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Quais empresas já utilizam Machine Learning nos modelos de previsão de demanda?

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Quais empresas já utilizam Machine Learning nos modelos de previsão de demanda?
 
A previsão de demanda é extremamente importante para qualquer negócio. O grande desafio é conseguir investir o mínimo possível em produção e estoque de modo a não gerar nenhum prejuízo às vendas. Porém, como prever a demanda de maneira precisa sabendo que a quantidade de variáveis envolvidas no comportamento futuro do consumidor é incontável?
 
Normalmente, os negócios começam com o feeling do dono ou das pessoas envolvidas no processo decisório de produção/compras. Isto garante velocidade, fator imprescindível principalmente no início do negócio, mas deixa muito dinheiro na mesa. O segundo momento de maturidade geralmente envolve o Excel e o histórico de pedidos, o que aumenta a precisão da previsão ao se incorporar no processo decisório as sazonalidades inerentes de cada produto.
 
E qual seria o terceiro momento de maturidade? A construção de um modelo de previsão de demanda utilizando machine learning (aprendizado de máquina). Diferentemente de outras metodologias, os algoritmos buscam padrões e tendências sem a definição de regras pré-estabelecidas, permitindo a incorporação de uma ampla variedade de fatores nos cálculos preditivos. O modelo pode (e deve!) ser treinado com grandes bases de dados históricas, o que permite, em muitos casos, um aumento expressivo da capacidade de predição da demanda. Algumas empresas já se encontram nesse estágio e utilizam machine learning no modelo preditivo. São elas: 
 
Amazon: Com o foco de otimizar a gestão de estoque em seus CDs (centros de distribuição), a gigante do comercio online prevê a demanda por produtos com o auxílio de aprendizado de máquina.

Walmart: Com a finalidade de gerenciar melhor os estoques e as promoções, a maior rede de varejo utiliza machine learning para prever a demanda de produtos em suas lojas físicas e online.

Uber: Os algoritmos de aprendizado de máquina auxiliam na alocação de recursos de maneira eficiente, otimizando oferta e demanda por viagens nas diferentes áreas e horários.

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