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Empresas desperdiçam uma fortuna em dados perdidos na cadeia de abastecimento

Empresas desperdiçam uma fortuna em dados perdidos na cadeia de abastecimento

by 25 de maio de 2016 0 comments

A maioria das empresas tem uma “mina de ouro” de dados inexplorados da cadeia de abastecimento, que tem o potencial para proporcionar às organizações uma vantagem competitiva. Embora essa fartura de dados da cadeia de abastecimento já percorra o fluxo cotidiano de mercadorias em todo o mundo, apenas um pequeno grupo de empresas pioneiras estão utilizando esses dados como uma ferramenta preditiva, ou seja, uma ferramenta para prever, com precisão, tendências, oportunidades e riscos futuros.

O cenário está descrito em um documento técnico da DHL, empresa de logística, que alerta para o potencial inexplorado dos insights orientados a dados na cadeia de abastecimento. O paper, elaborado por Lisa Harrington, presidente do LHarrington Group, identifica as oportunidades existentes para as empresas anteciparem e até mesmo preverem o futuro.

O data mining, o reconhecimento de padrões, a análise de negócios, a inteligência nos negócios e outras ferramentas estão se unindo em um campo emergente de ciência de dados na cadeia de abastecimento. Estas novas capacidades analíticas inteligentes estão transformando as cadeias de abastecimento: de operações reativas, para modelos operacionais proativos e, em última análise, preditivos. As implicações vão muito além de apenas reinventar a cadeia de abastecimento. Elas vão ajudar a mapear o modelo de empresa global da próxima geração: a empresa orientada a insights.

Lisa Harrington, presidente LHarrington, disse: “As antigas maneiras de fazer negócios estão mudando em decorrência da análise de dados. As empresas já não podem mais gerenciar seus negócios olhando pelo espelho retrovisor, agora elas precisam olhar adiante e utilizar os dados da cadeia de abastecimento disponíveis para prever o futuro se quiserem permanecer competitivas diante de seus concorrentes. Graças às novas tecnologias, as organizações estão começando a fazer isso de forma eficaz para se manter à frente dos negócios e assim gerenciar suas operações globais”.

“Em qualquer empresa global, a cadeia de abastecimento é uma das maiores fontes de grandes volumes de dados (big data). Ela transporta e produz informações que afetam quase todas as demais áreas do negócio. No entanto, a maioria das empresas não explora este tesouro de informações em potencial de maneira eficaz, apesar do fato de reconhecerem o valor potencial dessa prática”.

Embora as tecnologias e ferramentas de análise da cadeia de abastecimento tenham percorrido um longo caminho nos últimos anos, integrar todas elas dentro da empresa ainda está longe de ser uma tarefa fácil. As empresas costumam avançar por vários estágios de maturidade na medida em que adotam essas tecnologias. O estágio descritivo da cadeia de abastecimento utiliza sistemas de informações e análise para capturar e apresentar dados de forma a ajudar os gerentes a compreender o que está acontecendo.

Sentir e moldar a demanda
Ferramentas descritivas têm sido eficazes em ajudar as empresas a reduzir custos e eliminar o desperdício em suas cadeias de abastecimento, mas as empresas líderes estão indo além da fase descritiva, em direção a uma cadeia de abastecimento mais preditiva. Com isso, as empresas passem a sentir e moldar a demanda, simplificar as redes, melhorar a agilidade e a capacidade de resposta. Essencialmente, é um alicerce essencial para transformar sua empresa em uma organização preditiva.

Gary Keatings, vice-presidente do Centro de Design de Soluções Globais de Excelência e Desenvolvimento de Produtos (Global Solutions Design Center of Excellence and Product Development) da DHL Supply Chain, disse: “Uma excelente maneira de pensar sobre as oportunidades que os dados da cadeia de abastecimento proporcionam é compará-los com a manutenção de veículos. Historicamente, os motoristas levavam seus veículos à oficina quando este apresentava algum problema. Então vieram as manutenções periódicas para identificar os problemas antes que causassem falhas. Hoje em dia, veículos inteligentes fornecem diagnósticos em tempo real.

 

 

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