Como os dados podem ‘mover a agulha’ na cadeia de suprimentos

Executivos mergulham profundamente na importância de priorizar uma cadeia de suprimentos orientada por dados para tomar decisões mais bem informadas

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9:58 am - 07 de novembro de 2022
supply chain Foto: Shutterstock

As cadeias de suprimentos orientadas por dados continuam sendo um tópico importante, dado o que aconteceu nos últimos dois anos com a pandemia, lockdowns, problemas de transporte, navios porta-contêineres mantidos fora dos portos, guerra na Ucrânia e outros problemas causando estragos. Os problemas causados ​​por esses eventos são contínuos, porém existem maneiras de mitigar seu impacto prejudicial, se forem abordados de um ponto de vista proativo em vez de reativo, especialmente quando a analytics e os processos se tornam claros.

“O que estamos vendo com os clientes, à medida que nos concentramos em uma cadeia de suprimentos orientada por dados, está permitindo decisões baseadas em dados em todos os níveis da organização”, diz Singleton. “Historicamente, as cadeias de suprimentos demoraram a adotar tecnologias e analytics, mas grandes avanços foram feitos para atualizar os sistemas para capturar dados críticos na cadeia de suprimentos. Agora, a questão é como devolver todos os dados que temos para transformar e permitir que nosso pessoal tome decisões – apoiados por esses dados – para criar uma cadeia de suprimentos proativa versus reativa às condições do mercado”.

Antecipar os problemas da cadeia de suprimentos, em vez de respondê-los, também é o principal meio de dar às empresas uma vantagem sobre seus concorrentes não apenas em termos de acesso a uma quantidade maior de dados, mas também de meios para utilizar esses dados de maneira personalizada e direcionada.

“Os dados em geral estão explodindo há anos em todas as facetas e verticais”, diz Abel. “E na área da cadeia de suprimentos em particular, dados os desafios da pandemia, guerras, chipageddon [“o armagedom dos chips”] e tudo mais, a capacidade de alavancar esses dados e criar transparência para cima e para baixo em toda a sua cadeia de suprimentos e executar analytics sobre ela é a mudança de jogo que está ocorrendo agora”.

Mas quando ocorre essa interrupção composta, criando uma batalha em muitas frentes, é quando a analytics e os dados se tornam ainda mais importantes, porque gerenciar várias crises em diferentes pontos da cadeia de suprimentos requer uma abordagem mais refinada, direcionada e precisa do que empunhar um objeto contundente. O objetivo final é eliminar o clima para as crises antes que elas aconteçam, mas o denominador comum é o talento e a contratação das pessoas certas, equipadas para encontrar respostas.

“Nós tendemos a focar na tecnologia, que geralmente se relaciona a bancos de dados, BI e soluções de analytics”, diz Patel. “Todas essas coisas estão bastante maduras e disponíveis, e muitas empresas as implementaram ao longo dos anos. Portanto, temos uma boa tecnologia disponível e queremos usá-la de forma eficaz. Mas quando olhamos para a cadeia de suprimentos, muitos dados tendem a ser díspares, e obter isso coletado em um local ou conectado para que você possa fazer a deep analytics e a visualização em todos esses conjuntos de dados é um problema difícil de resolver. O lado das pessoas é o elemento mais difícil. Muitas pessoas estão acostumadas a relatórios, dashboards e a fazer o básico e acho que precisamos aumentar o nível de compreensão dos dados e, em seguida, ajudá-las com especialistas que podem responder às perguntas difíceis”.

Abel, Patel e Singleton conversaram recentemente com Ken Mingis, Editor Executivo do Computerworld e apresentador do podcast IDG Tech(talk), sobre as vantagens organizacionais percebidas por meio da cadeia de suprimentos orientada por dados e permitindo que as pessoas certas interpretem esses dados para tornar mais decisões informadas.

John Abel sobre gerenciamento de dados: O planejamento da cadeia de suprimentos existe desde sempre. Eu sei meu papel. Estou acostumado com o aspecto retrovisor. Alguns não conhecem a arte do possível ou o potencial que existe, então não é que eles não saibam o que fazer com isso, mas não há ninguém em sua equipe com as habilidades para criar a arte do possível.

Portanto, é trazer os conjuntos de habilidades para a organização para criar. É aí que a maioria das empresas está atualmente atrasada. Está indo além da visão tradicional que os profissionais da cadeia de suprimentos tinham de apenas entregar resultados com base em KPIs tradicionais. Então, indo além disso e combinando a cadeia de suprimentos tradicional para obter informações com dados do cliente ou com o uso, ou com a experiência do cliente, é quando você começa a entender o que afeta seu ecossistema de entrega de melhores resultados que trazem receita ou redução de custos.

Esses são os resultados, em última análise, que impulsionam a maioria das organizações. A única coisa importante é que, se você ainda não começou nesta jornada, começar mais cedo ou mais tarde é fundamental. Basta olhar para os dados disponíveis e entender isso. Em seguida, arme-se com o talento certo para entender seu ecossistema e como obter os resultados certos.

Manesh Patel sobre como lidar com as expectativas: Uma coisa que muitas empresas fizeram foi gerenciar suas cadeias de suprimentos em uma capacidade padrão. Se pensarmos em MRP, comunicação downstream com fornecedores e vendedores e assim por diante, essa é uma declaração de problema complexa, em primeiro lugar. E acho que apenas fazer os processos do dia a dia, semana a semana, era, primeiramente, oneroso e muitas empresas estavam focadas nisso.

Então, com a pandemia, todos começamos a reagir e lidar com essas exceções, que são muito mais difíceis de fazer porque são todas diferentes. E acho que nos tornamos mais aptos a lidar com essas exceções nos últimos três anos. Ainda temos um longo caminho a percorrer. Entender essas exceções tornou-se muito crítico e uma coisa que percebemos é que isso não é uma coisa única. Seja para uma guerra, clima ou qualquer outra coisa, é uma realidade do nosso futuro.

Erik Singleton sobre alfabetização de dados: Um supervisor de armazém antes pode ter olhado para uma doca ou um andar e dito: “Ok, estou indo bem por este dia”. Mas agora eles podem ver as principais métricas e UPHs ou KPIs concretos. Mas como eles agem sobre isso? Apenas ter os dados não é suficiente. É preciso ensinar seu pessoal a pensar com uma mentalidade de dados e realmente fazer com que articulem, interpretem e analisem dados que tenham um impacto significativo. Portanto, há muitos componentes de apenas integração, mas que também capacitam as pessoas a usar as informações que têm.

John Abel sobre o volume de dados: Os volumes de dados estão crescendo em todos os lugares. A boa notícia é que o lado da tecnologia pode lidar com isso. Somos capazes de processar e selecionar grandes quantidades de dados, mas a realidade é que as pessoas estão ficando sobrecarregadas. Então, como você transforma grandes explosões recentes de dados em valor e quais analytics você usa?

Um caso de uso: estamos ajudando um cliente no mundo esportivo equipando estádios com dispositivos de rede para obter grandes quantidades de dados e fornecer analytics, que, então, podem se transformar em mais valor para seus clientes. As pessoas que podem olhar para os volumes que chegam, analisá-los e transformá-los em valor têm um conjunto de habilidades único e difícil de encontrar. Trata-se realmente de pegar grandes quantidades de dados em seu ecossistema e, além disso, descobrir qual valor você pode gerar usando analytics.

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