Se os valores projetados estiverem fora da média histórica, é enviado um alerta ao ERP para que a situação seja corrigida.

ARIMA+ é um algoritmo criado pela googlepara 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.

**Imagem retirada da documentação oficial do google para referencia sobre o ARIMA+, Você pode consultar mais sobre ARIMA+ na própria documentação do Google:  ARIMA+

Você pode consultar mais sobre ARIMA+ na própria documentação do Google:  ARIMA+

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.

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.

O processo de Upstream de dados ocorre através da utilização da tecnologia Smartlink, a qual identifica as tabelas do sistema Protheus que estão associadas ao aplicativo instalado. Por exemplo, ao considerarmos o aplicativo Protheus Insights, essa identificação é realizada mediante o uso das credenciais especificadas no Wizard do produto.

Uma vez que as tabelas relevantes são identificadas, o Wizard procede com a criação da coluna "S_T_A_M_P_" em todas as tabelas que serão submetidas ao processo de envio. Essa coluna desempenha um papel crucial no controle de registros que já foram transmitidos.

Ao término da execução do Wizard, é automaticamente gerado um Job no scheduler, denominado "FWTECHFINJOB". Este componente assume a responsabilidade de executar a tarefa de envio das tabelas para o Smartlink.

Os dados criptografados são encaminhados para a fila de atividades do Smartlink, que então os direciona para o ambiente exclusivo do cliente no sistema Carol, associado ao respectivo cliente Protheus.

Após a conclusão do processo de Upstream de dados para o ambiente exclusivo do cliente Protheus, os dados são replicados para um ambiente Carol centralizado que unifica todas as informações do produto. Após essa replicação, realizamos a padronização e relacionamento desses dados.

Com os dados devidamente tratados e relacionados, procedemos à execução dos scripts de treinamento de modelos de Inteligência Artificial. Esses modelos geram previsões e as registram em tabelas de insights na plataforma Carol.

Dentro da plataforma TotvsApps, operamos nosso sistema de tráfego de insights.

Nossa aplicação TotvsApps é incumbida de executar consultas diárias aos dados produzidos pelos modelos de Inteligência Artificial, referentes ao período vigente. Após essa consulta, os dados correspondentes são registrados em uma base de dados interna na plataforma TotvsApps. Posteriormente a essa etapa, procedemos com a distribuição dos insights para os respectivos clientes por meio do SmartLink.

O SmartLink, equiparado a uma fila para o processo de Upstream de dados, também dispõe de uma fila para o Downstream de dados, onde cada cliente é designado a uma fila exclusiva.

Uma vez que a mensagem é enfileirada, efetuamos o consumo dessas mensagens através do cadastro do job FWTOTVSLINKJOB dentro do Protheus. Após a detecção de um novo registro proveniente do FWTOTVSLINKJOB, nossas funções internas no RPO Protheus são acionadas para a serialização dos dados e posterior gravação nas tabelas Protheus pertinentes, para posterior consumo e visualização.

(Obs: As mensagens no SmartLink são removidas da fila somente após a confirmação de consumo e gravação pelo Protheus).

A plataforma TOTVS Apps é um ecossistema projetado para acelerar os produtos cloud native da TOTVS.

É uma plataforma referência em inovação e modernização de aplicativos na TOTVS, provendo aos times de desenvolvimento economia, segurança e autonomia para otimizar seus processos e atingir seus objetivos por meio de soluções integradas, automatizadas e simplificadas na nuvem.

Objetivo:

No-ops: Produtos e serviços que não dependam de pessoas dedicadas a sua estabilização e operação;

Plug-and-play: Que a entrada de novos produtos e serviços sejam fáceis e permitam que os times de negócio foquem na velocidade de entrega de novas aplicações e funcionalidades ao mercado.

Criada em 2015, a TOTVS Carol é a plataforma de dados e Inteligência Artificial da TOTVS. Desenvolvida e aprimorada constantemente por nossos cientistas de dados, desenvolvedores e demais profissionais tech, a plataforma é uma solução avançada de gestão de dados, capaz de se conectar a todas as suas fontes de dados para analisar informações e apresentar resultados altamente fiéis que apoiem profissionais na tomada de decisões.

Desta forma, a plataforma TOTVS Carol viabiliza estratégias de rastreabilidade de informações, desenvolvimento e deploy de algoritmos de machine learning, ajudando em suas previsões e também projetos de visão computacional e processamento de linguagem natural.

