Análise de dados da cadeia de suprimentos: exemplos, aplicações e casos de uso

As cadeias de suprimentos geram grandes quantidades de dados. Ao reunir tudo isso, as organizações obtêm uma visão mais clara de suas operações e onde as mudanças podem ser necessárias.

Na prática, a análise da cadeia de suprimentos ajuda as equipes a entender o que está acontecendo em toda a cadeia de suprimentos, por que e o que pode acontecer a seguir. Essa abordagem possibilita planejar com antecedência, em vez de reagir aos problemas depois que eles ocorrem. Por exemplo, a análise de dados pode revelar padrões na demanda, destacar atrasos nos prazos de entrega, identificar riscos de fornecedores ou mostrar onde os níveis de inventário estão muito altos ou muito baixos.

A mesma abordagem básica se aplica à maioria das decisões da cadeia de suprimentos: usar a análise de dados para medir o desempenho, analisar as causas de problemas ou ineficiências, prever condições futuras e determinar o melhor curso de ação.

Os dados podem vir de diversas fontes, incluindo sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP), sistemas de armazém e transporte, sensores de Internet das Coisas (IoT), registros de vendas, relatórios de fornecedores e dados de mercado externos. Reunir todos os dados permite que as organizações aprimorem as operações cotidianas e, ao mesmo tempo, se preparem para mudanças de longo prazo na rede da cadeia de suprimentos.

Os casos de uso comuns da análise da cadeia de suprimentos incluem:

• Previsão de demanda e gestão de inventário
• Monitoramento do desempenho dos fornecedores e gestão de riscos
• Otimização de transporte e logística
• Gestão de armazéns
• Visibilidade de ponta a ponta da cadeia de suprimentos
• Aquisição e fornecimento
• Monitoramento da sustentabilidade e relatórios de emissões

O gerenciamento moderno da cadeia de suprimentos é incrivelmente complexo. As cadeias de suprimentos globais geralmente abrangem muitos países, envolvem dezenas (ou centenas) de fornecedores e são afetadas por flutuações na demanda, capacidade, preços e condições geopolíticas.

É difícil gerenciar esses sistemas sem recursos avançados de análise de dados. Pesquisas mostram que líderes da cadeia de suprimentos dependem cada vez mais de insights baseados em dados para tomar melhores decisões.

De acordo com um estudo da IBM (PDF), os CEOs agora consideram o desempenho da cadeia de suprimentos, incluindo a resiliência e eficiência das operações, como seu principal desafio. Outras pesquisas sugerem que interrupções significativas na cadeia de suprimentos podem custar às empresas até 45% dos lucros de um ano ao longo de uma década.

Como resultado, muitas organizações estão investindo em análises de dados mais eficientes para a cadeia de suprimentos, incluindo tecnologias e ferramentas que oferecem visualizações em tempo real e sob demanda, além de recursos de previsão preditiva. Um estudo mostra que as organizações que implementam ferramentas de análise de dados impulsionada por IA e de visibilidade da cadeia de suprimentos de ponta a ponta podem melhorar significativamente sua capacidade de prever e responder a interrupções.

À medida que as cadeias de suprimentos continuam se tornando mais complexas e envolvendo mais stakeholders, a análise da cadeia de suprimentos torna-se uma ferramenta de geração de relatórios e uma maneira fundamental de gerenciar os riscos e melhorar a eficiência operacional.

A análise da cadeia de suprimentos é frequentemente agrupada em quatro tipos principais. Cada uma responde a uma pergunta diferente sobre o desempenho da cadeia de suprimentos e quais ações devem ser tomadas:

1. Análise descritiva: a análise descritiva analisa o que já aconteceu. Ela usa dados históricos para acompanhar métricas como níveis de inventário, alocação de mão de obra e prazos de entrega, fornecendo uma visão básica das operações.
2. Análise diagnóstica de dados: a análise diagnóstica de dados compara dados de várias fontes para entender por que ocorreram atrasos ou faltas. Essa etapa é importante para corrigir os problemas, em vez de apenas reagir a eles.
3. Análise preditiva de dados: a análise preditiva de dados usa modelos estatísticos e aprendizado de máquina para prever a demanda, os prazos de entrega e possíveis interrupções, para que as equipes possam se planejar com antecedência.
4. Análise prescritiva de dados: a análise prescritiva de dados combina previsões com modelos de otimização para recomendar quais ações devem ser tomadas. Geralmente, conta com o auxílio de inteligência artificial e é utilizada para melhorar a eficiência e ajustar os custos.

