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Visão Geral
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Oracle Demantra Demand Management
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Oracle Demantra Trade Promotion Management
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Oracle Demantra Sales & Operation Planning
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Referências e Caso de Sucesso
• Quanto produzir de um item?
• Qual é o impacto dos fatores externos nas vendas?
• Qual é a tendência de um item (configuração)?
• Quais desvios estão ocorrendo no meu planejamento?
• Como reagir imediatamente às variações de demanda?
• Como gerenciar promoções e seus efeitos?
ü Qual o ponto de equilíbrio para reduzir custos e aumentar
o nível de serviço ao mesmo tempo?
Múltiplos sistemas não integrados Processo Manual Múltiplas fontes de dados Planejamento Financeiro Planejamento de Novos Produtos Quotas de Vendas Planejamento de Produção Cálculos e Relatórios Previsão De Marketing Empresa
Baixa assertividade da previsão
Previsão de Demanda Departamental Métricas e objetivos desalinhados Processo de S&OP não integrado
?
Cenário Tradicional
Líderes:
• 15% menos estoque
• 17% melhor atendimento de
pedidos
• 35% menos tempo de cash-to-cash
• 60% melhores margens de lucro
0 50 100 150 200 250 300 350 Strong Weak
Perfect Order Inventory Cash-to-Cash SCM Costs
Melhorar o Gerenciamento da Demanda é o primeiro
importante passo para garantir o pódio !
Melhor Abordagem
Percepção de demanda Real-time e Consenso Colaborativo da Previsão de Demanda
• Fonte única de dados
– Alinhamento de informações, métricas e objetivos
– Substituição de Planilhas
• Colaboração em tempo real (S&OP real time)
– Eliminação do Atraso nas tomadas de decisão
– Melhor conhecimento da demanda
– Estratégias de vendas, promoções
• Estatística Avançada e uso simplificado
– Maior Assertividade
– Previsão estatística no nível mais baixo
ü Diferentes formas de medição e visualização
da demanda
– Granularidade, proporcionalidade
Oracle Demantra Demand Management
Elimine Planilhas
Acompanhamento de previsão Colaboração de um único número
entre todos os envolvidos
Uso de estatísticas básica, alertas,
e planilhas alimentadas
Planilhas prontas para usuários
individuais
Do menos complexo até o best-in-class
Comece Onde Quiser
Implementação Gradual, Baseado em Prioridades
01
Previsão de introdução de novos produtos
Colaboração com clientes
Uso de estatística avançada e fatores causais
Alertas complexos e planilhas customizadas
Acompanhamento de previsão Colaboração de um único número entre todos os envolvidos
Uso de estatísticas básica, alertas, e planilhas alimentadas
Planilhas prontas para usuários individuais
02
Previsão baseada em atributos e características de produtos
Computa resultado promocional e analisa impacto na demanda Previsão baseada em hipóteses
Alavanca informação de canais e POS
Previsão de introdução de novos produtos
Colaboração com clientes Uso de estatística avançada e fatores causais
Alertas complexos e planilhas customizadas
Acompanhamento de previsão Colaboração de um único número entre todos os envolvidos
Uso de estatísticas básica, alertas, e planilhas alimentadas
Planilhas prontas para usuários individuais
SCALE
Arquitetura escalável
• Escalável
– Trabalha com milhões de combinações
• Interface de usuário
personalizável “web-based”
– Dinamicamente configuravel
– Drag-and-drop
• Processos de “workflows”
criados para requerimentos específicos da empresa
• Criação de regras de alertas e
exceções
• Relatórios customizados
dia-a-dia
ü Link para MS Excel
Wendy's has ~1M combinations, 730 history daily buckets,
48 half-hour buckets per day for 90 historical days and 90 future days - over 9B data points
DC level 10M Customer Level 100M Ship-to Level 1B data points Store Level 10B data points
Percepção de Demanda em Tempo Real
Tókio loja 1
Redução Consumo (YEN) MATRIZ
Consenso de Forecast
Vendas Região Sul Aumento no Consumo (Quantidade)
REGIÃO LESTE REGIÃO OESTE REGIÃO SUL EUA 20/11 12:00 “Venda de nova câmera está em 150% do previsto” LOJA PRODUTO CANAL JAPÃO 18/11 17:00 “Venda da nova impressora de fotos está em -25% do previsto, solicita anúncio de TV” ALERTA: “Problema na Região Leste dos EUA” FABRICAÇÃO MARKETING VENDAS Anúncio TV “câmera + impressora” promoção No ar 21/11 20:00 20/11 14:00 “Aprovação de orçamento para propaganda global na TV”
KPIs Integrados e configuráveis Alertas, exceções e mensagens de workflow em tempo real Planilhas Personalizadas
Melhore o tempo de resposta
Percepção da Demanda em Tempo Real
Entradas de Parceiros: XML,EDI or Manual Métrica de Forecast do parceiro• Planilhas personalizadas para necessidades específicas
• Planilha pode ser anexada à tarefas
• Alertas diretos na aplicação ou via email
• Notificação interna automática para entrada de dados do cliente
• Visibilidade da Demanda em tempo real
