A precificação de SKUs, utilizando múltiplas variáveis é uma atividade complexa, principalmente em negócios com muitos produtos no portfólio. A execução dessa tarefa deve correlacionar uma série de informações para decisões rápidas de acordo com o momento do mercado. Por isso, as ferramentas de inteligência artificial são aliadas importantes para o trabalho do analista de Pricing, introduzindo o algoritmo inteligente na equação.

O profissional de Pricing auxilia a empresa na definição das políticas de preço, a partir de análises sobre custos diretos, descontos, impostos recuperáveis e não recuperáveis, posicionamento da concorrência, entre outros fatores que afetam diretamente o fluxo de caixa. Porém, são muitos pontos a serem acompanhados e a força humana dificilmente consegue acompanhar todas as variáveis.

A inteligência artificial, por outro lado, é capaz de coletar uma série de dados simultaneamente, cruzando-as para gerar análises mais precisas. Porém, ela ainda tem as suas limitações e precisa necessariamente de alguém que filtre as informações que chegam.

“Digamos que tenha 5 mil SKUs para precificar diariamente. É impossível dar atenção para todos, mas o algoritmos olha para 98% dos casos e ficam poucos casos para o time de pricing efetivamente analisar. É um ganho para o time”, afirma Guilherme Castanheira, especialista em pricing que participou do nosso webinar “Inteligência Artificial Aplicada ao Pricing e à Gestão de Descontos”.

Torna-se então um trabalho conjunto para levar mais eficácia às políticas de preço da empresa. A seguir, vamos entender melhor essa relação entre o analista de Pricing e o algoritmo inteligente!

A importância do analista de Pricing na empresa

O especialista de Pricing é responsável por acompanhar toda a complexidade da empresa e o contexto na qual está inserida, interpretando e analisando dados internos e externos. Para isso, ele deve manter contato direto com as várias áreas de negócio, principalmente com o comercial e o financeiro.

O comercial traz informações valiosas sobre o cliente e o que acontece na engrenagem externa da empresa, enquanto o financeiro traz insights sobre a geração de lucro. É responsabilidade do analista de Pricing ter controle sobre os dados de faturamento, preços e volumes de itens, além de entender as margens financeiras.

Ele precisa também ser capaz de validar e rastrear as causas dos problemas que podem impactar as movimentações de mercado. Então, deve entender o histórico da empresa para desvendar como processos ativos, interrompidos e parados podem influenciar nas políticas de preço e no fluxo de caixa. Isso inclui capacidades produtivas, quantidade de estoque de matéria-prima e produto final, logísticas, entre outros pontos.

O profissional deve ainda ficar atento para fatores instáveis, como tendências de mercado, previsibilidade de crescimento ou retração do setor e até as alterações na incidência de impostos. Tudo isso torna o trabalho do analista de Pricing bem complexo e robusto, necessitando de ferramentas modernas para dar apoio às atividades da força humana.

Como as ferramentas de algoritmo inteligente podem ajudar

A transformação digital trouxe para o setor de Pricing ferramentas capazes de coletar, filtrar e reunir dados estruturados e não estruturados de uma empresa. Com essas informações, as ferramentas de inteligência artificial conseguem identificar padrões de comportamento que permitem atender as demandas para uma estratégia alinhada às condições da empresa e do mercado.

Cabe ao analista de Pricing imputar no sistema as estratégias e regras de negócio para que o algoritmo inteligente possa captar informações relevantes. A regra de negócio pode determinar o foco do algoritmo para executar diferentes tipos de otimização, como a redução de estoque, ou ganhar da concorrência a qualquer custo — ou mesmo estratégias mistas. A partir desse direcionamento, a ferramenta consegue analisar milhares de dados em poucos segundos, entregando resultados baseados em uma maior quantidade de variáveis de negócio.

Nessa estratégia de precificação em que unimos a expertise de Pricing e a tecnologia, temos o conceito de preço dinâmico. Trata-se de gerar uma melhor previsibilidade de situações que possam ajudar a formular o preço ideal para produtos de forma rápida.

A ferramenta reúne os dados internos e externos conforme os inputs do analista e identifica os melhores pontos de preço para atender a estratégia. Assim, ela gera insumos e análises prontas, com base nos comportamentos e dados.

Limitações que se complementam

Embora as vantagens da implementação da inteligência artificial sejam visíveis, há algumas limitações que levam a necessidade de realizar checagens regularmente. Não há como acompanhar como as decisões do algoritmo inteligente são feitas, então a expertise do profissional é fundamental no cruzamento de dados. Isso porque a ferramenta não tem o poder de apontar se as correlações entre as informações de fato fazem sentido.

“Tem que ter alguém para criticar e fazer as correlações para a leitura. O papel do analista de pricing é controlar o que faz sentido e o que não faz. Mas, com certeza, vai aparecer muita coisa que ele não teria condição de ver sem o auxílio da inteligência artificial”, afirma Guilherme.

Um exemplo que o especialista cita é a questão de lançamento de um produto.  A máquina identifica níveis adicionais ao SKU para enriquecer a análise de dados, trazendo pontos do histórico de outros lançamentos similares. “Você consegue usar a sua hierarquia de produtos para contar essa história. Você empresta informações de outros produtos para ajudar na previsão daquele SKU. São muitos tipos de mecanismos que a inteligência artificial nos oferece que, sabendo usar, você consegue montar muita análise interessante”

É preciso aproveitar as previsões do algoritmo inteligente em conjunto com as regras de negócio contextuais em cada situação. Algumas estratégias exigem preços mais competitivos, enquanto que outras permitem elevar os valores de acordo com o posicionamento da marca. A ferramenta é um auxílio importante, mas no final, a decisão será sempre do analista de Pricing.

