O que é análise de cadeia de fornecimento?

A análise representa a capacidade de tomar decisões orientadas por dados, com base em um resumo de dados relevantes e confiáveis, usando visualização em forma de gráficos, tabelas e outros meios. As cadeias de fornecimento normalmente geram grandes quantias de dados. A análise de cadeia de fornecimento nos ajuda a aproveitar os dados por meio da descoberta de padrões e da geração de insights.

Os diferentes tipos de análise de cadeia de fornecimento incluem:

  • Análise descritiva. Fornece visibilidade e uma fonte única de dados em toda a cadeia de fornecimento, tanto para sistemas internos quanto externos e para dados.
  • Análises preditivas. Ajudam uma empresa a entender o resultado mais provável ou o cenário futuro e suas implicações de negócios. Por exemplo, a analítica preditiva pode prevenir e reduzir disrupções e riscos.
  • Análises prescritivas. Ajuda as empresas a resolverem problemas e colaborar obter o valor máximo de negócios. Ajuda as empresas a colaborarem com parceiros de logística para reduzir o tempo e o esforço de prevenção de disrupções.
  • Análises Cognitivas. Ajuda uma empresa a responder perguntas complexas em linguagem natural, da mesma forma que uma pessoa ou equipe de pessoas responderia a uma pergunta. Ajuda as empresas a pensarem em soluções para resolver um problema complexo ou uma questão, como "Como podemos melhorar ou otimizar X?"

A análise de cadeia de fornecimento também é a base para a aplicação de tecnologias cognitivas para o processo da cadeia de fornecimento, como inteligência artificial (IA). Tecnologias cognitivas entendem, raciocinam, aprendem e interagem como uma pessoa, mas com maior capacidade e velocidade.

Esta forma avançada de análise da cadeia de fornecimento está surgindo em uma nova era de otimização da cadeia de fornecimento. Ela pode analisar automaticamente grandes quantias de dados para ajudar uma empresa a melhorar a previsão, identificar ineficiências, responder melhor às necessidades dos clientes, impulsionar a inovação e buscar ideias inovadoras.

Por que a análise da cadeia de fornecimento é importante?

A análise da cadeia de fornecimento pode ajudar uma empresa a tomar decisões mais inteligentes, rápidas e eficientes. As vantagens incluem a capacidade de:

  • Obter um retorno significativo sobre o investimento. Uma pesquisa recente do Gartner revelou que 29% das empresas pesquisadas disseram ter alcançado altos níveis de ROI usando análises, quando comparado com apenas 4% que não obtiveram ROI.
  • Compreenda melhor os riscos. A análise da cadeia de fornecimento pode identificar riscos conhecidos e ajudar a prever riscos futuros ao identificar padrões e tendências em toda a cadeia de fornecimento.
  • Aumente a precisão do planejamento. Ao analisar dados do cliente, a análise da cadeia de fornecimento pode ajudar uma empresa a prever melhor a demanda futura. Ela ajuda uma empresa a decidir quais produtos podem ser minimizados quando se tornam menos rentáveis ou entender quais serão as necessidades do cliente após o pedido inicial.
  • Obtenha uma cadeia de fornecimento simples. As empresas podem usar a análise da cadeia de fornecimento para monitorar o warehouse, as respostas de parceiros e as necessidades dos clientes para tomar decisões mais informadas.
  • Prepare-se para o futuro. As empresas estão agora oferecendo análise avançada para o gerenciamento da cadeia de fornecimento. A análise avançada pode processar dados estruturados e não estruturados para oferecer às empresas a vantagem de obter alertas a tempo de tomar as decisões certas. Ela pode criar correlação e padrões entre diferentes origens para fornecer alertas que minimizem os riscos com pouco custo e menos impacto na sustentabilidade.

À medida que tecnologias como a IA se tornam mais comuns na análise da cadeia de fornecimento, as empresas podem obter uma grande quantidade de benefícios adicionais. Informações não processadas anteriormente por causa das limitações da análise de dados de linguagem natural podem agora ser analisadas em tempo real. A IA pode ler, compreender e correlacionar de forma rápida e compreensiva os dados de origens, silos e sistemas diferentes. Ela pode, então, fornecer análise em tempo real com base na interpretação dos dados. As empresas terão uma inteligência em cadeia de fornecimento muito mais ampla. Elas podem se tornar mais eficientes e evitar interrupções, suportando novos modelos de negócios.

Evolução da análise da cadeia de fornecimento

No passado, a análise da cadeia de fornecimento foi limitada principalmente à análise estatística e aos indicadores de desempenho quantificáveis para o planejamento e a previsão de demanda. Os dados foram armazenados em planilhas fornecidas por diferentes participantes na cadeia de fornecimento .

Até a década de 1990, as empresas estavam adotando sistemas Electronic Data Interchange (EDI) e Enterprise Resource Planning (ERP) para se conectar e trocar informações entre os parceiros da cadeia de fornecimento. Estes sistemas forneciam um acesso mais fácil aos dados para a análise, além de assistência às empresas no desenvolvimento, no planejamento e na previsão.

Na década de 2000, as empresas começaram a se voltar à inteligência de negócios e às soluções de software analítico preditivo. Essas soluções ajudaram as empresas a obter um conhecimento mais profundo sobre como suas redes da cadeia de fornecimento estavam se saindo, como tomar melhores decisões e como otimizar suas redes.

O desafio de hoje é como as empresas podem usar melhor as enormes quantias de dados gerados em suas redes da cadeia de fornecimento. Ainda em 2017, uma cadeia de fornecimento típica acessou 50 vezes mais dados do que apenas cinco anos antes.¹ No entanto, menos de um quarto desses dados estava sendo analisado. Além disso, enquanto aproximadamente 20% de todos os dados da cadeia de fornecimento são estruturados e podem ser facilmente analisados, 80% são não estruturados ou obscuros.² As empresas de hoje estão procurando maneiras de analisar melhor esses dados.

