Neste primeiro artigo da jornada de custos com Machine Learning, começamos pelo básico que nunca muda. Antes de qualquer algoritmo ou ferramenta de inteligência artificial, é fundamental dominar os conceitos de custos que sempre orientaram a gestão industrial e empresarial.
Primeiro, revise as categorias de custos: fixos, variáveis e semifixos. Entenda como centros de custos e rateios influenciam a formação do preço e a análise de rentabilidade. Mão de obra, insumos diretos e despesas indiretas precisam estar bem estruturados no ERP para que qualquer modelo analítico tenha uma base sólida.
Machine Learning aprende a partir dos dados que você fornece. Se seus cadastros estão inconsistentes ou se o histórico de custos é fragmentado, não há modelo que resolva. Por isso, a jornada começa com a organização e limpeza dos dados de custos, garantindo granularidade adequada (mensal, por ordem de produção, por produto) e registrando variações reais.
Nos próximos passos, abordaremos análises tradicionais como média, mediana, desvio padrão e sazonalidade — ferramentas que sempre ajudaram na tomada de decisões e que são a porta de entrada para métodos automatizados. Só depois faremos a transição para o uso de algoritmos simples de ML para prever custos futuros, identificar desvios e apoiar decisões gerenciais. Até lá, mantenha o foco no fundamento: bons dados, conceitos claros e disciplina na atualização das informações.
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