O Smartlink permite o recebimento e envio das mensagens entre os ERPs da TOTVS, por meio da nuvem da TOTVS. As mensagens são consumidas em fila, de forma direta, sem precisar de camadas de serviços.

•  Solicitar clientId e clientSecret
•  Aplicar pacote do Protheus Insights
•  Aplicar pacote do Smartlink
•  Aplicar pacote diferencial (UPDISTR ou UPDBATCH)
•  Verificar regras de firewall
•  Criar Appserver dedicado para o schedule (opcional/recomendado)

•  Executar o WIZSMARTBA
•  Verificar o schedule FWTECHFINJOB
•  Incluir o schedule manualmente FWTOTVSLINKJOB
•  Habilitar Parametro MV_INSIGHT
•  Adicionar no menu do Estoque e custos o Armazém IA (ARMZIA) 
•  Cadastrar Armazens no Armazém IA
•  Verificar tabela I14 se tem o registro de permissão

Schedule e recomendações:

No schedule tradicional, é boa prática criar um appserver separado com nome de ambiente diferente somente para a execução dos Jobs FWTECHFINJOB e FWTOTVSLINKJOB. Assim será criada uma nova fila e não haverá concorrência de Threads com os demais jobs de outro appserver schedule e outro nome de ambiente que o cliente pode já ter.

No caso de o cliente utilizar o Smart Schedule, não se faz necessário. Poderá efetuar a configuração diretamente.

Por histórico de testes já efetuados, quando temos o FWTECHFINJOB e o FWTOTVSLINKJOB em um server schedule com porta e nome de ambiente configurado junto com outros agendamentos, existe uma grande concorrência de execução. A depender de outros jobs como sempre ativos e que possuem grande demanda de processamento, pode ocorrer lentidão de execução e/ou a impressão de que o job FWTOTVSLINKJOB está travado ou não está sendo executado.

Atenção: Uso exclusivo das chaves clientId e clientSecret

Por favor, note que as chaves clientId e clientSecret são exclusivas e não devem ser compartilhadas. Não as utilize em mais de um ambiente ao mesmo tempo. Se necessário utilizar em um outro ambiente, desative as configurações dos jobs e execute novamente o WIZSMARTBA para uso em outro ambiente.

Outros produtos também utilizam esses campos e pode ser que os campos clientId e clientSecret já estejam preenchidos. No entanto, deve-se sempre inserir os novos para que a configuração seja realizada corretamente. Certifique-se de inserir os clientId e clientSecret corretos para a configuração do Protheus Insights.

(Re)inicie os serviços que foram criados durante a configuração e certifique-se que eles estejam iniciados.

•  Verificar se o Schedule esta iniciado (Task Manager e Queue Manager)
•  Verificar se o agente esta iniciado

Aguardando a Execução do Modelo de IA:

• Após a conclusão das etapas anteriores, o usuário deve aguardar a próxima execução do modelo de IA para geração de insights. Este modelo recebe os dados diariamente através do job schedule FWTECHFINJOB e o modelo executado  é aos Domingos onde acontece a geração dos insights.

Recebendo os Insights:

• Após a execução do modelo de IA no domingo, na segunda-feira de manhã, os insights gerados são recebidos. Isso é feito através do job schedule FWTOTVSLINKJOB. Este job é responsável por disponibilizar os insights gerados.

Enquanto os insights são aguardados, os usuários podem explorar as opções disponíveis no modo de demonstração para estoque e compras.

Demonstração 

Como acessar a demonstração:

Para acessar a demonstração, siga os passos abaixo:

Acessar o Compras (02 SIGACOM)

• Navegue até Atualizações > Solicitações > Solicitações de Compras > Outras Ações > Demanda de Produtos. Se você não possuir dados para os insights, será apresentado um botão para acessar o modo de demonstração. Clique para prosseguir.

Acessar o Estoque e Custos ( 04 SIGAEST)

• Navegue até Atualizações > Cadastro > Produto > Produtos > Outras Ações > Ruptura de Produtos. Se você não possuir dados para os insights, será apresentado um botão para acessar o modo de demonstração. Clique para prosseguir.
  
  

Protheus Insights no Estoque/Custos no CADASTRO DE PRODUTO (MATA010).

Visão Geral

O Protheus Insight traz uma nova funcionalidade de Ruptura de Estoque integrado ao já existente Cadastro de Produtos (MATA010), oferecendo otimizações significativas para o gerenciamento de estoque e demanda.

