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    Notícias Corporativas

    Hoff Analytics antecipa demanda com inteligência artificial

    DINOBy DINO2 de setembro de 2026
    Hoff Analytics antecipa demanda com inteligência artificial
    Hoff Analytics antecipa demanda com inteligência artificial

    Em uma nova etapa de expansão de seu portfólio, a Hoff Analytics lança a Cloe Demand Forecast, funcionalidade baseada em inteligência artificial (IA) que projeta a demanda por insumos em obras. A solução organiza informações sobre construções ativas e indica quando, onde e em que volume determinadas categorias de materiais poderão ser demandadas.

    Com a nova ferramenta, a empresa busca ampliar a visibilidade dos fabricantes sobre o ciclo de consumo da construção civil. O objetivo é aproximar o planejamento industrial do ritmo real das obras, reduzindo decisões baseadas apenas no histórico de vendas ou em estimativas genéricas de mercado.

    Segundo a Hoff Analytics, a falta de visibilidade sobre o momento de compra dos materiais representa um desafio não apenas para as áreas comerciais, mas também para os departamentos responsáveis pela produção, pelos estoques e pela distribuição.

    Quando a produção supera a demanda, a empresa pode acumular mercadorias, ocupar espaço de armazenagem e imobilizar capital. No cenário oposto, a falta de produtos pode comprometer vendas, prazos de entrega e o relacionamento com os clientes.

    "Muitas empresas associam o principal gargalo apenas à geração de oportunidades comerciais. No entanto, existe também um desafio de planejamento. Sem saber quando determinado material será necessário, o fabricante pode produzir em excesso ou não ter capacidade suficiente para atender à demanda", afirma Wesley Bichoff, fundador da Hoff Analytics.

    A proposta da Cloe Demand Forecast é contribuir para que essas decisões sejam tomadas com base no avanço das obras e no comportamento esperado de consumo de cada categoria de produto.

    A ferramenta reúne informações sobre construções em andamento e utiliza inteligência artificial para identificar padrões relacionados às diferentes etapas dos projetos. As projeções podem ser segmentadas por categoria de produto, localização geográfica, fase da obra e horizonte de tempo, como períodos de 30, 60 ou 90 dias.

    Um fabricante de revestimentos cerâmicos, por exemplo, pode localizar obras que estejam se aproximando da etapa de acabamento em uma determinada região. A partir desse recorte, a plataforma apresenta indicadores como quantidade de projetos, volume potencial de materiais, distribuição geográfica e impacto financeiro estimado.

    A mesma lógica pode ser aplicada a outras categorias de insumos, considerando o momento em que cada produto costuma ser utilizado no cronograma de uma construção.

    Dessa forma, os fabricantes podem avaliar não apenas quais obras estão em andamento, mas também em que momento determinados materiais poderão ser necessários.

    Na prática, as projeções podem contribuir para o planejamento de compras de matérias-primas, a definição dos níveis de estoque, a organização de rotas logísticas e a priorização de regiões com maior potencial de consumo.

    Também podem auxiliar as equipes comerciais a abordarem clientes em momentos mais próximos das etapas de compra, tornando o contato mais contextualizado e alinhado ao andamento das obras.

    "A tecnologia não substitui a análise humana. Ela organiza informações dispersas e reduz o tempo dedicado à coleta de dados. Com isso, os gestores podem se concentrar em decisões estratégicas, como ajustar a produção, planejar rotas, negociar prazos com fornecedores e comunicar aos clientes a disponibilidade dos produtos", diz Bichoff.

    A criação da Cloe Demand Forecast ocorre em um contexto de maior uso de dados e inteligência artificial na construção civil. Para a Hoff Analytics, a previsibilidade da demanda pode se tornar um elemento relevante para fabricantes que atendem diferentes regiões, trabalham com grandes volumes ou possuem produtos vinculados a etapas específicas das obras.

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