Previsão probabilística de supply chain

Menos custo de estoque, sem abrir mão do serviço.

A Wertix prevê a distribuição completa da demanda de cada SKU — não um único palpite — e define o pedido que atinge seu nível de serviço-alvo ao menor custo total. Comprove a economia no seu próprio histórico de vendas antes de mudar qualquer coisa.

Envie um CSV. Sem integração.

O problema

Planilhas e regras de ERP pagam a mais, em silêncio.

A maior parte do estoque ainda roda com uma previsão pontual e uma regra fixa de cobertura. As duas escondem justamente o que custa dinheiro: a incerteza.

  • 01

    Um único número esconde o risco

    Uma previsão pontual não diz qual a probabilidade de ruptura. Quando a demanda é incerta, a média é justamente o resultado que quase nunca acontece.

  • 02

    Regras fixas sobram e faltam

    Uma regra única de “semanas de cobertura” carrega capital parado nos itens estáveis e deixa faltar nos voláteis — o mesmo ajuste, errado para quase todo SKU.

  • 03

    O custo real fica invisível

    Manutenção, falta e pedido nunca são somados, então ninguém enxerga os euros que vazam da política a cada ano.

Como funciona

Do histórico de demanda ao pedido que você coloca.

Três passos, um ciclo. Nada para re-plataformar.

  1. 01

    Previsão probabilística

    Cada SKU recebe uma distribuição completa de demanda — um leque de quantis, não um ponto. Construído sobre o ecossistema Nixtla (StatsForecast, MLForecast, NeuralForecast), nativo em Polars. Sem foundation models.

  2. 02

    Política de custo ótimo

    O motor lê a distribuição inteira e escolhe o pedido que atinge seu nível de serviço-alvo ao menor custo total — manutenção, falta e pedido, somados.

  3. 03

    Prova por backtest

    Reproduz seu próprio histórico para mostrar os euros que a política teria economizado — a mesma simulação de ciclo fechado usada em benchmarks públicos, rodada nos seus dados.

O que você vê

O leque inteiro — e o que ele economiza.

Como a Wertix enxerga a distribuição inteira, mantém menos estoque de segurança onde a demanda é calma e mais onde ela é irregular — o mesmo nível de serviço, com custo total menor.

previsão mediana Exemplo ilustrativo
histórico hoje previsão
Toda previsão é uma distribuição. As decisões de estoque leem o leque inteiro — a faixa provável em 50 / 80 / 95% — não só a linha do meio.
  • previsão mediana
  • faixa provável · 50 / 80 / 95%
  • demanda real
Custo anual de estoque projetado Exemplo ilustrativo
Política atual € 148.000
Com a Wertix € 121.000
↓ € 27.000 Economia projetada / ano

Sua política atual vs. a política Wertix no mesmo nível de serviço. Valores de exemplo — os seus vêm dos seus dados.

Por que confiar

Prova, não promessa.

Sem caixa-preta, sem logos emprestados. O método é o argumento.

  • Probabilístico primeiro

    Toda saída é um conjunto de quantis, validado em cada fronteira de dados. As decisões consomem a distribuição, não uma média arredondada.

  • Decisões precificadas em euros

    A política é escolhida pelo custo total — manutenção mais falta mais pedido — não só pelo erro de previsão.

  • Verificado por backtest

    Uma reprodução de ciclo fechado mostra o custo que a política teria tido no histórico real, antes de você adotá-la.

  • Fundações open-source

    Construído sobre o stack de previsão Nixtla e o Polars. Execuções reproduzíveis, sem mágica de foundation model.

Comece grátis

Veja o que o seu histórico diz.

Envie um CSV das suas vendas. Receba um relatório de previsibilidade — o quão previsível é cada SKU — e uma estimativa rotulada dos euros que sua política atual desperdiça por ano. Sem integração, sem ligação de vendas.

A estimativa é exatamente isso — uma estimativa, com as premissas à mostra.