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A análise preditiva na cadeia de suprimentos consiste em usar dados históricos, técnicas, métodos estatísticos e algoritmos para identificar padrões, hábitos e comportamentos que ajudam a prever tendências e eventos com potencial para afetar a rede de abastecimento da empresa.
Essa prática ajuda a, por exemplo, antecipar necessidades de abastecimento, definir níveis futuros de estoque, aprimorar a logística e encontrar os melhores fornecedores para cada tipo de demanda.
Dessa forma, é possível construir uma supply chain muito mais eficiente, dinâmica, proativa e com alto potencial de adequação rápida às mudanças do mercado.
Um dos resultados é o aprimoramento do desempenho geral do negócio, já que a área de compras e procurement é extremamente estratégica e um dos pilares de crescimento e sucesso de qualquer negócio.
Porém, para obter vantagens como essas, você deve usar as ferramentas de análise preditiva certas e alinhá-las a uma boa gestão de riscos na cadeia de suprimentos.
Como? Siga a leitura e descubra!
O que é análise preditiva na cadeia de suprimentos?
A análise preditiva na cadeia de suprimentos é uma técnica que utiliza dados históricos como base para a identificação de padrões. O objetivo é se antecipar a diferentes situações e, assim, preparar melhor a empresa para cenários futuros, mitigar riscos e otimizar processos.
É possível aplicar essa prática em atividades como:
previsão de demandas: mostra quanto comprar de matérias-primas ou quais serviços contratar e quando realizar as aquisições;
otimização de estoque: ao mostrar o nível ideal de estocagem a partir da consideração de critérios anteriores como sazonalidade e mudanças de interesse dos clientes finais;
logística e transporte: por meio da previsão de tempo de entrega e da geração de informações a que ajudam a montar as melhores rotas, por exemplo;
avaliação de risco de fornecedores: devido ao acompanhamento do desempenho desses parceiros comerciais e identificação de mudanças em seus comportamentos, os quais podem gerar problemas para a companhia.
Dica de leitura: “Matriz de risco de fornecedores: como definir e utilizar?”
Quais os benefícios da análise preditiva na gestão de suprimentos?
Usar a análise preditiva na gestão de suprimentos traz diversos benefícios. Estes são os que mais se destacam:
aumento da eficiência operacional;
identificação antecipada de riscos;
aprimoramento do controle de estoque;
melhora do relacionamento com os fornecedores;
decisões mais precisas (tomadas a partir de dados);
redução de gastos operacionais;
distribuição mais estratégica dos recursos financeiros.
Esses são resultados possíveis porque a análise preditiva na cadeia de suprimentos é uma estratégia proativa. Significa que você não espera o problema surgir ou a mudança acontecer para decidir o que fazer.
Justamente a antecipação aos possíveis cenários é o que permite preparar melhor a empresa. Consequentemente, há menos chances de falhas, de escolhas erradas e de perdas financeiras.
Por fim, consegue-se definir fluxos operacionais mais precisos, que contribuem para atender melhor os clientes finais e, assim, gerar mais vendas e faturamento.
Os 4 principais desafios e como superá-los
Todavia, há alguns desafios a superar para realizar uma análise preditiva na cadeia de suprimentos eficaz. Veja os principais e como contorná-los.
Qualidade dos dados
Você consegue resolver esse problema por meio de processos como higienização da base de dados, que consiste em remover informações duplicadas, desatualizadas, incompletas ou fora do padrão. É possível realizar essa atividade manualmente ou com ajuda de softwares específicos.
Integração de sistemas para extrair informações
O segredo aqui é usar ferramentas de análise preditiva nativamente integráveis, ou recorrer a recursos que permitem essa prática, a exemplo de APIs — Application Programming Interface — Interface de Programação de Aplicação — mecanismos que viabilizam a comunicação entre softwares
Falta de treinamento das equipes para interpretar os números
Esse desafio se resolve por meio de investimentos em cursos e capacitações para aprimorar os conhecimentos e habilidades dos profissionais responsáveis pela previsão de demandas de compras.
