Para a definição de qualquer estratégia é de suma importância ter uma base detalhada para análise e estudo de possíveis novas implementações de ações e correções. Principalmente quando há foco principal na otimização da cadeia de suprimentos, em que a análise de dados tornou-se uma ferramenta indispensável.
Como resultado, é por meio dessa investigação que decisões são tomadas e realizadas rapidamente de forma mais certeira, considerando toda a complexidade do supply chain.
Compreendendo a complexidade da cadeia de suprimentos
A cadeia de suprimentos é uma rede complexa que envolve a produção, processamento, distribuição e venda de produtos. Resumidamente, ela é a junção do trabalho de todas as áreas, o que, como consequência, qualquer erro ou acerto pode impactar, positiva ou negativamente, a eficiência e competitividade no mercado da empresa.
Para tal, o supply chain, como também é conhecido, é essencial para o funcionamento de qualquer negócio e, por isso, é crucial que seja gerida de forma eficiente. Como resultado, a análise de dados é uma grande aliada nesse processo, pois permite identificar gargalos, prever demandas, tomar decisões mais informadas e identificar novas oportunidades.
Porém, para que essa análise de dados seja realizada de forma eficiente, é de suma importância que os gestores possuam indicadores-chave de performance bem definidos. Em outras palavras, quais são os objetivos a serem alcançados.
Como realizar a análise de dados da cadeia de suprimentos
Podemos realizar a análise de dados na cadeia de suprimentos de várias maneiras, e aqui discutiremos três metodologias principais: a descritiva, a preditiva e a prescritiva.
Análise descritiva
Iniciando com a análise de dados descritiva, também conhecida como exploratória, utilizamos dados pré-existentes para investigar e retratar as principais tendências e comportamentos. Assim, sendo possível identificar padrões, repetições e eventos que fogem do cenário normal permitindo criar hipóteses com base nesse material.
Análise preditiva
A análise de dados preditiva é um modelo que utiliza uma fórmula matemática, estatística e lógica para identificar possíveis novas tendências de mercado ou de consumo. Essa análise visa ajudar empresas a prever a demanda por seus produtos, permitindo-lhes ajustar sua produção e distribuição de acordo. Como resultado, ele se utiliza de dados padrões e pré-existentes para realizar esse estudo.
Além disso, podemos usar a análise preditiva para prever possíveis problemas na cadeia de suprimentos, como atrasos na entrega ou falta de matéria-prima.
Análise prescritiva
Já a análise prescritiva, é conceituada como a junção das análises descritivas e preditivas. Dessa forma, essa abordagem utiliza modelos matemáticos e algoritmos para otimizar a cadeia de suprimentos, levando em consideração diversos fatores, como custos, tempo de entrega e capacidade de produção. Em suma, a análise prescritiva pode ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas e a otimizar seus processos.
Também podemos usar a análise de dados para melhorar a transparência e a rastreabilidade da cadeia de suprimentos. Isso é especialmente importante em indústrias como a alimentar e a farmacêutica, onde a rastreabilidade dos produtos é crucial. Através da análise de dados, as empresas podem rastrear seus produtos desde a produção até a venda, garantindo que eles atendam aos padrões de qualidade e segurança.
Principais benefícios da análise de dados para otimização da cadeia de suprimentos
Os benefícios da análise de dados na otimização da cadeia de suprimentos são muitos. Além de melhorar a eficiência e a produtividade, a análise de dados também pode levar a uma maior satisfação do cliente. Uma vez que, ao prever a demanda e otimizar a produção e a distribuição, as empresas podem garantir que seus produtos cheguem aos clientes no tempo certo e nas condições certas.
Além disso, a análise de dados também pode ajudar as empresas a reduzir seus custos. Já que, identificando gargalos e otimizando processos, as empresas podem reduzir desperdícios e melhorar sua eficiência. Isso pode levar a uma redução nos custos de produção e distribuição, aumentando a rentabilidade da empresa.
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