A Segunda maior indústria de ração para pets do mundo adquiriu solução da SciCrop baseada em inteligência artificial capaz de auxiliar na previsão de preços de proteína animal.
Foi-se o tempo em que todas as decisões administrativas de uma empresa podiam ser tomadas com base apenas no conhecimento e na experiência dos diretores. O avanço da tecnologia da informação, sobretudo no que diz respeito a técnicas de analytics, deu novos rumos aos processos de gestão.
Nos dias de hoje, grande parte das empresas dispõem de uma base de dados. Utilizando essa base de dados, é possível extrair informações e indicadores vitais para tomadas de decisão. Essa união de técnicas de análise de dados com práticas de condução empresarial é conhecida como Business Intelligence (BI). Quando se fala de investimentos de risco ou compras a prazo, o BI, apoiado por técnicas de machine learning e inteligência artificial, pode ser o diferencial entre lucros e prejuízos.
Pensando em implementar BI e rotinas de analytics para aumentar a previsibilidade na compra de insumos para ração de pets, a segunda maior empresa produtora de pet food do mundo, contactou a SciCrop por intermédio da MB Agro Consultoria. Para atender as exigências, oferecemos nossos serviços de: análise de dados estruturados e não estruturados e a criação de algoritmos sob demanda. Com nossa ajuda, as equipes administrativas do cliente passaram a se beneficiar do apoio da inteligência artificial na hora de ir às compras.
O Desafio: Volatilidade dos preços de proteína animal em anos de pandemia.
Para entender a dificuldade encontrada pelo cliente, é preciso entender o processo de definição da composição nutricional de rações para animais de estimação. O pet food precisa atingir valores nutricionais pré determinados por tabelas, bem como um mix de proteínas que compõe os sabores para agradar o paladar dos pets. Para que esses parâmetros sejam atingidos, é necessário adicionar à sua composição alguma quantidade de proteína animal cuja fonte de origem é escolhida pelo custo benefício. Devido ao volume produtivo da empresa, a compra de matéria prima é feita junto aos fornecedores por contratos prévios de 3, 6 ou 12 meses.
Em condições “normais”, o caráter futurista desse tipo de negociação já exige poder de previsão, mas em tempos de pandemia, essa capacidade passou a ser demandada como em poucas vezes na história. A crise de liquidez gerada pelos bancos centrais ao redor do mundo e a peste suína chinesa no período tornaram o mercado de proteína animal um ambiente extremamente instável.
Para conseguir lidar com esse quadro, a empresa contava com equipes econômicas, que lançando mão de pesquisas diárias, experiência em gestão e prognósticos de mercado se encarregavam de fechar os contratos de compra. Este método de previsão ainda é muito bem sucedido, mas sem o apoio de analytics, se torna mais custoso e menos eficiente do que deveria.
A Solução SciCrop: Módulo de analytics para previsão de preços de proteína animal e central de notícias sobre o mercado de carnes.
A solução desenvolvida teve como objetivo a criação de ferramentas de analytics e IA para auxiliar os prognósticos futuros da equipe.
Buscando melhorar as informações numéricas da equipe, integramos fontes terceirizadas de dados estruturados sobre o mercado de carnes a um único data warehouse, então, aplicamos parâmetros estatísticos para obter tendências sobre os preços dos insumos em questão, identificando as variáveis que mais ajudavam a explicar e prever variações e tendências futuras.
Para facilitar o processo de seleção de notícias, monitoramos páginas de sites de jornais, associações, blogs e até perfis de redes sociais relacionados ao mercado de proteína animal. As coletas são feitas sobre 40 fontes a cada duas horas. Todas essas notícias são recuperadas para um data lake, onde aplicamos um algoritmo de processamento de linguagem natural (NLP) que identifica as palavras chave de cada notícia. Feito isso, um outro algoritmo é aplicado para garantir que as palavras chave são relevantes ao tópico de proteína animal, levando ao cliente um conjunto seleto das notícias mais relevantes de forma autônoma.
Todos os resultados mencionados foram transformados em: gráficos, dashboards, resumos de notícias e links direcionados. Concedemos acesso de todas as informações de forma integrada e instantânea para a equipe em um único BI e central de notícias.
O Resultado: Mais insights e correlações para previsão de preços futuros
Após a implementação do módulo, a equipe administrativa do cliente passou a ter acesso imediato a gráficos e dashboards atualizados sobre as principais tendências do mercado de proteína animal. Além de ocasionar maior agilidade em decisões, o módulo permitiu que a equipe percebesse novas correlações de mercado antes desconhecidas.
A capacidade de selecionar notícias relevantes, típica da inteligência artificial, tornou os processos de pesquisa mais rápidos e amplos, com isso, houve um maior volume de geração de insights e a redução do tempo com busca de informações relevantes. A comunicação interna entre os diversos tomadores de decisão ficou mais clara e precisa, elevando o entendimento de todos, acelerando as tomadas de decisões de modo a gerar melhores compras.
Ao fim do projeto, ficou claro que a inteligência artificial não pode substituir a unicidade humana no que diz respeito a prognósticos de mercado. Mas ao mesmo tempo, provamos que seu uso, principalmente quando aliado a Business Intelligence, pode fazer a criatividade humana chegar mais longe com menos recursos.
