Análise da cadeia de suprimentos: 5 dicas para uma logística mais tranquila

Por Bob Violino da CIO

Os desafios mundiais da cadeia de suprimentos que atormentaram empresas em vários setores ao longo de 2021 continuam este ano. Uma solução potencialmente eficaz para resolver problemas de oferta e demanda é aproveitar a análise de dados.

A empresa de consultoria e serviços profissionais KPMG, em um relatório recente, observa que várias grandes interrupções estão atualmente afetando as cadeias de suprimentos. Isso inclui as interrupções contínuas de logística global decorrentes da pandemia de Covid-19 que continuam a impactar empresas e consumidores – já que o fluxo de mercadorias para os principais mercados é restringido por paralisações dos principais portos e aeroportos globais.

As principais interrupções logísticas criam um efeito cascata nas cadeias de suprimentos globais que acabam fazendo com que as mercadorias se empilhem nos armazéns, diz a empresa. Supondo que essas interrupções diminuam e o acesso ao frete marítimo e aéreo volte aos níveis pré-pandêmicos, provavelmente levará algum tempo até que as coisas voltem ao normal, diz.

Outros fatores que contribuem para os problemas da cadeia de suprimentos incluem atrasos na produção, dependência excessiva de um número limitado de terceiros e escassez do mercado de trabalho. O relatório também aponta que muitas empresas estão investindo em tecnologias para automatizar os principais nós da cadeia de suprimentos.

Este ano verá um nível acelerado de investimento, diz a KPMG, à medida que as empresas buscam aprimorar os recursos críticos de planejamento da cadeia de suprimentos adotando “habilitadores digitais” mais avançados, como planejamento cognitivo e análise preditiva orientada por IA.

“O surgimento de novas tecnologias mudou fundamentalmente a forma como as cadeias de suprimentos operam globalmente”, diz o relatório. “Os consumidores estão cada vez mais exigentes, e isso está levando as cadeias de suprimentos a mudar e evoluir a um ritmo mais rápido. As operações modernas estão focadas em tecnologia e inovações e, como resultado, as cadeias de suprimentos estão se tornando mais complexas”.

Como as organizações podem usar melhor a análise de dados para aprimorar seus esforços de gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM)? Aqui estão algumas práticas recomendadas, de acordo com especialistas.

Transforme dados em insights simples e acionáveis

A maioria das empresas está inundada de grandes volumes de dados, muitas vezes armazenados em diversos sistemas e bancos de dados, diz John Abel, CIO da empresa de tecnologia de rede Extreme Networks. As cadeias de suprimentos têm a complexidade adicional de fontes de dados adicionais geradas por parceiros estendidos, como terceirização, logística e operações de distribuição, acrescenta.

“Como resultado, muitos lutam para usar esses dados para gerar insights significativos além das métricas de nível superior e estatísticas descritivas”, diz Abel. “As ferramentas de análise de dados podem fornecer insights mais profundos e acionáveis, além de melhorar a precisão desses insights”.

As bases para uma estratégia de análise de dados da cadeia de suprimentos bem-sucedida incluem garantir que os dados internos e externos sejam reunidos em um formato estruturado; focar o resultado dos projetos de dados em quais ações precisam ser tomadas para mover a agulha de desempenho; e garantir que os resultados sejam simples de entender, diz Abel.

“O último ponto é um dos mais importantes”, diz Abel. “Muitas vezes, é tentador focar no modelo usado e não no resultado”, já que muitos líderes de tecnologia procuram incluir a IA em seus processos. “Mas o objetivo mais importante é se concentrar na geração de insights que sejam claros, explicáveis e fáceis de digerir pelos usuários de negócios, não apenas pelas equipes de análise”.

Qualquer relatório ou painel compartilhado com equipes multifuncionais deve ser capaz de contar uma história clara e de fácil compreensão. “Caso contrário, os benefícios da análise de dados podem ser ofuscados pela necessidade de longas reuniões para explicar por que eles são valiosos”, diz Abel.

Isso também funciona ao contrário. “Embora a maioria dos especialistas em análise de dados não tenha um conhecimento funcional profundo dos processos e sistemas de negócios que produziram esses dados, eles geralmente têm um amplo conhecimento dos processos e sistemas upstream e downstream”, diz Abel. “Projetos bem-sucedidos de análise da cadeia de suprimentos começam a partir de uma perspectiva de ‘o que os dados nos dizem’, mas, em seguida, envolvem um entendimento profundo dos processos de negócios”.