Quer saber mais sobre a precificação dinâmica? Baixe o nosso e-book e-book “Preço Dinâmico: O método para melhorar sua estratégia de Pricing”.

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A manutenção preditiva na indústria tem um grande impacto para a vida útil de equipamentos. O processo visa reduzir o tempo de parada de máquinas, possibilitando, por exemplo, um melhor planejamento de manutenção. Porém, o projeto precisa ser bem desenvolvido para um bom monitoramento da produção. 

Segundo dados do Departamento de Energia dos EUA, a economia gerada pela aplicação desse modelo chega a até 30% nos custos de manutenção, com redução de aproximadamente 75% nas paradas e até 45% no tempo de inatividade. Com isso, o retorno de investimento (ROI) pode ser de até 10 vezes o valor aplicado.

Esses números mostram alguns dos vários benefícios que a manutenção preditiva na indústria pode trazer para um negócio. Mas você sabe quais são os passos para implementá-la? Veja a seguir como montar o seu projeto!

Elementos indispensáveis para a manutenção preditiva na indústria

Um projeto de manutenção preditiva não pode ser realizado sem três elementos imprescindíveis para a sua implementação. São eles: 

• Dados – Fontes de informações são fundamentais para o treinamento dos algoritmos. Em um caso ideal, o maquinário possui sensores que enviam dados em tempo real. Além disso, as informações de manutenção e falhas estão digitalizadas. Normalmente, esse não é o cenário encontrado — é normal que informações de manutenção estejam disponibilizadas em papel. Porém, não impossibilita a execução do projeto: a única diferença será a inclusão de um tempo adicional para a estruturação dos dados
• Algoritmos de Machine Learning – Cada caso terá um algoritmo ideal. É raro que o mesmo algoritmo seja o mais indicado para casos diferentes. Dessa forma, a customização dos algoritmos de Machine Learning é cerne na implementação de um sistema de manutenção preditiva que seja efetivo.
• Expertise da Indústria – A estruturação dos dados e seleção dos algoritmos deve ter um forte componente de expertise do dia a dia da operação. Aqui, a contribuição dos responsáveis pela manutenção preditiva se faz fundamental. Essa experiência deve ser incorporada no sistema para que ele seja efetivo.

Entenda o que deve ser monitorado

A partir do machine learning, os algoritmos podem aprender novas informações com o tempo, mas é preciso ter um ponto de partida. Por isso, entender quais são os equipamentos a serem acompanhados e os problemas que podem acontecer a eles deve ser o início para a manutenção preditiva na indústria.

Uma parada de máquina desnecessária pode acontecer por vários motivos. Alguns são muito comuns, enquanto outros podem ser mais específicos. Um bom diagnóstico deve permitir que os algoritmos inteligentes ter acesso a fluídos, desgastes dos componentes, vibração e temperatura das máquinas.

O último item é um dos principais, pois age diretamente na qualidade dos equipamentos. Por isso, os algoritmos inteligentes precisam acompanhar câmaras frias, estufas e/ou câmaras de maturação, de acordo com o tipo de indústria.

Selecione os dados

Para um bom funcionamento da inteligência artificial na manutenção preditiva, é preciso ter os dados que vão guiar os algoritmos. A tecnologia aplicada é capaz de extraí-los dos sistemas, desde que as informações estejam imputadas adequadamente.

É necessário ter disponível uma série de materiais que possibilitem a ação do machine learning nas máquinas. Considere gráficos de produtividade, histórico das coletas das variáveis, softwares de gestão, gadgets de comunicação, entre outras ferramentas favoráveis à obtenção de dados.

Com a conexão dessas estruturas aos equipamentos por meio de sensores, os algoritmos inteligentes poderão trabalhar por si só e continuar o trabalho de coleta para gerar relatórios e análises estratégicas.

Tenha uma equipe de acompanhamento

Apesar de a inteligência artificial poder realizar a manutenção preditiva na indústria automaticamente, você ainda precisa ter um time por trás dela. O sucesso do projeto depende do acompanhamento correto para garantir o melhor aprendizado de máquina com as técnicas de aplicação.

O cientista de dados é o profissional responsável por filtrar as informações que entram e saem do sistema. Porém, ele ainda precisa trabalhar em conjunto com a equipe que lida diretamente com as máquinas.

Esses funcionários entendem na prática como os equipamentos funcionam, tendo acesso a dados importantes para a manutenção preditiva na indústria. Na via contrária, o cientista também deve instruí-los para aplicar as técnicas indicadas no manuseio das máquinas.

Encontre um parceiro especializado

Sem o conhecimento e as ferramentas adequados, o sucesso da implantação da manutenção preditiva pode ser comprometido. Ter o apoio de um parceiro é o caminho mais seguro para construir algoritmos inteligentes capazes de identificar adequadamente os riscos de danos dos equipamentos e parada de máquina.

O processo deve ser feito em escalas e seu parceiro saberá instruir a implementação da maneira mais efetiva. Uma empresa de inteligência artificial está preparada para determinar as etapas apropriadas sem correr o risco de prejudicar o desenvolvimento do machine learning.

Além de promover a construção das ferramentas ideais, o parceiro poderá ajudar a encontrar um bom cientista de dados, bem como auxiliar na análise e coleta das informações para input.

Essas são algumas medidas importantes para iniciar um projeto de manutenção preditiva na indústria. Se você segui-las com atenção, será muito mais fácil alcançar o sucesso da estratégia, no menor tempo possível e com as melhores ferramentas.

Quer saber mais sobre o tema? Então baixe agora mesmo o nosso e-book Manutenção Preditiva: Reduzindo prejuízos com a previsão de falhas de equipamentos, entenda toda a sua importância para a indústria e veja mais dicas de implementação!

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