Planejamento de Estoque com IA

Quem compra certo, vende mais e não passa aperto com caixa.

A metodologia de planejamento utilizada pelos maiores varejistas do mundo — estruturada para PMEs, com inteligência artificial aplicada à sua operação.

71%
dos varejistas citam gestão de estoque como maior desafio operacional
NRF 2026
25%
do valor do estoque perdido por ano em overstock não planejado
Toolio MFP Report
12%
das PMEs utiliza planejamento de compras estruturado com modelo financeiro
Sebrae Varejo Brasil
O Problema

Gestão de estoque sem metodologia tem custo real — e mensurável.

Varejistas sem planejamento estruturado perdem em média 25% do valor do estoque por ano em overstock e ruptura simultâneos. Um custo silencioso que corrói a margem antes de aparecer no resultado.

Estoque parado

Capital imobilizado em produtos de baixo giro. A consequência direta é a necessidade de liquidação com desconto agressivo — margem destruída antes do fim da temporada.

Ruptura nos itens de maior demanda

A ausência do produto certo no momento certo resulta em perda de venda e migração do cliente para o concorrente. Receita que não se recupera.

Capital de giro comprometido

Recursos alocados em SKUs de baixa rotatividade reduzem a capacidade de resposta a oportunidades de compra e negociação com fornecedores.

Decisões sem base analítica

O resultado é uma operação de estoque que responde às perguntas que toda empresa precisa ter sempre respondidas: quanto comprar, de quê, quando e de qual fornecedor.

O Agente OTB.AI

Um gestor de estoque dedicado à sua operação — operando de forma contínua.

O Agente OTB.AI não é um relatório periódico nem um painel de visualização de dados. É um sistema de inteligência artificial parametrizado com os dados reais da sua operação, estruturado sobre metodologia OTB + MFP e operando de forma autônoma, semana após semana.

Operação autônoma semanal

O que o agente faz por conta própria

  • Monitora a posição de estoque por SKU em tempo real
  • Calcula cobertura, ponto de reposição e risco de ruptura com antecedência
  • Identifica excesso antes que se torne problema de caixa
  • Gera semanalmente a lista de compras prioritária com justificativa por produto
  • Emite alertas automáticos quando algo foge do plano
Operação assistida mensal

O que o agente faz com você

  • Reunião mensal de calibração — analisa desvios e ajusta parâmetros
  • Relatório executivo em linguagem natural — você lê, não interpreta gráficos
  • Ajuste de sazonalidade, eventos comerciais e promoções com antecedência
  • Revisão de performance de fornecedores e lead times
Aprendizado contínuo

O que o agente aprende ao longo do tempo

  • Quais sugestões foram aceitas e quais foram revisadas pelo gestor
  • Comportamento de atraso e variação por fornecedor
  • Padrões atípicos de demanda por SKU e por período
  • A precisão das recomendações cresce a cada ciclo operacional
Como Funciona

Da estruturação dos dados à operação autônoma. Em três etapas.

01
Duração: 2 semanas

Diagnóstico

Auditoria completa da operação atual: histórico de vendas, posição de estoque, mix de fornecedores, qualidade dos dados e processo de decisão de compra. Ao final, o cliente recebe um mapeamento objetivo dos gargalos operacionais e uma proposta de implementação com escopo e investimento definidos.

O diagnóstico possui valor independente de qualquer contratação subsequente. Você sai com clareza — não com dúvida.

02
Duração: 4 a 8 semanas · Projeto por escopo

Implementação

Estruturação e limpeza da base de dados, integração com ERP e sistemas existentes, consolidação de fontes de informação, parametrização do modelo OTB + MFP e calibração inicial de sazonalidade e curva ABC. O agente entra em operação somente após a validação completa de todos os parâmetros.

O investimento varia conforme a complexidade da operação e é definido na proposta pós-diagnóstico.

03
Recorrente mensal

Operação Contínua

Com a base estruturada e o modelo parametrizado, o agente opera de forma contínua. Semanalmente, monitora posição de estoque, calcula cobertura e risco, e entrega a lista de reposição priorizada com justificativa por SKU. Mensalmente, uma reunião de calibração analisa desvios, incorpora ajustes e evolui o modelo com base no histórico acumulado.

Planos

Dois modelos de operação. Um ponto de entrada único.

O diagnóstico é o passo inicial para ambos os planos — e possui valor independente de qualquer contratação subsequente.

Agente Autônomo

Todos os componentes do Agente Ativo, com integração direta aos sistemas e ERPs da empresa, automações avançadas de fluxo operacional e maior nível de autonomia na execução. Indicado para operações com maior volume de SKUs, múltiplos fornecedores ou necessidade de integração com sistemas legados.

