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Nestlé cria plataforma para prever o que vai faltar nas prateleiras

Da redação
22 de julho de 2026
Solução desenvolvida no país combina inteligência artificial, dados e machine learning

A Nestlé Brasil lançou nesta quarta-feira (22) uma plataforma para ajudar varejistas a prever a demanda, controlar estoques e reduzir a falta de produtos nas prateleiras. Desenvolvida no país, a Nesplenish usa inteligência artificial, machine learning e análise de dados para recomendar pedidos e antecipar necessidades de abastecimento.

Pela ferramenta, os clientes comerciais podem acompanhar os níveis de estoque por caixas e pallets, simular diferentes cenários e visualizar sugestões automáticas de reposição. As análises levam em conta fatores como sazonalidade, comportamento de consumo e desempenho das vendas.

A plataforma também permite ajustar e validar pedidos, exportar relatórios e identificar oportunidades de venda. A proposta é dar mais autonomia aos varejistas, inclusive aos menores, que podem utilizar o sistema mesmo sem contar com um software próprio de gestão.

“O diferencial do Nesplenish está na capacidade de aproximar a tomada de decisão da realidade do consumo”, afirma Vanessa Souza, diretora de Customer Supply Chain da Nestlé Brasil. Segundo ela, o uso integrado de dados pode apoiar uma operação mais eficiente, com melhor gestão de estoques, menos rupturas e maior consistência no atendimento ao consumidor.

Segundo a Nestlé, a integração de dados entre a indústria e o varejo ajudou a elevar o índice de disponibilidade de seus produtos nas gôndolas de 92,9%, em 2023, para 94,4%. A meta da companhia é alcançar 95% em 2026.

Sistema analisa 6 milhões de combinações por dia

O Nesplenish foi desenvolvido ao longo de quatro anos por equipes do DataLab, laboratório de dados da Nestlé. A tecnologia utiliza como base o SISO, plataforma proprietária que processa diariamente cerca de 6 milhões de combinações entre produtos e lojas.

A operação reúne informações de aproximadamente 12,5 mil pontos de venda e funciona 24 horas por dia. Modelos estatísticos e de machine learning analisam os dados para estimar quando e quanto cada varejista precisará repor.

A plataforma ainda pode ser integrada aos sistemas de gestão dos clientes.

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