Estudos estão apontando para tecnologias cognitivas ou inteligência artificial como a próxima fronteira na análise da cadeia de fornecimento. As soluções de IA vão além da retenção de informações e da automação de processos. O software de IA pode pensar, raciocinar e aprender de maneira parecida com a humana. A IA também pode processar grandes quantias de dados e informações, como dados estruturados e não estruturados, e fornecer resumos e análises dessas informações em um instante.

A IDC estima que até 2020, 50% de todos os softwares empresariais incorporarão algumas funcionalidades de computação cognitiva.³ A IA não só fornece uma plataforma para correlacionar e interpretar dados de todos os sistemas e origens, mas também permite que as empresas analisem dados da cadeia de fornecimento e inteligência em tempo real. Com as tecnologias emergentes de blockchain, as empresas no futuro serão capazes de prever proativamente os eventos.

Recursos-chave de uma análise efetiva da cadeia de fornecimento

A cadeia de fornecimento é o representante mais óbvio da empresa para os clientes e consumidores. Quanto melhor uma empresa puder executar a análise da cadeia de fornecimento, melhor ela protegerá sua reputação e sustentabilidade de longo prazo.
Simon Ellis, da IDC, em A cadeia de fornecimento pensante, identifica os cinco "Cs" da análise da cadeia de fornecimento efetiva do futuro:

  • Conectada. Ser capaz de acessar dados não estruturados de mídia social, dados estruturados da Internet das Coisas (IoT) e conjuntos de dados mais tradicionais disponíveis por meio das ferramentas de integração ERP e B2B tradicionais.
  • Colaborativa. Melhorar a colaboração com os fornecedores significa cada vez mais o uso de redes de comércio baseadas em cloud para permitir a colaboração e o engajamento de diversas empresas.
  • Ciberneticamente consciente. A cadeia de fornecimento deve fortalecer seus sistemas contra intrusos cibernéticos e hackers, o que deve ser uma preocupação corporativa.
  • Cognitivamente ativada. A plataforma de IA se torna a torre de controle da cadeia de fornecimento moderna, compilando, coordenando e conduzindo decisões e ações na cadeia. A maior parte da cadeia de fornecimento é automatizada e de autoaprendizado.
  • Completamente abrangente. Os recursos de análise de dados devem ser dimensionados com dados em tempo real. Os insights serão abrangentes e rápidos. A latência é inaceitável na cadeia de fornecimento do futuro.

Nas redes de cadeia de fornecimento atuais, a análise efetiva requer maior centralização no cliente, respondendo rapidamente e mantendo a exatidão e a integridade. As empresas estão procurando soluções analíticas de cadeia de fornecimento que podem analisar rapidamente grandes quantias de dados de diferentes origens, incluindo dados não estruturados e baseados em linguagem natural. Por fim, exige-se que a cadeia de fornecimento preveja um número cada vez maior de variáveis de cadeia de fornecimento, incluindo forças externas, como o clima, a guerra, os trabalhadores e os regulamentos.

Usando software para a análise da cadeia de fornecimento

Com a análise da cadeia de fornecimento se tornando tão complicada, muitos tipos de software foram desenvolvidos para otimizar o seu desempenho. Os produtos de software cobrem uma gama que vai do fornecimento de informações de cadeia de fornecimento oportunas e precisas até o monitoramento das vendas.

Por exemplo, a IBM desenvolveu muitos produtos de software para aumentar a eficácia da análise da cadeia de fornecimento, com alguns dos softwares até mesmo usando tecnologias de IA. Com os recursos de IA, o software de cadeia de fornecimento pode realmente aprender um fluxo de produção cada vez mais flutuante e antecipar a necessidade de mudanças. Os produtos IBM incluem:

IBM Sterling Supply Chain Insights with Watson

Usa recursos de IA para ajudar uma empresa a lidar com o ruído de dados e obter insights para agir com confiança e mais rapidamente.

Watson Supply Chain Fast Start

É um workshop de engajamento ágil para acelerar a jornada de uma empresa em direção a uma cadeia de fornecimento movida por IA.

IBM Sterling Supply Chain Business Network

Permite que as empresas vejam todas as transações relevantes a partir de um único painel. O software pode rapidamente identificar e avaliar problemas sem o envolvimento da TI, permitindo a resolução em minutos e não em horas.

IBM Planning Analytics

Ajuda empresas a automatizarem os processos de planejamento, orçamentação, previsão e análise para impulsionar a eficiência e criar planos oportunos e confiáveis.

Estudos de casos e blogs sobre a análise da cadeia de fornecimento

A Lenovo usa o IBM Sterling Supply Chain Insights with Watson

Lenovo

Reduz seu tempo médio de resposta a interrupções de cadeia de fornecimento de dias para minutos, ou seja, até 90% mais rápido do que antes.

Análise de dados para uma cadeia de fornecimento mais inteligente

Análise de dados

Como é possível aplicar a análise de dados para aprimorar suas operações e resultados?

Recursos

Fonte

1. "O caminho para uma cadeia de fornecimento pensante", Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, agosto de 2018 (PDF, 1.0 MB)

2. "A jornada para IA: inteligência artificial e a cadeia de fornecimento", IBM Watson Supply Chain

3."Criando uma cadeia de fornecimento pensante para a era cognitiva", Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27 de março de 2017

4. "Por que a análise da cadeia de fornecimento é essencial", Christy Pettey, Gartner, 14 de maio de 2015