O bom uso dos dados, através da aprendizagem de máquina ou Machine Learning, para antecipar as eventualidades, pode fazer a diferença entre o sucesso ou o fracasso na cadeia de suprimentos em momentos críticos. Algumas empresas aproveitado o momento e conseguiram incrementar em mais de 4% suas vendas em apenas 6 meses.

O conceito de entorno VUCA (por sua sigla em inglês, Volatile, Uncertain, Complex and Ambiguous), que surgiu depois da Guerra Fria, colocou especial relevância com outro evento mundial: a pandemia. Por que? A chegada do Covid-19 colocou a prova as cadeias de suprimentos de todo tipo de empresas ao redor do mundo e foi um ponto de inflexão para as companhias, já que se viram na necessidade de repensar não só seus planos imediatos, mas também a maneira na que deviam administrar, de maneira eficiente e rápida, a cadeia de suprimento para que evitar afetar seus clientes.

É justamente nestes ambientes onde se faz cada vez mais imperativo que as empresas estejam preparadas e adaptem suas cadeias de suprimento para torná-las mais ágeis, resilientes e flexíveis para enfrentar os desafios que se apresentem. Se bem existem diferentes dimensões para fazer frente a conjuntura, estamos convencidos de que os dados são a pedra angular para conseguir isto.

É impossível pensar em otimizar a cadeia de suprimento ―cujos custos, em média, superam 10% dos custos totais― com processos de prognóstico onde se estima quando há situações de incerteza, ou com processos de planejamento que, muitas vezes, são alimentados com dados errôneos de transações, inventários e outros relacionados com a oferta e demanda de produtos ou serviços. Como resultado, as empresas têm a tarefa de identificar os formatos e quantidades ótimas de seus produtos ou serviços para atender as necessidades cambiantes dos clientes.

Aos desafios da escassez de semicondutores ―que já está na mira das potências mundiais― e as disrupções nas cadeias de suprimento, se soma o desafio das companhias de encarregarem-se dos altos inventários, ao mesmo tempo que buscam ter pronta a oferta para seus clientes.

Para resolver isto, é fundamental ter os dados necessários dispostos para seu uso para que as companhias se enfoquem no coração de todo processo de planejamento: o prognóstico da demanda.

Para os líderes da cadeia de suprimentos, a optimização do processo de prognóstico da demanda tem uma maior prioridade com relação a outras iniciativas como o rastreamento ou a automatização. A razão disto é que, contar com um processo de prognóstico da demanda ágil, que aumente as capacidades das equipes de planejamento e que integre fatores internos e externos, permite considerar casos de uso adicionais de Machine Learning tais como a optimização de inventários, optimização de compras e, inclusive, algoritmos de recomendação para a venda cruzada e promoções.

Na NEORIS, através de uma oferta de soluções de Machine Learning, trabalhamos com nossos clientes para otimizar seus processos de prognóstico da demanda. Para isso, integramos tanto variáveis internas do negócio como variáveis externas (clima ou feriados) em um modelo de Machine Learning que permite entregar predições para milhões de combinações de SKUs, lojas ou clientes.

Graças a isto, alguns clientes desenvolveram casos de uso adicionais como pedido sugerido, com o qual aumentando suas vendas em mais de 4% em apenas 6 meses.

É uma realidade que a aprendizagem de máquina ou Machine Learning possibilitou a identificação rápida daqueles elementos chave para o êxito da cadeia de suprimento. Este tipo de tecnologia, aplicada aos processos empresariais, serviu a muitas companhias ao redor do mundo a afrontar da melhor maneira os momentos difíceis, complexos ou incertos.

Certamente, as organizações s são chamadas para adotar a tecnologia como parte essencial de seu crescimento. Só desta maneira, terão bases sólidas e robustas para enfrentar tempos de crise sem colocar em risco sua produtividade e eficiência.