Saiba como utilizar corretamente os dados na sua cadeia de abastecimento

O modelo de consumo atual baseia-se num modelo digital, gerando cada vez mais dados que têm de ser processados. Estes dados são uma verdadeira mina de ouro para as empresas: transformam os modelos de negócio e de cadeia de abastecimento de transaccionais, em que a transação era desencadeada apenas no momento da procura, para modelos preditivos, permitindo-lhes diagnosticar melhor as anomalias através da troca de informações.

Porquê utilizar os dados da sua cadeia de abastecimento?

Na nossa sociedade de consumo, os clientes são mais voláteis do que nunca, e é importante e necessário utilizar os dados que estão à sua disposição. A concorrência é cada vez mais forte e os seus clientes são cada vez mais exigentes. Por conseguinte, deve dominar os seus dados para poder analisar a resposta que oferece às exigências dos seus clientes face às ofertas da concorrência.

3 objectivos principais devem orientá-lo na utilização dos seus dados:

• Monitorizar a atividade da sua cadeia de abastecimento:

Graças à utilização e à análise dos seus dados, poderá assegurar um diagnóstico contínuo e um acompanhamento completo dos indicadores importantes das suas operações de S&OP (Sales & Operation Planning). Poderá coordenar melhor as suas decisões de compra e de venda em função das capacidades internas da sua empresa.

• Detetar anomalias e limitar o impacto das falhas:

Ao analisar os dados da sua Cadeia de Abastecimento, poderá ser alertado rapidamente para os problemas que a impedem de funcionar da melhor forma, para que possa resolvê-los o mais rapidamente possível e, assim, limitar o impacto das falhas.

• Ganhar poder de previsão:

Quando dominar a análise dos seus dados, terá dados históricos suficientes para prever com exatidão e certeza os movimentos de inventário futuros (produtos com elevada sazonalidade, etc.) e, assim, ganhar precisão e desempenho na gestão da sua cadeia de abastecimento.

Como preparar os seus dados antes de os utilizar?

Antes de poder utilizar os seus dados de forma optimizada, terá de preparar os seus dados e o seu ambiente de trabalho para poder efetuar todas as suas análises utilizando dados fiáveis e seguros.

• Reunir todos os dados acessíveis

Cada departamento da sua empresa possui diferentes tipos de dados que podem ser úteis para a sua análise. Por conseguinte, deve começar por recolher os dados dos seus vários empregados. Uma vez recolhidos esses dados, será necessário normalizá-los: de facto, cada serviço não tem o mesmo processo de tratamento de dados. Terá então de criar e distribuir processos de normalização aos seus empregados, de modo a que os dados recolhidos posteriormente já estejam no formato correto, poupando-lhe assim tempo.

• Instalar uma base técnica sólida

Uma vez identificados os dados a recolher, rapidamente se aperceberá da extensão dos dados a armazenar. Terá então de escolher um método de armazenamento dentro de estruturas suficientemente poderosas para acomodar todos os seus dados, mas também capaz de fazer actualizações frequentes às suas várias bases de dados. Por exemplo, pode considerar a possibilidade de armazenar os seus dados em vários locais para evitar problemas em caso de catástrofe técnica ou natural que destrua o equipamento de armazenamento.

• Proteger os dados

A posse de servidores de armazenamento de alta capacidade não será o único critério para a escolha do método de armazenamento. A segurança dos seus dados deve ser o principal critério. Com efeito, terá de tratar dados confidenciais sobre a sua empresa e os seus clientes (dados de contacto ou mesmo informações de pagamento) que terão de ser totalmente protegidos para que não possam ser acedidos por outras pessoas. Para uma segurança óptima, pode utilizar servidores remotos, disponíveis na nuvem. Optar por não armazenar os dados na sua empresa é também optar por não ter de gerir as operações de manutenção dos servidores ou os riscos de instabilidade, recorrendo a profissionais. Estes duplicarão os dados em vários servidores para atenuar os riscos naturais e tecnológicos e garantir a continuidade do tratamento dos seus dados.

• Avaliar a qualidade dos dados

Uma vez recolhidos todos os dados a tratar, escolhido o método de armazenamento e garantida a segurança dos dados, há que trabalhar na avaliação da qualidade dos dados. De facto, os dados de qualidade são dados coerentes com a realidade, únicos, compreensíveis, estruturados e documentados. Este trabalho de avaliação deve ser efectuado de forma contínua, a fim de ser aplicado aos novos dados recolhidos manual ou automaticamente.

Que tipos de dados devem ser recolhidos?

Entre todos os dados à sua disposição, terá de aprender a escolher a informação mais relevante a recolher para otimizar a sua análise e as suas previsões, de modo a adaptar a sua cadeia de abastecimento mais fácil e rapidamente.

