Previsão de Demanda: Indicadores de Erro de Acurácia

About this course

O curso "Indicadores de erro na previsão de demanda" é uma oportunidade única para profissionais e estudantes que desejam aprofundar seus conhecimentos na área de gestão de demanda e previsão de vendas. Com uma abordagem abrangente, o curso explora diversos tópicos essenciais para o sucesso das operações de estoque e suprimentos.Ao longo do curso, os participantes terão a oportunidade de aprender sobre indicadores-chave de desempenho na previsão, como erro simples, MAPE, WMAPE, CFE, MSE, MAD, MAD+, bias e desvio padrão. Esses indicadores fornecem uma visão detalhada da precisão das previsões, permitindo aos gestores tomar decisões mais informadas e estratégicas.Além disso, o curso aborda os impactos dos erros de previsão nas operações, incluindo os riscos associados ao "stock-out" e ao dimensionamento inadequado do estoque de segurança, bem como o impacto no faturamento e no line fill rate. Esses insights são fundamentais para evitar perdas financeiras e garantir um fluxo eficiente de produtos no mercado.Uma das principais vantagens do curso é a introdução ao uso de Inteligência Artificial e Machine Learning como ferramentas para reduzir os erros de previsão. Os participantes aprenderão como aplicar essas técnicas avançadas, possibilitando melhorias significativas na precisão das previsões e, consequentemente, uma gestão mais eficaz dos estoques e recursos.Com aplicação em diversos setores, como varejo, manufatura, logística e serviços, o conhecimento adquirido neste curso tem um impacto direto no desempenho operacional e financeiro das empresas. A habilidade de fazer previsões mais precisas leva a uma redução de custos de estoque, melhor atendimento ao cliente e maior eficiência nas operações.O curso oferece uma base sólida para aprimorar as habilidades de previsão de demanda, proporcionando insights valiosos e técnicas avançadas para melhorar o desempenho de qualquer negócio que dependa de uma gestão eficaz de estoque e vendas.

Course objectives

• Enhance decision-making capabilities in inventory management
• Improve accuracy in demand predictions