Por que utilizar análise preditiva na cadeia de suprimentos?

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.

7 desafios da cadeia de suprimentos e como superá-los