Já não é novidade que os clientes estão cada vez mais exigentes, demandando soluções customizadas e diferenciadas para atender suas necessidades e desejos. Por outro lado, a tecnologia está avançando rapidamente, alterando a forma com que as coisas, pessoas, serviços e áreas se conectam. Além disso, a quantidade de dados armazenados referentes aos mais diferentes aspectos aumenta de maneira exponencial. Diante deste cenário, como as empresas de agronegócio estão atuando para alcançar melhores resultados no planejamento integrado de sua cadeia de suprimentos?
Certamente, não há uma resposta única para esta pergunta. Uma coisa, no entanto, é certa: aqueles que estiverem atentos a este movimento e tomando medidas para se adaptarem às novas configurações do mundo de negócios certamente obterão vantagem competitiva diante da concorrência.
Isso inclui antever o futuro, saber como lidar com as incertezas, planejar a estratégia e tomar decisões pertinentes aos negócios, deixando o empirismo de lado para uma atuação mais estratégica e embasada em tecnologia, dados e colaboração. Ainda que experiência e conhecimento do mercado e do negócio sejam importantes, a ação humana de análise e combinação de variáveis para determinar planos de ação à empresa, quando usada individualmente, está cada vez mais defasada em relação à capacidade dos computadores executarem este tipo de atividade.
Cadeia de suprimentos do agronegócio
A logística da cadeia de suprimentos do agronegócio é mais complexa do que parece. Enquanto que na maioria das indústrias, controlar as compras e os estoques de matérias-primas, gerenciar o fluxo produtivo e a distribuição dos produtos acabados são suficientes para uma boa gestão da cadeia de suprimentos, no agronegócio vai além.
No agronegócio, para disponibilizar o produto desejado no tempo e local correto, nas condições e formas desejadas, é preciso envolver um universo mais amplo de etapas. Inclui atividades como o planejamento das áreas a serem cultivadas, o fornecimento de insumos e sementes, a gestão dos equipamentos de plantio, trato e colheita, serviços especializados, logística de transporte das áreas de cultivo até as indústrias, beneficiamento dos produtos, industrialização e comercialização da produção agropecuária. Além disso, lidam com variáveis que estão fora de seu controle, como o clima, por exemplo.
Em um país líder em agronegócio, como é o Brasil, adotar soluções inteligentes que suportem a tomada de decisão, considerando diferentes cenários de análise e ampliando a visão de planejamento, é imprescindível para aumentar a competitividade ou até mesmo sobreviver neste mercado.
Um bom exemplo de projeto que se destacou neste mercado foi uma solução desenvolvida pela UniSoma para atender às demandas de planejamento integrado de uma das maiores empresas de agronegócios do Brasil. Vamos explorar um pouco mais este caso de sucesso, mantendo em sigilo o nome da empresa.
Desafios
A empresa enfrentava uma situação de dificuldades no planejamento e tomada de decisão devido às particularidades e volatilidade inerentes à cadeia de valor do agronegócio, como:
- Cadeia de suprimento muito longa (por exemplo, desde a compra de fertilizantes e sementes, até a venda do produto processado e embalado) dificultando a tomada de decisões;
- Equilíbrio do fluxo de operações do dia a dia da indústria de beneficiamento e da entrada de matéria-prima, que ocorre independente das programações, passando pela alocação do material de acordo com projeções de vendas;
- Volatilidade da previsão de quantidade e qualidade da matéria-prima a ser processada;
- Imprevisibilidade com relação a fatores climáticos, doenças, pragas e seu impacto no material a ser processado;
- Decisões de mercado e impacto de variáveis de preços futuros e de aspectos macroeconômicos.
Diante deste cenário complexo e variável, o desafio estava em como tomar decisões consistentes, que considerassem os trade-offs mais relevantes, de forma ágil e assertiva, visando à máxima rentabilidade da empresa.
Solução proposta
A UniSoma propôs uma combinação de diferentes técnicas analíticas, que proporcionasse o planejamento integrado, considerando a cadeia de ponta a ponta e viabilizando a tomada de decisões suportada pela otimização, a partir de duas aplicações:
- Modelagem matemática a partir de big data: para obter a melhor projeção possível das variáveis relevantes para a tomada de decisão (disponibilidade de matéria-prima, estimadores de qualidade, etc), que acontece por meio de correlações e análises de variáveis de dados do passado a fim de antever o comportamento futuro para orientar uma tomada de decisões;
- Análise prescritiva: para definir quando e quais ações devem ser realizadas (colheita, produção, estoque, vendas) para maximizar a rentabilidade global do negócio. Neste caso, são utilizadas técnicas como pesquisa operacional e programação linear entre outras para desenvolver modelos matemáticos de otimização, que prescrevem melhores decisões, respeitando restrições operacionais e comerciais, visando à máxima rentabilidade do negócio.
As análises interagem com dados vindos de diversas fontes, externas e internas, e possibilitam o teste de diferentes hipóteses e a análise dos riscos, fornecendo informações que suportam os gestores na tomada de decisão.
Resultados
O principal resultado reportado pela empresa, sem dúvida, é o aumento da rentabilidade financeira global, com ganhos de 5% a 10% em margem no primeiro ano de implementação, podendo crescer ainda mais a depender do grau de maturidade da empresa antes do início do projeto. De acordo com a empresa os ganhos vêm de:
- Aumento de receita, por meio da alocação de vendas nos produtos mais rentáveis;
- Redução de custos por oportunidades encontradas pelo modelo, que não seriam capturadas sem uma ferramenta de otimização.
Além disso, reporta-se uma melhoria em termos de governança, disciplina, alinhamento e excelência do planejamento estratégico integrado, elevando o grau de maturidade dos times e processos envolvidos nas tomadas de decisão da empresa.
Lidar com incertezas para solucionar desafios de negócio, estabelecer processos para melhorar o desempenho e obter melhores resultados é uma situação comum nas empresas, sejam elas do agronegócio ou não. A solução para este desafio consiste na adoção de tecnologias que proporcionem um salto na capacidade analítica da empresa. A UniSoma pode ser sua parceira nesta implementação.
