Reposição Inteligente com Previsão de Vendas

Contexto do projeto

A rede precisava transformar a reposição reativa em um processo orientado por previsão para cada loja.

Problema técnico

O desafio era equilibrar dois objetivos conflitantes:

• evitar ruptura por falta de produto
• evitar excesso de estoque e perda de capital imobilizado

Solução técnica

Foi desenvolvido um sistema de previsão com IA para:

1. Estimar demanda por item e por loja.
2. Recomendar quantidade de abastecimento.
3. Respeitar limites de estoque máximo para cada produto.

Resultados reportados no portfólio

• melhor equilíbrio entre disponibilidade e nível de estoque;
• suporte sistemático à decisão de reposição;
• ganho de previsibilidade no abastecimento da operação.

Diferencial do caso

Uso de previsão baseada em redes neurais, conectada ao processo prático de reposição no varejo alimentar.