O processo inicia-se com a reconstrução do histórico de demanda, utilizando as tabelas de movimentos (SD3) e notas fiscais (SD1 e SD2) para determinar a demanda diária. Em seguida, o modelo Arima+ é empregado para identificar padrões de tendência e sazonalidade e fazer a previsão de demanda para os próximos meses. Com base nessa previsão de demanda, juntamente com os saldos em estoque e movimentos de entrada futuros, é realizada a previsão de estoque.

Caso o cliente não possua os indicadores de estoque de segurança e ponto de reposição cadastrados no ERP, são calculados utilizando o lead time e a demanda média diária. Após o cálculo desses indicadores, é verificado se, em algum momento, a previsão de estoque atinge o ponto de reposição. Se isso ocorrer, um alerta de ruptura de estoque é enviado ao Protheus, esse processo acontece diariamente.

Como acessar: 

Após concluir a instalação do Protheus Insights e configurar as permissões de usuários, siga as etapas abaixo para acessar os insights de Ruptura de estoque:

Acesse o Estoque e Custos. "Estoque e Custos > Atualizações > Cadastro > Produto > Produtos.

Ao acessar a tela de cadastro de produtos, localize o botão "Outras Ações".

Aqui, você encontrará a opção "Ruptura de Produtos".

Detalhes da Análise de Ruptura de Produtos

Ao selecionar a opção "Ruptura de Produtos", uma nova tela será aberta, oferecendo informações detalhadas sobre a análise de ruptura de estoque. A tela inclui os seguintes elementos:

1. Tabela de Produtos com Previsão de Ruptura:

   • Exibe produtos com previsão de ruptura de estoque que foram gerados pela IA e têm uma a precisão a partir de 70% .

2. Filtros:

   • Permite filtrar produtos com base em opções como descrição, código do produto, tipo de produto, grupo de produto e periodicidade. Esses filtros ajudam os usuários a personalizar a visualização da lista de produtos de acordo com suas necessidades específicas.

Gráfico de Detalhes do Produto:

Ao clicar em um produto, um gráfico exibirá informações, incluindo:

• • Ponto de reposição;
  • Estoque de segurança;
  • Ponto de ruptura;
  • Histórico de estoque (se disponível);
  • Previsão de saldo;
  • Intervalo de confiança;
  • Acurácia da projeção.
     

Explicação do Gráfico de Ruptura de Produtos (Estoque):

Barra no Topo: Mostra a periodicidade dos dados, tipo do produto, grupo do produto e descrição do produto.

Botão de Ativação do Intervalo de Confiança (à esquerda): Ao ser ativado, esse botão habilita uma barra sombreada no gráfico, mostrando uma projeção que aumenta a acuracidade com base em uma média. Isso oferece uma visão mais precisa da previsão de ruptura.

Percentual de Acurácia (à direita): Indica o percentual de precisão da previsão gerado pela IA. Isso ajuda a avaliar a confiabilidade das informações apresentadas.

Linha Tracejada (Previsão de Saldo): Identifica a previsão do saldo de estoque, com pontos marcados nas datas de acordo com a periodicidade selecionada (mensal, semanal ou diária). Esses insights são gerados semanalmente, geralmente aos domingos.

Barra Verde (Ponto de Reposição): Representa o ponto de reposição do estoque, que pode ser especificado no cadastro do produto no campo B1_EMIN. Se esse valor não estiver preenchido, a IA calculará esse ponto.

Barra Amarela (Estoque de Segurança): Representa a quantidade de estoque de segurança, definida no cadastro do produto no campo B1_ESTSEG. Se não estiver preenchido, a IA usará uma fórmula para determinar essa quantidade.

Barra Vermelha (Ponto de Ruptura): Indica o ponto de ruptura, o que significa que quando a linha tracejada atingir esse ponto, haverá demanda para o produto, mas o estoque disponível será insuficiente.

Data do Insight (Abaixo do Gráfico): Indica a data em que o insight de previsão foi gerado, oferecendo informações sobre a atualidade dos dados apresentados no gráfico.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <script type="text/javascript" async
        src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.7/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML">
    </script>
</head>
<body>
    \(ES = z \times \sqrt{\sigma_d^2 \times t + \sigma_t^2 \times d^2}\)
</body>
</html>

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Formula Example</title>
    <script type="text/javascript" async
        src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.7/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML">
    </script>
</head>
<body>
   \(ES = z \times \sigma_d \times \sqrt{t}\)
</body>
</html>

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Formula Example</title>
    <script type="text/javascript" async
        src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.7/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML">
    </script>
</head>
<body>
    \(PR = (\mu_L \times \mu_D) + ES\)
</body>
</html>

Em conclusão, o gráfico de ruptura de produtos fornece uma visão abrangente e detalhada da situação do estoque, ajudando os usuários a entenderem melhor as necessidades de reposição e os possíveis riscos de ruptura. Através da análise visual das previsões de saldo de estoque, pontos de reposição, estoque de segurança e pontos de ruptura, os usuários podem tomar decisões mais informadas sobre o gerenciamento de estoque.

