O que é análise da cadeia de suprimentos?

A análise representa a capacidade de tomar decisões baseadas em dados, com base em informações relevantes e confiáveis, muitas vezes por meio de visualizações como gráficos e diagramas.

Diversos tipos de análise de cadeia de suprimentos incluem:

Fornece visibilidade e uma fonte única da verdade em toda a cadeia de suprimentos, abrangendo sistemas e dados internos e externos.

Ajuda a organização a entender o resultado ou cenário futuro mais provável e suas implicações para os negócios. Por exemplo, com análise preditiva, é possível projetar e mitigar interrupções e riscos.

Ajuda as organizações a resolver problemas e colaborar para gerar o máximo valor de negócios. Facilita a colaboração com parceiros logísticos para reduzir o tempo e o esforço na mitigação de interrupções.

Ajuda uma organização a responder perguntas complexas em linguagem natural, da forma como uma pessoa ou equipe faria. Auxilia empresas a refletir sobre problemas ou questões complexas, como “Como podemos melhorar ou otimizar X?”

A análise da cadeia de suprimentos também serve como base para a aplicação de tecnologias cognitivas, como a inteligência artificial (IA), no processo da cadeia de suprimentos. Tecnologias cognitivas compreendem, raciocinam, aprendem e interagem como humanos, mas em enorme escala e velocidade.

Essa forma avançada de análise da cadeia de suprimentos está inaugurando uma nova era de otimização. Ela consegue analisar automaticamente grandes volumes de dados para ajudar uma organização a melhorar previsões, identificar ineficiências, responder melhor às necessidades dos clientes, impulsionar a inovação e perseguir ideias transformadoras.

A análise da cadeia de suprimentos pode ajudar uma organização a tomar decisões mais inteligentes, rápidas e eficientes. Os benefícios incluem a capacidade de:

Acessar dados abrangentes para adotar uma abordagem contínua e integrada de planejamento e obter visibilidade em tempo real dos dados díspares que impulsionam a eficiência operacional e os insights praticáveis.

A análise pode identificar riscos conhecidos e ajudar a prever riscos futuros ao detectar padrões e tendências em toda a cadeia.

Ao analisar dados de clientes, a análise da cadeia de suprimentos pode ajudar a prever melhor a demanda futura. Auxilia na decisão sobre quais produtos podem ser reduzidos quando se tornam menos lucrativos ou na compreensão das necessidades do cliente após o pedido inicial.

As empresas podem usar a análise da cadeia de suprimentos para monitorar armazéns, respostas de parceiros e necessidades dos clientes a fim de tomar decisões mais bem fundamentadas.

As empresas estão agora oferecendo análises avançadas para a gestão da cadeia de suprimentos. As análises avançadas podem processar dados estruturados e não estruturados, oferecendo às organizações uma vantagem ao garantir que alertas cheguem no momento certo, permitindo decisões ideais. Também podem construir correlações e padrões entre diferentes fontes para emitir alertas que minimizem riscos com baixo custo e menor impacto ambiental.

À medida que tecnologias como IA se tornam mais comuns na análise de dados da cadeia de suprimentos, as empresas podem observar uma explosão de benefícios adicionais. Informações que antes não eram processadas devido às limitações da análise de dados em linguagem natural agora podem ser analisadas em tempo real. A IA consegue ler, entender e correlacionar dados de fontes, silos e sistemas díspares de forma rápida e abrangente.

Em seguida, ela pode fornecer análises em tempo real com base na interpretação desses dados. As empresas terão uma inteligência de cadeia de suprimentos muito mais ampla. Poderão se tornar mais eficientes e evitar interrupções, ao mesmo tempo que apoiam novos modelos de negócio.

A cadeia de suprimentos é o rosto mais visível da empresa para clientes e consumidores. Quanto melhor uma empresa realizar análises da cadeia de suprimentos, melhor protegerá sua reputação e sustentabilidade a longo prazo.

No relatório The Thinking Supply Chain, Simon Ellis da IDC identifica os cinco elementos da análise eficaz de cadeias de suprimentos do futuro:

Características essenciais da otimização eficaz da cadeia de suprimentos incluem:

No passado, a análise da cadeia de suprimentos se limitava principalmente à análise estatística e a indicadores de desempenho quantificáveis voltados para o planejamento e a previsão da demanda. Os dados eram armazenados em planilhas provenientes de diferentes participantes da cadeia de suprimentos.

Na década de 1990, as empresas passaram a adotar o intercâmbio eletrônico de dados (EDI) e sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) para conectar e trocar informações entre parceiros da cadeia de suprimentos. Esses sistemas facilitaram o acesso aos dados para análise, além de auxiliarem no design, planejamento e previsão dos negócios.

Nos anos 2000, as empresas começaram a adotar soluções de business intelligence e software de análise preditiva. Essas soluções ajudavam as companhias a obter um conhecimento mais aprofundado sobre o desempenho de suas redes de suprimentos, tomar decisões mais acertadas e otimizar essas redes.

O desafio atual é como as empresas podem utilizar da melhor forma os enormes volumes de dados gerados em suas redes de cadeia de suprimentos. Em 2017, por exemplo, uma cadeia típica de suprimentos acessava 50 vezes mais dados do que apenas cinco anos antes.¹ No entanto, menos de um quarto desses dados era efetivamente analisado. Além disso, embora aproximadamente 20% de todos os dados da cadeia sejam estruturados e facilmente analisáveis, 80% são dados não estruturados ou dados obscuros (dark data).² As organizações hoje buscam formas de analisar melhor esses dados obscuros.

Estudos apontam as tecnologias cognitivas ou a inteligência artificial como a próxima fronteira na análise da cadeia de suprimentos. As soluções de IA vão além da retenção de informações e automação de processos. Softwares de IA podem pensar, raciocinar e aprender de maneira semelhante à humana. A IA também pode processar volumes imensos de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, e fornecer resumos e análises dessas informações instantaneamente.

A IDC estimou que, até 2020, 50% de todos os softwares empresariais incorporariam alguma função de computação cognitiva.³ A IA não apenas fornece uma plataforma poderosa para correlacionar e interpretar dados de diferentes sistemas e fontes, como também permite às organizações analisar dados e inteligência da cadeia de suprimentos em tempo real. Juntamente com tecnologias emergentes como blockchain, as empresas do futuro serão capazes de prever e antecipar eventos de forma proativa.

À medida que a análise da cadeia de suprimentos se torna mais complexa, muitos tipos de software foram desenvolvidos para otimizar seu desempenho. Os produtos de software abrangem desde o fornecimento de informações oportunas e precisas até o monitoramento de vendas.

Por exemplo, a IBM desenvolveu diversos produtos de software para aumentar a eficácia da análise da cadeia de suprimentos, com alguns desses softwares utilizando inclusive tecnologias de IA. Com recursos de IA, o software da cadeia de suprimentos pode realmente aprender o fluxo de produção em constante mudança e até antecipar a necessidade de ajustes.

Explore um caso real de cliente que demonstra o impacto da análise da cadeia de suprimentos

A FleetPride fez parceria com a Cresco International para implementar soluções de análise descritiva, preditiva e prescritiva da IBM, proporcionando aos gestores da cadeia de suprimentos insights transformadores sobre as operações.