Controle de estoque com IA: o que é, como funciona e benefícios

Por muitos anos, o controle de estoque se apoiou em médias históricas, parâmetros relativamente estáveis, estoques de segurança e na experiência dos planejadores. Em ambientes com demanda previsível e poucas variações nos prazos de entrega, essa abordagem funcionava bem. Mas os tempos mudaram. Hoje, maior volatilidade na demanda, redes de abastecimentos mais complexas, interrupções na supply chain e mudanças frequentes nos lead times tornam mais difícil manter regras e parâmetros atualizados apenas por meio de revisões manuais.

Nesse contexto, a inteligência artificial surge como uma forte alternativa para uma gestão de estique mais dinâmica, com capacidade de analisar dados e revisar decisões à medida que as condições mudam. Não se trata apenas de acrescentar mais um nome ao ecossistema existente de gestão de estoque. É um paradigma totalmente novo de acompanhamento e previsão de estoque. Com a pressão atual sobre os gerentes de estoque, supervisores de almoxarifados, de cadeia de suprimentos e de operações para fazer mais com menos, há uma necessidade crescente de entender o que é — e o que não é — o controle de estoque com IA.

É também nesse contexto que os termos “controle inteligente de estoque” e “controle de estoque inteligente” são frequentemente usados. Ambos se referem à mesma mudança, em que as decisões de controle de estoque são atualizadas automaticamente à medida que novas informações chegam.

O que é o controle de estoque com IA?

O controle de estoque com IA aplica inteligência artificial e machine learning para tomar decisões sobre o nível de estoque e sua reposição, com base em dados que mudam constantemente, em vez de seguir regras criadas meses ou até anos atrás. O controle de estoque por métodos convencionais se baseia em pontos de reabastecimento estáticos e revisões em intervalos fixos. Um software de controle de estoque por IA analisa tanto dados em tempo real quanto históricos, como tendências de vendas, sazonalidade, promoções e até fatores externos, como condições climáticas e o cenário econômico.

Em outras palavras, enquanto o controle de estoque tradicional pergunta: “O que funcionou no passado?”, o controle de estoque com IA pergunta: “O que está acontecendo agora e o que vai acontecer a seguir?”. Essa diferença tem muito mais importância do que pode parecer à primeira vista. Mesmo que uma determinada regra fosse válida há um ano, ela pode perder gradualmente sua precisão devido a mudanças no comportamento do consumidor, no prazo de entrega dos fornecedores ou na situação do mercado.

O sistema de controle de estoque com IA funciona em paralelo a outras disciplinas, como a gestão de estoque, mas as duas coisas não devem ser confundidas. Controle de estoque com IA significa o uso de inteligência artificial para ajudar a gerenciar esse processo, enquanto a gestão de estoque é o próprio processo em si.

Quais as limitações do controle de estoque baseado em regas?

Há cada vez menos casos em que o controle de estoque baseado em regras seria uma prática eficaz. É mais difícil prever prazos de entrega por causa das interrupções contínuas nas cadeias de suprimentos globais. As demandas dos clientes variam mais rápido e com prazos de aviso mais curtos por causa das mudanças nas tendências sociais, promoções e da migração de um canal de vendas para outro — nada disso provavelmente será captado em um processo de análise trimestral. Há mais fornecedores, mais locais geográficos e, portanto, mais potencial para interrupções nas cadeias de suprimentos do que antes.

Há dois lados da moeda quando se trata de decisões erradas sobre o estoque. Manter estoque acima do necessário é um peso para o capital de giro e significa armazenar produtos que não serão vendidos. Isso também afeta as margens por causa das despesas com armazenamento e, eventualmente, das baixas contábeis. A falta de estoque resulta em perda de vendas e, a longo prazo, faz com que os clientes comprem em outros lugares por não encontrarem os produtos que querem. Pontos de reabastecimento estáticos e previsões manuais não conseguem se adaptar rápido o suficiente para gerenciar esses dois riscos, não porque os planejadores não tenham experiência, mas porque a quantidade de dados e a velocidade com que eles mudam cresceram além do que alguém pode realisticamente analisar manualmente, SKU por SKU e análise por análise.

Como a IA está transformando o controle de estoque

O controle de estoque baseado em IA representa uma mudança significativa na gestão de estoques. Em vez de depender exclusivamente de parâmetros fixos,modelos de IA podem analisar dados de vendas, tendências, sazonalidade, promoções e outras variáveis, e identifica mudanças na demanda antes mesmo que elas apareçam nos números que normalmente preocupariam um planejador.

