logo
Top

Como o Advanced Analytics impacta na gestão de Supply Chain

Os limites que separam o mundo físico do digital estão cada vez mais tênues, obrigando gestores de supply chain a tomarem medidas efetivas para que estes dois ambientes convirjam levando à evolução, atendendo às novas demandas do consumidor, respondendo aos desafios do mercado e se mantendo competitivos. A ascensão da economia digital vem redefinindo mercados tradicionais e as formas como as operações são conduzidas, tornando mandatório às empresas repensarem modelos e incluírem ferramentas robustas de análise e orquestração de dados às complexas cadeias de suprimentos para prosperarem. De acordo com a Gartner, até o ano de 2023 pelo menos 50% das grandes empresas globais usarão Inteligência Artificial, Advanced Analytics e IoT nas operações de suas cadeias de suprimentos.

Novas regulamentações, falta de visibilidade da cadeia, aumento dos custos de combustíveis e das commodities, volatilidade da demanda e complexidades de logística internacional são algumas das adversidades enfrentadas na gestão de supply chain. No entanto, da mesma forma que surgem riscos e ameaças, novas oportunidades aparecem para iluminar caminhos desconhecidos. E vamos tratar dos dois lados da moeda neste post.

 

Desafios

O gerenciamento da cadeia de suprimentos tem tudo a ver com a disponibilidade do produto desejado, na quantidade adequada, no canal e momento certos, além de lidar com as variáveis não planejadas que podem surgir no meio do caminho. Um desafio e tanto, que inclui a gestão de:

  • Custos: responsáveis por impactar as principais métricas financeiras de uma empresa, sofrem com o aumento de despesas operacionais e fretes, colocando as margens e o fluxo de caixa sob pressão. Demandam uma gestão holística, com ampla visibilidade dos processos de diferentes áreas, para melhor controle de perdas e execução de uma operação enxuta e funcional;
  • Fornecedores: é essencial estabelecer uma rede de compras composta por fornecedores estratégicos, que entreguem qualidade consistente e que sejam capazes de suportar e reagir às necessidades da cadeia de suprimentos;
  • Canais: o consumidor ominichannel quer ter a autonomia de adquirir o produto desejado, no momento de interesse e no canal de melhor conveniência. E cabe ao supply chain atender com precisão a distribuição para os diferentes canais e garantir a melhor experiência possível ao cliente, independentemente de onde foi feita a compra;
  • Prazos: a velocidade de entrega ou acesso ao produto é um fator cada vez mais determinante para o consumidor escolher entre uma ou outra marca, tornando a questão logística tão importante quanto a qualidade;
  • Gestão de riscos: precisa ser feita de maneira constante para lidar com mudanças de mercado ou adversidades não planejadas capazes de impactar a operação. Riscos devem ser identificados, quantificados e mitigados ao máximo.

 

Oportunidades: Advanced Analytics

Por mais que os avanços de novas tecnologias e sistemas estejam latentes, ainda é comum encontrar planilhas como base de uma rotina de planejamento e gestão de cadeia de suprimento. Esta ferramenta pode até trazer alguns indicadores ou estatística, mas ela é incapaz de coordenar a complexidade inerente ao processo ou modelar dados de mercado, crescimento, lucratividade, ciclos de operação, inventário, gestão de fornecedores e outros. Sem falar da falta de visibilidade, que dificulta a geração de relatórios e a inteligência dos negócios.

É aí que ferramentas de modelagem matemática e analítica entram em cena viabilizando, não só uma gestão efetiva, como em tempo real as operações de supply chain. Por meio da aplicação de ferramentas avançadas de análises preditivas ou prescritivas, é possível extrair um conhecimento valioso a partir de grandes volumes de dados, viabilizando uma tomada de decisões orientada e analítica.

Estas análises são capazes de localizar dados de automação e integração, característicos da Indústria 4.0, além de dados provenientes de manufatura, logística, transporte, estoque, compras, avaliação de riscos, previsão de demanda e outros, transformando-os em informação organizada para interpretação humana. Vale destacar que a integridade, precisão e confiabilidade das bases de dados são fatores importantes para a qualidade dos resultados fornecidos pelas análises.

 

Vantagens

  • Visão sistêmica: visualização completa da cadeia de suprimentos, com detalhamento de cada componente e produto, permitindo uma tomada de decisões baseada em dados e não apenas em dados parciais e feeling;
  • Antecipação de tendências: a análise de dados históricos combinada a informações de movimentação do mercado e a correlação de dados capturados em tempo real conseguem antecipar situações imprevisíveis em uma análise exclusivamente humana;
  • Melhor avaliação de riscos: análises preditivas viabilizam que não só se avalie a probabilidade de ocorrência de um problema e seu potencial impacto, como também ajudam a desenvolver técnicas para minimizar os efeitos do risco potencial;
  • Desempenho global: o supply chain de qualquer empresa carrega e produz informações que impactam quase todas as áreas do negócio, ampliando o potencial de geração de valor e a lucratividade.

 

Responsáveis por gerenciar a volatilidade e flutuações de custos, as cadeias de suprimentos desempenham um papel crítico no sucesso comercial das empresas e uma gestão otimizada pode gerar economias que superam milhões de reais, dependendo da natureza do negócio.

Você sabe que um futuro bem-sucedido está intrinsicamente relacionado à utilização de dados, análises ágeis e clareza para que sua organização aja e tome decisões com base em inteligência contínua. Fique à frente dos desafios e otimize a gestão de sua cadeia de suprimentos com as soluções de Advanced Analytics da UniSoma, agregando eficiência e desempenho superiores ao seu negócio.