• Melhor informação através da colaboração externa
• Segurança de campos amarrada aos privilégios de acesso do cliente
Gráficos configuráveis, integrados Células coloridas para chamar atenção do planejador Trabalha com múltiplas planilhas em vários níveis ao mesmo tempo
• Hierarquias ilimitadas para modelar
os dados:
– Produtos e Famílias de produtos
– Lojas e Centros de Distribuição
– Regiões de Vendas
– Promoções e programas de marketing
– Atributos e Características
• Novos níveis podem ser adicionados
em qualquer momento
• Edite e visualize os dados em
múltiplos níveis
ü Gerenciamento de dados inteligente
garante detecção de dados
incompletos
– Planejamento realizado automaticamente no próximo nível quando dados estatísticos não são satisfatórios
Marketing
Sales Rep
Planeje da forma que o seu negócio funciona
Lançamento de Novos Produtos
• Aumentar a acuracidade na previsão de vendas de novos produtos
• Administrar o ciclo de vida do produto dentro do processo S&OP
Novo Produto C = 30% Produto A + 75% Produto B Aplicar gabaritos que adequem em escala de volume e tempo
Modelar o produto novo com base no
comportamento passado de outros produtos ou com atributos similares
RELACIONAMENTO ADEQUAÇÃO SIMILARIDADE
• Avaliar os efeitos da canibalização de produtos existentes
• Determinar o melhor momento para lançar o produto
• Alinhar o programa de lançamento com as metas financeiras
• Alinhar a previsão com base na demanda real
ü Adequar uma política de preços e promoções que incentivem a entrada do
Otimize a lucratividade da Demanda
Deriva previsão para novos produtos e ajusta com base na demanda atual Detecta
automaticamente pontos fora da curva Verifica demanda de
produtos comparáveis com base nas características
Notas Online e Auditoria com assinatura eletrônica
Trabalhe Offline
• Atualize planilhas offline – Sincronização Automática
– Aprovações de usuário verificadas
– Qualquer dado pode ser exportado para atualização offline
Melhore a Assertividade da Previsão
Historical data Estimator Bayesian
Forecast Estimator’s models Multiple causal factors Bayesian combined model Superior Bayesian-Markov Analytics Diferentes variáveis para projeção
• Bibliotecacom9 a 15 modelos
– Auto-regressive moving average (ARMA)
– Regression integrated winters
– Logistic and logarithmic models
– Ridge regression, Markov chain regression
– Intermittent regression
• Fatores causais ilimitados
– Sazonalidade, clima, indicadores de mercado
– Base + preço + decomposição multi-evento
• EfeitoPromocional
– Efeitos cross-produtos e cross-locais
– Análises Pré e pós evento
• Tendências de curto e longo prazo
• Interpolação de dados ausentes
• Shape modeling e Auto correção
• Simulações
Melhore a Assertividade da Previsão
• Vários Modelos utilizados ao mesmo tempo
ajustam a demanda para incluir vários fatores causais como sazonalidade, tendências de mercado e promoções
• Cada modelo contribui com diferentes
características para a previsão global
• Seleção automática de modelos resulta em acuidade melhor que o modelo “best fit”
– Uma previsão baseada em múltiplos modelos ao invés
do modelo best-fit
– Lógica Self-tuning
• Árvores de Previsão detectadas
automaticamente para dados mais relevantes existentes
– Previsão no nível mais baixo
– Regras de proporção aplicadas quando necessário
ü Permite incorporar fatores causais: informações
externas como clima, indicadores econômicos e informações da concorrência Causal Analysis Outlier Detection Promotion Events Seasonality Cyclical Patterns Trend Historical data Bayesian Estimator Forecast Multiple causal factors Combined model Bayesian Optimizer
Modelo Mix Bayesian
MAPE – Mean Absolute Percent Error
Melhore a Assertividade da Previsão
MPE - Forecast Bias WMAPE – Weighted MAPE by revenue, cost, and so on
Previsão de demandas para lucratividade
• Qual será o volume incremental que será gerado pela
campanha de marketing?
• Como esta campanha impactará a venda de outros
produtos?
• Como uma campanha para uma marca ou família de
produto impactará um item específico?
• Quais são os efeitos indiretos como canibalização e
aumento de estoque do consumidor devido a uma promoção?
• Qual o ROI das minhas campanhas de marketing e
promoções?
• Qual o impacto previsto nas atividades futuras
devido a campanha promocional atual?
ü Como a promoção impactará a minha logística?
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000
Period 1 Period 6 Period 11
Ca
se
s
Cannibalization Pre- and post-effects Competitive switching Category growth Baseline Actual 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000
Period 1 Period 6 Period 11
Ca
se
s
Cannibalization Pre- and post-effects Competitive switching Category growth Baseline
Actual
Past Future
Previsão de demandas para lucratividade
• Baseline vs volume incremental
– Permite a decomposição do volume incremental conseguido através
de propagandas, promoções e campanhas de vendas.