• Dados da cadeia de abastecimento

Os primeiros dados a recolher são os dados relativos a toda a sua cadeia de abastecimento. Terá de utilizar os dados que fornecem indicadores típicos para construir um historial de dados de qualidade, um critério para acelerar o seu ROI. Para constituir a sua base de dados da cadeia de abastecimento, terá de selecionar as seguintes informações:

o Repositório de artigos: marcas, preços, duração de vida, volume, etc,

o Repositório de fornecedores: nomes, condições de compra, catálogos, frequência de encomendas, etc,

o Repositório de clientes: informações de contacto, histórico de compras, etc,

o Informações sobre a sua rede logística: armazéns, plataformas, lojas, etc,

o Informações sobre as suas operações de stock: vendas, encomendas, receitas, inventários, etc.

Esta informação será adaptada em função da tipologia da sua empresa: consoante o seu sector de atividade, pode ser diferente (por exemplo, pode ter de recolher dados das suas unidades móveis de intervenção, se as tiver).

• Dados já disponíveis

Já tem muitos dados à sua disposição, mesmo antes da implementação da sua gestão de dados. Estes dados, distribuídos pelos seus vários departamentos, são preciosos: vão ajudá-lo a construir um histórico de dados que reforçará a sua capacidade de prever os vários riscos associados à sua cadeia de abastecimento. A melhor forma de recolher e tratar estes dados é nomear um gestor de projeto de dados, responsável pelo mapeamento, recolha e disponibilização de todos os dados que a sua empresa possa ter gerado no passado.

• Dados exógenos

Para além de tratar os dados internos da sua empresa, terá também de integrar dados exógenos, ou seja, dados que não são gerados pela sua empresa, mas no seu ambiente. Estes dados ajudá-lo-ão a tornar a sua análise mais relevante. Dependendo do seu domínio de prática, poderá querer agregar diferentes tipos de dados económicos e demográficos que influenciam a sua atividade.

Como é que mantém a sua base de dados?

Depois de construir a sua base de dados, terá de a manter constantemente actualizada para a manter relevante.

• Analisar os seus dados para identificar erros

Terá de começar por analisar completamente a sua base de dados para garantir que não encontra os 2 erros de dados mais comuns:

o Dados irrealistas: Os dados irrealistas são dados que não podem refletir com exatidão a realidade. No contexto da gestão do inventário, um dado irrealista pode, por exemplo, corresponder a um inventário negativo ou a um número de vendas muito superior ao nível do inventário.

o Dados não estruturados: Os dados não estruturados são dados que não estão corretamente ligados ao resto dos dados. Por exemplo, pode ser um produto que não está corretamente ligado ao seu fornecedor. Os dados não estruturados podem ser problemáticos não só durante a análise de dados, mas também durante os processos automatizados (neste caso, o reabastecimento de produtos).

• Limpar os seus dados

Depois de ter identificado os erros que se infiltraram nos seus dados, terá de limpar a sua base de dados para os eliminar, de modo a obter dados fiáveis, reais e pormenorizados. Terá de evitar que estes erros se repitam: será importante identificar a sua origem: provêm da partilha de dados, do seu tratamento ou da sua recolha? Na maior parte dos casos, a origem será um erro humano: será, portanto, necessário estabelecer novos processos de tratamento de dados precisos e pormenorizados e transmiti-los a todos os seus colaboradores.

Como diagnosticar a sua cadeia de abastecimento?

Depois de todos os dados terem sido recolhidos e preparados para processamento, pode finalmente passar à fase de análise para diagnosticar a sua cadeia de abastecimento.

• Definir KPIs

Um KPI (Key Performance Indicator) é um critério de análise da eficiência global de um sistema. É importante estabelecer KPIs para efetuar o seu diagnóstico de acordo com critérios precisos. Estes critérios podem ser múltiplos e deverão ser adaptados às diferentes etapas da sua Cadeia de Abastecimento: taxa de rotação de stocks, taxa de serviço, percentagem de satisfação, prazos de entrega, etc. É o acompanhamento da evolução dos seus KPIs que lhe permitirá ser alertado em caso de falha na sua Cadeia de Abastecimento.

• Especialista em cadeia de fornecimento

Para um diagnóstico ótimo, terá de recorrer ao seu especialista da cadeia de abastecimento: ele conhece toda a sua cadeia de abastecimento de um ponto de vista interno. Ele poderá utilizar a poderosa ferramenta que os dados representam para analisar e encontrar mais facilmente a origem dos vários problemas que podem perturbar a sua Cadeia de Abastecimento.

A multiplicação das fontes de recolha de dados e o desenvolvimento das tecnologias IoT (Internet of Things) gerarão cada vez mais dados nos próximos anos. Estes dados, cada vez mais relevantes, serão necessários para a melhoria contínua da Cadeia de Abastecimento e, especialmente, para a instalação de novas tecnologias como a inteligência artificial.

A utilização de dados tornar-se-á assim um critério essencial para garantir a eficácia da sua Cadeia de Abastecimento, na deteção de anomalias e na previsão de actividades, de modo a satisfazer sempre melhor os seus clientes.