Como big data pode ajudar a evitar interrupções na cadeia de suprimentos

por Marta Clark Sexta-feira, 20 de agosto de 2021   Tempo de leitura: 4 minutos

Grandes eventos dos últimos tempos, tais como a pandemia e o bloqueio do Canal de Suez, expuseram as limitações de nossas cadeias globais de abastecimento e revelaram sua fragilidade. Eventos disruptivos estão acontecendo com cada vez mais frequência e as empresas, especialmente indústrias e varejo, devem se manter alertas quanto à possibilidade de outras crises no futuro.

A tomada de decisões críticas para a operação baseada em ferramentas estáticas, como planilhas e relatórios semanais de sistemas de gestão, já não é mais uma opção. No setor de logística, 2020 é considerado o ano do “boom na distribuição”. De acordo com a consultoria Ebit|Nielsen, 13 milhões de pessoas fizeram compras pela Internet no Brasil pela primeira vez no ano passado. A receita do comércio online do país apresentou um crescimento de 83,68%, de acordo com a Câmara Brasileira de Economia Digital e os indicadores da Neotrust.

A pesquisa destaca a crescente confiança nas compras online e a expectativa de gratificação instantânea relacionada a previsões de envio rápido e sistemas de rastreio precisos — quanto mais próximo ao tempo real, melhor.

Para reequilibrar dinamicamente a sua cadeia de abastecimento (e responder com a agilidade exigida em caso de crise), os profissionais de supply chain devem investir em tecnologia e priorizar a análise avançada e a inteligência artificial/machine learning (IA/ML). Apenas fornecendo aos analistas de supply chain plataformas precisas, confiáveis e automatizadas, eles serão capazes de criar modelos funcionais de toda a sua operação, prever a demanda e posicionar o fornecimento para responder a um cenário em rápida mudança ou um novo cenário de pandemia. Atualmente, muitas destas ferramentas são descritivas, visuais e sem programação necessária, exigindo uma formação mínima para que não-especialistas possam operá-las.

Uma previsão dinâmica da demanda permite às empresas anteciparem a escassez de produtos e as tendências de compra, permitindo um melhor planejamento e gestão do inventário. Por exemplo, simulações podem ser utilizadas para prever uma vasta gama de projeções de mercado e comparar cenários para reduzir riscos e fornecer informações como, por exemplo, se deve-se ou não adiar uma redução de preços do estoque de inverno dias antes de uma grande frente fria. Estas ferramentas podem até ajudar a evitar uma escassez de estoque em importantes locais de lazer durante um feriado de clima quente, ao planejar uma entrega extra no meio do dia (evitando que se fique sem estoque de traje de banho durante o pico do verão).

Ao combinar dados internos e externos, tais como previsões meteorológicas, tráfego de entregas, feriados e eventos, as empresas podem automatizar os processos analíticos de dados para obter uma previsão dinâmica de demanda.  Quando se pode criar modelos de oferta e procura, o negócio pode colocar o seu inventário nos locais certos e prevenir escassez, analisando quais os produtos com maior volatilidade ou reduzindo tempos de entrega utilizando previsões precisas para aumentar a eficiência ao longo de toda a cadeia de abastecimento.

Por exemplo, à medida que a demanda flutua, é crucial ser capaz de rapidamente analisar e assegurar capacidade de carga adicional a curto prazo. A análise preditiva pode ajudar gestores e compradores a compreender as opções de transporte, otimizar rotas comerciais e analisar dados de fontes geoespaciais — incluindo posicionamento e rastreio por satélite em tempo real — para dar uma visão geral das mercadorias em trânsito.

Sem o poder dos dados e da automação de análises, é impossível obter uma visão clara da sua cadeia de fornecimento global e contrabalancear cenários imprevistos. A chave para permitir uma previsão dinâmica da demanda é a rapidez, precisão, confiabilidade e automatização da análise de dados e dos relatórios, bem como a transparência. Plataformas “self-service” avançadas de IA e analytics permitem este nível de transparência, apoio às decisões e relatórios automatizados.

Para qualquer empresa que opere uma supply chain, abraçar o poder do Big Data será crucial nos próximos anos. Sem uma análise rigorosa e uma previsão dinâmica da demanda, as empresas correm o risco de ficar para trás num mercado cada vez mais imprevisível.

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