Em época de alta demanda de clientes por novas experiências, esperar que os varejistas atendam todas elas com exatidão pode ser frustrante. No ano passado, apenas o comércio eletrônico obteve alta de 13,5% com as compras de Natal, segundo o E-bit.
Atender a essas demandas e expectativas dos consumidores não é tarefa fácil, nem todos conseguem atingir esse patamar e um dos problemas é que o Supply Chain ainda não está no centro dos negócios das empresas. Essa é a visão de Ricardo Ekerman, Principal Value Engineering da Infor para o Brasil (Fone: 11 5508.8800).
Para ele, além de não fazer parte das estratégias das organizações logísticas, o Supply Chain tem um inimigo que muitos desconhecem: a variabilidade.
“A prática de ‘apagar incêndios’ tem custo alto para as empresas que não possuem um banco de dados sobre o comportamento de sua cadeia logística e, como resultado desse problema, não conseguem identificar e se antecipar aos problemas. Segundo a consultoria Capgemini, quase metade das empresas ainda utilizam métodos tradicionais, como telefone, e-mail e fax, para interação com seus fornecedores e toda a cadeia de suprimentos”, explica o diretor de inovação da Infor.
E qual a alternativa? Para Ekerman, a transformação digital do Supply Chain trouxe como um dos principais benefícios a possibilidade de eliminar a variabilidade e nesse novo patamar, duas tecnologias são fundamentais: IoT, que funciona como um extrator de dados e oferece maior visibilidade do processo, garantindo planejamento e execução de todas as tarefas, e o Business Intelligence, que tem a função de interpretar as informações recebidas. Associado aos modelos preditivos, como Machine Learning e Inteligência Artificial, o BI oferece insights para ajudar os gestores na tomada de decisões. Aqui, os ganhos são em agilidade e flexibilidade das operações.
“Essas são tendências que vão nortear as estratégias de Supply Chain em 2019 e, segundo Gartner, 50% das grandes empresas usarão AI e IoT para otimizar sua cadeia de suprimentos e reduzir custos logísticos”, avalia Ekerman.
Variabilidade
Mas, antes de comentar sobre as características e as vantagens destas duas tecnologias, o diretor de inovação da Infor ressalta a variabilidade dentro do Supply Chain.
“De acordo com a Capgemini, apenas 15% das corporações afirmam que os dados da sua cadeia de suprimentos são usados para tomada de decisões. Uma vez que os dados não são utilizados, as empresas não conseguem identificar ou antecipar os problemas. E quem não se planeja, paga caro. Ainda mais em um país de proporções continentais e que não investe em infraestrutura logística como o Brasil. O custo logístico, de acordo com a Ilos – Instituto de Logística e Supply Chain, corresponde a 12,3% do PIB brasileiro e consome cerca de 10% do faturamento das empresas do setor.”
Ainda de segundo Ekerman, há duas dimensões quando o assunto é o entendimento e gestão da variabilidade do Supply Chain: uma tecnológica e outra processual.
Na dimensão tecnológica, como já mencionado, as organizações ainda se encontram num estágio muito rudimentar de conseguir capturar e usar dados para tomar decisões. Dados não disponíveis, disponíveis com um lag de tempo ou cobertura inadequada, ou mesmo dados não confiáveis, impedem que as organizações tomem decisões baseadas em fatos. Adicionado a isto, muitas empresas não usam soluções tecnológicas para processamento destes dados usando ferramentas como planilhas para planejar e controlar a execução do Supply Chain. “Portanto, a identificação da variabilidade é feita tardiamente, o entendimento de sua causa nem sempre é fácil e o tempo de resposta a ela ainda é lento e, muitas vezes, ineficaz.”
Do ponto de vista de processos, a redução da variabilidade também se mostra complexa. Pois esta exige que os executivos de Supply Chain revejam suas estratégias e táticas, redesenhem processos, negociem com fornecedores (incertezas no suprimento), clientes (incertezas e concentração temporal da demanda) e prestadores de serviços logísticos (incertezas nas rotas multimodais). Nem sempre as empresas têm estrutura, dados, ferramentas ou poder para negociar com as partes para identificar as origens e estabelecer um plano de ação para reduzir as variabilidades. Por fim, há variabilidades que são intrínsecas ao mundo dos negócios. Nestes casos não é possível ação mitigadora e, sim, é necessário que se criem estratégias e modelos de Supply Chain que garantam a flexibilidade e agilidade para responder às incertezas, mantendo o nível de serviço a custos aceitáveis.
