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SISQUAL®WFM inova com novo modelo de Previsão

SISQUAL®WFM inova com novo modelo de Previsão

No dia 30/06, foram apresentados ao público, os resultados do Projeto ‘RH 4.0 FeD – Forecast e Dimensionamento Automático para Equipas de Retalho’, desenvolvido em co-promoção com a Universidade de Aveiro (UA).

No seguimento da divulgação do upgrade efetuado à versão do SISQUAL® Forecast, o projeto teve como base a criação de novos modelos de previsão para fazer o dimensionamento de equipas de acordo com diferentes variáveis externas (tais como eventos, condições meteorológicas, entre outras) e a aplicação destas de forma a diminuir eventuais erros.

“O objetivo é utilizar os dados (data science) de forma automática para realizar Forecast (previsão) e dimensionamento de equipas sem intervenção humana”, afirma Jorge Costa, Chief Product Officer da SISQUAL® WFM.

Novas Tecnologias facilitam processos

O projeto ‘RH 4.0 FeD’ teve como base a implementação de tecnologias emergentes (Machine Learning) para através de dados históricos, poder realizar tarefas automaticamente. Isto significa que “o algoritmo utilizado trabalha a partir de dados dispersos transformando-os para que se foquem todos na mesma dimensão” explicou Martim Sousa, Técnico Superior de Sistemas de Informação da Universidade de Aveiro, que esteve envolvido no projeto.

Numa primeira fase foram utilizados modelos de Machine Learning para fazer a previsão de séries temporais, que pudessem determinar fluxos de clientes. Após a fase exploratória, e depois da testagem de vários modelos de previsão, a equipa da UA identificou um modelo com performance superior para previsão de clientes/dimensionamento de equipas, permitindo a integração de modelos de aprendizagem automática com o SISQUAL®WFM.

“Passámos a ter um módulo de Forecast / Dimensionamento completamente diferente em ternos de automatização, podendo vender o modelo como serviço, projeto ou, inclusive, como consultadoria”, ressalva Jorge Costa, CPO da SISQUAL® WFM.

Modelo é ajustável e universal

O novo SISQUAL® Forecast ML (Machine Learning) tem a vantagem de poder ajustar-se a novos mercados, servindo como um modelo universal para diferentes geografias.

Outro benefício da solução passa pelo upgrade que permite uma versão de Forecast a curto prazo, permitindo utilizar planos de execução a curto prazo, para cada área de negócio. Na prática, esta automatização possibilita que com, pelo menos com 1 dia de antecedência, a chefia possa redistribuir trabalho pela equipa.

Mais de 75.000 chefias no mundo utilizam SISQUAL® WFM, fazendo desta um solução global, cada vez mais na linha da frente no que respeita a mecanismos que impulsionam a gestão da força de trabalho e o aumento da produtividade das empresas.

Veja a galeria de fotos do evento: