Introdução ao Protheus InsightsO Protheus Insights é uma solução inovadora que aproveita o poder da inteligência artificial para otimizar e aprimorar diversas áreas-chave dentro do seu ERP Protheus. Com a integração da avançada tecnologia de inteligência artificial da Carol, o Protheus Insights oferece análises profundas e previsões precisas, permitindo que você tome decisões estratégicas informadas e impulsione a eficiência operacional de sua empresa. Benefícios PrincipaisConciliação Contábil Aprimorada: O módulo Conciliador Contábil identifica automaticamente divergências e origens de lançamentos manuais, proporcionando uma conciliação contábil mais precisa e reduzindo falhas de processos. Gestão Financeira Inteligente: O Novo Gestor Financeiro utiliza análise de fluxo de caixa impulsionada pela inteligência artificial para antecipar decisões relacionadas à disponibilidade de recursos financeiros. As projeções das entradas e saídas no gráfico de fluxo de caixa permitem tomadas de decisões ágeis e a minimização de impactos financeiros. Eficiência no Gerenciamento de Estoque: O módulo Cadastro de Produtos oferece uma visão antecipada das tendências de estoque, incluindo alertas sobre possíveis rupturas. Isso garante uma reposição de estoque precisa, evitando interrupções nas operações de sua empresa. Solicitações de Compras Inteligentes: O Protheus Insights otimiza as demandas de reposição de estoque, sugerindo fornecedores com melhores preços e volumes necessários. Isso reduz desperdícios e custos desnecessários, garantindo uma gestão eficaz de suprimentos.
Como o Protheus Insights FuncionaO Protheus Insights é alimentado pela avançada tecnologia de Inteligência Artificial (IA) da Carol, que é incorporada em seu ERP. A IA realiza análises precisas de dados, identifica padrões e tendências, e gera projeções confiáveis para suportar a tomada de decisões informadas. A interação entre a IA e os módulos do Protheus Insights oferece uma experiência de usuário aprimorada, com pop-ups de alerta e históricos de alertas disponíveis para consulta.
Metodologia de Algoritimos de IA
Inteligência Artificial Novo Gestor FinanceiroPrevisão de Fluxo de caixa: - O algoritmo se inicia com a construção das séries temporais de entradas e saídas de caixa, a partir da tabela de movimentações bancárias (SE5).
- Com o modelo Arima+ são extraídos padrões de tendência e sazonalidade das séries temporais e feitas as projeções de entradas e saídas de caixas dos próximos meses.
- A partir das previsões é feita uma análise de saldo insuficiente ou extra e caso os valores projetados estejam fora da média histórica é enviado um alerta ao ERP.
![image2023-10-3_10-55-10.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2) Inteligência Artificial Rotina Estoque – Cadastro de Produtos Ruptura de Estoque: - O algoritmo se inicia com a reconstrução do histórico de demanda, onde são utilizadas as tabelas de movimentos (SD3) e notas fiscais (SD1 e SD2) para compor a demanda diária.
- O Histórico de demanda é utilizado como entrada para o modelo Arima+, que busca por padrões de tendência e sazonalidade para fazer a previsão de demanda dos próximos meses.
- Com base na previsão de demanda, saldos em estoque e movimentos de entrada futuros é feita a previsão de estoque.
- Caso o cliente não possua os indicadores de estoque de segurança e ponto de reposição no cadastro de produtos do ERP, é feito um cálculo utilizando o lead time e a demanda média diária.
- Após o cálculo dos indicadores, é verificado se em algum momento a previsão de estoque atinge o ponto de reposição.
- Em caso positivo um alerta de ruptura de estoque é enviado ao ERP.
![image2023-10-3_10-53-2.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2) Inteligência Artificial Rotina Compras – Solicitação de Compras
Previsão de Demanda: - O algoritmo se inicia com a reconstrução do histórico de demanda, onde são utilizadas as tabelas de movimentos (SD3) e notas fiscais (SD1 e SD2) para compor a demanda diária.
- O Histórico de demanda é utilizado como entrada para o modelo *Arima+, que busca por padrões de tendência e sazonalidade para fazer a previsão de demanda dos próximos meses.
- As previsões de demandas são enviadas ao ERP.
![image2023-10-3_10-50-31.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2)
*ARIMA+ é um algoritmo criado pela google para modelagem de séries temporais.
Dentre as suas funcionalidades podemos destacar: - Componentes para modelagem de tendência e sazonalidade;
- Ajuste de efeitos de feriados;
- Detecção e limpeza de outliers;
- Ajuste automático de hiperparâmetros;
- Capacidade de trabalhar com até 100.000.000 séries temporais simultaneamente.
![image2023-10-3_10-38-59.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2)
**Imagem retirada da documentacao do google para referencia sobre o ARIMA+, Você pode consultar mais sobre ARIMA+ na própria documentação do Google: ARIMA+
Inteligência Artificial Rotina de Conciliação Contábil Conciliação Contábil:
Através da tabela de rastreio, é possível identificar a origem dos registros contábeis. ![image2023-10-3_14-23-58.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2) O problema a ser resolvido é que nem todos os registros que entram na CT2 passam pela CV3 e, em alguns casos, a CV3 pode ser perdida. ![image2023-10-3_14-24-31.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2) A solução usa a Inteligência Artificial (IA) para realizar a conciliação dos registros que foram considerados "perdidos".
Modelo de Roteamento: Este modelo aprende a origem dos registros contábeis. É o primeiro passo para fazer o casamento (match) entre os registros. A triagem inicial é feita ao analisar apenas os registros na CT2.
