado, sem servidor e nativo da nuvem que extrai, carrega, transforma, limpa e modifica dados de uma variedade de origens de dados nos serviços do Oracle Cloud Infrastructure de destino, como o Autonomous Data Warehouse e o Oracle Cloud Infrastructure Object Storage.

• Autonomous Data Warehouse

  O Oracle Autonomous Data Warehouse é um serviço de banco de dados independente, com autoproteção e autorreparo, otimizado para cargas de trabalho de data warehousing. Não é necessário configurar ou gerenciar qualquer hardware ou instalar qualquer software. O Oracle Cloud Infrastructure trata da criação do banco de dados, bem como do backup, aplicação de patches, upgrade e ajuste do banco de dados.

• Object Storage

  O armazenamento de objetos oferece acesso rápido a grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de qualquer tipo de conteúdo, incluindo backups de bancos de dados, dados analíticos e conteúdo avançado, como imagens e vídeos. Você pode armazenar de forma segura e depois recuperar dados diretamente da internet ou de dentro da plataforma da nuvem. Você pode dimensionar o armazenamento de forma integrada sem prejudicar o desempenho ou a confiabilidade do serviço. Use o armazenamento padrão para armazenamento de acesso frequente que você precisa acessar de forma rápida, imediata e com frequência. Use o armazenamento de arquivos compactados para armazenamento "frio" que você mantém por longos períodos de tempo e raramente acessa.

• Analítico

  O Oracle Analytics Cloud é um serviço de nuvem pública escalável e seguro que capacita os analistas de negócios com recursos modernos de análise com autoatendimento para preparação de dados, visualização, relatórios empresariais, análise aumentada e geração e processamento de linguagem natural. Com o Oracle Analytics Cloud, você também obtém recursos flexíveis de gerenciamento de serviços, incluindo configuração rápida, dimensionamento e aplicação de patches fáceis e gerenciamento automatizado do ciclo de vida.