Business Intelligence como estratégia na gestão de estoques

Apresentação do artigo publicado no VI Connepi 2011, anais Ciências Exatas e da Terra, Natal/RN, pg 91

Data: 16/12/2011

Anais: http://portal.ifrn.edu.br/campus/reitoria/noticias/divulgados-os-anais-do-vi-connepi

Paper: https://www.researchgate.net/publication/323320412_Business_Intelligence_como_Estrategia_na_Gestao_de_Estoques

Transcript

1. BUSINESS INTELLIGENCE COMO ESTRATÉGIA NA GESTÃO DE ESTOQUES Fernando Felix do Nascimento Junior fernandojr.ifcg@live.com
2. Propósito Apresentar uma solução BI → Favorecer o processo de decisões estratégicas relacionadas a gestão de estoques utilizando o MMQ para prever a demanda de produtos → Software livre → GRP
3. Tópicos 1. Introdução 2. Business Intelligence 3. Pentaho 4. Previsão da demanda 5. Solução 6. Conclusão
4. Introdução  Por que existem os estoques nas organizações?  Gestão de estoques → processo de fornecimento
5. Introdução  Por que existem os estoques nas organizações?  Gestão de estoques → processo de fornecimento O que fornecer? em que quantidade? em que momento? e quando repor?
6. Introdução  O que fazer para tomar a decisão correta?
7. Introdução  O que fazer para tomar a decisão correta? Métodos quantitativos vs. Métodos baseados em intuição
8. Introdução  Por que utilizar métodos quantitativos?  Os estoques representam componentes extremamente significativos  Proporcionar informações exatas e atualizadas  Assegurar que o capital imobilizado em estoque seja o mínimo possível  Evitar desperdícios (ex. obsolescência), roubos, extravios  Etc.
9. Introdução  Um dos princípios mais importantes da gestão de estoques é como tratar itens diferentes de formas diferentes  Exemplo errôneo: Manter estoque de segurança de um mês de demanda para todos os itens
10. Introdução  ERPs - permitem tratamento adequado e individualizado para cada item (nível operacional)  Coletam e armazenam enormes quantidades de dados Dificultando: gestão das informações e aplicação de métodos quantitativos
11. Business Intelligence  Business Intelligence “Conceitos e métodos que apoiam decisões empresariais fazendo o uso de sistemas de suporte baseados em fatos”
12. Business Intelligence  Organizar grandes volumes de dados,  Analisar e facilitar a descoberta de relações entre tais dados  e oferecer apresentações que facilitem ao usuário o entendimento das relações entre os dados, a fim de prover melhores informações para a tomada de decisão
13. Business Intelligence ambiente BI
14. Business Intelligence Modelo dimensional estrela
15. Business Intelligence  Modelo de dados OLAP  Informação é conceitualmente organizada em cubos  Armazenam valores quantitativos (= medidas = fatos)  Medidas são identificadas por dimensões (categorias descritivas)  Produto, cliente, departamento, tempo, etc.  Simplifica:  Processo de formular consultas complexas  criar relatórios,  efetuar análises comparativas  Etc.  ROLAP, MOLAP ou HOLAP
16. Pentaho Pentaho  Coleção de programas que trabalham juntos para criar e entregar soluções BI completas  Apresentações podem ser visualizadas de VÁRIAS formas
17. Pentaho
18. Previsão da demanda  Por que utilizar a previsão da demanda?  É necessário saber quanto a empresa planeja vender de seus produtos no futuro  Ponto de partida para praticamente todas as decisões
19. Previsão da demanda  MMQ - usado para determinar a melhor linha de ajuste (tendência linear) que passa mais perto de todos os dados coletados
20. Previsão da demanda  MMQ - usado para determinar a melhor linha de ajuste (tendência linear) que passa mais perto de todos os dados coletados
21. Solução  Data Mart Bus  Dimensões e medidas criadas para um data mart, de um processo de negócio especifico, podem ser utilizadas em outros
22. Solução
23. Solução  Quanto foi a quantidade de produtos vendidos em um determinado período?  Qual o estoque disponível, e qual o custo desse estoque?  Quanto a empresa perdeu por falta de um determinado produto no estoque (pedido cancelado)?  Etc.
24. Solução  Processos ETL e automação de processos com o PDI
25. Solução  Os cubos foram feitos utilizando Mondrian Schema Workbench XML → Mondrian (ROLAP) → MDX
26. Solução
27. Solução  MMQ e apresentação das informações  PRD  Para o calculo foi considerado um período de 12 meses  Foi criada uma extensão (formula) para que calculo fosse aplicado facilmente
28. Solução
29. Conclusão  Próximos passos  Exploração de outros métodos quantitativos  Melhores formas para apresentar as informações  Aplicação do Weka, a ferramenta Pentaho para o data mining
30. Perguntas?
31. Obrigado!