Uma análise dos sistemas e demais tecnologias que impactam a Gestão da Cadeia de Suprimentos

Por: Otacilio José Moreira – Sócio diretor da OMC Consultoria em Sistemas

Mais um dia de aula em gestão avançada da cadeia de suprimentos. Tento começar e, infelizmente, há muitas cadeiras vazias na sala – Qual a razão pela qual os assentos estão vazios?

Poderia afirmar, primeiramente, que por ser a última disciplina do curso, o cansaço se abateu na maioria, ou talvez porque embora todos os empresários que liderem a gestão de cadeias de suprimentos estejam interessados na construção de redes de valor – apenas algumas empresas estão investindo ativamente na construção de arquiteturas de dados para permitir a cadeia de suprimentos estendida – espelhando nos colaboradores esse conflito de interesse. Ou ainda, a pressão por gerar receitas, somadas aos dois motivos anteriores, demonstrando que embora haja um desejo de aprender, o interesse é maior do que os planos para executar.

Neste boletim, gostaria de compartilhar minha visão depois de mais de trinta anos facilitando classes de Cadeia de Suprimentos e orientando artigos envolvendo os diferentes processos integrados dessa complexa área.

Posso afirmar, com certeza, que tem sido muito gratificante o aprendizado mútuo através dos temas abordados.

1. Introdução:

Vou aproveitar para iniciar recordando um pouco desses trinta anos. Quando ouço de um executivo as palavras de ponta a ponta da cadeia de suprimentos, as definições são geralmente diferentes; bem como, onde os esforços começam e terminam também variam. Geralmente, as visões estão muito distantes da execução.

Resumindo, embora as empresas acreditem que agem de ponta a ponta, o foco, na maioria delas, está na execução de uma estratégia limitada. A tecnologia e a inovação dos processos terminam na entrada da empresa; se o objetivo é uma empresa eficiente, o problema é que hoje, uma empresa ser eficiente não é suficiente.

Ao longo desses 30 anos mencionados, participei de diversos congressos da APICS (hoje ASCM Associação para Gestores da Cadeia de Suprimentos – da qual sou um associado) e da NAPM (Associação Nacional para Gestores de Aquisição); bem como, visitei algumas empresas na Europa o que me permitiu construir minha visão do que seja uma cadeia de suprimentos de ponta a ponta: A que opera perfeitamente consistente para o cliente do cliente a jusante (downstream) e para o fornecedor do fornecedor a montante (upstream).

Minha visão ponta a ponta integra os processos de vender, planejar, buscar a fonte, fazer e entregar. (conhecidas como etapas do modelo SCOR – Supply Chain Operations Reference ou, em português, modelo de referência das operações na cadeia logística, de distribuição, fornecimento, suprimentos ou abastecimento) é utilizado para analisar uma cadeia logística e identificar oportunidades de melhoria no fluxo de trabalho e de informação. Figura 2.

Nos meus últimos 20 anos, o objetivo com os alunos é fazê-los viver em sala essa realidade; entretanto, há muitos obstáculos a serem vencidos, como veremos a seguir.

• Obstáculos
  • Foco em tecnologia – Os investimentos em TI têm demonstrado que o ERP (e suas atualizações) é uma plataforma empresarial inadequada como integradora de cadeia de valor. Uma redução nos investimentos em ERP pode significar um custo de oportunidade para a empresa impulsionar a inovação e construir redes de valor.
  • O real significado de REDE – Todo mundo usa o termo rede que com a evolução das VANs Redes de valor agregado) – categorias primárias e mais conhecidas de redes de área – ao longo dos últimos anos, com os avanços da tecnologia surgiram outras. Com a necessidade de agilizar as trocas de negociação na virada da década, surgiu o Electronic Data Interchange (EDI) responsável por mover dados entre empresas. No relacionamento ideal, os parceiros comerciais trabalham juntos para gerar valor nas redes.