Outra possibilidade é contratar especialistas e terceirizar a análise preditiva na cadeia de suprimentos da sua empresa.
Aqui vai uma dica! Antes de efetivar essa contratação, leia o artigo: “Quais são os riscos de terceirizar serviços da empresa? + 12 dicas para evitá-los”
Custo com contratação de recursos tecnológicos
Ferramentas de análise preditiva tendem a ter custos elevados. Por esse motivo, é fundamental avaliar o custo-benefício. Uma forma de superar esse obstáculo é usar os períodos de teste grátis oferecidos por alguns sistemas antes de fechar a contratação.
Também é importante comprovar para os tomadores de decisão o valor da ferramenta, não no sentido de preço, mas, sim, dos benefícios da sua implementação para a empresa.
Como realizar análise preditiva na cadeia de suprimentos? 5 passos!
Para realizar análise preditiva na cadeia de suprimentos da sua empresa, você deve:
definir os objetivos;
escolher um modelo preditivo;
determinar as ferramentas;
coletar e analisar os dados;
mensurar os resultados.
Vamos aos detalhes?
1. Defina os objetivos
Como comentamos logo na abertura, você pode usar a análise preditiva em diferentes momentos, como no aprimoramento da gestão de riscos na cadeia de suprimentos ou para aumentar a eficiência operacional.
Assim, para definir seus objetivos de uso, analise seus processos, reveja os planejamentos estratégicos, metas e avalie quanto a precisão de demandas ajuda a atingir os resultados pretendidos.
2. Escolha um modelo preditivo
Os modelos preditivos são técnicas estatísticas de análise de dados históricos. Este são alguns exemplos:
regressão linear: auxilia na previsão de valores contínuos, a exemplo de preços cobrados pelos fornecedores;
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average, ou média móvel integrada autorregressiva, em português): analisa sequências temporais de dados, como demanda de vendas para definir quanto de matéria-prima comprar;
redes neurais: são inspirados no funcionamento do cérebro humano e usados para verificar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos.
A escolha do modelo preditivo ideal depende do objetivo da sua análise.
3. Determine as ferramentas
Existem diversas ferramentas de análise preditiva no mercado, por exemplo, Microsoft Azure Machine Learning e Google Cloud AI.
Escolha a melhor para a sua empresa a partir de critérios como custo-benefício, facilidade de uso e camadas de segurança.
4. Colete e analise os dados
Para alimentar as ferramentas, extraia dados de diferentes fontes e sistemas utilizados na sua empresa, como ERPs (Enterprise Resource Planning), softwares de compras, de gestão de estoque e SRM (sistema de relacionamento com fornecedores).
Considere também informações obtidas de fontes externas, como dados econômicos e tendências de mercado em sites e plataformas confiáveis.
Dica! Assista ao vídeo abaixo, com Leo Cavalcanti, CEO e cofundador da Linkana, e entenda o que é um SRM:
5. Mensure os resultados
Por meio de KPIs (indicadores-chave de desempenho) como:
Retorno sobre o Investimento (ROI): mostra se as iniciativas de análise preditiva geraram ou não benefícios financeiros;
Valor Preditivo Positivo (VPP): revela a capacidade de um modelo prever eventos positivos corretamente;
custo de ruptura de estoque: potencial gasto decorrente de previsões de demanda erradas;
precisão do modelo: mensura o percentual de acertos sobre cenários futuros em relação ao total de situações previstas.
Lembre-se de que o monitoramento contínuo é essencial para uma previsão de demanda confiável e para realizar alinhamentos estratégicos que ajudem a atingir o objetivo que definiu no primeiro passo desse processo.
E não se esqueça também de que o SRM da Linkana centraliza dados dos seus fornecedores e se integra facilmente a diversos outros sistemas.
Assim, você aproveita informações e realiza uma análise preditiva muito mais eficiente da sua cadeia de suprimentos.
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