TRANSFORMAÇÃO DIGITAL DA CADEIA DE
SUPRIMENTOS
"Transformar-se para a era digital exige
que o negócio atualize a sua mentalidade
estratégica, muito mais do que a sua
infraestrutura de TI."
Roger, D. L. in Transformação Digital.
Os avanços das tecnologias e processos, especialmente em
face da expansão ocorrida na área de tecnologia da informação, levaram a
maiores exigências por parte dos clientes quanto ao atendimento de suas necessidades, na quantidade desejada, na qualidade e no prazo requerido.
A implementação da visibilidade da cadeia de suprimentos
tornou-se elemento essencial. As mutações econômicas e tecnológicas produzidas
na manufatura impactaram significativamente as cadeias de suprimentos.
Reduzir
os gaps entre as transações com objetivo de reduzir custos, manter
os registros digitalizados com a finalidade de aumentar a velocidade de
processamento das operações logísticas, em todos os seus aspectos, tornou-se um
requisito indispensável frente as alterações num mercado globalizado e clientes exigentes.
Se, de um lado, é esperado que os negócios envolvendo as
cadeias de suprimentos busquem otimizar seus processos, levando em conta que a transformação digital
é condição indispensável para atender aos objetivos propostos de forma
eficiente e com menores custos; de outro, as atividades logísticas acabam
gerando uma massiva quantidade de dados que, devidamente analisados, resultam
em ganhos consideráveis em vários aspectos.
Assim, os avanços focados na implementação de projetos de
transformação digital da cadeia de suprimentos, permitirão potenciais flexibilização
dos processos, reduções nos custos e riscos. Nesse sentido, uma mentalidade proativa, precisa ser considerada para operar na adaptação aos
novos cenários, considerando que a digitalização promoverá insight e análises
preditivas dos processos, objetivando melhor atender aos requisitos dos
clientes de produtos e serviços.
Figura 2 – Digitalização da cadeia de
suprimentos.
Fonte: Google Imagens/Gonçalves.
Dentre as vantagens da digitalização da cadeia de
suprimentos, podemos elencar:
- Análise preditiva através dos dados históricos e em tempo real;
- Melhoria contínua mediante a rastreabilidade dos processos de serviços e dos produtos;
- Agilidade operacional permitindo mitigar os riscos do negócio;
- Otimização de custos, com ganhos em produtividade, melhorias na alocação dos recursos e incrementos na produtividade.
A análise preditiva é baseada na capacidade de
utilizar dados com objetivo de prever as futuras operações logística, assim
como, facilitar a tomada de decisão, mediante o exame dos dados em
tempo real, elaborando previsões na forma de probabilidades sobre eventos
futuros. Ela abrangem tecnologia capaz de aprender com dados (Siegel, 2013),
baseando-se nas técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) e outros algoritmos
computacionais de mineração de dados.(Op. cit Rozado
& Tjahjono – 2014).
Os
resultados das análises preditivas já são observados, pois os clientes já sentem melhorias na acurácia
das previsões (entre 10% a 30%). Tal processo, como referido, levando em conta o
aprendizado máquina (machine learning), reconhecimento de padrões
de dados, opera como o volume de dados disponibilizados em nuvens; os quais são
capturados para análise.
Segundo estimativas da TWDI (2018), a análise preditiva
está na trilha da logística e da cadeia de suprimentos, com estimativas de serviços
para o setor, na faixa dos US $ 9 bilhões até 2020.
Se os dados são essenciais para o desenvolvimento dos
algoritmos de otimização, muito especialmente com a aplicação das técnicas de machine
learning; a profissão de cientista de dados passou a ser requisito imperioso
na implantação de sistemas digitalizados.
Vale observar que é indispensável que esses dados sejam
confiáveis, sob pena de cairmos no velho mote da tecnologia da informação “garbage in, garbage out” (entra
lixo e sai lixo), considerando que os algoritmos de aprendizado máquina dependem da acurácia dos dados fornecidos para a modelagem!
Figura 3 – Machine Learning e
Atuação de Cientista de Dados.
Fonte: Google Imagens/Gonçalves.
Embora, não resta dúvida que a transformação digital das
cadeias de suprimentos é essencial; dois aspectos veem circundando a sua
implantação: de um lado, pesquisas realizadas pela Gartner (2017), mostraram
que 75% dos executivos da área de logística admitem que seus projetos de
transformação digital não se encontram alinhados; de outro, pesquisa da Deloitte (2017) desnudou que a qualidade dos dados era principal
barreira para a implantação de um projeto de transformação digital da cadeia de
suprimentos.
