Inteligência Artificial para predição de estoques

Você já ouviu falar em ATM? Esse é um termo em inglês para Automated Teller Machine que basicamente significa caixa eletrônico. É delas que saem as cédulas que guardamos com muito zelo nos bolsos e carteiras. Apesar de estarmos em um mundo moderno, onde cada vez mais os cartões, celulares e até as criptomoedas são tidos como única forma de honorários, em algumas circunstâncias o pagamento por meio da cédula é necessário devido a uma série de fatores.  Há situações em que o sinal da maquineta de cartão não funciona (principalmente em cidades do interior), tem outros casos em que o pedágio não aceita cartão e existem até relatos de que alguns comerciantes preferem o dinheiro físico para fugir da tarifa da maquininha do cartão, podendo até aumentar o desconto do produto se for em dinheiro vivo.

Certamente você já passou por uma situação de não encontrar cédulas de menor valor nos caixas eletrônicos. E isso certamente te deixou insatisfeito com o serviço bancário, não é mesmo? Esta situação acaba gerando outra ainda mais incomoda. Quando o cliente vai ao caixa eletrônico e saca aquilo que tem disponível na máquina, geralmente apenas notas de R$50 ou R$100, acaba tendo que andar com uma quantia maior no bolso. Como a segurança é um ponto sensível, isso acaba expondo o cliente a perder uma quantia maior caso ocorra um assalto. Fora esse risco, as notas de maior valor dificultam as compras menores por causa da falta de troco.

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Como boas prestadoras de serviços, os bancos devem garantir que as notas adicionadas gerem uma grande variedade de combinações para atender as principais necessidades da população. Para programar o abastecimento dos caixas eletrônicos, os bancos coletam os dados do perfil de consumo de cada ATM, sendo necessário também verificar a demanda sazonal de cada ponto. Esses dados, sigilosos, precisam ser trabalhados da melhor forma em plataformas seguras e com um grande potencial de ferramentas tecnológicas que permitam a extração e análise das informações.Devido a essa demanda crescente por um maior controle das notas em caixas eletrônicos, a OPENCADD criou para alguns de seus clientes modelos de previsão de consumos de cédulas em ATMs. Estes modelos são feitos dentro da plataforma do MATLAB & Simulink. Lá são incorporados os dados (número de saques/dia, tipo de nota, etc.) em algoritmos robustos de inteligência artificial (Machine Learning ou Deep Learning). Eles irão prescrever e otimizar (automaticamente) o momento certo de adição de cédulas aos caixas eletrônicos levando em consideração a logística de abastecimento. Para as empresas, isso colabora para um ganho imenso de previsibilidade da demanda de cédulas nos ATMs, sem falar na boa experiência oferecida aos seus clientes, cada vez mais exigentes na qualidade dos serviços consumidos.

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Este tipo de algoritmo de predição pode ser estendido e aplicado a qualquer processo de abastecimento de produtos que necessitem de estoque para atender os clientes prontamente. Seja no mercado, na farmácia, no almoxarifado, na indústria em geral, a ideia de modelagem preditiva é importante e muito útil para os mais variados setores.

A OPENCADD pode contribuir de uma forma ou de outra com toda a bagagem tecnológica existente nos produtos MATLAB e Simulink em qualquer setor. Os modelos de previsão anteveem situações, cenários e problemas, permitindo que os gestores tomem providências antecipadas, evitando perdas e consequentemente, gerando lucros nas empresas.

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Eduardo Lima é Mestre em Engenharia Mecânica e Doutor pela UNICAMP, atuando na OPENCADD como Engenheiro de Produtos no departamento de Marketing.