“Com o surgimento do conceito de Transformação Digital e de tecnologias como Cloud, pIoT e Inteligência Artificial, as empresas estão começando a entender como a tecnologia poderá ajudar a abordar a variabilidade do Supply Chain: capturando informações em tempo real, de ponta a ponta na cadeia, com processamento das informações de forma ágil e inteligente, será possível os executivos de Supply reagirem com agilidade e eficácia aos desvios ocorridos na execução.”
Ekerman destaca que as empresas historicamente têm feito enormes investimentos em tecnologias transacionais (ERPs) e não se ativeram ao potencial das tecnologias que apoiam a tomada de decisão (algumas, inclusive, já existem há décadas). Desta forma, foi garantido que os CFOs tivessem os dados corretos e adequados da operação de forma ágil e rápida. Em geral, resultados financeiros e dados como receitas e custos. Porém, resultados de uma operação muitas vezes ineficiente.
“Com o advento do celular, 4G, sistemas na nuvem e outras tecnologias, surgiu o conceito da Transformação Digital, que tem três objetivos centrais: 1) incrementar a experiência dos clientes/consumidores; 2) tornar o cotidiano dos colaboradores mais dinâmico e eficiente; 3) fazer com que a operação tenha um salto em produtividade. No Supply Chain os benefícios são significativos, tais como fornecer visibilidade da operação em tempo real e dar agilidade e assertividade no planejamento e na tomada de decisões. É importante frisar que o ERP na nuvem será um elemento importante para este processo, pois com a tecnologia cloud, as integrações e acessibilidade aos dados nesta grande rede de informações serão mais ágeis, seguras, robustas e escaláveis”, ressalta o diretor de inovação.
Papel do IoT
Sobre qual será o papel do IoT nesta nova realidade do Supply Chain e quais os benefícios que ele traz, Ekerman aponta que será um dos elementos centrais para dar visibilidade ao Supply Chain em tempo real.
“O Supply Chain nada mais é que a combinação do fluxo de informações – geralmente iniciado na demanda e terminando no fornecedor do fornecedor – associado ao fluxo de produtos – iniciado no fornecedor do fornecedor até chegar ao cliente. No Supply Chain atual há alguma disponibilidade de informação sobre demanda e sobre o que ocorre dentro das quatro paredes de uma empresa. Entretanto, quando se pergunta onde está meu pedido?, o que meu fornecedor está produzindo?, quando ele irá embarcar os insumos necessários para eu produzir?, a coisa muda de figura. O IoT, associado a uma plataforma de planejamento e controle na nuvem, irá compor o modelo de gestão do Supply Chain no futuro. Uma Torre de Controle do Supply Chain processará informações de um repositório de dados que será alimentado por diversas fontes fluindo por interfaces com fornecedores, clientes, prestadores de serviços e sensores/dispositivos ligados a equipamentos (caminhões, navios, contêineres, armazéns). Com este grande volume de dados processados por ferramentas que usem Machine Learning, Inteligência Artificial e algoritmos de otimização, os gestores poderão planejar melhor, atuar nas áreas com oportunidades de melhoria – por exemplo, redução da variabilidade de algum modal de transporte – e reagir com mais agilidade em eventos não previstos.”
Ainda na opinião do diretor de inovação da Infor, um planejamento otimizado permite atender clientes dentro de um SLA com menores custos operacionais e níveis de estoques otimizados. Agilidade na resposta a eventos imprevistos garante a execução do plano, permitindo uma reação rápida a eventos exógenos não controláveis. Inteligência Artificial e Machine Learning permitirão aos executivos entender melhor o comportamento de seu Supply Chain, identificando áreas de oportunidades de ganho operacional, e simular qual será o resultado de seu plano, baseado em alimentação de dados reais. A visibilidade também permitirá que se tenha gestão de segurança – por exemplo, geo-fences para caminhões, previsão de descarrilamento de trens baseado em monitoramento das rodas dos trens – e prover clientes de dados real time de onde e como estão os produtos por eles comprados. Em suma, ao final, a empresa terá clientes satisfeitos a um custo competitivo, criando um diferencial contra a concorrência.
Tecnologias Machine-to-Machine (M2M), onde equipamentos falarão entre si, permitirão que, novamente associados a algoritmos inteligentes, máquinas e equipamentos possam tomar decisões sozinhos, tais como um avião desviar do outro que esteja em rota de colisão ou que um caminhão seja desligado se sair de uma determinada margem de distância de seu percurso planejado. Outra forma de uso de M2M serão replanejamentos automáticos do Supply Chain em função de desvios identificados pelos dispositivos de monitoramento.