Avanços em inteligência artificial, aprendizado de máquina e automação estão ampliando o que as organizações podem fazer com a análise da cadeia de suprimentos. Plataformas de análise modernas podem processar conjuntos de dados maiores, gerar previsões mais precisas e apoiar uma tomada de decisão mais rápida em todas as operações da cadeia de suprimentos. Um estudo da IBM descobriu que as organizações com maior investimento em IA nas operações da cadeia de suprimentos relatam um crescimento de receita 61% maior do que o de seus pares.

• Previsão impulsionada por IA e detecção de demanda: a previsão de demanda tradicional dependia de dados históricos e planejamento manual. Os modelos de previsão impulsionada por IA usam uma gama mais ampla de entradas, incluindo dados de vendas em tempo real, atividade de comércio eletrônico, sinais de mercado, dados meteorológicos e indicadores econômicos. Esses modelos são atualizados constantemente, para que as organizações possam prever a demanda em um nível mais detalhado.

• Visibilidade da IoT e da cadeia de suprimentos em tempo real: o crescimento dos dispositivos de Internet das Coisas (IoT) possibilitou a coleta de dados em tempo real de remessas, equipamentos de armazém, sistemas de produção e veículos de entrega. Com a integração adequada de dados em uma plataforma de análise da cadeia de suprimentos, as organizações podem monitorar os níveis de inventário, rastrear as remessas e detectar atrasos à medida que ocorrem.

• Digital twins e simulação: algumas plataformas de análise de dados agora oferecem suporte a digital twins, que são modelos virtuais de uma rede de cadeias de suprimentos. Esses modelos e visualizações de dados permitem que as organizações simulem mudanças (como adicionar um centro de distribuição ou mudar de fornecedores) antes de tomar decisões do mundo real. Essa abordagem ajuda os líderes da cadeia de suprimentos a avaliar as compensações entre lucratividade, velocidade e níveis de serviço com menos risco operacional.

• Análise de dados de linguagem natural e IA generativa: a IA generativa está facilitando o uso dos dados da cadeia de suprimentos. As interfaces de linguagem natural permitem que os usuários façam perguntas sobre o desempenho da cadeia de suprimentos sem escrever consultas complexas, e os assistentes de IA podem destacar automaticamente anomalias ou tendências nos dashboards e relatórios. Esse processo reduz o tempo necessário para passar dos dados para insights praticáveis.

• Automação de decisões rotineiras: modelos de aprendizado de máquina também são usados para automatizar decisões de alto volume. A automação permite que as organizações respondam mais rapidamente às mudanças nas condições, reduzindo o esforço manual e os erros. Muitas plataformas de análise de dados empresarial, incluindo as soluções da cadeia de suprimentos da IBM, incorporam IA e a análise preditiva de dados diretamente nos fluxos de trabalho da cadeia de suprimentos para dar suporte à tomada de decisões em tempo real e baseada em dados em toda a cadeia de suprimentos.

As análises são essenciais para otimizar e simplificar os processos da cadeia de suprimentos. Eles contam com a manutenção de boas práticas de qualidade de dados e gerenciamento de dados pelas organizações.

Veja a seguir exemplos e estudos de caso importantes de como a análise de dados da cadeia de suprimentos pode ser aplicada.

A previsão de demanda é um dos usos mais comuns da análise da cadeia de suprimentos. Ao combinar dados históricos de vendas com sinais em tempo real, como promoções, sazonalidade e tendências do mercado, as organizações podem manter melhores níveis de estoque e evitar falta de estoque ou excesso de produtos.

Para os varejistas que gerenciam um grande número de unidades de manutenção de estoque (SKUs) em lojas e canais de comércio eletrônico, os modelos de previsão de IA permitem previsões em um nível detalhado e ajudam os planejadores a responder mais rapidamente às mudanças na demanda.

Por exemplo, a fabricante de artigos esportivos ANTA Group trabalhou com a IBM para melhorar a previsão de demanda e o planejamento de inventário, já que o rápido crescimento dificultava a gestão dos métodos manuais de planejamento. Ao integrar dados da cadeia de suprimentos, merchandising e vendas em um ambiente unificado de análise de dados e planejamento, a empresa obteve melhor visibilidade dos padrões de demanda sazonal. Além disso, elas podem ajustar os níveis de produção e inventário mais cedo no ciclo de planejamento.

A análise da cadeia de suprimentos ajuda as organizações a acompanhar o desempenho dos fornecedores com métricas como entrega no prazo, prazos de entrega, taxas de defeitos e cumprimento dos contratos. Ao combinar dados internos da cadeia de suprimentos com fontes de dados externas (como alertas meteorológicos), as empresas podem identificar e responder a possíveis interrupções mais cedo, antes que afetem as operações.

