Nota do editor: Este blog foi criado pela nossa parceira KPMG e pelos convidados Brian Higgins, diretor de consultoria, clientes e operações da KPMG EUA [e-mail protegido], e Rob Barrett, diretor de consultoria e líder de supply chain da KPMG EUA [e-mail protegido]. Confira aqui o artigo original.
O campo do supply chain vive um dos períodos mais voláteis da era moderna e os consumidores finais estão sentindo o impacto. Além da escassez de mão de obra, da pandemia, da geopolítica e de outros fatores, as empresas vêm estabelecendo padrões de comportamento que intensificam os efeitos dessas tensões, principalmente a compra por pânico, levando os compradores corporativos a "manipularem" o processo de planejamento.
Em momentos de instabilidade no supply chain, as organizações costumam buscar formas de garantir o fornecimento à base de clientes. Para evitar faltas de estoque e a perda de receita, as organizações encomendam muito mais produtos do que o normal, "manipulando o sistema". Essa prática exacerba as fragilidades no processo de planejamento.
Mas como mitigar o efeito disso no supply chain? Nossas três sugestões são:
- Focar primeiro a parte interna
- Implementar as práticas corretas
- Fazer os ajustes antes de agir
Focar primeiro a parte interna
Primeiro, você deve avaliar o que é capaz controlar dentro da empresa. Quais são seus pontos fortes e fracos em comparação aos padrões do setor? A resposta pode mostrar disparidades entre pessoas, processos e tecnologia.
Nos departamentos de planejamento, os déficits mais comuns vão de processos ultrapassados, desativados e negligenciados à falta de automação e tecnologia.
Quanto às políticas, a quantidade mínima dos pedidos, os tamanhos mínimo e máximo dos lotes, os pontos de reposição, o estoque de segurança e outras práticas devem estar atualizados. Padronize os procedimentos, as árvores de decisão e outras técnicas do tipo "se/então" para solucionar os problemas, a fim de mitigar as interrupções no processo de planejamento. Você também pode enfrentar uma volatilidade imprevista na demanda e restrições de capacidade devido à comunicação fragmentada ou restrita entre clientes, vendas, operações e marketing.
Além das políticas, foque seus ativos de dados e tecnologia. Expanda as métricas de colaboração e o compartilhamento de dados com os clientes, como parte de uma expansão mais significativa do seu ecossistema tecnológico. Como reduzir a fragmentação da tecnologia e, ao mesmo tempo, aumentar a conectividade entre as plataformas? Analise os desafios na sincronização dos dados ou nos sistemas herdados, inclusive nos processos de auditoria. Se você não consegue executar uma simulação básica para analisar o impacto de um determinado caso nas vendas, na produção e nas entregas, então está ficando para trás.
Implementar as práticas corretas
Existe o mito de que "basta comprar uma tecnologia ou implementar o Machine Learning e resolveremos todos os nossos problemas". A realidade é que as empresas precisam ter práticas de ponta antes de pensar em soluções tecnológicas complexas e caras.
Antes de avançar na jornada rumo à automação e à tecnologia, você precisa de uma governança adequada. Ela será útil para garantir e atualizar as políticas do inventário, assim como para executar rotineiramente a segmentação e outras análises, com o objetivo de mensurar corretamente o inventário e otimizar as políticas correspondentes. A fim de promover a colaboração com os clientes, analise regularmente as principais métricas de colaboração no processo do planejamento de vendas e operações.
Com os processos colaborativos de planejamento, previsão e reabastecimento (CPFR, na sigla em inglês), além do planejamento de demanda consensual, você terá mais ferramentas para desenvolver os recursos de previsão da demanda, usando a análise de causas-raiz para saber por que os erros de previsão ocorrem, ver os impactos da volatilidade e lidar com possíveis vieses. Além disso, é possível alinhar as políticas de conformidade e gestão de riscos entre os parceiros do supply chain e associá-las às iniciativas de colaboração entre fornecedores e clientes.
Essas práticas fortalecem a colaboração entre os parceiros, com a mediação de uma "torre de controle". Isso facilita a tomada de decisões em tempo real em todo o supply chain.
Um ambiente tecnológico sincronizado que utilize pontos de integração externos e internos para coletar e agregar informações pode acelerar a tomada de decisão, a geração de relatórios e as análises na organização.
Fazer os ajustes antes de agir
Muitas vezes, as empresas querem embarcar em uma solução tecnológica mesmo sem corrigir os problemas fundamentais que o Machine Learning ou torres de controle são incapazes de resolver. Solucionar esses problemas primeiro maximiza os benefícios da solução tecnológica. Para criar a base para o analytics, é fundamental limpar os dados brutos ou aprimorar as informações capturadas das transações. Com essa plataforma sedimentada, é a vez de explorar o ML.
Os mecanismos de detecção de anomalias com IA e Machine Learning, por exemplo, têm sido usados há vários anos, com alto grau de precisão. Eles identificam os pontos fracos das organizações, principalmente aquelas que estabelecem um processo de planejamento.
Com os modelos de Machine Learning, a empresa também extrai sinais que preveem a demanda "real" de um determinado cliente ou região. Eles adicionam uma camada única de análise, em comparação com os modelos baseados em estatísticas históricas, que usam médias dinâmicas. Os modelos tradicionais normalmente não reagem a mudanças incomuns na demanda.
Depois de calibrar seus processos de IA e Machine Learning, você pode explorar um conjunto de opções de ponta para reduzir os riscos e otimizar a eficiência no processo de planejamento.
Cumpridas essas etapas, você pode iniciar um planejamento mais preciso e eficiente do supply chain.
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