Desafios
Sobre os desafios para adoção do IoT no Supply Chain, Ekerman diz que, segundo Thomas Insight (https://blog.thomasnet.com/3-challenges-of-internet-of-things-adoption), há três principais razões que impedem o Supply Chain de usufruir integralmente do IoT:
- Segurança e confidencialidade: considere o número de pontos monitorados por dispositivos e sensores no Supply Chain de uma grande organização, considerando-se o uso extensivo de IoT na cadeia. Imagine agora a quantidade de informações fluindo destes sensores, trafegando por distintas tecnologias até chegarem ao repositório de dados instalado na nuvem. Fica claro o desafio que se coloca em garantir que os dados fluirão para ou do repositório sem a possibilidade de serem interceptados, alterados ou copiados;
- Confiabilidade e integridade: as decisões a serem tomadas pelos gestores e ferramentas utilizadas dependerão da qualidade da informação e que esta chegue na frequência e no volume esperados. Caso haja algum problema de conectividade, cria-se a necessidade de garantir um sistema redundante que evite a interrupção do fluxo das informações;
- Escalabilidade: para fazer que sistemas de IoT obtenham escala, a indústria terá que criar soluções que atendam de forma flexível necessidades distintas em indústrias distintas, e que sejam de fácil integração com outras ferramentas tecnológicas (ERPs, por exemplo).
Papel do BI
Sobre o papel do BI nesta nova realidade do Supply Chain, o diretor de inovação da Infor lembra que, se o IoT é um pilar para gerar e processar dados, o BI terá como função primordial permitir aos executivos analisar e interpretar as informações recebidas. Associado a tecnologias como modelos preditivos, Machine Learning e Inteligência Artificial, o BI moderno não mais apenas mostra como foi o passado, mas oferece insights do que deve acontecer no futuro para ajudar os gestores na tomada de decisões.
“Podemos dizer que o IoT será uma das fontes de dados que alimentará o repositório, mas o BI será a solução que processará as informações das organizações de modo que estas possam ser lidas, analisadas e interpretadas, resultando em processos de tomada de decisão superiores.”
Ekerman também lembra que a visibilidade intuitiva e gráfica de dados, associada às tecnologias mencionadas de Machine Learning e Inteligência Artificial, permitirão aos executivos extrair rapidamente de uma base de dados gigantesca as informações relevantes para controlar, monitorar, analisar e prever o desempenho de suas operações. Com este arsenal de informações, os executivos poderão atuar para melhorar a rentabilidade, reduzir custos e evitar despesas necessárias.
Custo de implementar o BI
Ekerman destaca que o custo da implantação e operação de um BI hoje pode variar muito, pois há muitos produtos no mercado com características bastante distintas.
No que tange a custo, há BIs extremamente acessíveis (US$ 10/usuários/mês). Este modelo “barato” de BI fomentou a proliferação de soluções departamentais. Isto aumenta o TCO desta solução e reduz a qualidade da informação pelo fato de que cada repositório traz conceitos de negócios distintos, ou seja, não há uma camada semântica única.
Outro modelo já estabelecido é o dos BIs centralizados. Aqui o custo per capita sobe e, adicionalmente, apresenta-se o problema do esforço necessário para criar os repositórios analíticos com qualidade e robustez. Projetos típicos aqui apresentam enormes incertezas no custo e no seu sucesso.
Numa linha mais moderna, segundo Joaquim Fanton, gerente de Vendas Sênior da Infor, especialista em BI, o Infor Birst tem um valor anual relativamente maior, porém não exige o desenvolvimento manual de repositórios analíticos, devido à tecnologia Automated Data Refinement (ADR), que utiliza Inteligência Artificial e Machine Learning para criar os repositórios analíticos de forma automatizada. Esta tecnologia traz uma série de benefícios comparados às tecnologias tradicionais de BI, como agilidade na implementação – redução de 80% do esforço tipicamente necessário – e uma camada única de dados que pode ser acessada por qualquer área da empresa, estabelecendo o “single version of the truth”. Com esta tecnologia, o payback dos projetos de BI torna-se muito menor e o risco de o custo do projeto explodir cai exponencialmente.
Emprego generalizado
O diretor de inovação da Infor também lembra o emprego destes dois conceitos deve ocorrer em nível mundial, ressaltando que o IoT já é uma realidade: RFID, Transponders Aeronáuticos e sistemas de GPS são modalidades já bem difundidas e maduras. Outro exemplo são as pulseiras esportivas e os relógios inteligentes. “Porém, as expectativas são de que esta tecnologia ganhe uma escala gigantesca nos próximos 5 – 10 anos: algo como um trilhão de equipamentos conectados até 2025 (What the Internet of Things (IoT) Needs to Become a Reality – by Freescale).”
Ainda segundo Ekerman, os BIs são definitivamente uma realidade, porém seu uso e benefício ainda estão abaixo do potencial máximo. Uso de múltiplas plataformas, base de dados não confiáveis e incompletas fazem com que o uso dos BIs traga resultados abaixo do potencial desta ferramenta.