Os líderes empresariais usam termos como redes de negócios, rede operacional da cadeia de suprimentos, redes de valor agregado, portais, mercados, torres de controle e visibilidade da rede alternadamente. No entanto, eles têm definições muito diferentes. A discussão torna-se ainda mais confusa com a introdução de novas tecnologias como blockchain, Internet das Coisas (IOT) e computação cognitiva.

O foco hoje, ainda é o investimento contínuo nas aplicações tradicionais – aplicações legadas como ERP, CRM, APS, e outros; onde há oportunidades de migração de recursos para outras tecnologias, pois os sistemas legados não são conectores eficazes para impulsionar a interoperabilidade da rede de valor.

• Adição de novo foco nos investimentos
  • Aumento da Terceirização. Nos últimos 20 anos percebe-se um aumento de 15% na indústria e 25% na utilização de operadores logísticos. Sem automação, os dados não geram informações e sem informação, não geramos conhecimento – as operações terceirizadas se transformam em ilhas. Os dados se movem manualmente através de planilhas e via transferência de dados e arquivos eletrônicos entre computadores por meio de mídia removível. Este método é usado no lugar de uma transferência de arquivos de rede de computadores, criando erros e introduzindo latência.
  • Resultados observados. Com o foco nos sistemas legados e nas operações diárias (sem projetos de automação), a maioria das empresas não direciona seus esforços em melhorias (sem dados, sem informação e sem conhecimento, que melhorias precisam?) – e aí se perdem as maiores oportunidades para as empresas reduzirem os custos, melhorarem o estoque e expandirem a Organização para além de suas fronteiras internas.
  • A preocupação com a sustentabilidade. É comum encontrarmos na maioria das empresas um documento de responsabilidade social corporativa, considerando que mais de 60% do carbono e resíduos estão fora dos limites internos à organização; apenas 20% das empresas assumem a responsabilidade pelo impacto da sustentabilidade de sua rede estendida.

• Impacto percebido das inovações

Como afirmei anteriormente, muito aprendi e aprendo com cada Turma, não só porque gosto de pesquisar e me atualizar, antes de passar os conhecimentos, mas a troca constante com profissionais em atuação no mercado de trabalho, me proporciona um crescimento permanente. O que observei:

• Uso ineficiente de Portais. Muitas empresas investem em uma rua sem saída denominada: portal – sua utilização presume que a Organização tem tempo e energia para mantê-lo, outro ponto importante é que os portais não têm um sistema de registro, ou seja, à medida que as condições de negócios mudam, não há nenhuma estratégia, plano ou projeto agregado aos mesmos, para acompanhar as mudanças. O portal pode ser uma boa ideia, mas não é escalável.
  • Mais foco na interoperabilidade e sincronização, balanceando com as metas de integração. Embora a maioria dos líderes estabeleçam como meta a integração da cadeia de suprimentos ponta a ponta; o estabelecimento correto dos requisitos de negócios permite a sincronização (harmonização e reconciliação de dados mestres, calendários e regras) com foco na interoperabilidade perfeita entre parceiros comerciais com latência mínima entre tecnologias/sistemas. Dados em tempo real – sim, mas o objetivo precisa ser a entrega de informações de acordo com a velocidade dos negócios. Nem todos os processos ocorrem em tempo real.
  • Rever o uso do ERP como conector. O ERP possui parâmetros centrados na empresa e de dentro para fora; como resultado, ele não tem a capacidade de modelar a atividade da rede e mover-se bidireccionalmente (upstream / downstream). As soluções de cadeia de valor exigem visões eficientes e eficazes de processo multicamada. Por definição, não   é assim que as soluções de ERP funcionam. Apesar do foco da organização ao utilizar o ERP na gestão de dados mestres da empresa, muitas empresas chegam a lidar com uma sobreposição de 30% de fornecedores, impedindo a contabilidade clara da variação de preços ou rastreamento de gastos agregados por um fornecedor em conformidade com contrato.
  • Oportunidades para adoção do Blockchain e a prontidão dos processos de negócios. As tecnologias blockchain estão avançando, o uso mais comum é a visibilidade dentro da empresa em todos os sistemas; conformidade contratual usando contratos inteligentes para acelerar o pagamento e aumentar a confiabilidade: origem, caminho e rastreabilidade. Blockchain requer a democratização dos dados e o compartilhamento de dados entre as partes – isso requer confiança e infelizmente, apesar de décadas de conversa sobre colaboração, as empresas ainda não confiam 100% umas nas outras. A maioria não está pronta para validar dados sobre um livro-razão imutável. As empresas querem mais prazos para pagamento e não aceleração dele. Alguns detalhes técnicos precisam ser corrigidos, mas outro fator que atrapalha são os processos multiníveis da cadeia de suprimentos (cliente; cliente do cliente; fornecedor, fornecedor do fornecedor). Não se esqueça – Blockchain é parte da resposta, mas não uma panaceia para resolver os problemas das arquiteturas da cadeia de valor. Os provedores de blockchain precisam divulgar os projetos bem-sucedidos das diferentes aplicações da tecnologia no dia a dia das empresas, como parte de seu novo método de fazer negócios. O fato dessas referências não estarem sendo amplamente divulgadas, é um sinal claro de que a tecnologia ainda está na fase de lançamento ou promessas. Figura 4

