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O planejamento estratégico do supply chain através da análise de dados

A cultura organizacional das empresas vem passando por inúmeras transformações tecnológicas e cada vez mais sua orientação vem através dos dados. A análise de dados está cada vez mais no centro do planejamento estratégico.

Essa análise é feita através da tecnologia Big Data, uma tecnologia que surgiu na década de 90 devido ao aumento de dados que muitas vezes eram impossíveis de serem processados com os métodos da época.
A inovação conhecida como Data Analytics veio alguns anos depois com a chegada da indústria 4.0 em meados de 2010. Seu surgimento se deve a necessidade de aumentar o poder computacional para poder agilizar a análise do alto volume de informações.

Enquanto o Big Data é um grande conjunto de dados de informações rastreadas, o Data Analytics organiza e interpreta esses dados para que possam ser analisados.

De forma resumida, essas ferramentas permitem extrair e organizar dados para depois tratá-los e transformá-los em informações importantes para a organização.

Os fluxos da cadeia de suprimentos global

Quando falamos em cadeia de suprimentos a primeira coisa que vem em mente é o fluxo de materiais, em seguida o fluxo de demanda e o mais importante, o fluxo de dados ou informações.

Podemos dizer que o supply chain envolve o gerenciamento desses três fluxos: materiais, demanda e informação. O objetivo é ter o número exato de suprimentos necessários entregues no momento certo.

Porém, sempre estamos sujeitos a falhas no supply chain, existem incertezas quanto a entrega dos produtos devido a fatores externos representados pelos gargalos logísticos, algo que vemos com frequência hoje em dia. Muito disso devido aos problemas causados pela pandemia.

Atualmente as cadeias de suprimentos globais sofrem com a escassez de inúmeros produtos, como: borracha e semicondutores. Para piorar tem a escassez de containers e até mesmo falta de mão de obra de trabalhadores portuários e motoristas de caminhão.

Diante disso, a solução para manter um alto nível de eficiência em meio a tantas incertezas está no controle de dados.

Supply Chain Analytics

Supply Chain Analytics é a ferramenta de controle de dados que utiliza as técnicas e conceitos logísticos somados a tecnologia Data Analytics e Big Data. Através dessa ferramenta é possível aumentar o nível de eficiência da cadeia de suprimentos e até mesmo identificar possíveis gargalos logísticos.

Isso tem tornado a gestão reativa de antes mais proativa, capaz de prever as possíveis rupturas da cadeia de suprimentos enquanto se analisa os acontecimentos passados e os motivos que os levaram a acontecer. Portanto, permite definir qual é o melhor curso de ação para cada situação, prevendo e verificando as tendências do mercado.

Para isso a logística conta com ferramentas imprescindíveis que atuam em operações nacionais e globais administrando e monitorando toda a cadeia de suprimentos através do analytics. Como por exemplo o WMS, que pode ser integrado ao ERP (sistema de informação que interliga todos os dados e processos de uma organização em um único sistema).

Abaixo as 4 áreas do Supply Chain Analytics:

Análise estatística descritiva – o que aconteceu?

Permite observar dados passados para decidir onde focar. Com o uso de business intelligence (BI), por exemplo, é possível rastrear e examinar esses dados utilizando diferentes tipos de gráficos.

Observar os dados passados possibilita uma maior compreensão do negócio e determina quais áreas precisam ser melhoradas.

Análise diagnóstica – por que isso aconteceu?

A análise diagnóstica vai permitir saber por que determinado fato ocorreu no passado. Exemplo: por que possuímos um estoque excessivo de peças? Seria uma má gestão ou apenas um problema de espaço de armazenamento? Qual é a quantia ideal para manter em estoque? Esses são exemplos de perguntas que podem ser respondidas através da análise diagnóstica.

Análise de preditiva – o que irá acontecer?

Essa técnica avançada utiliza dados, algoritmos estatísticos, machine learning e IA (inteligência artificial) para identificar as chances de ocorrerem falhas futuras, prevendo eventos com base nos históricos da empresa.

Nas áreas de manufatura, observando o conjunto de dados é possível saber a quantidade ideal de peças que se deve ter em estoque; quando a demanda de determinado produto irá aumentar, assim como prever problemas como falhas de produção e redução de qualidade dos produtos.

No e-commerce pode ser utilizado para otimização de desempenho e campanhas de marketing, estudar o comportamento do consumidor, decidir qual é o momento ideal para lançar determinado produto ou saber qual é a melhor estratégia para seu lançamento em épocas específicas do ano.

Analises prescritivas – o que eu devo fazer?

Através dos dados disponíveis a análise prescritiva recomendará a melhor decisão a ser tomada nos momentos de incerteza. Qual é a melhor ação para cada situação.

Concluindo

O novo perfil do consumidor busca rapidez e qualidade. As novas tecnologias permitem que a gestão de suprimentos alcance novos patamares de eficiência e inovem sua estrutura e funcionamento através do gerenciamento de dados e otimização de processos integrados.

Nesse momento de incertezas e escassez de inúmeros produtos a flexibilidade e a alta capacidade de reação aos imprevistos são a chave para o sucesso das empresas de tecnologia.

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Na próxima semana farei mais um review com depoimento e resenha sobre O planejamento estratégico do supply chain através da análise de dados. Espero ter ajudado a esclarecer o que é, como usar, se funciona e se vale a pena mesmo. Se você tiver alguma dúvida ou quiser adicionar algum comentário deixe abaixo.

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