No PCP (Planejamento e Controle da Produção), a previsão de demanda é o ponto de partida de quase todas as decisões: quanto comprar, quanto produzir, quanto estoque manter e quantos turnos programar. Quando essa previsão é montada à mão, em planilhas que consolidam histórico de vendas, pedidos em carteira e palpites da área comercial, o processo consome dias do analista e envelhece rápido. Um erro de leitura para cima gera estoque parado; para baixo, ruptura e venda perdida.
Este post detalha como um agente de IA pode assumir a parte repetitiva e demorada da previsão de demanda, deixando o analista de planejamento focado no julgamento — que é onde ele agrega valor de verdade.
Como funciona a previsão de demanda hoje
Em boa parte das indústrias e distribuidoras de médio porte, o ciclo mensal de previsão segue mais ou menos este roteiro manual:
- Extrair do ERP o histórico de vendas dos últimos 12 a 24 meses, por SKU e por canal.
- Baixar a carteira de pedidos em aberto e os pedidos recorrentes de clientes-chave.
- Coletar, geralmente por e-mail, os inputs do comercial (promoções planejadas, entrada de novos clientes, expectativa de sell-out).
- Consolidar tudo em uma planilha, aplicar médias móveis ou sazonalidade