• Aquisições, fusões, consolidações e incorporações tornam o mercado mais arriscado. Fato corriqueiro nas Redes de Valor Agregado (VANS) são as consolidações e redes operacionais da cadeia de suprimentos através de financiamento de capital de risco. Na maioria das vezes, esse investimento enfraqueceu a capacidade do mercado de tecnologia de responder à necessidade de fornecer arquiteturas de cadeia de valor, senão vejamos; no mercado de redes de valor agregado, a IBM comprou a Sterling Commerce, a Opentext comprou a GXS (após a aquisição da Inovis) e a True Commerce comprou a Datalliance – resultado: atraso na inovação. No mercado de Rede Operacional da Cadeia de Suprimentos, a Thoma Bravo comprou a Elemica e a GHX retardando os esforços comerciais e as campanhas de conscientização. Paralelamente, a Insight Partners investiu na E2open e compras de aplicativos corporativos. Da mesma forma, a Infor comprou o GT Nexus retardando a penetração no mercado. Um mercado difícil de navegar e entender para os usuários e empreendedores que precisam investir.
  • Dependência em prestadores de serviços retarda resultados. A terceirização de fornecedores de integração aumenta a lacuna na compreensão atual das redes de valor, bem como, como capacitar as equipes internas. Os provedores de serviços não são a resposta para a construção de redes de valor, as empresas precisam ser proprietárias de seus processos.
  • Melhorar a definição de rede. As empresas usam termos como redes de valor agregado e redes operacionais da cadeia de suprimentos de forma intercambiável. O foco está na transformação de dados usando um modelo de dados multicamadas. Em uma rede operacional da cadeia de suprimentos, os dados se movem com mais frequência do que em uma rede de valor agregado que utiliza processamento de lotes/ sobrecarga de trabalho. Assuma o controle – seja dono da sua rede. Entre as empresas de melhores práticas, as redes competem umas contra as outras. Construa uma vantagem competitiva.
  • 5G – 5G é a quinta geração de tecnologia sem fio, com ela, teremos velocidades exponencialmente mais rápidas de download e upload; a latência, ou o tempo que levam os dispositivos para se comunicar uns com os outros redes sem fio, diminuirá drasticamente. Mas quais benefícios podemos esperar para a gestão da cadeia de suprimentos? À medida que mais e mais dispositivos em toda a cadeia de suprimentos se tornarem parte da ‘Internet das Coisas’, eles produzirão um fluxo de dados incrivelmente rico que enviará sinais em tempo real para desencadear uma grande variedade de eventos. Na gestão de estoques, por exemplo, usando uma rede 5G, um lote de peças poderia comunicar que essa SKU atingiu o ponto de ressuprimento, desencadeando uma reposição das partes necessárias. Isso seria um gatilho em toda a cadeia de suprimentos que resultaria em movimentos de armazenagem, talvez transporte, consolidação e conclusão da atividade. Contudo, ainda estamos nos estágios iniciais da adoção de redes sem fio 5G – isso exigirá uma implantação maciça, incrivelmente cara da nova infraestrutura sem fio. Os dispositivos de IoT da cadeia de suprimentos realmente exigem esse tipo de largura e velocidade da banda para sincronizar efetivamente uma cadeia de suprimentos? Quanto mais teremos que pagar por uma melhor velocidade? Será que o custo adicional valerá a recompensa? A comprovar.
  • Plataformas de Inteligência Artificial (IA)/Machine Learning – Elas permitem que as empresas analisem grandes quantidades de dados históricos e em tempo real de streaming – o saneamento e a preparação para a aplicação de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina ou IA nesses dados fornece previsões valiosas para seus negócios; contudo, a menos que a IA esteja incorporada em aplicativos construídos especificamente, o tempo para produzir valor em IA pode ser longo. Além disso, todos estão excessivamente focados nos algoritmos de aprendizado de máquina, em contraste, com os grandes e complexos esforços necessários para definir e gerenciar a infraestrutura para coleta de dados, verificação de dados, extração de recursos, governança, reciclagem de modelos e vários outros componentes da solução.