Além disso, a disponibilidade de informações sobre a acurácia da previsão e a periodicidade dos dados adiciona uma camada adicional de confiança e relevância às análises. Em última análise, o gráfico de ruptura de produtos é uma ferramenta valiosa para otimizar o controle de estoque, garantindo que os produtos estejam disponíveis quando necessário, enquanto se minimizam os riscos de falta ou excesso de estoque. 

Protheus Insights Solicitação de Compras

Protheus Insights no Compras,  SOLICITAÇÃO DE COMPRAS (MATA110).

Visão Geral

O Protheus Insight apresenta uma nova funcionalidade de Demanda de Produtos integrada à Solicitação de Compras (MATA110), oferecendo uma abordagem avançada para o planejamento de compras.

O processo  inicia-se com a reconstrução do histórico de demanda, utilizando as tabelas de movimentos (SD3) e notas fiscais (SD1 e SD2) para determinar a demanda diária.

Em seguida, o modelo Arima+ é aplicado para identificar padrões de tendência e sazonalidade, permitindo a previsão de demanda para os próximos meses.

As previsões de demanda são então enviadas ao ERP diariamente, proporcionando uma visão abrangente e preditiva das necessidades de compra.

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A proposta do Protheus Insights na Solicitação de Compras é permitir que as demandas para reposição de estoque sejam provisionadas de maneira eficiente

A solução oferecida envolve a projeção das tendências de demandas para reposição de estoque. Isso proporciona aos usuários uma visibilidade clara sobre o volume necessário para a reposição e identifica o melhor preço entre os fornecedores, contribuindo para a redução de custos operacionais e a melhoria da gestão de estoque.

Como acessar:

Instalação e Permissões de Usuários

Na tela de Solicitações de Compras, você notará a presença do botão "Outras Ações". Dentro desse botão, você encontrará a opção "Demanda de Produtos". 

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Tela de Análise

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Na nova tela, você encontrará as seguintes informações:

• • Uma tabela listando os produtos que possuem previsão de demanda gerada pelos IA, com uma precisão de a partir de 70%.
  • Filtros que permitem personalizar a exibição da lista de produtos:
    • Código e descrição
    • Tipo de Produto
    • Grupo de Produto
    • Periodicidade

Gráfico de Informações Detalhadas

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Linha Contínua (Histórico de Demanda): Esta linha mostra o histórico de demanda do produto ao longo do tempo. Cada ponto ao longo da linha representa uma data específica e a quantidade de produtos vendidos nessa data.

Linha Tracejada (Previsão de Demanda): Esta linha indica a previsão de demanda futura para o produto. É uma projeção baseada em dados históricos e algoritmos de previsão. Cada ponto ao longo da linha representa uma data futura e a quantidade prevista de produtos a serem demandados nessa data.

Pontos Indicadores no Gráfico: Ao passar o mouse sobre esses pontos, você pode visualizar a quantidade de produtos previstos ou vendidos em uma data específica.

Barra Superior (Breadcrumbs): Aqui você pode ver informações sobre a periodicidade dos dados apresentados, o tipo do produto, o grupo e a descrição.

Botão de Ativação do Intervalo de Confiança: Este botão permite ativar o intervalo de confiança na previsão. Isso significa que além da previsão pontual, é calculada uma margem de erro que representa um intervalo onde a demanda provavelmente estará, com base na confiabilidade do modelo de previsão.

Percentual de Acurácia (Canto Superior Direito): Esse indicador mostra o percentual de acurácia da previsão. É uma medida de quão precisa é a previsão em comparação com os dados reais.

Data de Geração do Insight de Previsão de Demanda (Abaixo do Gráfico): Esta é a data em que a previsão de demanda foi gerada. Isso ajuda a entender a atualidade e relevância das informações apresentadas no gráfico.

Critérios da projeção e acurácia

A acurácia de um modelo de previsão de demanda é uma medida de quão próximo as previsões do modelo estão dos valores reais da demanda. Para entender isso, é útil pensar em como os modelos fazem previsões.

