DATA DRIVEN

BRF aposta em machine learning com Microsoft

29/03/2022 10:50

A multinacional brasileira criou um centro de excelência em análises avançadas.

A companhia faturou R$ 48,3 bilhões em 2021. Foto: divulgação.

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A BRF, multinacional brasileira que é uma das maiores companhias de alimentos do mundo, adotou a solução Microsoft Azure Machine Learning em seu Centro de Excelência (COE) em análises avançadas.

A empresa buscava se tornar mais data driven e queria usar inteligência artificial para monitorar sua cadeia de suprimentos, reduzir o desperdício de alimentos na fabricação, produzir de forma mais sustentável e personalizar recomendações para os clientes.

Como precisa de milho para alimentar os animais, por exemplo, os preços do cereal podem subir no caso de uma seca, afetando o preço da carne. Neste caso, a companhia precisa prever os valores e a quantidade de carne vendável que os animais precisam gerar. 

A partir de necessidades como essa, a BRF iniciou o centro de excelência dentro de sua equipe de Tecnologia da Informação, implantando a ferramenta da Microsoft para desenvolver e treinar modelos de machine learning.

“Escolhemos o Azure pela qualidade dos algoritmos, pela flexibilidade com que funciona com outras soluções que temos e por ser amigável para nossos analistas”, explica Wellington Monteiro, líder de ciência de dados global da BRF.

Para automatizar os recursos e criar processos reproduzíveis, as equipes de ciência de dados e engenharia de dados da multinacional implementaram três modelos existentes usando recursos automatizados de machine learning no Azure em três meses.

O COE também usa recursos de MLOps no Azure para automatizar todos os estágios do desenvolvimento de seu modelo, desde o treinamento até a implantação.

No início de 2021, a companhia começou um teste piloto de um sistema de recomendação para os analistas com sete de suas divisões de vendas, que representam cerca de 70% da receita anual da empresa.

Para isso, a equipe de ciência de dados realizou cálculos considerando os dados das cidades, histórico de compras e semelhanças entre clientes como mercearias, mini mercados e padarias. Em seguida, criou um mecanismo de recomendação para eles.

“Lançamos a primeira versão do nosso sistema de recomendação com o Azure Machine Learning em apenas uma ou duas semanas. Gostamos muito do design de arrastar e soltar porque pudemos ajustar rapidamente vários conjuntos de dados, criar algoritmos e disponibilizar o sistema de recomendação para nossa equipe de vendas”, conta Monteiro.

Como a empresa trabalha com mais de 650 SKUs só no Brasil, os analistas anteriormente gastavam muito tempo e esforço manual para obter os insights de que precisavam.

“Antes, a obtenção de insights demorava em média 10 dias e não conseguíamos entregar as informações comerciais para nossa equipe de vendas em tempo hábil. Com o Azure Machine Learning, estamos unindo diferentes grupos de usuários e conjuntos de habilidades para que eles possam obter acesso rápido a dados valiosos”, conta Alexandre Biazin, gerente executivo de tecnologia da BRF.

Agora a empresa está escalando com machine learning automatizado nos recursos do Azure e MLOps no Azure Machine Learning para que os seus 15 analistas possam se concentrar em tarefas mais estratégicas em vez de mesclar planilhas e fazer análises.

Segundo a companhia, o acesso aos modelos e resultados para tomar decisões melhora lucratividade, agilidade, eficiência e satisfação do cliente.

“Quanto mais nossos clientes aderirem às nossas recomendações do Azure Machine Learning, mais lucraremos. Quando os clientes seguem pelo menos 70% das nossas recomendações, temos uma melhoria significativa nas vendas”, afirma Biazin.

Dona de uma receita de R$ 48,3 bilhões em 2021, a BRF tem marcas como Sadia, Perdigão e Qualy e conduz um negócio intensivo em mão de obra, com 100 mil funcionários em 117 países, atendendo mais de 350 mil clientes.

Criada em 1975, a Microsoft tem negócios em 170 países e conta com cerca de 144 mil funcionários. A companhia está no Brasil há 32 anos, com sede em São Paulo.

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