Vale ressaltar que o controle de estoque baseado em técnicas de IA não é a mesma coisa que previsão de demanda. A previsão de demanda é apenas uma etapa do processo, enquanto o controle de estoque por IA se concentra nas etapas seguintes, após a análise ser realizada. Previsão de demanda estima quanto poderá ser demandado em determinado período. A otimização de estoque com inteligência artificial usa essa previsão, junto com fatores como variabilidade da demanda, lead time, nível de serviço e restrições de abastecimento, para definir quanto estoque manter e quando repor.

O maior ponto forte dos sistemas de IA é a velocidade e a capacidade de detectar tendências em níveis que os humanos não conseguem alcançar. Ao usar um sistema baseado em IA, você consegue detectar mudanças na demanda por produtos, nas condições climáticas regionais e nas atividades promocionais muito mais cedo do que se dependesse de uma análise manual. Isso vale especialmente para gerentes de varejo que lidam com centenas de SKUs em diferentes lojas. As informações oportunas sobre as mudanças na demanda são fundamentais para evitar a falta de estoque nas suas lojas.

As principais características da gestão de estoque com IA

Os sistemas de controle de estoque que usam IA não oferecem apenas previsões mais precisas para fins de planejamento. O próximo nível de desenvolvimento nessa área diz respeito ao apoio à tomada de decisões e, cada vez mais, à execução automática dessas decisões até um limite acordado. Especificamente, isso envolve:

Ajustar dinamicamente o estoque de segurança conforme a variabilidade da demanda e do abastecimento, em vez de manter um estoque de segurança estático.

• Identificar itens de baixo giro ou com risco de excesso, assim, evitar que se transformem em estoque ocioso no depósito.
• Realocar o estoque em diferentes locais de acordo com as mudanças na demanda.
• Recomendar ou automatizar decisões de reposição dentro de limites previamente definidos.

Essa é a diferença crucial entre a forma convencional e as técnicas modernas. Analisar manualmente as previsões limita a quantidade de dados que os planejadores conseguem analisar de forma realista. Um sistema capaz de ajustar as quantidades dos pedidos dentro de limites acordados não tem essa restrição, e essa é uma das razões pelas quais a otimização de estoque e o controle de estoque por IA andam cada vez mais de mãos dadas.

Equívocos comuns sobre o controle de estoque por IA

À medida que o controle de estoque por IA ganha mais destaque, alguns equívocos comuns continuam surgindo. Vale a pena abordá-los diretamente.

“A IA substitui o planejador”

Pelo contrário, isso raramente acontece na prática. Embora a IA seja ótima para processar grandes volumes de dados e descobrir padrões, ela sempre precisa de humanos para tomar decisões sobre questões que vão além dos dados, como o estabelecimento de uma nova parceria de negócios, uma futura iniciativa de marketing ou uma mudança na estratégia de negócios. As empresas que mais se beneficiam do controle de estoque por IA aplicam essa abordagem para auxiliar seus planejadores, não para substituí-los. Os planejadores definem a estrutura e tomam decisões em circunstâncias extraordinárias, enquanto o sistema faz a análise e a descoberta de padrões em grande escala.

“O controle de estoque por IA é apenas automação”

A automação funciona de acordo com princípios rígidos e é mais rápida. Ao contrário da automação, o controle de estoque por IA ajusta as regras de acordo com as mudanças nas condições, que são definidas pelos dados. Por isso, ela altera a tomada de decisões, em vez de apenas acelerar esse processo.

“A implementação da IA precisa acontecer‘de uma vez só”

Não. A adoção pode ser gradual. As empresas vão introduzindo, aos poucos, o apoio à tomada de decisões com inteligência artificial nos seus sistemas. Uma das áreas que geralmente é a primeira a receber esse apoio é a reposição, porque envolve decisões que podem ser tomadas repetidamente e as recomendações da IA para essas decisões podem ser analisadas e aprovadas por um planejador antes de qualquer ação.

“O controle de estoque por IA só funciona para grandes organizações com enormes quantidades de dados.”

Mais dados podem ser úteis, mas não são necessários. Empresas de médio porte com uma linha clara de produtos e um histórico de desempenho de vendas bem-sucedido também podem usar IA na gestão de estoque, especialmente quando a demanda oscila muito rápido.

Quais dados são necessários para usar IA na gestão de estoque?

A IA para controle de estoque precisa de dados bons e precisos. Dados históricos de vendas, estoque, prazos de entrega, promoções e outros dados relacionados precisam estar disponíveis para que o sistema consiga identificar padrões. A falta de dados ou dados imprecisos podem reduzir a eficácia das recomendações geradas pelo sistema de IA.

Isso não significa que as empresas precisem de dados perfeitos para usar a IA. Mas é um dos primeiros passos que elas devem dar antes de usar a IA.

De modo geral, o controle de estoque por IA tende a funcionar de forma bastante eficaz com cerca de um a dois anos de histórico de vendas, pois permite identificar o ciclo sazonal completo e distinguir a demanda real de variações aleatórias. Um histórico de vendas mais curto também pode ser possível de usar, mas o sistema não tem muito com o que aprender e, por isso, as primeiras sugestões fornecidas pelo sistema precisam ser interpretadas com cuidado extra.