• Análise granular de aumento
– Coeficiente de aumento de volume Incremental calculado no nível mais baixo
– Permite análise localizada de promoções
– Permite que embarques e re-suprimentos sejam ajustados por endereço
• Efeitos em produtos e clientes
– Determina o impacto de canibalização entre produtos.
– Ajusta a previsão de vendas do produto e cliente pela canibalização
ü Configure o sistema por premissas baseadas
em previsões
– Rastreamento estruturado e categorização dos motivos para ajustes de
previões de vendas
– Avaliação do impacto na demanda de previsões futuras Baseline Incremental Ganho de Mercado Crescimento a longo prazo Efeito Pré e Pós da promoção Canibalização entre produtos Típico Demantra Baseline
• Compare promoções alternativas
– Gráficos lado-a-lado
– Compare custos e benefícios
Ø Aumento de volume esperado
Conceitos de Planejamento de Demanda e
S&OP
Suprimento maior que Demanda:
• Autos níveis de estoques (custos)
• Baixo giro e risco de perda
• Redução do ritmo de produção e da
eficiência
• Comprometimento da rentabilidade.
S&OP DEMANDA
Conceitos de Planejamento de Demanda e
S&OP
Demanda maior que Suprimento:
• Baixo nível de serviço ao cliente
• Aumento de custos com horas extras
• Preços de compras desfavoráveis.
• Qualidade pode ser comprometida
• Perda de receita por falta de produto
S&OP DEMANDA
OFERTA Suprimento maior que Demanda:
• Autos níveis de estoques (custos)
• Baixo giro e risco de perda
• Redução do ritmo de produção e da
eficiência
• Comprometimento da rentabilidade.
S&OP DEMANDA
Conceitos de Planejamento de Demanda e
S&OP
• “Sales & Operations Planning é um processo de tomada de
decisão para balancear demanda e oferta, alinhar volume e mix de produto e integrar planos financeiros e operacionais”
T.F. Wallace
DEMANDA OFERTA
S&OP
Ações para Clientes Promoções • Previsões • Riscos e Benefícios • Alternativas Lead times Limitações de Capacidade Nivel de atendimento • Restrições • Riscos e Custos • Flexibilidade
Cinco fases do Planejamento de Demanda e
S&OP
Geração de Previsão Planejamento De Demanda Plano (produção/ suprimento) ReuniãoPrévia executiva Reunião
• Atualização dos dados do periodo anterior – vendas reais, volumes
de produção, níveis de estoque, etc.
• Geração das informações necessárias para calculo da previsão de
vendas. Análises dos dados de vendas, relatórios de previsão estatística e planilhas para o preenchimento por parte da equipe comercial de campo.
• Disseminação das informações para as pessoas apropriadas.
Percepção da Demanda em tempo Real
Previsão estatística avançada de uso simplificado
Planilhas personalizadas, ambiente direcionado a tarefas,.
Processo de Planejamento de Demanda e
S&OP
• Combinação de previsões estatísticas obtidas através do
tratamento de dados históricos, informações qualitativas de
mercado (obtidas através da equipe comercial) e planejamento de ações promocionais.
• Prazo para a passagem da informação, para uso da previsão ao
longo das outras etapas do planejamento,
• Passagem da previsão na linguagem utilizada pelos outros
usuários, Geração de Previsão Planejamento De Demanda Plano (produção/ suprimento) Reunião
Prévia executiva Reunião
Entrada de Informações pelas diferentes áreas
analise de erro da informação e controle de pesos para formação de previsão final. Total controle de promoções
Alertas e Controles por Workflow
Hierarquias Flexíveis, granularidade, multiplas unidades de medida e moedas
Processo de Planejamento de Demanda e
S&OP
• Analise de Capacidade de produção e suprimento
• Planos alternativos de produção
• Planejamento dos níveis desejados de estoques
Geração de Previsão Planejamento De Demanda Plano (produção/ suprimento) Reunião
Prévia executiva Reunião
Entrada de Informação da Produção com suas restrições
Análise de Cenários
Processo de Planejamento de Demanda e
S&OP
• Discussão de todos os pontos de distanciamento entre o
planejamento das áreas envolvidas
• Avaliação dos impactos financeiros destes.
• Geração de Consenso e Alternativas
• Reunião formada pela gerência de todas as áreas envolvidas no
processo Geração de Previsão Planejamento De Demanda Plano (produção/ suprimento) Reunião
Prévia executiva Reunião
Processo de Planejamento de Demanda e
S&OP
• Comitê executivo (Diretoria)
• Aprovação do Plano final
• Monitoramento atraves da revisão de indicadores
• Proposições de melhorias do processo
Geração de Previsão Planejamento De Demanda Plano (produção/ suprimento) Reunião
Prévia executiva Reunião
• Controle de Aprovação
• Indicadores Integrados
• Relatórios
Entradas de todo grupo de colaboração – Finanças, Marketing, Operações, Principais clientes e fornecedores Processo integrado de aprovação com workflow Cada participante
do S&OP tem uma visão configurável baseada em regras
Revisão da precisão histórica
de cada entrada