As parcerias entre as equipes de análise e os usuários de negócios ajudam a desenvolver esses insights explicáveis que podem ser facilmente comunicados em toda a organização, diz Abel.

Concentre a análise em áreas que fazem a diferença

As organizações da cadeia de suprimentos estão sendo inundadas com dados como pedidos de clientes, informações de itens, utilização de equipamentos e custos de transporte em constante evolução, diz Erik Singleton, Especialista em Cadeia de Suprimentos Global da consultoria North Highland Worldwide Consulting.

“A chave para construir uma cadeia de suprimentos bem-sucedida e centrada no cliente, ao mesmo tempo em que maximiza a eficiência operacional, é usar a análise correta para tomar decisões orientadas por dados”, diz Singleton. Ele recomenda que as organizações da cadeia de suprimentos concentrem suas análises em três áreas principais.

Um deles é o planejamento da demanda e a colocação de estoque. “As organizações coletam milhões de linhas de dados transacionais, permitindo análises vigorosas sobre os padrões de compra dos clientes”, diz Singleton. “Aproveitar esses dados para construir um algoritmo analítico robusto para direcionar o posicionamento de estoque em toda a cadeia de suprimentos garante que os produtos estejam no lugar certo na hora certa”. As empresas devem concentrar recursos analíticos na previsão de padrões de demanda entre tipo de produto, canal de vendas e localização geográfica.

A segunda área é a eficiência das operações. Os dados de clientes e pedidos permitem que as cadeias de suprimentos maximizem a utilização de ativos e força de trabalho, programando recursos com eficiência para acomodar padrões de demanda flutuantes, diz Singleton. “Ajustar os horários de trabalho para aumentar os recursos durante os picos, enquanto programa a manutenção de equipamentos/ativos durante as baixas, permite que as empresas maximizem a eficiência e reduzam os custos operacionais”, diz ele.

E a terceira área é a tomada de decisão do caminho de atendimento de pedidos. “Os clientes esperam que as cadeias de suprimentos sejam mais flexíveis e centradas no cliente do que nunca, com vários caminhos para que os produtos cheguem ao cliente final”, diz Singleton. As organizações precisam equilibrar uma infinidade de fatores, incluindo expectativas de serviço, custos de transporte e atendimento e níveis de estoque, para determinar o melhor método de atendimento de pedidos.

“Aproveitar a análise para pesar os custos versus a experiência do cliente é fundamental para manter a competitividade”, diz Singleton.

Aproveite os dados em tempo real para lidar com interrupções

À medida que o tamanho e a complexidade das cadeias de suprimentos crescem globalmente, está se tornando exponencialmente mais difícil gerenciar e responder às flutuações em toda a cadeia de suprimentos, diz Abel.

“Com os pontos de dados mudando rapidamente, a análise e a tomada de decisões geralmente são baseadas em informações desatualizadas e exacerbadas ainda mais pelo tempo necessário para analisar os dados com eficiência”, diz Abel. “Para navegar com sucesso, os gerentes da cadeia de suprimentos precisam desenvolver sistemas de planejamento simultâneos que otimizem a demanda e a oferta, utilizando análises avançadas e visibilidade em tempo real em toda a cadeia de suprimentos”.

Historicamente, as atualizações eram baseadas em um período de tempo específico e compartilhadas talvez diariamente ou a cada hora, diz Abel. “Mas hoje isso não é suficiente”, diz ele. “A demanda e a oferta flutuam constantemente, por isso é melhor ter integrações de sistemas com os principais fornecedores para obter atualizações em tempo real”.

Se algo mudar para um fornecedor, as organizações precisam entender imediatamente o impacto potencial para que possam fazer planos alternativos para manter os compromissos com os clientes. “O uso de análises avançadas em feeds de dados em tempo real permite que aqueles que gerenciam a cadeia de suprimentos modelem e avaliem rapidamente os impactos de possíveis interrupções, para que possam planejar e executar as flutuações na demanda, suprimento e estoque”, diz Abel.

Esses insights também podem ser usados para entender os possíveis impactos das restrições da cadeia de suprimentos nas previsões de receita, diz Abel. A visibilidade quase em tempo real de dados, como reservas, remessas, níveis de estoque, compromissos de fornecedores, descontos e oportunidades de vendas em pipeline, bem como a análise desses dados em tempo real, tornou-se fundamental para a capacidade de uma organização de monitorar e gerenciar as previsões de receita.

