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Wayplan

Uma previsão de demanda em que a empresa inteira confia.

Previsão estatística, colaboração por SKU e consenso em um processo governado, sem planilhas.

Demand Planning · consenso · ciclo out/26

Família Linha Premium · toneladas

  • Real
  • Estatística
  • Consenso
  • Orçamento
  • Faixa de confiança
0,5k1,0k1,5k2,0kHOJEJul 25Out 25Jan 26Abr 26Jul 26Out 26Jan 27Abr 27Jul 27
Acurácia
87,4%
+2,1 p.p. vs. set/26
Bias
+1,8%
dentro do limite de ±5%
FVA
+4,8 p.p.
ajustes agregam valor
Ajustes
38
6 aguardando aprovação
  • IA · MotivoSKU 40217 · +18% em março. Motivo sugerido: Promoção.
  • IA · JustificativaSKU 51019 · +32% sem explicação suficiente. Qual cliente?
Interface ilustrativa com dados de exemplo
Tipo
Software + implementação
Ciclo
Mensal, com horizonte de 12 meses
Dados de entrada
Transacionais do ERP, sell-in, sell-out e variáveis exógenas
Indicadores
Acurácia, MAPE, MAE, MAD, Bias e FVA

Quando a previsão vive em planilhas, o erro vira custo.

  • A maior parte do tempo do planejador vai para preparar, cruzar e conferir dados, e não para analisar.
  • Ajustes comerciais entram sem motivo registrado, e ninguém sabe se melhoraram ou pioraram a previsão.
  • Trocas de código de produto cortam o histórico e enfraquecem os modelos estatísticos.

Inverter a proporção: menos tempo preparando dados, mais tempo analisando cenários e decidindo. Cada ajuste passa a ter dono, motivo e efeito medido sobre a acurácia.

Docas de expedição com paletes prontos para embarque

O que está incluído.

  • Limpeza de histórico
  • Previsão base por SKU
  • Calibração e segmentação
  • Colaboração estruturada
  • Revisão de consenso
  • Indicadores de desempenho
  • Automações com IA

Limpeza de histórico

Anomalias, rupturas e promoções são detectadas e tratadas por SKU antes da modelagem. A previsão base nasce de um sinal limpo.

Demand Planning · limpeza de histórico
  • Histórico bruto
  • Histórico tratado
  • Anomalia detectada
00,5k1,0k1,5k2,0kJanAbrJulOutJanAbrJulOut
Outliers
2 tratados
Rupturas
1 reconstruída
Promoções
1 separada
Interface ilustrativa com dados de exemplo

Colaboração com motivo estruturado

Cada gerente ajusta a própria carteira. A IA sugere o motivo do ajuste e pede justificativa quando a variação é grande.

Demand Planning · colaboração · carteira sul
Ajustes da carteira com motivo e previsão de consenso
SKUAjusteMotivoConsenso
40217+18%IAPromoção1.463
402330%860
51008−6%IACliente perdido2.171
51019+32%Justificativa?1.947
62004+4%Preço406
Interface ilustrativa com dados de exemplo

Indicadores que orientam a ação

Acurácia, Bias e FVA por responsável, com Pareto para concentrar o esforço nos itens que mais pesam no erro.

Demand Planning · indicadores

Acurácia · 12 meses

60%70%80%90%100%87,4%NovFevMaiAgo

Pareto do erro · por SKU

0%50%100%3 SKUs = 63% do erro
Interface ilustrativa com dados de exemplo

O processo, etapa por etapa.

  1. 01

    Carga e cadastro

    Dados transacionais, portfólio, de-para de códigos

  2. 02

    Previsão estatística

    Histórico limpo, modelos calibrados por segmento

  3. 03

    Abertura do ciclo

    Baseline publicado para as áreas

  4. 04

    Colaboração

    Ajustes por SKU com motivo estruturado

  5. 05

    Aprovação

    Validação dos ajustes relevantes

  6. 06

    Consenso

    Plano único de demanda para a cadeia

  7. 07

    Medição

    Acurácia, Bias e FVA por responsável

Impacto na operação e no resultado.

Medido a partir de uma linha de base no início do projeto, com os mesmos indicadores a cada ciclo.

Operacionais

  • Plano de demanda único, conectado ao planejamento de suprimentos.
  • Menos retrabalho manual e menos erros de digitação chegando ao plano.
  • Visibilidade de quais ajustes realmente agregam valor à previsão (FVA).

Financeiros

  • Menor risco de estoque excessivo por previsão inflada sem justificativa.
  • Menos vendas perdidas por previsão subestimada.
  • Base consistente para reconciliar volume com orçamento e margem.

Dúvidas comuns.

A inteligência artificial gera a previsão?

Não. A previsão sai do motor estatístico, que é reproduzível e auditável. A IA escolhe, classifica ou explica, e uma pessoa sempre decide.

Quais indicadores de acurácia são acompanhados?

Acurácia, MAPE, MAE, MAD, Bias e FVA, com Pareto para concentrar a atenção nos itens que mais pesam no erro.

O software substitui o processo de S&OP?

Não. O Demand Planning é a etapa de revisão de demanda do ciclo. Ele alimenta o Supply Review e a reunião executiva de S&OP.

Como funciona a implementação?

Avaliação As-Is, desenho To-Be com protótipo e workshops, construção dos modelos e portais, testes, Go-Live e acompanhamento inicial.

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