- Contexto
- A decisão depende de forecast, estoque, pedidos, lead time, lote mínimo, margem e incerteza.
- Problema central
- A empresa tem dificuldade de definir volumes de matéria-prima ou produto acabado alinhados à demanda e ao risco. A decisão depende de forecast, estoque, pedidos, lead time, lote mínimo, margem e incerteza.
- Situação atual
- Atualmente, compradores cruzam forecast, estoque, pedidos, fornecedores e planilhas para decidir. A empresa tem dificuldade de definir volumes de matéria-prima ou produto acabado alinhados à demanda e ao risco. Compra-se tecido para uma coleção com base em média histórica, sem considerar mudança de mix e pedidos já em carteira.
- Situação desejada
- A empresa deve transformar quanto comprar em um processo orientado por dados, com critérios explícitos, alertas/recomendações no momento da decisão e aprendizado a partir do realizado.
- Usuário principal
- Compras
- Stakeholders
- planejamento; financeiro; produto
- Processo afetado
- Planejamento de compras
- Momento da decisão
- No momento em que o responsável precisa responder à pergunta: “Quanto devemos comprar de cada item para equilibrar disponibilidade, caixa e risco de sobra?”
- Resultado esperado
- Reduzir o impacto de quanto comprar, melhorar caixa e tornar a decisão mais rápida, consistente, mensurável e escalável.
- Valor principal
- Caixa
- Hipótese de IA
- IA pode recomendar volume ótimo de compra considerando demanda prevista, estoque, lead time e restrições.
- Solução sugerida
- Recomendador de compras por item com simulação de cobertura e risco de ruptura/sobra.
- Papel humano
- A IA recomenda volumes, fornecedores ou ações; Compras valida restrições comerciais, relacionamento e exceções.
- Nível de automação
- Recomendação
- MVP sugerido
- Aplicar a solução em uma família de itens/fornecedores com histórico confiável por 6–8 semanas e comparar recomendação, ruptura, cobertura, custo e prazo.