Exemplo: Imagine que você está tentando prever quantas pizzas serão vendidas em uma pizzaria em um determinado dia. O modelo de previsão usa dados históricos, ou seja, informações sobre quantas pizzas foram vendidas em dias anteriores. Ele analisa esses dados em busca de padrões, como tendências (se a demanda está aumentando ou diminuindo ao longo do tempo), sazonalidade (padrões que se repetem em certos períodos, como mais pizzas vendidas nos fins de semana) e ciclicidade (variações que ocorrem em ciclos regulares, mas não necessariamente ligadas a estações do ano).

Então, quando você avalia a acurácia do modelo, está basicamente verificando se as previsões que ele faz correspondem aos números reais de vendas. Se o modelo prevê que serão vendidas 90 pizzas em um dia e na realidade são vendidas 100, então ocorreu um erro de 10% em cima do valor real e dizemos que o modelo possuí acurácia de 90%. Quanto mais próximo as previsões estiverem dos valores reais, maior será a acurácia do modelo.

Portanto, a acurácia de um modelo de previsão de demanda depende de quão bem ele consegue capturar esses padrões de tendência, sazonalidade e ciclicidade nos dados históricos. Quanto mais precisamente ele pode identificar e incorporar esses padrões em suas previsões, mais precisa será sua previsão da demanda futura.

Para obter melhores resultados do modelo de previsão de demanda recomendamos no mínimo um período de 2 anos de histórico das movimentações de estoque (SD3). Nem sempre os dados possuem os padrões necessários para uma boa previsão então a fim de garantir uma melhor experiência de uso e qualidade das previsões apresentamos apenas previsões que tenham obtido um mínimo de 70% de acurácia.

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A proposta do Protheus Insights na Solicitação de Compras é permitir que as demandas para reposição de estoque sejam provisionadas de maneira eficiente

A solução oferecida envolve a projeção das tendências de demandas para reposição de estoque. Isso proporciona aos usuários uma visibilidade clara sobre o volume necessário para a reposição e identifica o melhor preço entre os fornecedores, contribuindo para a redução de custos operacionais e a melhoria da gestão de estoque.

A funcionalidade de projeção de demandas para reposição de estoque apresenta uma lista detalhada das demandas  onde a acurácia das previsões a partir de 70%, e definir um intervalo de confiança que garante um alto índice de assertividade nas projeções.

Como acessar:

1. Instalação e Permissões de Usuários

   Antes de começar a usar Protheus Insights para a gestão de Solicitações de Compras, certifique-se de que o Protheus Insights foi devidamente instalado e que os usuários tenham as permissões necessárias para acessá-lo.
   
   

2. Acesso à Tela de Solicitações de Compras

   Para acessar a funcionalidade de Solicitações de Compras, siga os passos abaixo:

   a. Acesse o menu principal do sistema no módulo de Compras.

   b. Navegue até "Atualizações" > "Solicitações" > Solicitações de Compras > botão "Outras Ações" >  Demanda de Produtos

Na tela de Solicitações de Compras, você notará a presença do botão "Outras Ações". Dentro desse botão, você encontrará a opção "Demanda de Produtos". 

Clicar nessa opção abrirá uma nova tela.

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1. Tela de Análise

   Ao clicar na opção "Demanda de Produtos", você será direcionado para uma nova tela utilizando a interface PO-UI.
   
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2. Informações na Tela

Na nova tela, você encontrará as seguintes informações:

• • Uma tabela listando os produtos que possuem previsão de demanda gerada pelos IA, com uma precisão de a partir de 70%.
  • Filtros que permitem personalizar a exibição da lista de produtos:
    • Código e descrição
    • Tipo de Produto
    • Grupo de Produto
    • Periodicidade

1. Gráfico de Informações Detalhadas

   Ao clicar em um produto específico da lista, um gráfico detalhado será exibido.
   
   Esse gráfico conterá as seguintes informações:

   • Previsão de Demanda para o produto selecionado.
     
     
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     O gráfico representa a previsão de demanda para um determinado produto. Aqui está uma explicação detalhada dos elementos:
     
     

     Linha Contínua (Histórico de Demanda): Esta linha mostra o histórico de demanda do produto ao longo do tempo. Cada ponto ao longo da linha representa uma data específica e a quantidade de produtos vendidos nessa data.

