Interrupção da Cadeia de Suprimentos: Mitigar Ameaças Efetivamente com Análise

A interrupção da cadeia de suprimentos nunca é o que qualquer organização deseja ver.

Com o COVID-19 causando danos às cadeias de suprimentos em todo o mundo, as empresas estão analisando como podem mitigar os tremendos efeitos que isso teve em suas empresas.

O fato de o vírus ter começado e causado enormes problemas na China é ruim o suficiente para as cadeias de suprimentos mundiais, mas agora, com a maioria das nações bloqueadas e estados individuais aqui nos EUA também bloqueados, é evidente que essas cadeias não podem ser consideradas garantidas.

Como as empresas afetadas podem responder a essas interrupções drásticas na cadeia de suprimentos de uma maneira que mitiga as perdas? E como a tecnologia de negócios pode desempenhar um papel para garantir que suas operações continuem funcionando mesmo em tempos de crise?

É isso que veremos hoje, enquanto analisamos como a análise pode ajudá-lo a otimizar sua cadeia de suprimentos.

Ferramentas de gerenciamento digital

Sistemas digitais, como aplicativos de planejamento de recursos empresariais, são usados ​​por organizações para ajudá-las a gerenciar interrupções, seja algo tão drástico e inesperado como uma pandemia, uma disputa comercial ou qualquer outro fator que possa causar problemas.

75% das empresas relatam interrupções na cadeia de suprimentos em alguma capacidade devido a restrições de transporte relacionadas ao coronavírus e mais de 80% acreditam que sua organização sofrerá algum impacto devido às interrupções do COVID-19

Como exatamente as ferramentas digitais podem ajudá-lo a mitigar as interrupções da cadeia de suprimentos?

Análise

Em uma situação ideal, as empresas seriam capazes de prever o número exato de suprimentos de que precisam para uma eficiência perfeita e sem interrupção da cadeia de suprimentos.

Bem, graças aos ERPs, você pode chegar bem perto.

Os sistemas ERP utilizam a análise de dados para ajudar a prever e gerenciar interrupções. Muitas empresas hoje fazem uso de big data para ajudar a simplificar suas operações e remover qualquer desperdício indesejado na cadeia de suprimentos.

É claro que a análise de dados sempre fez parte do gerenciamento das cadeias de suprimentos, mas com o grande volume de dados que existe em qualquer empresa em 2020, a análise se tornou muito mais sofisticada.

Somente nos últimos dois anos, 90% dos dados no mundo foram gerados

Existem quatro áreas principais de análise que ajudarão você a obter o melhor entendimento possível.

Análise descritiva

A análise descritiva é o processo de avaliação de dados históricos para identificar padrões e tendências em suas operações da cadeia de suprimentos.

Esse tipo de análise ajuda você a entender o que aconteceu no passado e é um dos aspectos mais básicos da análise, mas ainda assim extremamente importante quando se trata de estratégia.

Na análise descritiva, os dados são agregados e extraídos, a fim de estabelecer conjuntos de dados que possam fornecer uma visão clara aos usuários finais.

A agregação é usada para compilar os dados, enquanto a mineração pesquisa os dados em busca de padrões que podem resumir as características de seus conjuntos de dados.

Exemplos de análise descritiva seriam identificar os principais produtos e clientes, bem como detalhar quanto de cada produto está sendo enviado de locais específicos.

Ter essas informações em mãos usando um ERP em sua empresa pode ajudá-lo a entender se áreas específicas de sua cadeia de suprimentos precisam de mais atenção ou talvez áreas que exigem menos atenção para minimizar a interrupção da cadeia de suprimentos.

Análise de diagnóstico

Se a análise descritiva é sobre o que aconteceu , a análise de diagnóstico é sobre por que aconteceu , como você deve ter adivinhado pelo nome do sorteio.

Este é o estágio em que, após sua análise descritiva mostrar áreas que podem ser um problema, você mergulha mais fundo na compreensão da causa subjacente do problema - é por isso que esse processo é geralmente conhecido como análise de causa raiz.

Também difere da análise descritiva, pois a análise de diagnóstico geralmente é centrada em um único problema, em vez de todas as suas operações.

Em vez de apenas “apagar incêndios”, esta análise visa ajudá-lo a implementar processos que impeçam que os mesmos problemas ocorram repetidamente em sua cadeia de suprimentos.

A análise de diagnóstico geralmente o ajudará a entender os seguintes tipos de problemas:

• Por que minha receita caiu em um subsegmento específico?
• Por que meu estoque está constantemente acabando em um depósito específico?
• Por que eu tenho muito estoque sobrando?

Análise preditiva

Assim como na análise descritiva, você analisa dados anteriores para identificar padrões e tendências históricos em sua cadeia de suprimentos, a análise preditiva faz a mesma coisa, mas para sua futura cadeia de suprimentos.

Em resumo, ele informa o que provavelmente acontecerá e permite que você entenda como será afetado no futuro.

A análise preditiva pegará seus dados históricos e usará uma combinação de algoritmos e aprendizado de máquina para estabelecer correlações e resultados prováveis.

O número de profissionais da cadeia de suprimentos que dizem estar atualmente usando análises preditivas em sua empresa cresceu 76% de 2017 a 2019

Esse tipo de previsão o ajudará a entender a quantidade de produto que você pode precisar e uma indicação da demanda do consumidor.

Vale a pena notar, no entanto, que a análise preditiva é altamente dependente do volume de conjuntos de dados fornecidos - ela só pode devolver o que recebe e é uma estimativa, não uma profecia, portanto, tenha isso em mente.

Dito isso, há uma razão pela qual as empresas estão adotando técnicas de análise preditiva em uma escala muito maior do que nunca – aproximadamente 30% das organizações usaram em 2019, contra 17% dois anos antes.

Análise prescritiva

Por fim, temos a análise prescritiva, que utiliza conjuntos de dados disponíveis para recomendar o melhor curso de ação para um determinado cenário.

A análise prescritiva é um primo próximo da análise descritiva e prescritiva, mas, em vez de apenas usar dados para chegar a uma conclusão, é mais focada em fornecer uma visão acionável com a qual um tomador de decisão pode adotar um curso de ação proativo.

Por causa disso, é o processo que está mais intimamente ligado ao aspecto de tomada de decisão da análise de negócios e atua como a etapa final.

Descritivo descreve o que aconteceu, seguido de diagnóstico, que descreve como aconteceu, seguido de preditivo, que descreve o que pode acontecer, e agora prescritivo, que descreve o melhor curso de ação.

Nas cadeias de suprimentos, a análise prescritiva pode recomendar quanto estoque você deve comprar e quando. Ele também pode agregar dados de clientes para fazer recomendações sobre mudanças sazonais na demanda.

Resultado final

• A análise usando ERPs é extremamente útil para empresas que tentam determinar padrões e tendências em suas cadeias de suprimentos
• Você pode aprender sobre tendências passadas, necessidades presentes e o que provavelmente acontecerá no futuro
• As PMEs estão utilizando a análise de negócios em maior número do que nunca para evitar a interrupção da cadeia de suprimentos
• Quanto mais dados você tiver, melhor, tornando ainda mais importante digitalizar sua empresa agora

À luz dos eventos recentes, muitas organizações se viram tentando recuperar o atraso, tentando implementar soluções de nuvem improvisadas para recuperar o terreno perdido enquanto suas forças de trabalho passam por transformações drásticas.

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