Cantu alcança redução de 15% no erro de previsão de estoque com uso de inteligência artificial
Cantu revoluciona gestão de estoque com inteligência artificial e nuvem
A Cantu, referência no ecossistema de pneus do mercado de reposição, implementou uma gestão preditiva de estoque automatizada, utilizando inteligência artificial e computação em nuvem. Essa inovação resultou em uma redução de 15% no erro de previsão de demanda e diminuiu o tempo de análise de duas semanas para apenas seis horas.
O projeto foi desenvolvido em colaboração com uma consultoria brasileira especializada em dados e IA, utilizando a infraestrutura da Amazon Web Services (AWS). Com mais de 5 mil unidades de manutenção de estoque (SKUs) distribuídas em mais de 240 unidades e centros de distribuição nas Américas, a iniciativa traz uma nova abordagem para a gestão de estoques.
Antes da automação, a previsão de demanda era realizada manualmente, levando até 14 dias para gerar informações úteis à tomada de decisão, com uma taxa de erro alarmante de 62%. A qualidade inconsistente dos dados cadastrais agravava ainda mais o cenário, dificultando a eficiência operacional.
Arquitetura técnica na AWS
A solução implementada combina recursos de machine learning em um ambiente gerenciado e escalável na AWS. O AWS Glue é responsável pelo tratamento e saneamento dos dados das operações, enquanto o Amazon S3 centraliza os históricos de vendas em um Data Lake.
O processamento dos algoritmos preditivos para os mais de 5 mil SKUs é realizado com Databricks em clusters no Amazon EC2, permitindo análises paralelas e eficientes. O AWS Step Functions e o AWS Lambda automatizam e orquestram o pipeline de dados, reduzindo a dependência de tarefas manuais.
O diretor de operações da A3Data destaca a escolha de técnicas tradicionais de aprendizado de máquina como um fator crucial para o sucesso do projeto. Essa abordagem prática focou na resolução de desafios de negócios com eficiência, resultando em um impacto positivo e um alto retorno sobre o investimento.
Resultados para o negócio
A diminuição de 15% no erro de previsão trouxe melhorias significativas no fluxo de caixa, permitindo uma melhor aquisição de itens, redução de estoques parados e corte de custos logísticos. Além disso, a automação aprimorou a granularidade das previsões, que agora são feitas a nível de SKU individual e por Unidade Federativa (UF).
O tempo antes dedicado a tarefas operacionais foi redirecionado para a tomada de decisões em tempo real. A diretora de Marketing da Cantu ressalta que a melhoria de 15% no forecast em apenas cinco meses é um ganho inicial que promete impactos ainda mais positivos no futuro.
Próximos passos
O roadmap tecnológico da Cantu inclui a expansão da plataforma com novos serviços da AWS. Entre as inovações previstas estão o Amazon SageMaker Unified, para aprimorar o ciclo de operações de machine learning (MLOps); o Amazon QuickSight, que disponibiliza dashboards e insights; e o Amazon Bedrock, focado na exploração de IA generativa para análises de mercado e cenários macroeconômicos.
