VE3 Podcast Carlos Panitz

Neste podcast selecionamos 7 dias que podem auxiliar na criação de um bom ambiente de governança do processo de S&OP.

Neste podcast são apresentadas 7 funções essenciais que devem ser desenvolvidas pelo responsável pela "orquestração" do processo de S&OP/IBP dentro de uma organização.

Neste episódio são apresentados exemplos de três diferentes classes de  problemas de gestão de demanda e suas possíveis abordagens através do  uso de Analytics e Machine Learning (ML): (1) modelos preditivos; (2)  modelos de segmentação (classificação); (3) modelos de recomendação. A  discussão sobre aplicação de ML em gestão de demanda feita neste podcast  é apenas introdutória. O tema é muito vasto e possui muitas outras  possibilidades do que as apresentadas nesta introdução, como por  exemplo, otimização de preço por canais de vendas, otimização de  inventário, identificação de demanda reprimida, etc.

Este episódio apresenta diversas classes de modelos preditivos e traz algumas orientações e cuidados que devem ser tomados ao longo do processo de seleção das classes de modelos mais adequadas aos tipos de dados que serão empregados. Dentre as famílias de modelos que serão comentados encontram-se: MA (Moving Average), AR (Auto-Regressivo), Regressão ou abordagens mais sofisticadas como Redes Neurais, SVM e XG-Boost.

Este podcast é o terceiro de uma série de 4 podcasts dedicados a falar  sobre modelos preditivos. Neste episódio serão discutidos como escolher o nível de discretização da série temporal, suas premissas e diferentes propósitos. Quando escolher discretizar a série por semana, mês ou ano.

Este podcast é o segundo de uma série de 4 podcasts dedicados a falar sobre modelos preditivos. Neste episódio serão discutidos possíveis abordagens para o tratamento de demanda reprimida no processo de se executar um modelo preditivo dentro  do contexto de gestão de demanda.