cadeia de suprimentos: Melhorando o planejamento da cadeia de suprimentos na indústria automotiva

Nos últimos anos, os desafios causados ​​pela pandemia, como a saúde global e a crise econômica, destacaram muitas questões novas em todo o espectro. A interrupção da cadeia de suprimentos é um desses problemas. A pandemia global expôs a vulnerabilidade de nossas cadeias de suprimentos e expôs inúmeras lacunas na integração de processos. Em meio a constantes interrupções na cadeia de suprimentos, os fornecedores de autopeças estão operando sob um novo conjunto de regras. Para coordenar uma distribuição eficiente, a cadeia de suprimentos de pós-venda às vezes precisa gerenciar várias peças, diferentes padrões de demanda, vários fornecedores, sistemas legados ineficientes e terceiros.

Algumas das questões mais importantes da cadeia de suprimentos na indústria automotiva são:

· Aumento das margens e problemas de compra resultantes de altos custos de logística e estoque, aumento do risco de obsolescência do produto, má gestão do armazém e peças falsificadas.

· A falta de modelos de negócios sustentáveis ​​afeta os processos de tomada de decisão, impede a transparência em toda a cadeia de suprimentos e prejudica a capacidade preditiva.

· Gerenciamento de dados inadequado, indicadores-chave de desempenho (KPIs) insuficientes para benchmarking e previsão de demanda ruim como resultado de dados ausentes sobre giro de estoque, por meio de vendas, vendas históricas, promoções e flutuações sazonais.

· Sistemas desatualizados e díspares que operam isoladamente, resultando em rastreamento de estoque deficiente, pedidos incorretos e falta de transparência entre os departamentos.

· Pequenas equipes de planejamento gerenciando grandes quantidades de dados, limitando sua capacidade de tomar decisões de planejamento ideais.

Se você olhar de perto, todos esses problemas estão concentrados em torno de um aspecto – “Gerenciamento de dados”. Portanto, a solução para esses problemas está dentro da estrutura do “uso sábio de dados”. À medida que nosso modelo econômico transita para a economia moderna, dando origem à megatendência da economia orientada por dados, com enormes quantidades de dados fluindo continuamente para o sistema, os dados podem ser a solução para os desafios enfrentados pelos fornecedores de pós-venda automotivo. Os dados podem ser um ativo poderoso quando usados ​​de forma eficaz e sensata, e refletem os esforços macroeconômicos de nosso governo para avançar em direção a uma economia baseada em dados. A cadeia de suprimentos lida com muitas partes interessadas trabalhando em diferentes níveis e produzindo uma grande quantidade de dados. Portanto, há uma forte necessidade de análises orientadas por dados e orientadas por dados no gerenciamento da cadeia de suprimentos automotiva.

Agora, players do setor, como fornecedores automotivos, devem adotar a megatendência de estruturas de negócios orientadas por dados para resolver seus problemas e construir cadeias de suprimentos mais inteligentes. Tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina, blockchain e computação em nuvem e a Internet das Coisas podem servir como um fator importante aqui, fornecendo uma plataforma para integrar todas as tecnologias, como análise preditiva, análise de dados e mineração de dados.

Estratégias de inclusão de dados: extração e uso de dados
Claramente, temos montanhas de dados e muito mais todos os dias, mas a verdadeira questão é como os players da indústria automotiva podem usar esses dados a seu favor. Mais do que dados, conte com a tecnologia para ajudar a coletar, extrair, compartilhar e usar dados. Por exemplo, a digitalização mudou a forma como os clientes interagem com os players automotivos – como eles pesquisam, compram e atendem seus carros. Portanto, os fornecedores devem melhorar a comunicação com o cliente, a previsão de demanda, a análise de mercado e outras medidas enquanto aprendem a grande quantidade de dados provenientes de diferentes canais.

Esses dados vêm de fontes internas e externas, como canais de mídia social usados ​​pelas marcas para se conectar com seus clientes, e geralmente são dispersos pelas unidades organizacionais. Embora os dados possam ajudar muito os fornecedores de pós-venda a prever com precisão as necessidades dos clientes em toda a cadeia de suprimentos, há uma grande necessidade de tecnologia que organize todos esses dados em uma única plataforma, fornecendo uma visão muito mais holística. Por exemplo, ao extrair e usar dados por meio de tecnologias inteligentes, como análise de nuvem e inteligência artificial, os fornecedores de pós-venda podem aprender análises de comportamento do cliente e compartilhá-las em toda a cadeia de suprimentos. Com previsões estatísticas básicas para todas as peças automotivas com base nas vendas médias, os planejadores podem tomar decisões mais informadas sobre seus produtos. KPIs e relatórios ajudam você a entender melhor os fatores de lucratividade e a analisar tendências históricas de demanda.

Embora muitas tecnologias de gerenciamento da cadeia de suprimentos, como soluções de rastreamento e gerenciamento e soluções de atendimento ao cliente, tenham se tornado comuns, as tecnologias que funcionam em vários bancos de dados e plataformas devem ser usadas para explorar totalmente o potencial dos dados. Os players automotivos podem realizar análises proativas para proteger sua cadeia de suprimentos no futuro, aproveitando os dados por meio de tecnologias como análise de nuvem, análise de IoT e blockchain. Como parte de uma análise preditiva, dados de ponto de venda (POS), dados de estoque e volumes de produção podem ser analisados ​​em tempo real para identificar incompatibilidades de oferta e demanda. Eles podem ser usados ​​para gerenciar ações como alterar preços, tempo de promoções ou adicionar novas linhas para alterar a ordem das coisas.

Em poucas palavras, os dados são tão eficazes quanto as medidas usadas para integrá-los à estrutura de negócios e às cadeias de suprimentos automotivas. Ao combinar logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos com dados e rastreabilidade, tomada de decisão integrada, inovação tecnológica e fortes parcerias logísticas, empresas e fornecedores automotivos podem esperar um “maior controle” no futuro.

O autor é Diretor Sênior de Cloud ERP, Oracle India.