Por exemplo, a Dun & Bradstreet trabalhou com a IBM para desenvolver o D&B Ask Procurement, uma ferramenta de análise de dados impulsionada por IA projetada para dar às equipes de aquisição uma visão mais completa do risco relacionado aos fornecedores. A solução combina os dados de negócios globais da Dun & Bradstreet com as ferramentas de IA e automação do IBM watsonx para gerar insights em tempo real sobre a integridade financeira de fornecedores, a estrutura de propriedade e outros fatores de risco.

A análise de dados de transporte usa dados em tempo real de transportadoras, sistemas de GPS e redes de tráfego para melhorar o roteamento, a programação e o planejamento da carga. Essa abordagem permite que as organizações equilibrem a economia de custos, a velocidade de entrega e níveis de serviço, ao mesmo tempo em que reduzem as ineficiências nas operações logísticas.

Por exemplo, a UPS utiliza algoritmos avançados de análise de dados e otimização em seu sistema de roteamento ORION e na ferramenta UPSNav para analisar rotas de entrega e padrões de tráfego, ajudando os motoristas a viajar menos quilômetros. A empresa relatou economias significativas de combustível e melhorias na eficiência como resultado do uso de análise de dados para embasar as decisões de roteamento.

As organizações estão usando cada vez mais a análise da cadeia de suprimentos para acompanhar emissões, uso de energia, resíduos e outras métricas de sustentabilidade. Ao analisar esses dados juntamente com métricas de custo e serviço, as empresas podem avaliar maneiras de reduzir o impacto ambiental.

Por exemplo, o programa SmartWay da Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos³ permite que os usuários rastreiem e compartilhem informações sobre combustível e emissões. Essa ação ajuda as empresas a encontrar opções de transporte mais eficientes.

A análise de dados da cadeia de suprimentos é frequentemente usada para melhorar as operações do armazém. Ao analisar dados dos sistemas de armazenamento, dispositivos de IoT e ferramentas de acompanhamento de inventário, os armazéns podem reduzir os erros e melhorar o atendimento de pedidos. Os dados em tempo real são especialmente importantes em grandes ambientes de distribuição, onde pequenos atrasos ou imprecisões podem afetar os prazos de entrega e a satisfação do cliente.

Por exemplo, as soluções digitais de gestão de armazéns construídas com o IBM Maximo Application Suite e ferramentas de parceiros utilizam código de barras, captura automatizada de dados e acompanhamento de inventário em tempo real para melhorar a precisão e a eficiência das operações de armazém.

Em muitas cadeias de suprimentos, os dados estão espalhados por diferentes sistemas, dificultando ver o que está acontecendo além dos fornecedores ou armazéns imediatos. A análise da cadeia de suprimentos ajuda a reunir essas informações, combinando dados de sistemas de ERP, provedores de transporte, sistemas de inventário e portais de fornecedores para criar uma visão única e completa da cadeia de suprimentos. Com uma melhor visibilidade, as equipes podem identificar problemas mais cedo.

Por exemplo, a IBM modernizou sua própria cadeia de suprimentos ao conectar dados de planejamento, aquisição, fabricação e logística em uma plataforma de análise de dados compartilhada. Com uma visão mais clara do inventário, pedidos e atividade dos fornecedores em toda a sua rede global, a solução de análise de dados da cadeia de suprimentos da IBM reduziu os custos da cadeia de suprimentos em US$ 160 milhões e incorporou mais resiliência e agilidade.

A análise de dados de aquisição e fornecimento ajuda as organizações a avaliar os preços de fornecedores, padrões de gastos e risco de fornecimento em categorias de matérias-primas e componentes. Ao combinar dados de aquisição com outros conjuntos de dados, as empresas podem identificar tendências de custos e monitorar o desempenho dos fornecedores. Esse processo permite que as equipes de aquisição tomem melhores decisões sobre contratos e seleção de fornecedores.

Uma pesquisa revelou que as empresas de melhor desempenho colocam cerca de um quarto de seus funcionários de aquisição em equipes de análise de dados, sugerindo o benefício das habilidades de análise de dados para essa área do negócio.

O lançamento de novos produtos traz incertezas. A análise preditiva de dados e as ferramentas de simulação permitem que as equipes da cadeia de suprimentos modelem cenários de demanda, planejem os níveis de inventário e identifiquem possíveis gargalos antes do início da produção. Ao testar diferentes cenários com antecedência, as organizações podem alinhar os planos de produção, fornecimento e distribuição com a demanda esperada e reduzir o risco de escassez ou excesso de inventário.

Por exemplo, aColgate-Palmolive disse que está usando simulações de digital twins e análises de dados orientadas por IA para testar novas ideias de produtos e avaliar como as mudanças na demanda podem afetar as operações da produção e da cadeia de suprimentos antes do lançamento.