Desafios pós-COVID-19 das cadeias de suprimentos operacionais, as empresas enfrentam o desafio de tornar suas cadeias de suprimentos mais econômicas e flexíveis. Como as operações da cadeia de suprimentos são responsáveis por cerca de 70% do CPV, cada ação séria para reduzir os custos pode trazer economias substanciais para o resultado final. Nesse contexto, o papel da análise de dados na redução de custos e na operação sustentável está se tornando cada vez mais importante.

A análise de dados é fundamental para identificar linhas de base operacionais para as cadeias de suprimentos, permitindo simulações e cenários hipotéticos, criando colaboração dentro da empresa e com parceiros externos, e muito mais. Como diz o famoso ditado, se você não pode medir, não pode melhorar. A análise de dados fornece insights sobre vários aspectos da cadeia de suprimentos, ajudando a identificar oportunidades de economia de custos.

Como criar uma função analítica robusta?

O desenvolvimento de um backbone de análise de dados é fundamental para aprimorar os recursos da cadeia de suprimentos. Isso envolve a integração de dados mestres, como mestre de materiais, mestre de fornecedores e dados de clientes e dados transacionais, como os dados dos sistemas ERP. Essa combinação permite que a empresa crie um ecossistema com uma abordagem proativa para identificar áreas de melhoria em toda a cadeia de suprimentos.

Começando com ações pequenas e focadas

Comece escolhendo as áreas da cadeia de suprimentos mais necessitadas ou que ofereçam o maior retorno sobre o investimento. Essa seleção deve se basear em análises qualitativas e quantitativas, como a utilização de dados de ERP existentes e a realização de entrevistas com as partes interessadas. Ferramentas de diagnóstico de consultores confiáveis também podem ajudar a identificar possíveis áreas de melhoria.

5 áreas principais de foco

Embora cada empresa tenha seus próprios conjuntos exclusivos de necessidades e, portanto, uma combinação possivelmente diferente dos itens das áreas de foco, aqui estão cinco dos mais comuns:

1. Complexidade do portfólio: Simplifique seu portfólio de produtos padronizando produtos e componentes, reduzindo o número de SKUs e racionalizando as variações de produtos. Faça uma análise de custo-benefício para manter uma SKU ativa no portfólio, como, por exemplo, os custos de manutenção de estoque.
2. Estratégia de sourcing: A racionalização das SKUs também ajuda a otimizar os fornecedores. Entretanto, a racionalização não deve ser o único objetivo da estratégia de sourcing; ela também deve se concentrar no gerenciamento de riscos do fornecedor e na otimização dos gastos com materiais.
3. Sincronização de planejamento: Utilize a análise na previsão de demanda e no planejamento para equilibrar o fornecimento e o estoque de forma eficiente. Essa sincronização pode ajudar a perceber os benefícios de custo em um tempo muito curto, principalmente pela redução dos custos de estoque.
4. Estratégia de rede e área de cobertura: Reavalie a área de cobertura de seus centros de fabricação e distribuição para aumentar a velocidade de entrega e reduzir os custos associados à remessa e à distribuição.
5. Considerações sobre o mercado de reposição: Aplicar estratégias de economia de custos no gerenciamento de peças de reposição, incluindo a otimização da rede de distribuição. As informações do planejamento também ajudam a entender os produtos que foram retirados de linha. Isso ajuda a preparar o planejamento de peças de reposição e a evitar a obsolescência.

Desafios no desenvolvimento de recursos de análise

À medida que as empresas começam a integrar a análise de dados em suas operações de cadeia de suprimentos, elas geralmente se deparam com uma série de desafios. Esses obstáculos, embora significativos, podem ser gerenciados com uma abordagem estratégica.

1. Qualidade e integração de dados:

Um dos principais desafios é garantir a qualidade e a consistência dos dados. Muitas empresas lutam com dados ausentes, em silos, desatualizados ou imprecisos. A integração de dados de várias fontes em uma plataforma analítica unificada é crucial, mas complexa. Isso envolve o alinhamento de dados de sistemas diferentes, o que pode ser tecnicamente desafiador e demorado.

2. Criação do conjunto certo de habilidades:

A falta de conhecimento analítico interno é outro obstáculo comum. É essencial desenvolver ou adquirir os talentos certos para lidar com ferramentas de dados sofisticadas e interpretar os resultados.

Treinamento e desenvolvimento contínuos são necessários para manter a equipe atualizada com as últimas tendências e tecnologias de análise.

3. Investimento e adoção de tecnologia:

Investir nas ferramentas e tecnologias de análise corretas requer um capital significativo. Apesar disso, em uma pesquisa recente do Gartner, os CSCOs globais mencionaram a análise avançada entre os dois principais investimentos em tecnologia emergente, sendo que apenas 9% não têm planos de investir.

Além do investimento, a adoção dessas tecnologias nos sistemas e processos existentes pode enfrentar a resistência dos funcionários acostumados aos métodos tradicionais.

4. Problemas de segurança de dados:

As preocupações com a segurança e a privacidade dos dados tornam-se mais pronunciadas com o aumento do uso de dados. É fundamental garantir que os dados confidenciais da cadeia de suprimentos estejam protegidos contra violações. A conformidade com as normas de proteção de dados acrescenta outra complexidade ao gerenciamento da análise de dados.

5. Mudança cultural em direção à tomada de decisões orientada por dados:

A mudança para uma cultura orientada por dados requer uma mudança de mentalidade em todos os níveis da organização. Isso envolve a promoção de uma cultura em que as decisões sejam baseadas em insights de dados em vez de intuição.

Apesar desses desafios, uma cadeia de suprimentos mais flexível e econômica por meio da análise de dados é possível com uma abordagem planejada e em fases. Com o comprometimento da liderança sênior e as estratégias corretas, as empresas podem superar esses obstáculos e liberar todo o potencial da análise de dados em suas operações de cadeia de suprimentos.

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