C&A planeja estoques com Inteligência Artificial AWS

Atuando no Brasil desde 1976, a C&A, com 288 lojas, 4 centros de distribuição e cerca de 15 mil associados, é uma das maiores redes varejistas do País. Para garantir a distribuição e a disponibilidade de cerca de 200 categorias de produtos em todas as lojas, a rede começou a usar inteligência artificial em nuvem para fazer as projeções de distribuição e consumo. Conforme o projeto ganhou escala, o tempo de execução passou a se tornar um gargalo. Como solução o processo foi migrado para a estrutura da AWS, atendendo as novas necessidades de velocidade e performance.

“O processamento de nosso Analytics na AWS nos permitiu reduzir os erros de acuracidade em 61% e os custos de processamento em 4 a 5 vezes”, afirma o gerente sênior de Advanced Analytics da C&A.

O desafio

Como uma das maiores redes varejistas do país, a C&A tem como um de seus principais processos a correta distribuição de seus milhares de produtos para cada uma de suas 288 lojas. Para que eles estejam disponíveis, é preciso prever a demanda para cada cor, tipo e tamanho, e distribuí-los segundo seus níveis de estoque.

Para aprimorar o processo e torná-lo mais acurado, a C&A decidiu investir em uma solução de machine learning. Seu desenvolvimento começou com a equipe interna que, depois de criar um modelo, realizou uma prova de conceito, inicialmente rodando em computadores on-premises. Com a crescente necessidade de processamento, o time de Momesso decidiu buscar uma solução em nuvem, inicialmente uma solução concorrente da AWS.

O responsável pela engenharia de dados da equipe de analytics, Bruno Lourenço, comenta: “Na cloud anterior foi preciso reescrever todo o código do modelo para expandir a capacidade de paralelização. Conseguimos um bom resultado em termos de tempo de execução, mas a administração dos custos de operação do cluster se mostrou um desafio: não conseguíamos rastrear com precisão os valores que eram cobrados. Conforme aumentávamos o volume de dados, o custo crescia exponencialmente”.

Como a C&A trabalha com 200 categorias de produtos, elas foram implementados na solução aos poucos. No início de 2019, quando 57 categorias estavam sendo analisadas, o time de dados começou a sentir as dores do crescimento. “O processo começou a ficar lento. Vimos que a solução funcionava bem como piloto, mas ainda não era escalável ”, afirma Momesso.

Fique por dentro das inovações tecnológicas aqui no blog da https://www.itexperts.com.br/contato/

Originalmente publicado em Blog AWS