Desde a Revolução Industrial, todos os processos de produção se concentraram em coletar e compreender dados. Entretanto, somente nos últimos anos, com o avanço das novas tecnologias, é que as empresas conseguiram capitalizar todo o potencial de valor que os dados "escondem".
Até recentemente, os dados eram utilizados de forma limitada, para mensurar alguns aspectos como o tempo de produção, o número de peças que deixavam um centro logístico ou o número de itens com falhas, e depois, com algumas doses de intuição e outras de experiência, tomar decisões para gerar melhorias nos processos. Hoje, a expansão da digitalização aumenta exponencialmente a quantidade de dados disponíveis, assim como os sistemas de processamento estão cada vez mais acessíveis, inclusive sendo possível realizar o processo a partir de um dispositivo móvel.
Esta democratização no acesso às novas tecnologias, aliada à existência de ferramentas de análise avançadas, cada vez mais precisas e inteligentes, nos permite avaliar cada ponto da cadeia de valor para buscar a otimização. Por exemplo, nos permite prever a demanda quase sem erros e não apenas com base no volume de vendas do mês anterior, mas também em cálculos complexos e abrangentes com informações de múltiplas fontes que são processadas por um algoritmo de machine learning. Isso tem impacto de diversas maneiras, permitindo a compra de matérias-primas, definir o uso de equipamentos e o número de colaboradores, ao mesmo tempo em que garante a entrega pontual de todos os produtos vendidos.
Previsão de demanda e roteirização inteligente
No setor de energia, por exemplo, este tipo de previsão de demanda pode reduzir uma margem de erro de 7% para menos de 1%. Para uma empresa do setor, esta diferença pode ter um impacto fundamental no ESG (sigla em inglês para as práticas ambientais, sociais e de governança). Na indústria de alimentos e bebidas, para dar outro exemplo, quando você sabe quanto cada supermercado, livraria ou restaurante vai vender, você não só economiza ao evitar o excesso de produtos, como não perde vendas ao ter um estoque insuficiente, e também pode construir uma estratégia de redistribuição de produtos para cobrir outras localidades.
Uma outra grande área de aplicação de análises avançadas na cadeia de suprimento envolve a roteirização inteligente. Esse processo de definição das melhores rotas para transportar as mercadorias entre os armazéns e os pontos de entrega, resulta em economia de combustível, melhor cuidado com os veículos, maior precisão na entrega e ainda mais segurança para os motoristas. Também torna possível otimizar o aproveitamento de espaço no armazém, uma vez que é possível prever quanto tempo cada produto permanecerá estocado.
Entretanto, estes dois casos de uso, mais comuns até o momento, são apenas o início do caminho para uma cadeia de suprimentos otimizada com o uso de análises avançadas. Graças a Indústria 4.0, a Internet das Coisas, GPS e dispositivos móveis, agora é possível ter sensores em cada ativo - cada máquina em uma fábrica, cada veículo, cada peça de mercadoria - possibilitando um rastreamento que seria impensável há alguns anos.
Um sensor para cada ativo
A manutenção reativa das máquinas de acordo com as instruções do fabricante e a realização de inspeções visuais, por exemplo, hoje estão ultrapassadas. Segundo esse modelo, um equipamento utilizado no deserto recebia o mesmo tratamento que um equipamento instalado na floresta, ou um equipamento que produzisse 10 mil peças por dia como outro que produzia um item por semana. A análise avançada permite a manutenção preditiva, ou seja, os sensores podem analisar se os níveis de temperatura sofreram alterações, se as vibrações estão acima do limite permitido ou se há problemas com a tensão, disparando alertas ou até mesmo solicitando diretamente um reparo.
Também pode ser aplicado para otimizar a produção em processos complexos como o refino de petróleo, onde fatores como qualidade de matéria-prima ou questões ambientais podem impactar o produto final, por exemplo, um operador leva 45 segundos para acionar uma alavanca de variação de temperatura o que implica em uma mudança. Com análises avançadas baseadas em modelos de inteligência artificial e machine learning, é possível digitalizá-las, para sempre se alcançar o melhor resultado possível.
Na era da inteligência de negócios, o uso de análises avançadas para otimizar a cadeia de suprimentos é fundamental para manter sua organização caminhando para o futuro, em vez de ficar presa nos armazéns do passado.