• Tecnologias Promissoras

Tecnologias promissoras parecem oferecer ROI robusto ou outros benefícios tangíveis, mas essas tecnologias são tão recentes que apenas apontamos como promissoras pois, não temos referências para verificar se os benefícios prometidos são reais.

• Aprendizado de máquina (Machine Learning) em WMS – A capacidade do aprendizado de máquina de se adaptar às condições em mudança o torna especialmente bem alinhado com a natureza dinâmica dos armazéns de comércio eletrônico de hoje. A Manhattan Associates utiliza aprendizado de máquina dentro de sua solução de WMS para determinar a quantidade de tempo necessário para concluir uma determinada tarefa em um determinado conjunto de circunstâncias, como duração histórica e características de itens Como outro exemplo, a JDA Software está explorando aprendizado de máquina para simular as correlações de vários atributos entre as observações e a influência que esses atributos têm nos tempos de processamento de pedidos à medida que o congestionamento e as demandas de recursos aumentam ou diminuem.
  • Armazenamento e recuperação automatizada por robôs – Uma nova forma de automação entre mercadorias chegou recentemente ao mercado – são “sistemas robóticos de transporte”, um híbrido de sistemas de transporte tradicionais (AS/RS) e robôs de roaming gratuitos; essas soluções oferecem o benefício de alta densidade de armazenamento e um alto grau de flexibilidade devido ao movimento dinâmico de bots. Essa agilidade do bot remove as restrições de taxa de rendimento e sequenciamento, proporcionando maior potencial de produtividade, além de se alinharem com as necessidades operacionais de muitas indústrias.
  • Machine Learning em TMS e TES – O principal foco das empresas que usam um sistema de gerenciamento de transporte é a economia de frete que pode ser atribuída à simulação e design de rede ou ainda, a consolidação de carga e seleções de modal de menor custo e otimização de rotas. O aprendizado de máquina permite que um TMS lide melhor com os objetivos concorrentes e descubra impactos não óbvios no desempenho, entregando às empresas a capacidade de manter altos níveis de serviço, com maior economia. Respostas para: quais as operadoras que atendem aos níveis de serviço no prazo e quais não? quais pistas normalmente têm mais chance de atrasos? e se há um número ideal de paradas antes que as remessas se atrasem? O aprendizado de máquina pode ajudar os transportadores a entender melhor como aumentar a eficiência sem sacrificar os níveis de serviço.

