O que é análise da cadeia de suprimentos?

A integração da análise de dados ajuda as organizações a gerenciar a previsão, otimização e tomada de decisão em toda a cadeia de suprimentos, desde a aquisição até a entrega.

As cadeias de suprimentos geram grandes volumes de dados a partir de diversas fontes: sistemas de aquisição, plataformas de gestão de inventário, redes de transporte, software de planejamento de recursos empresariais (ERP) e fluxos de dados externos. A análise de dados da cadeia de suprimentos usa ferramentas de análise de dados, business intelligence, aprendizado de máquina (ML) e visualização de dados para transformar essas informações em insights úteis.

A abordagem permite que as organizações deixem para trás relatórios históricos e o planejamento manual. Os analistas da cadeia de suprimentos podem, em vez disso, analisar as condições do mundo real, prever a demanda futura e testar os diferentes cenários. Esse insight produz uma visão mais clara do que está acontecendo em toda a cadeia de suprimentos e o que pode melhorar o desempenho futuro.

Para as organizações que gerenciam redes de cadeia de suprimentos (nas quais milhares de fornecedores, clientes e parceiros logísticos precisam ser coordenados), a análise da cadeia de suprimentos tornou-se uma parte fundamental da gestão moderna da cadeia de suprimentos (SCM).

A análise contínua da cadeia de suprimentos ajuda as organizações a manter as operações funcionando sem problemas e permite que respondam de forma mais eficaz quando as condições mudam.

A cadeia de suprimentos global é um ambiente altamente complexo. É vulnerável a muitas mudanças geográficas, econômicas e políticas. Essa dinâmica pode resultar em problemas que vão desde escassez de materiais até gargalos logísticos que retardam a produção ou a entrega. A análise da cadeia de suprimentos fornece a visibilidade necessária para lidar com essas complexidades.

Ao aplicar a análise de dados, as empresas podem ser mais proativas em relação às decisões de sua cadeia de suprimentos. O monitoramento em tempo real das operações da cadeia de suprimentos permite que as organizações avaliem o desempenho dos fornecedores e ajustem suas estratégias de preços com base em mercados em mudança. A análise robusta também pode apoiar as metas de sustentabilidade, identificando desperdícios e ineficiências em áreas como transporte e fornecimento.

O uso estratégico da análise da cadeia de suprimentos pode impactar os resultados financeiros de uma empresa. Sem dados precisos, as organizações precisam confiar em palpites ou médias históricas desatualizadas, o que pode levar à falta de estoque, excesso de inventário e outros erros dispendiosos.

Pesquisas mostram que a análise avançada da cadeia de suprimentos pode melhorar significativamente a eficiência, a capacidade de resposta e o uso de recursos.¹ E outro estudo descobriu que empresas com cadeias de suprimentos mais avançadas eram 23% mais lucrativas do que suas concorrentes.²

Avanços em inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de dados estão remodelando a forma como as análises da cadeia de suprimentos são feitas. No passado, a maioria das análises se baseava em relatórios históricos e planilhas do Excel, muitas vezes produzidas posteriormente.As plataformas modernas agora podem lidar continuamente com grandes conjuntos de dados. Consequentemente, oferecem suporte à análise em tempo real e geram previsões automaticamente.

A transição da análise retrospectiva para a análise em tempo real é fundamental para a evolução da disciplina. Dados em tempo real têm um impacto significativo nos recursos preditivos e prescritivos. Os modelos de aprendizado de máquina podem incorporar informações atualizadas para melhorar as previsões da demanda futura, os prazos de entrega e possíveis interrupções. Outras ferramentas se baseiam nesses insights recomendando ações, como ajustar os níveis de inventário ou redirecionar remessas, para reduzir os custos ou evitar atrasos.

Ao mesmo tempo, o cenário de dados está crescendo. As organizações não estão mais limitadas a sistemas internos, como o planejamento de recursos empresariais (ERP). Elas podem combinar dados operacionais com informações externas sobre padrões climáticos, tendências econômicas ou atualizações de fornecedores. Analisar essas fontes em conjunto facilita a identificação de riscos e padrões emergentes que seriam difíceis de detectar manualmente.

Essas ferramentas também estão se tornando mais fáceis de usar. A IA generativa e as interfaces de linguagem natural permitem que os usuários façam perguntas sem escrever código, e os sistemas automatizados podem revelar anomalias, gerar dashboards e recomendar as próximas etapas. Essa eficiência reduz o tempo gasto na preparação de dados para que as equipes possam se concentrar mais nas decisões.