  • Tudo do Agente Ativo
  • Integração direta com ERP via API
  • Automações avançadas de fluxo operacional
  • Maior nível de autonomia na execução
  • Suporte a múltiplos fornecedores e sistemas legados
  • Configuração dedicada por complexidade de operação
Solicitar Diagnóstico →

Dúvidas sobre qual modelo é adequado? O diagnóstico define isso com precisão.

Resultado Real

O que muda quando o agente entra em operação.

Segmento: Varejista de Utensílios Domésticos
Plano: Agente Ativo
Operação: B2B · 300+ clientes · ~R$30M/ano · 700 SKUs
Período: 12 semanas
Situação anterior à implantação
  • Decisões de compra baseadas em experiência empírica, sem histórico de demanda estruturado
  • R$2,2M em capital de giro imobilizado em SKUs de baixo giro
  • Ruptura recorrente nos itens de maior demanda durante Natal e Réveillon
  • Ausência de visibilidade de cobertura por SKU — reposição integralmente reativa
  • 10 clientes migrados para a concorrência por indisponibilidade de produto
Após 12 semanas de operação do agente
  • Planejamento de compras estruturado com base em forecast por SKU
  • Capital de giro imobilizado reduzido de R$2,2M para R$1,3M
  • Ruptura em SKUs de alta demanda eliminada no pico sazonal
  • Visibilidade completa de cobertura — operação migrou para modo proativo
  • Comprador liberou 8h por semana para atividades estratégicas
−41%
capital de giro imobilizado
−78%
eventos de ruptura em SKUs de alta demanda
+29%
GMV no trimestre sem aumento de estoque
8h
semanais liberadas na rotina do comprador
Semanalmente, o agente entrega a lista de reposição por SKU com justificativa analítica. O comprador revisa e aprova em 20 minutos. A operação migra do modo reativo para o modo estratégico.
Por que OTB.AI

Rigor metodológico. Resultado mensurável. Operação contínua.

Metodologia de nível enterprise

OTB + MFP + S&OP integrados em uma única operação. O mesmo rigor utilizado por grandes redes com equipes dedicadas de planejamento — sem o custo de plataformas enterprise.

Implantação estruturada

A fase de implementação é o alicerce do serviço. Base de dados estruturada, integrações validadas e parâmetros calibrados garantem que o agente opere com precisão desde o primeiro ciclo.

Aprendizado contínuo

O modelo incorpora os resultados de cada ciclo operacional. A precisão das recomendações cresce proporcionalmente ao tempo de operação e ao volume de dados acumulados.

Governança e transparência

O agente recomenda com justificativa analítica. A decisão permanece com o gestor. O nível de autonomia operacional é definido e expandido conforme a maturidade do processo.

Dedicação à sua operação

O agente é parametrizado com os dados reais da empresa — sazonalidade, mix de fornecedores, comportamento de SKUs, lead times. Não é uma solução genérica. É um modelo construído para a operação específica do cliente.

Sem lock-in de plataforma

A infraestrutura e os modelos parametrizados ficam com o cliente ao final da implementação. Autonomia operacional real, sem dependência de fornecedor.

Paulo Paganelli

Engenheiro · Especialista em Planejamento de Supply Chain com IA/ML

Engenheiro com formação quantitativa sólida e experiência em modelagem financeira avançada, planejamento de varejo e inteligência artificial aplicada. Estrutura processos de decisão de compra para PMEs com a metodologia e o rigor analítico que grandes redes utilizam com equipes dedicadas.

OTB & MFP S&OP Machine Learning Demand Forecasting Python Excel Avançado Automações

Modelagem financeira de nível enterprise

OTB, MFP, S&OP e ABC-XYZ integrados. A mesma metodologia de grandes redes, sem o software de alto custo.

Inteligência artificial aplicada à operação real

Machine learning aplicado ao histórico de vendas do cliente. Modelos que operam toda semana com resultado mensurável desde o primeiro ciclo.

Implementação com prazo e escopo definidos

Diagnóstico na primeira semana. Modelo operacional em até 8 semanas. Resultados mensuráveis antes do fim da implementação.

Próximo Passo

Inicie com um diagnóstico. Saia com clareza.

O diagnóstico é a primeira etapa do processo — e possui valor independente de qualquer contratação subsequente. Em duas semanas, a empresa terá um mapeamento objetivo dos gargalos da operação de estoque e uma proposta estruturada com escopo e investimento definidos.

Sem compromisso. Zero spam.

Scroll to Top