Como COVID-19 Acelerou a Mudança para Supply Chains Transparentes e Data-Driven

A pandemia COVID-19 teve um impacto profundo e duradouro na sociedade global e economias, remodelando supply chains de formas que muitas organizações nunca esquecerão.

No início de 2020, escassez, atrasos de envio e reduções de força de trabalho desencadeadas por distanciamento social forçaram líderes de supply chain a resolver disrupções sem inflacionar custos — evitando build-ups de inventário ou novos hubs regionais.

"Com COVID, havia menos pessoas capazes de staff estes processos de supply chain — menos pessoas estavam no chão de inventário para ver que produtos existiam, menos pessoas faziam parte do processo de gestão de armazém, menos pessoal no pátio para descarregar — pessoal não podia estar lá. Muitas fraquezas na 'supply chain tradicional' vieram à tona."

A Infosys Consulting reporta que 57% das supply chains enfrentaram redução de 25% ou maior nas operações.

Consequentemente, muitos gestores de supply chain voltaram-se para um toolkit digital para ganhar insight mais claro.

As duas ferramentas principais são tecnologia de control-tower de supply chain — um hub central que captura processos diversos e usa recomendações AI-driven — e modelação digital-twin, que replica ativos e processos para aumentar produtividade, reduzir custos e revelar gaps no supply, demand e logística erráticos de hoje.

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Desafios à Supply Chain Tradicional

Especialistas dizem que digitalização é a chave para abordar disfunção de supply chain.

"O modelo linear tradicional de supply chain está a transformar-se em digital supply networks (DSNs), onde silos funcionais são desmantelados e organizações se conectam à sua rede de supply completa para permitir visibilidade ponta a ponta, colaboração, agilidade e otimização," escreveu Jim Kilpatrick da Deloitte.

Um relatório de julho da McKinsey & Co., Resetting Supply Chains for the Next Normal, descobriu que 93% dos inquiridos num inquérito a 60 executivos séniores de supply chain planeavam aumentar resiliência — frequentemente através de novas estratégias de sourcing, foco acrescido em analytics e upskilling das suas forças de trabalho.

Além disso, 85% dos inquiridos disseram que lutavam com tecnologias ineficientes, e 60% planeavam implementar analytics avançados para melhor compreender as suas supply chains.

"Empresas estão a passar por um exame duro das suas operações e supply chain," disse George Bailey, diretor executivo e chief research officer no Digital Supply Chain Institute (DSCI). "Empresas não vão ganhar com custos mais altos nas suas operações — mais inventário, mais armazéns e assim por diante. Automação e mudança de processo são ainda mais importantes do que nunca," adicionou.

Desenvolvendo Supply Chains Data-Driven

Compreender a dinâmica de uma supply chain — e aceder a dados significativos — é uma tarefa monumental.

Gestores precisam de visibilidade em disponibilidade de produto, inventário de fornecedores, logística de sourcing de materiais, timelines de produção, manutenção de equipamento e envio a clientes.

Empresas estão portanto a esforçar-se para se tornarem mais data-driven, seja isso contar inventário, rastrear camiões ou sourcing de um fornecedor alternativo quando um esgota.

Tecnologia de control-tower oferece uma consola centralizada que agrega dados, usa machine learning para digerir informação e fornece recomendações acionáveis durante eventos imprevistos. Durante o Furacão Katrina, por exemplo, tech de control-tower ajudou a rerotear envios para regiões não afetadas.

Um estudo da McKinsey & Co. descobriu que 39% de fabricantes asiáticos implementaram uma abordagem nerve-center ou control-tower para impulsionar transparência ponta a ponta.

Desafios à Integração de Dados de Supply Chain

Implementar um control tower requer esforço substancial antecipado.

Organizações com dados fragmentados ou de baixa qualidade devem investir tempo para integrar sistemas legados com plataformas mais recentes, em tempo real. Dados frequentemente precisam de ser traduzidos e massajados antes de consolidação.

"Sistemas very old-school — ERP legados e sistemas de inventário — sobrepostos com sistemas real-time, insight-oriented como fleet management e track-and-trace," explicou Pelino. "Está a fazer ponte entre sistemas legados com novos sistemas conectados habilitados para IoT. Para fornecer aquele conjunto de recomendações, tem de traduzir e integrar aqueles dados."

Mudanças culturais também são necessárias. Muitas empresas seguiam anteriormente uma mentalidade "if it's not broken, don't fix it", mas a pandemia expôs lacunas em insight de dados que tornaram tecnologia de control-tower, integração de dados e analytics mission-critical.

Emparelhar Tecnologia Digital Twin com Analytics de Supply Chain

Digital twins — réplicas virtuais de ativos e processos do mundo real — permitem empresas avaliar riscos como clima extremo, falhas de energia e pandemias.

"Digital twins estão a ajudar [empresas] a fazer análises what-if com overlay de digital twin para obter muito eficiente, muito granular nos [riscos]," disse Pelino.

Embora ainda emergentes, algumas organizações já alavancaram digital twins efetivamente.

A Bridgestone Corp., fabricante de pneus, usa digital twins para modelar vida de pneu, incorporando carga, velocidade, condições de estrada e comportamento de condução.

Hans Dorfi, diretor de engenharia digital, notou num relatório da Deloitte: "Embora analytics desempenhe papel major, apenas aumenta o digital twin. O digital twin captura o envelope de performance multidimensional de pneus e pode também ser aplicado a produtos em desenvolvimento onde nenhum dado está ainda disponível."

Um estudo da Juniper Research projeta o mercado global de digital-twin a crescer 17% em 2021, atingindo $ 12,7 mil milhões.

Replicar ativos e processos físicos permanece desafiante, especialmente ao integrar fontes de dados legadas e IoT diversas de qualidade variável.

Pelino da Forrester avisou que "digital twins são apenas tão valiosos quanto a qualidade de dados que entra na plataforma."

Co-autor da Juniper Research Nick Maynard adicionou, "Digital twins são apenas tão valiosos quanto a qualidade de dados que entra na plataforma."

Um estudo da Gartner sobre implementação IoT descobriu que apenas 13% de empresas usando projetos IoT já tinham digital twins, enquanto 62% trabalhavam para implementação.

Digital twins também expandem a superfície de ataque. "A superfície de ataque foi estendida," alertou Pelino. "Agora que estou a conectar aquela supply chain — aqueles ativos, aqueles veículos — para alguém que quer fazer algo mau, há mais lugares."