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O WMAPE é uma das métricas fundamentais para medir a precisão da previsão de demanda. Neste artigo, focaremos no seu uso no planejamento de demanda para a cadeia de suprimentos. Como usar e calcular o WMAPE e por que é importante monitorá-lo para sua operação e planejamento mensal.
É uma métrica estatística que ajuda a medir o quão precisa foi uma previsão. Diferente da sua métrica irmã, o MAPE, o WMAPE pondera cada erro de acordo com o volume de vendas do produto, conferindo maior importância aos itens de maior faturamento.
Isso significa que um erro em um produto estrela que vende 10.000 unidades pesa muito mais do que o mesmo erro percentual em um produto que vende 10 unidades.
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A fórmula funciona assim:
Para cada produto, a Datup realiza o seguinte processo:
O MAPE calcula a % de erro produto por produto e depois tira uma média simples. Isso faz com que um produto pequeno (como o B, que vende 10 unidades) tenha o mesmo peso que um grande (como o C, que vende 1000). Se o produto B falha muito em termos percentuais, ele distorce a média total, mesmo que quase não tenha impacto para o negócio.
O WMAPE, por outro lado, pondera pelo volume: os produtos que mais vendem pesam mais no resultado final, porque você soma tudo antes de dividir. Por isso, é muito usado em previsões de demanda/vendas, onde é mais importante acertar os produtos com maior faturamento do que aqueles que contribuem menos.
Na plataforma Datup, a precisão do forecast é calculada como o complemento do WMAPE. Ou seja: Precisão = 100% − WMAPE. Assim, um WMAPE de 25% equivale a uma precisão de 75%. Os relatórios de eficiência da Datup classificam essa precisão em três níveis: alta (acima de 90%), média (entre 70% e 90%) e baixa (abaixo de 70%).
O WMAPE traduz um conceito estatístico para uma linguagem que se conecta diretamente com o negócio. Quando o relatório diz "a precisão da previsão foi de 82%", significa que, para cada 100 unidades de demanda real, a previsão teve um desvio médio de 18 unidades. Isso permite calcular rapidamente o impacto no estoque, no nível de serviço e no orçamento.
Além disso, a Datup calcula essa métrica não apenas para a previsão sugerida pelo software de planejamento de demanda, mas também para o planejamento colaborativo (aquele ajustado pelas equipes de vendas e planejamento).
Felipe se especializou na aplicação de inteligência artificial para otimizar as cadeias de suprimentos, ajudando as empresas a prever a demanda, gerenciar estoques e determinar os momentos ideais para comprar matérias-primas.
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