O ano passado, vários setores em todo o mundo sofreram perturbações na cadeia de abastecimento, com poucos sinais de que estas iriam diminuir em 2022. Para resolver estas questões da cadeia de abastecimento, as organizações estão cada vez mais a recorrer à análise para obterem melhor informação sobre as suas cadeias de abastecimento e operações.

A análise da cadeia de fornecimento extrair a compra, gestão de inventário, gestão de encomendas, gestão de armazém e dados de cumprimento, gestão de transportes e outras aplicações de operações para fornecer à organização informações sobre cada etapa da sua cadeia de fornecimento. Estes insights podem ser usados para ajustes rápidos neste momento, mas também podem ser usados para apoiar a tomada de decisões estratégicas a longo prazo.

Eis três exemplos de como as organizações utilizam eficazmente a análise da cadeia de abastecimento.

A análise preditiva dá informações à UPS sobre a sua rede logística

Em média, a UPS entrega cerca de 21 milhões de pacotes por dia. Este número é muito maior em dezembro. No passado, a multinacional de transportes baseou-se em dados históricos e know-how de planeadores especializados para acompanhar o estado das encomendas. Hoje em dia, utiliza a Ferramenta Harmonizada de Análise Empresarial (HEAT), uma plataforma de inteligência empresarial, para capturar e analisar dados de clientes, dados operacionais e dados de planeamento para rastrear o estado em tempo real de cada pacote à medida que se move através da rede de navegação da empresa.

“A HEAT ajuda-nos a tomar melhores decisões na forma como movemos pacotes através da nossa rede, como planeamos a nossa rede e como fornecemos informações aos nossos clientes”, diz Juan Perez, diretor de informação e engenharia da UPS. “Analisa milhões e milhões de pontos de dados todos os dias para garantir que estamos constantemente a fornecer a informação mais atualizada sobre o estado de uma encomenda, que alimenta todo o tipo de outros sistemas que nos permitem fazer um melhor planeamento e melhor gestão da rede, um melhor apoio na forma como processamos encomendas em toda a organização.”

A plataforma HEAT analisa mais de 5,3 petabytes de dados por semana. Aproveitando a análise preditiva, o machine learning e a previsão de vários modelos com fatores de crescimento de aleatoriedade e sazonalidade proprietários para dar suporte à previsão, visibilidade das operações, otimização e geração de relatórios.

Conselho de Juan Perez: Pense na sua estratégia de dados como uma viagem e não como um destino.

“Por muito grandes que sejamos e bons a usar dados, uma coisa que sei é que a viagem a uma estratégia sólida de dados não tem um fim imediato aqui para nós”, diz Perez. “Temos de estar constantemente e construtivamente insatisfeitos com o estado da nossa tecnologia e com o estado dos nossos dados, para que possamos estar constantemente a fazer melhorias para apoiar o negócio.”

A PepsiCo usa análise preditiva para prever falta de inventário

A empresa de alimentos e bebidas PepsiCo está a usar analítica e machine learning para prever a escassez de inventários e alertar os retalhistas para que escamem novas encomendas.

“Alguns produtos estavam a sair das prateleiras por uma série de razões no início da pandemia”, diz Jason Fertel, chefe de engenharia de comércio eletrónico da PepsiCo. “As pessoas queriam comer o máximo de aveia possível, por exemplo.”

Felizmente para a PepsiCo, Jason Fertel e a sua organização de engenharia dentro da PepsiCo eCommerce já estavam a trabalhar no fornecimento de automatização de fluxos de trabalho para gerir operações de marketing de pesquisa sob a forma da Plataforma de Inteligência comercial da empresa. A plataforma combina dados de retalhistas com dados da cadeia de fornecimento da PepsiCo para prever quando os itens vão ficar sem stock e pedir aos utilizadores que façam compras para os reabastecer.

Conselho de Jason Fertel: Encontre os primeiros apoiantes que estão entusiasmados com o seu projeto e concentre-se num problema de negócio específico.

“Queremos fazer muitas coisas, mas focamo-nos muito em ações esgotadas”, diz Jason Fertel. “Há uma quantidade enorme de diferentes verticais e inteligência de vendas em que entramos, mas inicialmente focamo-nos muito na falta de inventário e acho que isso ajudou-nos a encontrar sucesso.”

A transformação digital da Pfizer ajuda a gerir a sua cadeia de fornecimento

A farmacêutica Pfizer diz que o seu projeto Global Supply – Digital Operations Center (DOC) tem sido fundamental para a capacidade da empresa de fabricar e fornecer a vacina Pfizer-BioNTech Covid-19 em todo o mundo.

O projeto é um “cockpit” para as operações da Pfizer, proporcionando uma visão partilhada da produção de ponta a ponta e fornecendo dados de desempenho operacional à empresa. A Pfizer diz que os dados ajudaram a identificar oportunidades para reduzir o tempo de ciclo em até 10% em algumas áreas de fabrico e manter a continuidade crítica do fornecimento de doentes dependentes de fármacos da Pfizer.

“Esta solução transformou a forma como os colegas de fabrico colaboram e tomam decisões, fornecendo ferramentas que lhes permitem prever um problema antes que aconteça e se ajustem em tempo real”, diz Lidia Fonseca, vice-presidente executiva da Pfizer e diretora digital e tecnológica. “O DOC permite que as equipas extraiam dados para fornecer análises de variações em comparação com os prazos de entrega padrão previamente estimados, permitindo oportunidades de melhoria adicionais.”

Conselho de Lídia Fonseca: É tudo uma questão de cultura. A mudança da Pfizer para a análise da cadeia de abastecimento ajudou-a a tornar-se uma organização mais magra, mais orientada para a ciência e mais focada no paciente. O sucesso exigiu uma comunicação clara da estratégia digital da empresa para inspirar o apoio e participação dos colaboradores.

“A nossa cultura foi fundamental para incentivar os nossos colaboradores a serem corajosos e a pensarem de forma diferente para realizarem o que anteriormente não pensávamos ser possível.”