Como Dados Históricos Melhoram Previsão de Demanda
Prever demanda com dados históricos pode reduzir custos em até 15%. Empresas de construção que utilizam essas análises tornam seus projetos mais eficientes, diminuindo desperdícios e atrasos. Veja como:
- Identifique padrões: Dados de projetos anteriores revelam sazonalidade, tendências de consumo e variações de mercado.
- Escolha o método certo: De médias móveis a machine learning, cada técnica atende diferentes necessidades.
- Use ferramentas modernas: Sistemas ERP, como Oracle, e soluções com IA, como MAGO, otimizam previsões e gestão de materiais.
- Resultados comprovados: Redução de atrasos em 40%, economia de até 10% nos custos de materiais e maior controle orçamentário.
Comece organizando seus dados e adotando tecnologias que transformam informações do passado em decisões mais precisas hoje.
A Importância da Gestão de Dados na Construção Civil
4 Passos para Usar Dados Históricos na Previsão
Depois de identificar padrões importantes (como no caso da Skanska), siga estas quatro etapas práticas:
1. Coletar e Limpar Dados
Comece reunindo informações essenciais de fontes confiáveis:
| Fonte de Dados | Informações Importantes |
|---|---|
| Dados de Fornecedores | Prazos de entrega, disponibilidade |
| Relatórios Financeiros | Custos, variações de mercado |
Garanta que os dados estejam organizados: corrija inconsistências, ajuste valores monetários e padronize unidades de medida e escalas conforme o tamanho dos projetos.
2. Identificar Padrões de Uso
A análise de padrões ajuda a prever tendências importantes. Preste atenção em:
- Variações Sazonais: Alterações no consumo de materiais conforme a época do ano.
- Ciclos de Projeto: Como os materiais são usados em diferentes etapas da construção.
- Correlações: Ligações entre tipos de projetos e a demanda por materiais.
Use ferramentas estatísticas, como médias móveis, ou métodos mais avançados para segmentar os dados por tipo de projeto. Isso complementa as tendências sazonais já observadas.
3. Selecionar Métodos de Previsão
Escolher o método certo depende das necessidades do seu negócio. Veja algumas opções e seus usos principais:
| Método | Ideal Para |
|---|---|
| Média Móvel | Quando a demanda é estável |
| Suavização Exponencial | Para tendências de curto prazo |
| Holt-Winters | Quando há padrões sazonais |
| Machine Learning | Análise de dados mais complexos |
A escolha do método é um passo importante para implementar soluções tecnológicas, como o MAGO, que será discutido mais adiante.
Software para Previsão Baseada em Dados
Os sistemas modernos de previsão transformam dados históricos em informações úteis para o setor de construção. Entre as principais tecnologias, destacam-se os sistemas ERP e ferramentas especializadas em procurement.
Sistemas ERP na Previsão
Os sistemas ERP modernos oferecem funcionalidades avançadas que melhoram a gestão de materiais na construção. Eles permitem:
| Funcionalidade | Vantagem |
|---|---|
| Centralização e atualização de dados | Consolida informações de estoque, vendas e progresso de projetos em tempo real |
| Análise e relatórios automatizados | Realiza cálculos preditivos e fornece insights específicos para cada equipe |
Um exemplo prático: em 2022, a adoção do Oracle Construction ERP por uma grande construtora reduziu pedidos excessivos em 22% e economizou US$ 45 milhões em custos operacionais [3].
Além dos ERPs, ferramentas focadas em procurement trazem ainda mais eficiência com o uso de inteligência artificial.
Assistente de vendas MAGO: Procurement com IA
O MAGO é uma ferramenta de nova geração que utiliza inteligência artificial para otimizar a previsão de demanda. Seus principais recursos incluem:
- Análise preditiva: Usa machine learning para antecipar necessidades com base em dados históricos.
- Integração automática: Conecta-se a sistemas de fornecedores para atualizações rápidas de estoque e preços.
- Gestão inteligente: Avalia o desempenho de fornecedores e monitora prazos de entrega.
Com plataformas como o MAGO, é possível reduzir custos de materiais em até 10%, melhorar prazos de entrega em 20-30% e diminuir desperdícios em 30%, além de acelerar a conclusão de projetos em 25% [1][4].
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Resultados do Uso de Dados Históricos
Empresas do setor de construção têm obtido resultados impressionantes ao utilizar dados históricos para prever demandas. Ferramentas como o MAGO, mencionadas anteriormente, desempenham um papel importante ao automatizar análises preditivas.
Redução de Custos com Planejamento Mais Eficiente
A análise de dados históricos contribui diretamente para a redução de custos por meio de um planejamento mais eficiente.
| Área de Economia | Impacto Médio |
|---|---|
| Custos totais do projeto | 10-15% [1] |
Alguns dos principais benefícios incluem:
- Melhor giro de estoque, com aumento de 18%
- Elevação de 12% na taxa de atendimento de pedidos
Impacto na Gestão de Projetos e Fornecedores
Pesquisas mostram que a gestão de projetos e fornecedores também se beneficia dessas análises. Por exemplo, em um grande projeto comercial, foi possível reduzir atrasos em 22%, aumentar a precisão orçamentária em 15% e firmar contratos de longo prazo com fornecedores [2].
Previsões mais precisas ajudam na negociação de contratos duradouros, fortalecendo o relacionamento com fornecedores e garantindo maior estabilidade nos projetos.
Conclusão: Passos para Melhorar a Previsão
Pontos Importantes
Os exemplos da Skanska e do Oracle ERP mostram que usar dados históricos para previsões requer organização e padronização nos processos de coleta de informações.
Iniciando com Previsões Baseadas em Dados
A implementação deve ser feita com cuidado e de forma gradual. O primeiro passo é revisar os dados disponíveis e estabelecer processos claros para coletar novas informações. Além disso, é essencial capacitar a equipe e escolher ferramentas que se alinhem às necessidades do negócio.
Aqui estão algumas ações práticas para começar:
- Dê prioridade a materiais de grande volume e impacto financeiro, como no projeto hospitalar da Skanska.
- Defina KPIs específicos para monitorar a precisão das previsões.
- Adote sistemas especializados para análise de dados.
Ferramentas automatizadas de análise desempenham um papel central nesse cenário. Com o tempo, a coleta contínua de dados ajudará a tornar as decisões cada vez mais precisas.
FAQs
Como fazer previsão de demanda de materiais?
Para prever a demanda de materiais de construção de forma eficiente, é importante seguir um processo estruturado que combine dados históricos com análises detalhadas. Veja os pontos principais:
Coleta e Análise de Dados
Reúna dados históricos de consumo, organizados por projeto, fase da obra e fornecedor, utilizando uma categorização padronizada. Essa base de informações é essencial para alimentar ferramentas como o Assistente de vendas MAGO, que automatiza análises preditivas.
Aspectos Importantes para o Sucesso
- Inclua fatores externos, como variações econômicas e sazonalidade, na análise.
- Integre informações fornecidas pelos fornecedores no sistema de previsão.
- Use ferramentas específicas, como o Assistente de vendas MAGO, para simplificar e agilizar o processo.
Empresas menores podem começar com práticas simples de coleta e organização de dados, conforme descrito na seção "4 Passos", e ainda assim obter resultados positivos.