Ao usar análises avançadas e automação, “essas entradas de dados variáveis podem ser usadas para criar modelos de rastreamento que permitem que as equipes da cadeia de suprimentos reajam a mudanças quase em tempo real, desenvolvam contingências e forneçam uma previsão de receita mais previsível”, diz Abel.

Enfatize a governança e a qualidade dos dados

O velho ditado sobre informações, “garbage in, garbage out” [equivalente em português a “lixo entra, lixo sai”], certamente se aplica aos dados da cadeia de suprimentos, diz Mark Korba, Vice-Presidente de Cadeia de Suprimentos e Inteligência de Negócios da Optimas Solutions, fabricante e distribuidora de fixadores.

“É importante validar os dados, especialmente porque eles vêm de uma variedade de fontes”, incluindo sistemas de gerenciamento de estoque de clientes, aplicativos de planejamento de demanda, software de fornecedores e outros, diz Korba. “Muitas vezes, os dados não são consistentes ou gerenciados da mesma forma em todos os sistemas e, portanto, carecem de integridade”.

Criar um programa ativo de governança de dados é especialmente importante para garantir a integridade dos dados em toda a cadeia de suprimentos, diz Korba. “Um programa de governança garante o alinhamento adequado dos dados e fortalece a colaboração entre os parceiros da cadeia de suprimentos”, diz ele. “Há muitas informações públicas sobre a criação de programas de governança de dados disponíveis”.

Comparar a cadeia de suprimentos de uma empresa com dados conhecidos é particularmente importante, diz Korba. “Na Optimas Solutions, nossas equipes de supply chain comparam seu desempenho com os concorrentes”, diz ele. “Eles analisam as médias do setor e coletam informações que ajudarão a melhorar a capacidade da empresa de atender à demanda”.

Disponibilize amplamente a análise da cadeia de suprimentos

O SCM envolve várias facetas da organização, portanto, os recursos de análise precisam ser compartilhados livremente.

“Facilite para todos os envolvidos na cadeia de suprimentos obter os dados e as ferramentas de que precisam”, diz Arthur Hu, Vice-Presidente Sênior e CIO da fornecedora de hardware de computador Lenovo. “Isso primeiro requer quebrar quaisquer ‘silos de informações’ e estabelecer um sistema de informações integrado de ponta a ponta”.

Isso também significa alavancar ferramentas como machine learning e inteligência artificial para obter todo o valor de um sistema tão rico em dados, diz Hu. “Quando esse tipo de sistema está em vigor, gerentes e operadores em toda a cadeia de suprimentos podem otimizar seu desempenho”.

Também é importante lembrar que os casos de uso de análise da cadeia de suprimentos não conhecem os limites departamentais. “As equipes tendem a se concentrar nos dados que estão prontamente disponíveis em sua organização”, diz Hu. “Ao fazer isso, eles podem perder todos os dados necessários para realmente obter insights sobre um problema. Como uma plataforma crítica que atinge várias partes do negócio, a cadeia de suprimentos precisa ser gerenciada de uma perspectiva holística”.

Por exemplo, ao gerenciar a qualidade do produto, uma equipe deve ter acesso não apenas à configuração e às métricas da fábrica “como produzida”, mas também aos dados de desenvolvimento do produto, dados de fornecedores de componentes e dados de feedback do cliente, diz Hu. Tudo isso em conjunto cria uma imagem multidimensional do que impulsiona os resultados de qualidade, diz ele.

Ao garantir que os líderes de negócios em todos os níveis da organização tenham acesso aos dados da cadeia de suprimentos e a capacidade de interagir com eles, “as empresas podem se preparar para o sucesso e obter retornos de longo prazo que melhoram seus resultados”, diz Stanislav Tatarzuk, Vice-Presidente de Planejamento e Previsão de Estoque na empresa de comércio eletrônico CarParts.com.

Os insights de dados “podem oferecer diferentes níveis de valor para diferentes equipes e departamentos”, diz Tatarzuk. “Por exemplo, uma equipe de logística pode usar dados para descobrir gargalos e aumentar a eficiência em seu armazém ou centro de distribuição, enquanto um departamento financeiro pode analisar os mesmos dados e identificar maneiras de otimizar custos e reduzir gastos”.

Esse nível de compartilhamento de conhecimento em uma organização não apenas reduz o risco geral, mas também permite uma melhor tomada de decisão e desempenho, diz Tatarzuk.