Redes neurais para prever o estoque de Inventário

Você consegue imaginar antecipar quantas unidades de produto você precisará em estoque na próxima semana ou mesmo no próximo mês? Com as tecnologias atuais, isso é possível graças ao uso de redes neurais e algoritmos de aprendizado profundo. Esses sistemas podem analisar dados históricos de vendas para prever o estoque ideal e evitar compras excessivas e falta de produtos no armazém.

Como funciona a previsão de estoque?

As redes neurais são modelos de inteligência artificial inspirados no funcionamento do cérebro humano. Eles são usados para processar grandes volumes de dados e detectar padrões complexos que seriam difíceis de identificar com métodos tradicionais. Em particular, as redes LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit) são usadas para trabalhar com séries temporais, como dados de vendas diários de produtos.

O processo começa com a coleta de dados históricos de vendas de cada produto que você deseja prever. Imagine, por exemplo, que você tem uma lista de vendas diárias dos últimos dois anos para um produto específico. Esses dados são convertidos em uma série temporal, que é ideal para alimentar uma rede neural recorrente (RNN) como LSTM ou GRU.

Criação da rede neural com Python e Keras

O próximo passo é configurar a rede neural usando um ambiente de programação como Python e uma biblioteca de aprendizado profundo como Keras. Keras fornece uma maneira simples de criar redes neurais complexas, graças à sua sintaxe intuitiva e à sua capacidade de se integrar ao TensorFlow, um framework de machine learning altamente otimizado.

Para um modelo de previsão de estoque, a arquitetura da rede poderia ser assim:

Camadas de entrada: A rede precisa entender as relações dos dados históricos de vendas. A primeira camada seria uma camada LSTM ou GRU, que pode reter informações relevantes de dias anteriores para fazer uma previsão informada.
Camadas ocultas: Dependendo da complexidade do problema, podem ser adicionadas camadas LSTM ou GRU adicionais, ajustando o número de neurônios e aplicando técnicas como dropout para evitar o sobreajuste.
Camada de saída: Aqui seria definida a previsão do valor esperado de vendas para o próximo dia, semana ou mês, dependendo dos requisitos do negócio.

O modelo é treinado usando os dados históricos, ajustando os pesos internos da rede para minimizar o erro de previsão. Depois de algumas iterações (epochs), a rede deveria ser capaz de gerar previsões razoavelmente precisas.

Um exemplo básico de implementação em Keras:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# Suponamos que temos um dataset de vendas diárias em um array numpy
# Por simplicidade, utilizamos dados fictícios
ventas_diarias = np.array([30, 40, 35, 50, 60, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90])

# Normalizar os dados
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
ventas_normalizadas = scaler.fit_transform(ventas_diarias.reshape(-1, 1))

# Criar secuências de treinamento
def crear_secuencias(datos, pasos=3):
    X, y = [], []
    for i in range(len(datos) - pasos):
        X.append(datos[i : i + pasos])
        y.append(datos[i + pasos])
    return np.array(X), np.array(y)


X, y = crear_secuencias(ventas_normalizadas)

# Redimensionar X para ser compatível com LSTM
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# Criar o modelo LSTM
modelo = Sequential()
modelo.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(LSTM(units=50))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(Dense(units=1))

# Compilar e treinar o modelo
modelo.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
modelo.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# Fazer previsões
predicciones = modelo.predict(X)

Quais benefícios traz a previsão de estoque?

Com um sistema de previsão baseado em redes neurais, você poderá:

Otimizar as compras: Ao conhecer de antemão a quantidade de produto que será necessária, você evitará compras excessivas que imobilizem capital e faltantes que possam afetar as vendas.
Minimizar o desperdício: Uma previsão precisa permite comprar o necessário e reduzir produtos obsoletos ou perecíveis que não sejam vendidos a tempo.
Adaptação à demanda: A previsão não se baseia apenas em dados históricos. Também pode incorporar variáveis externas como temporadas de vendas, campanhas de marketing ou mudanças nas tendências do mercado.

Conclusão

Implementar uma solução de previsão de estoque mediante redes neurais pode parecer complicado, mas com as ferramentas adequadas e a estrutura correta, é uma tarefa alcançável. Não importa se você vende em um pequeno negócio ou em um ambiente global com lojas online e múltiplos armazéns: a inteligência artificial está aqui para ajudá-lo a tomar decisões informadas e a otimizar seus recursos de estoque.