Porém, o otimismo começo a tomar corpo, bastando examinar a pesquisa da Gartner em 2018, mostrando que as
empresas estão realizando esforços para promover a digitalização de seus
processos. Por exemplo: a líder de produtos de consumo holandesa Unilver, está
fazendo grandes apostas na digitalização de sua cadeia de suprimentos; através
da automação de processos robóticos (RPA) que suporta o processo de pedido em
dinheiro, executado a partir de suas torres de controle de serviço. Bots
(uma aplicação de software concebido para simular ações humanas repetidas
vezes de maneira padrão) já automatizaram centenas de processos, com um
roteiro para centenas de outros.
Do mesmo modo, o McDonald também está digitalizando a sua
cadeia de suprimentos, introduzindo a realidade aumentada para gerenciar seus depósitos e assim, permitindo que os seus funcionários possam dedicar mais tempo
no atendimento às exigências dos clientes; além, é claro, de sua força através de uma habilidosa
interação da sua rede de fornecedores estratégicos, provedores de serviços e
lojas de propriedade de franquias em todo o mundo.
Figura 4 – Empresa incluídas no Top 25 Supply
Chain.
Fonte: https://www.industryweek.com/supply-chain/top-25-supply-chains-2018/gallery?slide=25
Com explica Stan Aronow, vice-presidente de pesquisa da
Gartner: "muitas das principais cadeias de suprimentos estão usando
conexões digitais com os clientes para entender melhor o uso de produtos,
prever a demanda futura e responder mais rapidamente a problemas, mesmo antes dos
mesmos aparecerem".
Para os leitores interessados nos processos de automação tecnológica
aplicados à logística, sugerimos a leitura do artigo deste blog, cujo link
segue abaixo:
Importante registrar que a integração dos parceiros de
negócios no contexto das cadeia de suprimentos permitirá reduzir o tempo de
latência (de uma forma genérica, podemos definir o termo como: tempo que
leva para um pacote de dados ser enviado, a partir de uma origem até um determinado
destino); essencial para responder rapidamente os requisitos da cadeia e assim, resolver as interrupções dos processos, em tempo real.
Como bem explicita, Sarkar (2019) “a chave para uma
cadeia de suprimentos autônoma e eficaz é alavancar uma compreensão em tempo
real do que está acontecendo em cada um dos quatro quadrantes” (figura 5).
Esses quadrantes são: variabilidade do suprimento, variabilidade da demanda, atrasos
na produção e ruptura no transporte.
Figura 5 – Quadrantes
do Supply Chain.
Fonte: Sarkar, H. –
Supply Chain Management Review – June 25, 2019.
O elenco de tecnologias disponíveis hoje no mercado,
destinadas a dar suporte ao processo decisório das empresas e permitir
encontrar soluções ponta a ponta nas cadeias de suprimento, é enorme. As
empresas precisam estar engajadas nesses processos tecnológicos para enfrentar
a complexidade cada vez maior dos negócios, permitindo assim agilidade na
tomada de decisões, redução de custos, mitigação dos riscos das cadeias de
suprimentos e um elevado nível de serviço prestado aos clientes.
Fonte:
Brooks, G. in How Predictive Analytics Will Change the
Supply Chain of Tomorrow – disponível em https://tdwi.org/articles/2018/01/19/adv-all-how-predictive-analytics-will-change-supply-chain-of-tomorrow.aspx - acesso: 08/07/2019.
Rozado, I.V. & Tjahjono,
B. in Big Data Analytics in supply chain management: trends and related
research disponível em 6th International Conference on Operations and Supply
Chain Management, Bali, 2014 – versão PDF.
Transmetrics – Blog – in How
Predictive Analytics is Transforming Logistics and Supply Chain – disponível em
https://transmetrics.eu/blog/how-predictive-analytics-is-transforming-logistics-and-supply-chain/ - acesso: 08/07/2019.
Calamp – in Total Supply Chain
Visibility – Na IoT Approach – disponível em http://help.calamp.com/resources/white-papers/totalsupplychainvisibilitywhitepaper.pdf - acesso: 25/07/2019.
Gartner – in Gartner anuncia rankings do Top 25 da cadeia
de suprimentos de 2018 - disponível em https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-05-17-gartner-announces-rankings-of-the-2018-supply-chain-top-25. – acesso: 29/07/2019.
Sarkar, H – in NextGen Supply
Chain: Coming soon to an ecosystem near you – Supply Chain Management Review – June 25, 2019.