Por exemplo, as entregas na última milha dependem do congestionamento, do tipo de produto que está sendo entregue, do tipo de residência e dos serviços de valor agregado que são fornecidos no Destino.  O aprendizado de máquina pode ser usado para “aprender” essas restrições e propor a melhor solução, em vez de ter que fazer estudos de tempo e codificá-las. O resultado é uma estimativa de chegada (ETA) mais precisa e atualizada para armazéns, lojas e o cliente final, através de soluções de visibilidade em tempo real que permitem usar restrições como: capacidade, regulamentos e horas de serviço.

• Itens com ROI alto, mas não amplamente adotado
  • Aprendizado de máquina incorporado em aplicativos de planejamento – Há uma espécie de corrida armamentista de fornecedores para aplicar aprendizado de máquina para melhorar o planejamento e otimização da cadeia de suprimentos. Isto não é novo. O aprendizado de máquina tem sido usado para melhorar a gestão da demanda, mas nos últimos anos, o aprendizado de máquina tem usado dados a jusante – como dados de Ponto de Venda – para melhorar muito a precisão das previsões de curto e médio prazos usadas para reabastecimento. Aqui, os benefícios são reais e comprovados. Mas muitas empresas não colocaram na infraestrutura necessária para coletar, sanear e usar dados de detecção de demanda.  

O uso do aprendizado de máquina para atualizar parâmetros de estoque, como prazos de entrega ou velocidades operacionais de máquina para melhorar o ressuprimento com base em restrições; demonstra economias óbvias – sem a parametrização adequada, sobras e faltas continua sendo uma realidade.

Outras soluções podem prever falhas de máquina em peças críticas de equipamentos de produção e se integrarmos essas previsões a um mecanismo de planejamento, os planos são mais confiáveis. Em certas indústrias, como petróleo e gás ou produtos químicos, há ativos de fabricação caros, pesados e complexos. Desligar e, em seguida, reiniciar um processo é caro, demorado (pense dias, não horas), e tem implicações ambientais, de saúde e de segurança. Assim, esta também é uma área onde o ROI parece óbvio, mas muito poucas referências de clientes existem.

• Internet das Coisas na Logística – As empresas podem capturar dados de sensores inseridos nos caminhões e analisar horas de regras de serviço para saber quando, onde e por quanto tempo um motorista precisa parar (pois, onde e quando o condutor para tem um impacto sobre o ETA), bem como, para obter uma melhor compreensão do comportamento do motorista, como velocidades e horários típicos de direção e como operam em áreas altamente congestionadas. Isso garante uma estimativa de hora de chegada (ETA) mais confiável.  

Conclusão:

Mais um dia de aula em gestão avançada da cadeia de suprimentos, as cadeiras aos poucos ficam cheias e, mais um dia de aula tem início.

Depois de tudo que expusemos, nossos alunos sabem o quanto as cadeias de suprimentos de hoje são complexas (a globalização e as frentes de lojas via WEB transformaram algumas das partes mais básicas da cadeia de suprimentos), e é necessário estar mais atualizado do que nunca para encontrar soluções de gestão logística que permitam levar um produto ao seu destino final de maneira eficiente e econômica – para atender ao jargão dos dias atuais: promover uma experiência inesquecível ao cliente.

A concorrência acirrada e uma mudança em direção à sustentabilidade acrescentam uma necessidade de gestão inovadora. Enquanto muitos empregos tradicionais na manufatura e comércio estão desaparecendo, os profissionais da cadeia de suprimentos estão sendo procurados, há alguns setores que ainda estão crescendo que buscam novos talentos para desenvolver.
Você que nos lê, se estiver interessado em negócios, pensando criativa e estrategicamente e procurando um diploma com grande potencial de carreira, esses são motivos para colocar a Gestão da Cadeia de Suprimentos (SCM) em sua prioridade.
O gerenciamento da cadeia de suprimentos é um setor em ascensão, com posições em todo o mundo que precisam ser preenchidas.

• Informações sobre o autor:

Otacílio é Diretor da OMC consultoria em Sistemas Ltda

Site: www.omcconsult.com.br

Telefone: (21) 99999-0048