Um Head de Analytics me fez uma pergunta direta semana passada: “Como vocês conseguem forecast preciso para milhares de SKUs ao mesmo tempo, incluindo produtos de baixo volume?”
A resposta curta: Nested Forecasting.
A resposta completa: é sobre arquitetura inteligente, não força bruta computacional.
Essa é a realidade escondida atrás das planilhas elaboradas e das reuniões intermináveis de S&OP. Processos manuais de forecast simplesmente não escalam. O que funcionava para 500 produtos não funciona para 5.000. A complexidade cresceu exponencialmente, mas as ferramentas continuam as mesmas de dez anos atrás.
Fazer forecast para um produto é desafiador. Fazer para milhares simultaneamente, cada um com comportamento único, é onde a maioria das implementações de IA falha.
O erro mais comum é tratar forecast como problema homogêneo. Você pega um algoritmo de séries temporais, roda para cada produto isoladamente, e torce para funcionar. Ou treina um modelo único para todos os produtos, ignorando que um item de alta rotatividade não tem nada a ver com um produto sazonal de baixo volume.
A verdade é que produtos da Curva A (alto volume) e Curva C (baixo volume) precisam de abordagens diferentes, mas dentro de uma arquitetura unificada. É aí que entra o Nested Forecasting.
Nested Forecasting: Compartilhar Inteligência sem Perder Individualidade
Nested Forecasting é uma técnica arquitetural que modela múltiplas séries temporais simultaneamente. A mágica está em preservar características específicas de cada produto enquanto aproveita informações compartilhadas entre produtos similares.
Você não treina milhares de modelos isolados (ineficiente e problemático para produtos de baixo volume). Você também não treina um único modelo para tudo (impreciso porque ignora diferenças). Você cria uma arquitetura hierárquica que aprende em múltiplos níveis.
Como Funciona para Diferentes Tipos de Produto
Produtos de alto volume (Curva A): O modelo captura nuances específicas com alta precisão. Tem dados suficientes para identificar padrões complexos, sazonalidades múltiplas, efeitos de eventos especiais.
Produtos de baixo volume (Curva C): O sistema usa informação de produtos similares (information borrowing). Se você tem produtos parecidos, o modelo aprende com o comportamento agregado e aplica ao produto específico, evitando overfitting.
Você consegue forecast robusto até para aqueles produtos que vendem quantidades irregulares mês a mês.
Feature Engineering: Onde a Mágica Realmente Acontece
A qualidade do seu forecast depende menos do algoritmo e mais das features que você cria. É aqui que você ensina a IA sobre o comportamento do seu negócio.
Variáveis que Capturam Comportamento Real
Não basta jogar datas e valores de vendas no modelo. Você precisa criar variáveis que “expliquem” padrões:
Temporais: Decomposição de tendência e sazonalidade, lags inteligentes, médias móveis adaptativas
Estatísticas: Coeficientes de variação, índices de estabilidade, derivadas para aceleração/desaceleração
Trigonométricas: Transformações seno/cosseno para ciclos naturais, codificação de eventos especiais
Essas features “traduzem” o comportamento complexo do mundo real em linguagem que algoritmos de machine learning conseguem processar.
Por Que Random Forest Continua Relevante
Todo mundo quer falar de deep learning. Mas para forecast industrial típico, Random Forest continua sendo a escolha mais inteligente. Por quê? Você consegue explicar cada predição e identificar quais variáveis mais impactaram, crucial para ganhar confiança de stakeholders. O algoritmo funciona bem sem ajustes complexos, é resistente a outliers e lida naturalmente com dados faltantes. Além disso, treina rápido mesmo com milhares de séries e escala bem com volume de dados.
Validação: A Parte Mais Crítica
Muitas implementações falham aqui. Você não pode dividir dados aleatoriamente em treino e teste – isso funciona para classificação de imagens, não para séries temporais. A metodologia correta é walk-forward analysis: treina com dados até determinado mês, testa previsão para o mês seguinte, avança uma janela, repete. Isso garante validação de capacidade preditiva real.
E não confie apenas em métricas agregadas. Você precisa segmentar performance por categoria ABC, por volume de vendas, e principalmente por impacto em ruptura e excesso de estoque.
Armadilhas que Você Precisa Evitar
Over-complexity: Não use deep learning se Random Forest resolve. Complexidade desnecessária aumenta custo de manutenção sem ganho real.
Under-engineering: Não ignore heterogeneidade do portfólio. Não trate produto A igual produto C.
Data Quality: Lixo entra, lixo sai. Invista em limpeza e validação antes de modelar.
A cada trimestre sem melhorar seu forecast, você acumula perdas e entrega vantagem competitiva aos concorrentes. Empresas líderes já migraram para IA há anos. A diferença de capacidade preditiva se traduz em eficiência superior, melhor serviço e capital otimizado.
A pergunta não é se sua empresa precisa evoluir, e sim: você vai liderar essa transformação ou ser forçado a ela?
