Diante da realidade volátil, incerta e complexa que vivenciamos atualmente, quão difícil é para sua empresa criar um modelo confiável de previsão de demanda para sua cadeia de suprimentos? Sabemos que grande parte das técnicas de previsão, principalmente aquelas que trabalham sob modelos mais antigos, produzem resultados que nem sempre trazem a assertividade que o seu negócio precisa. Isso acontece porque tais modelos não foram projetados para aprender continuamente com os dados e para tomar decisões, tornando-se obsoletos quando novas informações são recebidas.
Talvez você possa ter identificado alguma familiaridade entre a descrição acima e a realidade da sua empresa, mas não se preocupe! Com a adoção de tecnologias inovadoras, sua área de supply chain será capaz de analisar e prever demandas com mais eficiência, além de contribuir para o melhor gerenciamento e visibilidade de todo o seu negócio. Quer entender como isso funciona na prática? Continue a leitura que vamos explicar.
Supply Chain 4.0
Junto à Indústria 4.0, outro conceito que vem ganhando força é o da Cadeia de Suprimentos 4.0 (ou Supply Chain 4.0). Neste atual cenário de quarta revolução industrial, caracterizado pela transformação digital e automação, é exigido das empresas uma tomada de decisão cada vez mais rápida e eficiente. Enquanto processos tradicionais, que por anos produziram resultados satisfatórios de negócios, deixam de trazer os números e ganhos de outrora.
As áreas de supply chain sofrem com os impactos deste novo momento, tendo que adaptar seus processos e voltando-se para a inteligência de dados e o aprimoramento de sua capacidade de análise como alicerces para uma atuação mais estratégica. Como atuar para controlar o movimento de mercadorias, armazenar materiais em estoque, prever demandas, reduzir o desperdício, executar o planejamento, controle e atividades diárias da cadeia, ao mesmo tempo em que melhora a qualidade dos negócios e a satisfação do cliente?
O advanced analytics destaca-se como um dos grandes responsáveis por evoluir o Supply Chain realmente à era 4.0. Com o auxílio de técnicas de modelagem prescritivas e preditivas é possível analisar dados de histórico, estoque, pedidos, vendas e informações comerciais, fazer o planejamento de compra de insumos, produção e distribuição de forma mais assertiva e lucrativa. Além disso, por meio da retroalimentação de dados e o aprendizado de máquina, as decisões vão se tornando cada vez mais precisas.
Os resultados aparecem em termos financeiros, com redução de custos, menor desperdício e melhores entregas. Segundo a McKinsey, companhias que digitalizaram a gestão de suprimentos podem esperar um crescimento médio de 3,2% anualmente em seus rendimentos. Além da análise de dados profunda, com melhor entendimento e atendimento das demandas do cliente e, consequentemente, sua fidelização.
A revolução do Machine Learning
O Machine Learning figura entre os principais responsáveis por revolucionar a gestão das cadeias de suprimentos modernas. Isso porque, quando devidamente alimentado e parametrizado, torna-se capaz de aprender muito a partir de dados fornecidos, convertendo-se em uma ferramenta poderosa de análise preditiva. Isso significa que seus algoritmos são capazes de analisar, prever e estimar volume de atividades e recursos, mudanças no fluxo produtivo ou nos padrões e flutuações de mercado com uma acurácia impossível de ser operacionalizada até pelas mentes humanas mais preparadas. Diferentemente de algoritmos tradicionais, o machine learning aprende com o cenário do mercado e é capaz de criar um modelo dinâmico, que se refina sem a ajuda de qualquer interação humana. Na medida em que mais dados entrarem no sistema, ele se torna mais inteligente, gerenciável e fácil de interpretar.
Ao capturar, modelar e analisar um volume gigante de dados internos e externos, oriundos de inúmeras fontes, é capaz de detectar impactos sutis sobre a demanda, predizendo situações e melhorando as tomadas de decisão e planejamento de produção. Também atua como fonte de informações para a otimização de recursos e melhor planejamento de rotas e distribuição de escalas de trabalho, absorvendo situações de pico de atividades. Ou na implementação de manutenção preventiva de equipamentos, com o auxílio de sensores inteligentes, evitando paradas de produção não planejadas.
Este processo de análise profunda também é conhecido como Supply Chain Analytics. Abaixo, resumimos as principais vantagens da sua aplicação:
- Melhor visão de mercado, indicadores e da cadeia de negócios
- Facilidade na tomada de decisões a partir de maior quantidade de insights
- Gestão otimizada de categorias e portfólio
- Capacidade de antecipação e solução de problemas antes mesmo que aconteçam
- Otimização de processos ao longo de toda cadeia produtiva
- Melhor previsão de fluxo de demanda e entrega
- Melhor controle de fornecedores e dependências
- Gestão de estoque e capacidade de armazenamento apuradas
- Planejamentos logísticos aprimorados, reduzindo consumo de combustível
- Mais velocidade em todos os processos
- Redução de custos e melhores resultados de negócios
E a sua empresa?
Nos dias atuais, o sucesso operacional e financeiro de uma empresa estará diretamente relacionado à maneira como a seu supply chain é gerenciado. E o machine learning está entre as tecnologias capazes de ajudar a melhorar o desempenho, a precisão e a eficiência, por meio do uso estratégico de dados e automação.
Se sua empresa ainda não conta com essa tecnologia, que tal começar a considerar capturar todos os benefícios decorrentes da sua adoção? Em um futuro próximo, toda a cadeia de suprimentos usará o aprendizado de máquina para melhor sua capacidade de previsão e a criação de modelos dinâmicos precisos. Não fique para trás. Entre em contato com a UniSoma para entender como ampliar suas vantagens competitivas no mercado por meio de maior integração e a adoção de advanced analytics para a máxima eficiência da sua cadeia de suprimentos.
