Melhorando a Previsão de Demanda com Previsões Climáticas Sazonais

Prever a demanda nas cadeias de suprimentos é uma tarefa chave para as empresas. O clima tem uma grande influência sobre quanto as pessoas compram. Por exemplo, quando faz muito frio, as vendas de jaquetas e aquecedores podem aumentar. Para ajudar as empresas a fazer previsões melhores sobre quanto de um produto elas vão vender, entender as previsões climáticas sazonais é essencial.

Muitos modelos de Previsão de Demanda só olham para previsões do clima a curto prazo, que pode não ser suficiente para tomar decisões sólidas. Isso é especialmente verdadeiro para o planejamento a longo prazo, onde saber como o clima vai se comportar ao longo de semanas ou meses pode fazer diferença. Saber como será o clima com bastante antecedência ajuda as empresas a se prepararem melhor. No entanto, fazer previsões precisas com base em previsões climáticas de longo prazo não é simples, já que essas previsões podem ser incertas.

#O Desafio

Existem dois desafios significativos ao usar previsões climáticas sazonais para previsão de demanda:

1. Representação da Incerteza: Previsões do tempo podem mudar. É importante representar essa incerteza com precisão nos modelos de previsão.

2. Ligação entre Clima e Demanda: Compreender como o clima afeta o comportamento de compra ao longo do tempo e do espaço é complexo. Diferentes regiões podem experimentar padrões climáticos variados que influenciam a demanda de formas diferentes.

#Nossa Abordagem

Para encarar esses desafios, desenvolvemos uma nova estrutura de modelagem que foca em incorporar previsões climáticas sazonais de maneira mais eficaz. Nossa abordagem se baseia em uma estrutura conhecida como Rede Neural Modular. Isso permite que o modelo aprenda a partir de múltiplas fontes de dados, tornando-o mais adaptável e preciso.

#Principais Características da Nossa Estrutura

1. Estrutura de Rede Neural Modular: Essa configuração permite que o modelo lide com vários tipos de dados e previsões climáticas que mudam. Ele pode se adaptar a diferentes períodos em que os dados estão disponíveis. Por exemplo, se tivermos três meses de previsões de temperatura com frequência semanal, mas apenas um mês de dados de precipitação diariamente, o modelo ainda pode funcionar bem.

2. Previsões Climáticas Incertas: Criamos um método para aprender com essas previsões climáticas incertas enquanto também consideramos dados históricos de vendas e eventos conhecidos, como feriados. Isso ajuda as empresas a entender como mudanças de temperatura ou chuvas podem impactar o que as pessoas vão comprar no futuro.

3. Aprendizado Eficaz: Usando diferentes técnicas de aprendizado, o modelo pode capturar as informações necessárias a partir dos dados disponíveis, resultando em previsões melhores.

#Aplicações no Mundo Real

Previsões climáticas sazonais podem afetar significativamente várias indústrias, incluindo varejo, energia e manufatura. Por exemplo, os varejistas costumam pensar em como o clima impacta a demanda. Muitas empresas atualmente usam previsões do tempo a curto prazo, que só prevêem uma semana à frente. Para planejar de forma eficaz, elas precisam considerar previsões de longo prazo. Sem previsões precisas, as empresas podem enfrentar problemas sérios, desde excesso de estoque até falta de produtos.

Os varejistas começaram a perceber como o clima é importante para suas previsões. Eles gerenciam a demanda e o inventário com base nas condições climáticas imediatas, mas integrar previsões climáticas de longo prazo pode dar uma visão mais abrangente. Isso é especialmente crucial se eles quiserem se planejar para temporadas de vendas ou eventos especiais.

#Importância das Previsões Climáticas Sazonais

A variabilidade climática de hoje, seja invernos mais quentes ou ondas de calor inesperadas, tem um impacto direto nas funções da cadeia de suprimento. Os varejistas podem se beneficiar de um planejamento e tomada de decisões aprimorados ao incorporar dados climáticos sazonais. Nossa estrutura visa melhorar esse processo, ajudando as empresas a analisar padrões climáticos ao longo de um período mais longo e ajustar suas estratégias de acordo.

#Fontes de Dados

Para nossos experimentos, usamos vários conjuntos de dados de diferentes indústrias:

1. Conjunto de Dados de Varejo de Alimentos: Esse conjunto contém informações sobre itens de supermercado e é fortemente influenciado por temperatura e umidade.

2. Conjunto de Dados de Varejo de Roupas: Esse conjunto inclui informações sobre vendas de roupas, que são significativamente afetadas por mudanças sazonais.

3. Conjunto de Dados de Equipamentos para Atividades ao Ar Livre: Esse conjunto foca em produtos para atividades ao ar livre, onde os padrões climáticos ditam fortemente as vendas.

Esses conjuntos de dados nos ajudam a avaliar o quão bem nosso método de previsão funciona em diferentes cenários e regiões.

#Experimentos e Resultados

Realizamos testes extensivos para ver quão eficaz nossa estrutura é em comparação com métodos existentes. Nossos resultados mostram que usar previsões climáticas sazonais pode levar a uma redução nos erros de previsão de cerca de 12% a 17%. Isso significa que as empresas podem esperar previsões de demanda mais precisas quando incluem dados climáticos sazonais.

#Principais Descobertas

1. Redução de Erros: Incorporar previsões climáticas melhorou significativamente a precisão das previsões de demanda em todos os conjuntos de dados que testamos.

2. Flexibilidade e Adaptação: Nossa rede modular pode se adaptar a diferentes tipos e quantidades de dados, levando em conta vários fatores que podem influenciar a demanda.

3. Uso Prático: Empresas que adotam nossa estrutura poderão gerenciar melhor seus produtos, garantindo que tenham a quantidade certa de inventário com base em previsões precisas.

#Conclusão

Em resumo, usar previsões climáticas sazonais para previsão de demanda pode aumentar significativamente a precisão dos modelos. Nossa estrutura proposta oferece uma maneira estruturada de integrar previsões climáticas incertas com dados históricos de vendas e outras entradas relevantes. Isso pode, em última análise, levar a uma melhor tomada de decisões, gestão de inventário aprimorada e, como resultado, maior lucratividade para as empresas na cadeia de suprimento.

À medida que avançamos, pretendemos refinar ainda mais nosso modelo, incluindo fontes de dados mais variadas e melhorando como a incerteza impacta as previsões de demanda. Isso ajudará as empresas a se tornarem mais resilientes diante das mudanças climáticas e a se prepararem melhor para desafios futuros.

Num mundo onde a variabilidade climática desempenha um papel cada vez mais importante no comportamento de compra, ter um método de previsão robusto será essencial para o sucesso nas indústrias de cadeia de suprimento e varejo.