![image2023-10-3_14-55-25.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2) Modelo de Árvores com Boosting de Gradiente (GBM): Consiste em um comitê formado por várias pequenas árvores de decisão. Cada nova árvore aprende com os erros das árvores anteriores. O resultado final do comitê leva em consideração a decisão de todas as árvores. Este modelo é rápido para treinar e suas decisões são de fácil explicação, o que facilita a compreensão do modelo. Modelo de Matching por Regras: Este modelo aprende regras de lançamento para cada par de registros. Por exemplo, a regra CT2_VALOR ← D1_TOTAL - D1_VALIPI é uma das regras que podem ser aprendidas. Cada par de registros terá suas próprias regras definidas.
![image2023-10-3_15-49-27.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2) Predição: Neste estágio, uma regra previamente definida é aplicada a todos os registros de origem. Por exemplo, a regra CT2_VALOR ← D1_TOTAL - D1_VALIPI é aplicada a todos os registros da origem. O modelo então gera uma previsão de acordo com a regra aplicada.
![image2023-10-3_15-50-38.png](/plugins/servlet/confluence/placeholder/unknown-attachment?locale=pt_BR&version=2)
Busca no Espaço de Combinações Lineares: Este passo envolve a busca por combinações lineares entre os campos de origem para determinar o valor da CT2_VALOR. A fórmula pode ser algo como CT2_VALOR = PESOCAMPO1 + PESOCAMPO2 + PESO*CAMPO3..., onde os pesos podem ser -1, +1 ou 0. Os campos são extraídos da tabela de origem. Processos: Existem três principais processos: a. train_rules: Este processo envolve a busca de regras para todos os clientes, filiais e grupos em todas as tabelas de origem. Cada cliente pode ter regras específicas de contabilidade. b. train_router: Aqui, um modelo de roteamento é treinado para cada cliente. Cada cliente pode ter maneiras diferentes de preencher os campos da CT2. c. predict: Este processo aplica o modelo de roteamento e as regras aprendidas para fazer a conciliação contábil. Essa é a metodologia que será utilizada para implementar a conciliação contábil com o uso de Inteligência Artificial no Protheus Insights, com o objetivo de lidar com os registros "perdidos" e melhorar a precisão do processo contábil.
Perguntas Frequentes (FAQs) Sobre Metodologia de Algoritimos de IA
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title | O que é Inteligência Artificial Novo Gestor Financeiro? |
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| A Inteligência Artificial Novo Gestor Financeiro é uma ferramenta que utiliza algoritmos avançados para analisar e prever os fluxos de caixa, facilitando a gestão financeira de uma empresa. |
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title | Como funciona a Previsão de Fluxo de Caixa no Novo Gestor Financeiro? |
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| O algoritmo começa construindo séries temporais com base nas entradas e saídas de caixa a partir da tabela de movimentações bancárias. Em seguida, utiliza o modelo Arima+ para extrair padrões de tendência e sazonalidade, projetando os fluxos de caixa dos próximos meses.
Você pode consultar mais sobre ARIMA+ na própria documentação do Google: ARIMA+ |
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title | Como o Novo Gestor Financeiro lida com saldos insuficientes ou excedentes projetados? |
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| Se os valores projetados estiverem fora da média histórica, é enviado um alerta ao ERP para que a situação seja corrigida. |
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title | O que é o algoritmo ARIMA+ e como ele é utilizado na Previsão de Fluxo de Caixa? |
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| O ARIMA+ é um algoritmo desenvolvido pela Google para modelagem de séries temporais. Ele é utilizado na Previsão de Fluxo de Caixa para identificar tendências e padrões sazonais nos dados financeiros, proporcionando projeções precisas.
Você pode consultar mais sobre ARIMA+ na própria documentação do Google: ARIMA+ |
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title | Como a Inteligência Artificial Rotina Estoque - Cadastro de Produtos ajuda a evitar Rupturas de Estoque? |
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| A rotina começa reconstruindo o histórico de demanda a partir de movimentos e notas fiscais. Em seguida, utiliza o modelo Arima+ para prever a demanda futura. Com base nessa previsão, são feitas projeções de estoque. |
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title | O que é o modelo ARIMA+ e como ele é aplicado na previsão de demanda de estoque? |
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| O ARIMA+ é um algoritmo desenvolvido pelo Google que é usado para modelar séries temporais. Na previsão de demanda de estoque, ele analisa o histórico de demanda reconstruído e busca padrões de tendência e sazonalidade para prever a demanda futura.
Você pode consultar mais sobre ARIMA+ na própria documentação do Google: ARIMA+ |
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title | que é Machine Learning (ML) e como ele se relaciona com a Inteligência Artificial (IA)? |
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| Machine Learning é um subcampo da Inteligência Artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender e fazer previsões a partir de dados. A IA, por sua vez, é um campo mais amplo que engloba diversas técnicas, incluindo o ML, para criar sistemas capazes de realizar tarefas inteligentes. |
Conclusão
O Protheus Insights é a solução ideal para empresas que buscam aprimorar sua eficiência operacional e tomar decisões estratégicas baseadas em dados. A combinação da inteligência artificial da Carol com os módulos especializados do Protheus Insights oferece uma vantagem competitiva, permitindo que você alcance melhores resultados e um gerenciamento mais inteligente em toda a sua organização. Para obter detalhes específicos sobre a instalação, configuração e uso dos módulos do Protheus Insights, consulte as seções dedicadas deste guia de documentação. Estamos entusiasmados em ajudar você a aproveitar ao máximo essa poderosa ferramenta de análise e otimização. Seja bem-vindo ao futuro do gerenciamento empresarial com o Protheus Insights!
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