O Impacto da Pandemia na Tomada de Decisão da Cadeia de Suprimentos: Um Novo Paradigma

Gestores de cadeia de suprimentos enfrentam interrupções sem precedentes, não apenas pelos transtornos resultantes da pandemia, mas também pelas mudanças contínuas na demanda, expectativas crescentes dos clientes e fatores geopolíticos externos. Duas coisas ficaram aparentes: essas interrupções não são temporárias, e elas revelaram falhas no modelo de dados atual da cadeia de suprimentos.

Estratégias para lidar com as consequências dessas interrupções se tornarão mais focadas à medida que nos preparamos para uma recuperação econômica, dando aos gestores o duplo desafio de recuperar-se do desastre impulsionado pela pandemia enquanto lidam com um potencial aumento rápido na demanda pós-pandemia e nos gastos do consumidor no próximo ano. Agora é a hora de mergulhar fundo em como as empresas abordarão a recuperação enquanto simultaneamente aproveitam novas oportunidades de crescimento. A solução não está em retornar ao status quo pré-pandemia, mas em estabelecer um novo modelo de dados. Como costuma acontecer, o desastre impulsiona a inovação, e agora estamos vendo essa inovação surgir à medida que mais organizações de cadeia de suprimentos abraçam um novo modelo de inteligência de decisão para reescrever as regras do jogo.

Inteligência de Decisão para Melhores Resultados

Lidar com a recuperação das interrupções do ano passado, o aumento da demanda que virá e, finalmente, obter o conhecimento e insights necessários para sobreviver a futuras interrupções exigirá ir além do modelo de dados tradicional de análise histórica, informações em silos e painéis na tela com uma gama limitada de saídas e meios limitados de interpretação.

A próxima geração de tomada de decisão já está aqui. A inteligência de decisão fornece acesso antecipado e imediato a dados e tendências, impulsionada por inteligência artificial e análise preditiva prospectiva e com uma camada de middleware capaz de abstrair múltiplas fontes de dados para fornecer uma visão única e unificada, tudo entregue com uma interface de linguagem natural.

A inteligência de decisão, quando entregue com uma interface unificada de linguagem natural, resolve muitas das vulnerabilidades e desafios ocultos que vieram à tona como resultado das interrupções do ano passado. O suporte à tomada de decisão em circunstâncias normais pode funcionar e havia, até agora, pouco incentivo para avançar. O modelo mais antigo, no entanto, deixou muitos despreparados quando confrontados com o inesperado.

Tomada de Decisão em um Mundo Imprevisível

O modelo CORE (configurar, otimizar, responder, executar) da Gartner Inc. impõe um modelo universal a toda tomada de decisão da cadeia de suprimentos:

• Configuração da cadeia de suprimentos para suportar estratégias,
• Otimização para contabilizar fatores como recursos limitados (ou no caso da pandemia, uma interrupção maior e inesperada),
• Resposta, que incorpora um nível de opcionalidade e inteligência, e
• Execução

Insights em tempo real são necessários para alcançar um modelo CORE bem-sucedido no planejamento da cadeia de suprimentos. Para obter insights em tempo real, precisamos ainda de uma interface inteligente, interativa e em tempo real que possa ser usada por tomadores de decisão em todos os níveis, não apenas analistas de dados. Isso pode ser alcançado com uma facilidade de processamento de linguagem natural que permite ao sistema construir contexto para que o usuário seja capaz de ter uma conversa progressiva com o sistema em vez de simplesmente realizar uma série de perguntas ou comandos isolados. Além disso, a camada de abstração do processamento de back-end permite a ingestão transparente de dados de múltiplas fontes estruturadas e não estruturadas.

Uma cadeia de suprimentos responsiva no ecossistema global atual requer que planejadores fechem a lacuna de longa data entre planejamento e execução. Aqueles capazes de fechar essa lacuna, antecipar o inesperado e incorporar uma capacidade de pivotar rápida e inteligentemente com base em eventos imprevisíveis ou mudanças na demanda, são os que se saíram melhor durante os devastadores déficits da cadeia de suprimentos do ano passado, e estarão melhor posicionados para acomodar rapidamente as inevitáveis mudanças na demanda que se seguirão.

Ganesh Gandhieswaran é cofundador e CEO da ConverSight.ai, uma plataforma de inteligência de decisão.