Machine Learning aplicado à equalização dos dados para relatórios de vendas

Tipo de Projeto

• Machine Learning
• Inteligência Artificial
• Deep Learning

Introdução

A complexidade na cadeia de vendas é um dos maiores desafios para a empresa. Cada fabricante, distribuidor, varejistas e outras fontes de vendas emitem um relatório de vendas final de forma exclusiva com formatos diferentes. Com informações gerais e complexas, é desafiador encontrar o produto exato que foi comercializado dentro dos relatórios recebidos.

A realização da análise e correção dos dados tem sido manual, ocasionando um número alto do volume de trabalho e pessoas nestes times, isso sem considerar os erros manuais que invariavelmente acontecem.

Solução

Utilizando o deep learning foi possível treinar o algoritmo para, a partir de padrões e cruzamento de informações, identificar o produto exato comercializado de forma fácil e rápida.

As predições foram entregues através de uma interface em Excel com a utilização da tecnologia Visual Studio Tools for Office (Add-In), pensando na facilidade de uso, uma vez que o usuário está acostumado com a mesma.

Um esquema de cores indica os valores que não exigem verificação manual e são totalmente automatizados (alta confiança de predição, células verdes), e aqueles que exigem intervenção humana (baixa confiança de predição, células amarelas).

Mensalmente, o algoritmo reaprende as regras e atributos com base nas últimas correções feitas pelos operadores, tornando o nível de confiança cada vez mais elevado.

Nosso modelo de Machine Learning apresenta um alto nível de acurácia. Disponibilizamos painéis que medem os resultados de precisão.

Benefícios

A redução de custo foi o maior resultado apresentado. Com a solução, a correspondência do produto é realizada automaticamente, reduzindo a necessidade de trabalho manual intensivo e permitindo que os operadores possam se concentrar em outras demandas complexas.

Redução de possíveis erros humanos, redução de risco operacional e mapeamento do conhecimento armazenado em um sistema automatizado para manter o conhecimento do processo internamente são outros benefícios importantes que a solução trouxe para o dia-a-dia da empresa.

Destaques

• Redução de custos
• Redução de erros manuais
• Redução de riscos operacionais

Tecnologias Utilizadas

• Microsoft SQL Server
• Python
• Tensor Flow
• Anaconda

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