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Automatização em logística: saiba como o Analytics está agilizando a recuperação em eventuais falhas na cadeia de suprimentos

Conexão, Inteligência e automatização em logística. Esse é o futuro da cadeia de suprimentos, onde inovadoras tecnologias digitais estão compilando uma grande quantidade de dados que, integradas a sensores e ferramentas de Analytics em toda a operação, entregam um novo modelo mais inteligente, transparente e eficiente, mais preditivo e proativo.

Em termos gerais, o uso de Analytics na cadeia de suprimentos é a aplicação de matemática, estatística, modelagem preditiva e técnicas de Machine Learning para identificar padrões relevantes na imensa quantidade de dados, internos e externos, produzidos em todo o processo produtivo.

Gestores cada vez mais dependem de alertas e insights para rápida tomada de decisão de modo a aumentarem a eficiência de todos os processos e prevenir eventuais falhas na cadeia de suprimentos, que podem resultar em incomensuráveis prejuízos financeiros e danos à imagem da marca.

Na Logística 4.0, a cadeia de suprimentos incorpora as inovações da Indústria 4.0 – Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) e ferramentas de Analytics e Big Data – para mapear processos, aumentar a eficiência e melhorar a experiência do cliente, com insights sobre demanda, inventário, produção e distribuição.

A automatização na logística das tarefas físicas e do planejamento aumenta a eficiência da cadeia de suprimentos. Robôs manipulam os materiais (paletes ou caixas, ou mesmo artigos individuais), automatizando totalmente o processo de armazenamento, desde o recebimento/descarga, acondicionamento, seleção e embalagem até o envio. Caminhões autodirigidos transportam os produtos dentro da rede.

E com ferramentas de Analytics e a Inteligência Artificial, teremos sistemas de gestão de performance que “aprendem” a identificar automaticamente riscos ou exceções, e alteram as variáveis da cadeia de suprimentos para reduzir danos. Essas capacidades permitem que a torre de controle automática da gestão de performance seja capaz de lidar com uma ampla gama de exceções sem envolvimento humano (exigindo planejadores humanos somente no caso de eventos disruptivos não planejados). O ciclo resultante de melhoria contínua fará com que as cadeias de suprimentos se aproximem do seu limiar máximo de eficiência.

O uso de Analytics na tomada de decisão

O uso de ferramentas de Analytics e automatização na logística oferecem a capacidade de uma tomada de decisão com Inteligência, baseada em fatos, previsões e antecipação de cenários futuros, influindo em todos os processos, como os listados abaixo:

  • Intensivos em informação: Analytics revela o significado da informação
  • Intensivos em ativos: Analytics permitem utilização efetiva e compartilhamento de recursos escassos ou de alto custo
  • Intensivos em trabalho: Analytics permite tomada de decisão e alavancagem de expertise, especialmente onde a disponibilidade de talento é reduzida, pois a demanda por talento é contínua, e tempos de treinamento são prolongados
  • Dependentes de velocidade e tempo: Analytics viabilizam aceleração do processo e decisões em tempo real, especialmente onde a satisfação do cliente e competitividade do processo demanda tempos de resposta curtos
  • Dependentes de consistência e controle: Analytics permite decisões consistentes mesmo em situações com baixa previsibilidade
  • Dependentes em tomada de decisões distribuídas: Analytics permite aos tomadores de decisão olhar para frente e para trás e antecipar os efeitos das ações
  • Escopo multifuncional e multinegócios: Analytics revela interdependências e viabiliza o trabalho em conjunto das partes

Algumas vantagens da automatização na logística

  • Soluções da Analytics que suportam processos de negócios estão contribuindo para que as empresas possam orquestrar cadeias de suprimentos mais responsivas a partir do momento que recebem insights confiáveis sobre tendências do mercado e preferências do consumidor. A triangulação entre estatísticas de mercado, vendas, redes sociais, dados demográficos, fornecedores e outros dados provenientes de fontes diversas oferecem a capacidade de planejar de forma preditiva e proativa as atividades na cadeia de suprimentos.
  • A IoT e Inteligência Artificial estão sendo utilizadas na gestão e manutenção de ativos para evitar falhas e agilizar a recuperação em eventuais falhas na cadeia de suprimentos. A automatização na logística entrega dados de telemetria que revelam detalhes dos processos produtivos e a Inteligência Artificial que analisa esses dados predizem com confiabilidade a possibilidade de falhas.
  • Soluções de Analytics estão ajudando a evitar atrasos na entrega ao analisarem dados de GPS junto com informações sobre condições do trânsito e clima, otimizando a rota.
  • Aplicações de Big Data distribuídas globalmente fazem com que os gestores adotem uma gestão de risco proativa, em vez de responsiva, a acidentes naturais ou provocados por humanos, que impactem na produção.

Ao final, o que temos são mais dados, mais oportunidades, mais complexidade.  Apesar da complexidade que chega junto com a explosão de dados, com o uso de Analytics e a automatização na logística surgem novas oportunidades de negócios, com insights confiáveis sobre as tendências do mercado e comportamento do cliente, orientando as decisões estratégicas que levam à excelência operacional.

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