Fundamentos

    Ensemble na previsão de demanda

    Alexandre Erhart
    28 de outubro de 2026
    5 min de leitura

    Um modelo só não basta

    Todo planejador já viu isto: o modelo que acertou o último trimestre erra o próximo.

    Hoje existem dezenas de modelos de previsão: médias móveis, suavização exponencial, Croston para venda irregular, árvores de decisão, redes neurais e os novos modelos de IA treinados em milhões de séries. Cada um é bom em um tipo de padrão. Nenhum é bom em todos.

    O NPLAN não aposta em um vencedor. Ele combina. Essa combinação se chama ensemble, e é a primeira peça que transforma várias previsões em uma.

    A prova e a armadilha do campeão

    Para dar nota aos modelos, o NPLAN esconde os últimos meses do histórico, pede a previsão a cada um e compara com o que vendeu. É a prova.

    O caminho comum é ficar com o vencedor da prova. A armadilha: em uma prova curta, quem vence muitas vezes só teve sorte. Um modelo pode acertar doze meses por coincidência do seu erro com aquele ano específico, e repetir esse acerto no ano seguinte é improvável.

    Por que a mistura acerta mais

    Modelos diferentes erram de jeitos diferentes. Uns ficam acima da venda real, outros abaixo; uns reagem rápido demais a uma mudança, outros devagar demais. Quando as previsões são combinadas, os erros para cima e para baixo se cancelam e a mistura fica mais perto do que aconteceu.

    O ganho não vem só da média. Vem também da estabilidade: a mistura oscila menos de um período para outro, porque nenhum modelo sozinho carrega a previsão.

    No laboratório abaixo, seis modelos fictícios fazem a prova no ano 4. Avance passo a passo: o histórico, a prova, o campeão, a mistura, o futuro e o resultado. No passo da mistura, tire e recoloque modelos. No futuro, arraste o horizonte.

    Laboratório
    Do campeão à mistura · exemplo fictício

    As vendas de um produto fictício ao longo de quatro anos. O padrão se repete: pico no verão, vale no inverno.

    Histórico
    60130200Ano 3Ano 4Ano 5
    Acurácia na prova · ano 4

    Avance para a prova para ver a nota de cada modelo.

    A receita

    No produto, o NPLAN Ensemble tem duas partes. A primeira é fixa: XGBoost global (20%), TimesFM (20%) e t0 (30%). O XGBoost aprende com todas as séries da base ao mesmo tempo, o TimesFM é um modelo de IA pré-treinado em milhões de séries e o t0 é ajustado ao histórico da própria base.

    A segunda parte muda por série: os 5 melhores da prova dividem os 30% restantes. Nenhum modelo sozinho passa de 50% do peso. O laboratório usa uma média simples dos seis modelos, para a ideia ficar visível.

    Sobre o laboratório

    A série e os modelos são fictícios, desenhados para mostrar o efeito com clareza ao longo de cinco anos inventados. Nenhum número vem de base de cliente. As acurácias são calculadas a partir das previsões exibidas: um menos a soma dos erros absolutos dividida pela soma da venda real.