Otimização de cadeias de suprimentos e gerenciamento de logística | Simio

A análise sempre se concentrou em obter insights sobre os processos que permitem que seus adeptos tomem decisões baseadas em dados e entendam sistemas complexos. Um exemplo de um sistema complexo que produz grandes conjuntos de dados é a cadeia de suprimentos. No entanto, muitas empresas têm dificuldade em aproveitar os dados de sua cadeia de suprimentos para transformar e otimizar com sucesso o seu funcionamento por dois motivos principais: falta de capacidade técnica e de tecnologia para capturar e avaliar os dados.

A falta de capacidade técnica refere-se às experiências limitadas que o gerente médio da cadeia de suprimentos tem com o gerenciamento de dados, enquanto a segunda envolve dificuldades com a coleta de dados de fontes produtoras de dados. Apesar desses desafios, lidar com as exigências da cadeia de suprimentos e da logística no mundo dinâmico de hoje sem assistência digital é semelhante a dirigir um carro sem velocímetro e sem espelho retrovisor lateral ou espelho retrovisor. O gerente da cadeia de suprimentos pode usar com sucesso as experiências anteriores para enfrentar os desafios recorrentes da cadeia de suprimentos, mas à medida que surgem problemas mais complexos, mais imprecisa se torna a aplicação da regra prática.

Aproveitamento de soluções de transformação digital para capturar dados da cadeia de suprimentos

Gerenciar a cadeia de suprimentos e as operações de logística de uma empresa envolve manter o controle de várias atividades inter-relacionadas. Essas atividades ou áreas inter-relacionadas incluem:

• Demanda do cliente - A percepção da demanda por produtos ou matérias-primas é necessária para a elaboração de um plano de suprimento funcional para atender às solicitações dos clientes. As ferramentas de transformação digital, como o software de previsão de demanda, recebem dados históricos de demanda e os combinam com flutuações específicas da data para produzir previsões de demanda precisas. Neste exemplo, a ferramenta de previsão aplica a análise preditiva para determinar a demanda para um planejamento preciso da cadeia de suprimentos.
• Inventário de sourcing - Os recentes eventos globais, como a pandemia e o tráfego no Canal de Suez, destacaram a importância de desenvolver um processo de sourcing ágil para otimizar o desempenho da cadeia de suprimentos. Esses acontecimentos mencionados acima também destacam a importância de desenvolver um processo mais robusto para determinar as necessidades de sourcing, além de depender dos volumes tradicionais de aquisição e dos dados de análise de desempenho do fornecedor. Para uma cadeia de suprimentos otimizada, as empresas devem desenvolver recursos de gerenciamento de riscos preditivos que lidem com forças disruptivas, juntamente com a capacidade de avaliar modelos de custo e capacidade de armazenamento para garantir que os itens fornecidos sejam armazenados adequadamente.
• Capacidade de armazenamento - O manuseio de estoques e o transporte de materiais ou itens acabados dos depósitos ou áreas de armazenamento para a área de produção ou para os varejistas exigem um gerenciamento adequado. O armazenamento bem-sucedido de mercadorias e a minimização das distâncias de viagem melhoram o desempenho da cadeia de suprimentos para mercadorias com prazo de validade curto e equipamentos pesados. Portanto, obter informações sobre a capacidade de armazenamento e a logística necessária para transportar itens é fundamental para desenvolver planos otimizados para a cadeia de suprimentos. As soluções de transformação digital, como o software de gerenciamento de estoque e o software de planejamento de recursos empresariais (ERP), podem ser usadas para capturar e gerenciar dados relacionados ao depósito.
• Transporte - Por fim, o transporte de itens é uma área inter-relacionada que desempenha um papel importante na determinação da eficácia de um plano de cadeia de suprimentos. Atualmente, as empresas de transporte rodoviário e de courier utilizam soluções de gerenciamento de frotas para rastrear dados de transporte rodoviário, como a taxa de consumo de combustível, a distância percorrida, a localização geográfica dos caminhões e o ambiente dentro dos caminhões. A análise dos dados capturados no processo de courier ajuda a reduzir os tempos de espera na entrega de materiais ou produtos acabados em toda a cadeia de suprimentos. Aqui, os dispositivos de IoT, as etiquetas RFID e as plataformas integradas de otimização e navegação ajudam a capturar e analisar os dados de transporte.

Confiando no software para análise da cadeia de suprimentos

As áreas inter-relacionadas associadas ao gerenciamento da cadeia de suprimentos fornecem alguns insights sobre por que a análise se tornou um processo complicado. Contar com cálculos em papel e registros em Excel não oferece mais o dinamismo necessário para otimizar as complexas cadeias de suprimentos da era moderna - é aí que entra o software de transformação digital.

O software de modelagem de simulação, o ERP e o Digital Twin fornecem aos fabricantes, fornecedores e gerentes de armazenamento ferramentas poderosas para avaliar os dados da cadeia de suprimentos tendo como meta a otimização. O exemplo da Cosan, líder mundial no setor de fabricação agrícola, destaca a importância do planejamento da cadeia de suprimentos com software analítico. A complexa cadeia de suprimentos da Cosan, composta por 18 usinas de produção, duas refinarias, dois terminais de poços e uma rede de suprimentos em todo o Brasil, enfrentava dificuldades para reduzir o capital gasto para entregar resíduos de cana-de-açúcar às suas usinas de produção.

Para reduzir os custos operacionais de sua cadeia de suprimentos, a Cosan desenvolveu um modelo de simulação de eventos discretos para analisar a dinâmica e os gargalos envolvidos no transporte de matérias-primas e no aumento da capacidade das matérias-primas entregues às suas usinas de produção. O modelo de simulação desenvolvido ajudou a empresa a realizar uma análise de risco preditiva precisa em uma temporada de 32 semanas. Os resultados ajudaram a gerência a descobrir gargalos em seu processo de filas e a desenvolver planos otimizados para seus processos de gerenciamento de frota e alocação de recursos.

Como dito anteriormente, o planejamento da capacidade em armazéns ou centros de distribuição é uma área inter-relacionada que afeta significativamente o desempenho das operações da cadeia de suprimentos de uma empresa. O software de modelagem de simulação analisa a capacidade e os dados relacionados à força de trabalho para melhorar as operações do armazém e otimizar o desempenho da cadeia de suprimentos.

Um exemplo é o uso de modelagem de simulação de eventos discretos por um centro de distribuição de bebidas para aprimorar suas operações de depósito. A empresa modelou com sucesso os parâmetros complexos de seu armazém, como a ampla variedade de materiais composta por 324 SKUs, demanda flutuante, horas de turno por trabalhador, espaço de armazenamento etc. A análise do processo de armazenamento mostrou que a contratação adequada de pessoal e a melhoria da capacidade reduzirão o tempo de preparação da carga em aproximadamente 15%.

Esses exemplos destacam a importância de capturar conjuntos de dados inter-relacionados da cadeia de suprimentos de uma organização e a aplicação de tecnologias analíticas para desenvolver planos de gerenciamento otimizados. O aproveitamento das tecnologias de modelagem de simulação fornece a solução tecnológica para analisar os dados da cadeia de suprimentos e otimizar o desempenho. Portanto, as empresas devem desenvolver os recursos para capturar e analisar os dados da cadeia de suprimentos para permanecerem competitivas e navegarem pelas flutuações em tempo real que levam a tempo de inatividade e desperdício.