Quando se trata de produtos que têm poucos ou nenhum dado histórico de vendas disponível para análise, a situação é diferente, pois não há como o sistema fazer uma previsão precisa com base em dados históricos. Nessas situações, o controle de estoque com IA usa outros critérios como base para fazer previsões, como o desempenho de produtos semelhantes ou outros indicadores, até que o produto acumule um histórico de vendas próprio suficiente.

O futuro do controle de estoque com IA

A tendência é que a IA passe a assumir um papel cada vez maior no apoio e na automação de decisões de estoque dentro de limites definidos pelas empresas. As empresas que se limitam a pontos de reabastecimento simples e previsões manuais vão ter cada vez mais dificuldade em superar a concorrência que usa técnicas proativas e adaptativas de gestão de estoque, especialmente à medida que as cadeias de suprimentos se tornam mais internacionais e imprevisíveis.

É isso que orienta a estratégia que seguimos na Slimstock. Nossa solução aproveita as previsões e o reabastecimento por IA, combinados com a liberdade para que os planejadores usem seu julgamento onde for mais necessário, junto com recursos mais amplos no planejamento da cadeia de suprimentos. Não se trata de deixar os algoritmos tomarem todas as decisões; trata-se de desenvolver um processo que vai melhorar e dar ao planejador mais tempo para tomar as decisões que exigem seu julgamento.

A diferença entre quem adota a tecnologia de IA e quem fica esperando só vai aumentar à medida que a IA amadurecer. Para muitos executivos da cadeia de suprimentos, a questão não é se a IA tem espaço na gestão de estoque, mas sim quando eles poderão integrá-la sem atrapalhar suas operações.

No futuro, espera-se que a IA deixe de ser apenas um auxílio na tomada de decisões para se tornar cada vez mais autônoma dentro de certos limites, enquanto o planejador se concentrará mais em lidar com exceções e tomar decisões estratégicas. As organizações que estabelecerem agora uma base sólida em relação a dados e processos estarão mais bem preparadas para aproveitar isso no futuro.

Como a IA apoia os princípios Lean na gestão de estoque

A gestão de estoque impulsionada por IA e os processos lean têm o mesmo objetivo: minimizar o desperdício. O desperdício se manifesta por meio do excesso de estoque, da perda de tempo com análises manuais e de possíveis perdas decorrentes da falta de estoque. A gestão de estoque baseada em IA ajuda a implementar processos de gestão enxuta, pois fornece ao planejador informações mais precisas e em tempo real ( ) sobre a demanda e o estoque disponível. Como resultado, a decisão de manter, reduzir ou reabastecer produtos é tomada com base na situação atual, e não em dados estáticos.

As organizações que avaliam o impacto da IA no controle de estoque geralmente levam em conta alguns desses KPIs:

• Giro de estoque: a eficácia com que o estoque é vendido em um determinado período.
• Nível de serviço: a porcentagem de solicitações dos clientes atendidas com o estoque disponível, sem atrasos.
• Precisão da previsão de demanda: a correspondência entre a demanda esperada e a real ao longo do tempo.
• Capital de giro imobilizado no estoque: os recursos presos no estoque que poderiam ter sido usados em outras áreas.
• Nível de estoque obsoleto: o estoque que não pode mais ser vendido e precisa ser baixado.

Acompanhar essas métricas de forma consistente ajuda as organizações a transformar o controle de estoque com IA de um investimento em tecnologia em uma melhoria mensurável nos negócios. Isso também contribui para um planejamento de estoque mais abrangente e para a melhoria contínua em toda a organização.

O exemplo da Aster Pharmacy, a principal organização de serviços integrados de saúde da região, com 338 lojas nos países do CCG, é ilustrativo nesse sentido. Desde que a Aster implementou a solução Slim4 da Slimstock, conseguiu uma redução de 19% nos dias de estoque (capital de giro), uma melhora de 4% no nível de disponibilidade de estoque e uma diminuição de 26% no excesso de estoque em dois meses após a implementação. Os resultados envolvem gestão de capital de giro, nível de serviço e nível de estoque ocioso, tudo de uma vez só.

IA no controle de estoque: apoio à decisão, não substituição do planejador

O controle de estoque com IA não significa tirar o elemento humano do processo de planejamento de estoque. Pelo contrário, é um esforço para dar aos planejadores de estoque as informações necessárias para tomarem decisões melhores, com mais eficiência e precisão. À medida que o mercado fica cada vez mais incerto e as cadeias de suprimentos se tornam mais complicadas, a mudança do controle reativo para o preditivo já não é mais uma vantagem, mas uma necessidade.