Outro desenvolvimento importante é o uso de digital twins e modelos de simulação. Um digital twin cria uma versão virtual de uma rede de cadeia de suprimentos, tornando possível testar alterações, como adicionar um armazém ou trocar de fornecedores, antes de fazer alterações. A simulação ajuda as equipes a comparar resultados e tomar decisões baseadas em dados.

À medida que a tecnologia que impulsiona a análise da cadeia de suprimentos melhora, também melhoram os benefícios potenciais. De acordo com uma pesquisa do IBM Institute for Business Value, as organizações que adotam IA e análises avançadas nas cadeias de suprimentos relatam um lucro líquido anual 72% maior e um crescimento de receita 17% maior.

Diferentes categorias de análises de cadeia de suprimentos respondem a diferentes perguntas sobre o desempenho da cadeia de suprimentos:

• Análise de dados descritiva: a análise de dados descritiva usa dados históricos para mostrar o que já aconteceu em toda a cadeia de suprimentos. Dashboards e relatórios acompanham métricas como volumes de produção, níveis de inventário e desempenho da entrega. Essas informações ajudam as equipes a estabelecer uma referência confiável.

• Análise de dados de diagnóstico: a análise de dados de diagnóstico é usada para explicar por que algo aconteceu.Quando ocorrem atrasos, alterações de custos ou interrupções, esse tipo de análise de dados é usado para examinar os dados e identificar as causas raiz. Isso ajuda a determinar se um problema está relacionado a um fornecedor ou a um evento externo.

• Análise preditiva de dados: a análise preditiva de dados concentra-se no que provavelmente acontecerá a seguir e nos principais resultados futuros. Ao combinar padrões históricos com dados externos e em tempo real, os modelos preditivos podem prever a demanda, estimar prazos de entrega e identificar riscos potenciais antes que eles se tornem um problema.

• Análise de dados prescritiva: a análise de dados prescritiva se baseia nessas previsões para recomendar ações. Ela avalia diferentes cenários e sugere etapas, como realocar inventário, ajustar estratégias de fornecimento ou redirecionar remessas para minimizar os custos, atrasos ou interrupções.

• Análise de dados cognitiva: a análise de dados cognitiva refere-se à extensão dos recursos analíticos com o auxílio da IA para melhor interpretar dados não estruturados e interagir de forma mais natural com os usuários. Isso permite que os usuários explorem perguntas complexas com uma linguagem mais natural, em vez de precisarem de habilidades técnicas avançadas. Embora a análise de dados cognitiva como uma área de tópico se sobreponha às análises de dados preditiva e prescritiva, ela reflete uma camada maior de recursos orientados por IA e adaptativos.

Em conjunto, esses tipos de análise de dados levam essa prática de relatórios básicos para uma tomada de decisão baseada em dados mais proativa.

Em vez de se referir a uma única ferramenta ou sistema, a análise da cadeia de suprimentos é um processo que transforma dados brutos em insights que as organizações podem aplicar ao funcionamento de suas cadeias de suprimentos. Embora as especificidades variem de caso para caso, a maioria das abordagens segue um conjunto semelhante de etapas.

O processo começa com a coleta de dados de toda a cadeia de suprimentos. Essas informações podem incluir sistemas internos como plataformas de ERP e CRM ou fontes externas (como fornecedores, parceiros logísticos ou dados de mercado).

Como essas informações geralmente chegam em formatos diferentes, em momentos e velocidades diferentes, as organizações normalmente as reúnem em ambientes centralizados, como data lakes ou plataformas baseadas na nuvem. O objetivo é criar uma visão única e clara da atividade da cadeia de suprimentos.

Antes que a análise possa começar, os dados precisam ser limpos, organizados e padronizados. Esta etapa envolve a remoção de erros, o preenchimento de lacunas e o alinhamento dos dados de diferentes sistemas para que possam ser usados em conjunto.

Os analistas da cadeia de suprimentos costumam usar ferramentas como SQL para consultar dados e Python para modelagem e transformação, embora muitas plataformas modernas automatizem grande parte desse trabalho.

Quando os dados são preparados, modelos analíticos são usados para identificar padrões e tendências. Essa análise geralmente inclui análise estatística, modelos de previsão ou técnicas de aprendizado de máquina.

Ferramentas de business intelligence e software especializado em cadeia de suprimentos ajudam a processar grandes volumes de dados e traduzi-los em insights utilizáveis que apoiam o planejamento e a tomada de decisões da cadeia de suprimentos.

Os insights da análise de dados só são úteis se forem acessíveis às pessoas que precisam deles. As ferramentas de visualização de dados ajudam os usuários a ver informações complexas em dashboards, gráficos e relatórios interativos, ajudando-os a entender melhor o que está acontecendo em toda a cadeia de suprimentos.

