Transição do planejamento baseado no orçamento para a abordagem de horizonte contínuo de um ano

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.