     Linha Tracejada (Previsão de Demanda): Esta linha indica a previsão de demanda futura para o produto. É uma projeção baseada em dados históricos e algoritmos de previsão. Cada ponto ao longo da linha representa uma data futura e a quantidade prevista de produtos a serem demandados nessa data.

     Pontos Indicadores no Gráfico: Ao passar o mouse sobre esses pontos, você pode visualizar a quantidade de produtos previstos ou vendidos em uma data específica.

     Barra Superior (Breadcrumbs): Aqui você pode ver informações sobre a periodicidade dos dados apresentados, o tipo do produto, o grupo e a descrição.

     Botão de Ativação do Intervalo de Confiança: Este botão permite ativar o intervalo de confiança na previsão. Isso significa que além da previsão pontual, é calculada uma margem de erro que representa um intervalo onde a demanda provavelmente estará, com base na confiabilidade do modelo de previsão.

     Percentual de Acurácia (Canto Superior Direito): Esse indicador mostra o percentual de acurácia da previsão. É uma medida de quão precisa é a previsão em comparação com os dados reais.

     Data de Geração do Insight de Previsão de Demanda (Abaixo do Gráfico): Esta é a data em que a previsão de demanda foi gerada. Isso ajuda a entender a atualidade e relevância das informações apresentadas no gráfico.

   As informações gráficas fornecidas são uma ferramenta valiosa para os usuários entenderem a situação do produto em relação ao estoque. Ao visualizar o histórico de demanda e a previsão futura, os usuários podem tomar decisões informadas sobre o gerenciamento de estoque, como ajustar os níveis de inventário, planejar compras ou produção e antecipar variações na demanda. Além disso, a inclusão do intervalo de confiança e do percentual de acurácia oferece uma medida de confiabilidade nas previsões, permitindo uma avaliação mais precisa da situação do produto. Em última análise, essas informações gráficas capacitam os usuários a otimizar a gestão de estoque, garantindo que estejam preparados para atender às demandas dos clientes de forma eficiente e eficaz.
   
   

Protheus Insights Conciliador Backoffice

Protheus Insights dedicado ao módulo Contabilidade na rotina do CONCILIADOR BACKOFFICE (CTBA940).
Esta documentação oferece orientações detalhadas sobre o uso do Protheus Insights Conciliador Backoffice.
Nesta seção, você encontrará informações detalhadas sobre como esse módulo ajuda a aprimorar o processo de conciliação contábil, identificando divergências e origens de lançamentos manuais.

Visão Geral

O módulo Conciliador Backoffice do Protheus Insights foi desenvolvido para proporcionar maior precisão e eficiência ao processo de conciliação contábil em sua organização. Com o auxílio da inteligência artificial embarcada, o módulo analisa os lançamentos contábeis, identifica divergências e sugere a conciliação de registros, seja de forma automatizada ou com intervenção humana.

Proposta

A principal proposta do módulo Conciliador Backoffice é:

• Sugerir a conciliação contábil dos registros nao identificados automaticamente.

Solução

Para atingir a proposta acima, o módulo oferece a seguinte solução:

• Sugere a conciliação contábil dos registros não identificados automaticamente, aumentando o volume de conciliação automatizada para acelerar a produtividade.

Passo 1: Acesso à Rotina do Conciliador Backoffice 

Acesse o modulo 34 Contabilidade Gerencial (SIGACTB)> Atualizações > Mcasp > Rpps > Conciliador.

Passo 2: Seleção de Parâmetros

Selecione a opção "0001 - Contas a Receber x Lançamentos Contábeis".

Clique em "Ver Filtros"

Após selecionar os filtros de acordo com sua preferência, clique em "Aplicar"

Passo 3: Localização de Dados Não Encontrados

Clique na aba "Dados Não Encontrados".

Passo 4: Aplicação do Match com Inteligência Artificial

Clique no botão "Aplicar Match Inteligência Artificial".

Passo 5: Avaliação dos Registros de IA e ID

Uma janela modal será aberta, exibindo a quantidade de dados para Inteligência Artificial (IA) e Inteligência Artificial Divergente (ID), para avançar  clique em  "Avaliar".

Passo 7: Aplicação dos Matches Selecionados

Na tela, serão apresentadas duas tabelas com os dados de Contas a Receber (SE1) e Lançamentos Contábeis (CT2).

Analise os dados de acordo com o status de tipo de match.

Selecione os dados desejados para aplicar o match e clique no botão "Aplicar Match".

Os dados serão atualizados e poderão ser vistos na lista com o tipo de match IA ou ID.