Dashboards bem projetados destacam os principais indicadores de desempenho em tempo real, ajudando as equipes a identificar problemas precocemente, acompanhar o desempenho e tomar decisões mais embasadas.

Quando aplicada com sucesso, a análise da cadeia de suprimentos pode ajudar as organizações com as seguintes etapas:

• Melhorar a previsão: ao combinar o histórico de vendas interno com dados externos do mercado, os modelos preditivos geram previsões de demanda mais precisas. Uma maior precisão pode reduzir situações de falta e excesso de estoque.

• Melhorar o gerenciamento de inventário: a análise de dados ajuda as empresas a otimizar os níveis de inventário em toda a rede, minimizando os custos de retenção.

• Tornar a aquisição e as compras mais estratégicas: o desempenho dos fornecedores, as tendências de preços, os riscos geopolíticos e outros dados podem ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em dados que mantêm os processos econômicos e confiáveis.

• Planejar as rotas e a logística: algoritmos prescritivos avaliam coisas como padrões de tráfego, custos de combustível e janelas de entrega para otimizar as rotas de transporte. Esse tipo de otimização da cadeia de suprimentos pode reduzir os custos de frete e reduzir a pegada de carbono.

• Mitigar riscos: o monitoramento contínuo de eventos globais permite que as organizações prevejam possíveis interrupções e tomem medidas para limitar seu impacto nas operações da cadeia de suprimentos.

Os processos e resultados da análise da cadeia de suprimentos continuam evoluindo. O impacto da análise de dados pode ser tão bom quanto a qualidade dos dados desde o início. Considere o ditado "entra lixo, sai lixo". Se as informações analisadas não forem precisas, abrangentes e totalmente atualizadas, os resultados produzidos serão falhos.

Também pode ser difícil integrar informações de várias fontes de dados díspares. Muitas partes das cadeias de suprimentos globais dependem de fornecedores terceirizados ou fornecedores externos de logística, cada um com seus próprios sistemas. Consolidar essas informações em uma visão única e coesa pode ser tecnicamente complexo.

As organizações também podem ter dificuldade para preencher cargos-chave com os talentos certos, especialmente à medida que as habilidades analíticas necessárias evoluem e mudam. Fazer a ponte entre o gerenciamento tradicional da cadeia de suprimentos e a análise avançada de dados pode ser um obstáculo para alguns.

A análise da cadeia de suprimentos pode influenciar muitas partes da cadeia de suprimentos, desde o planejamento da demanda até a otimização do transporte, passando pela eficiência e visibilidade de ponta a ponta. Embora as ferramentas subjacentes sejam semelhantes, os estudos de caso variam de acordo com o setor.

No varejo e bens de consumo, a análise da cadeia de suprimentos é frequentemente utilizada para previsão de demanda e otimização de inventário. Ao combinar dados históricos de vendas com informações em tempo real sobre promoções, sazonalidade e padrões de demanda regionais, as organizações podem alinhar o inventário com as necessidades dos clientes.

Por exemplo, a IBM ajudou a fabricante de calçados Allen Edmonds a transformar seus processos de planejamento para reduzir os erros de planejamento e responder mais rapidamente às mudanças na demanda.

Os fabricantes usam a análise de dados para melhorar o planejamento da produção, coordenar as cadeias de suprimentos gerais e gerenciar quaisquer interrupções. A modelagem de cenários e o planejamento integrado são especialmente importantes em ambientes nos quais a demanda e os custos de insumos podem mudar rapidamente.

A fabricante de embalagens Novolex aplicou análise de dados para atualizar as previsões com mais frequência e manter o alinhamento entre produção, fornecimento e demanda dos clientes durante períodos de volatilidade.

Na logística e na distribuição, a análise de dados auxilia na visibilidade, no roteamento e no monitoramento do desempenho em redes complexas. Ao integrar dados de armazéns, sistemas de transporte e plataformas de inventário, as organizações podem melhorar a coordenação e identificar ineficiências.

A FleetPride, distribuidora de peças para caminhões e reboques, usou as ferramentas do IBM Analytics para unificar os dados em toda sua rede logística, melhorando a visibilidade e permitindo decisões mais bem fundamentadas.

As organizações do setor de alimentos e bebidas costumam usar a análise de dados para dar suporte ao planejamento complexo de preços, produção e distribuição. Fatores externos, como custos das commodities, impostos e taxas de câmbio, podem afetar significativamente as decisões da cadeia de suprimentos.

A Solar Coca-Cola usou a análise de dados para avaliar como essas variáveis afetariam a demanda, o inventário e a produção, ajudando a alinhar o planejamento em toda a sua cadeia de suprimentos.