Otimização Matemática: A Chave para Cadeias de Suprimentos Resilientes

O caos logístico não é um fenômeno novo no mundo da cadeia de suprimentos, mas a escala da reviravolta causada pela COVID-19 é algo que as partes interessadas nunca viram antes: 94% das empresas da Fortune 1000 experimentaram disrupções da pandemia, segundo a Accenture.

Felizmente, as empresas hoje têm à sua disposição uma gama de tecnologias de inteligência artificial, como otimização matemática, para ajudar a combater e superar disrupções na cadeia de suprimentos.

A otimização matemática há muito é estabelecida como a tecnologia preferida para planejamento e operações da cadeia de suprimentos. Desde os anos 1980, empresas em todo o mundo recorreram a uma ampla gama de aplicações de planejamento prontas e personalizadas, não apenas para impulsionar maior eficiência e lucratividade, mas também para gerenciar e mitigar disrupções. Tais tecnologias têm sido uma ferramenta fundamental ao longo dos anos para fomentar agilidade e resiliência na cadeia de suprimentos.

A otimização matemática facilita dois tipos de tomada de decisão para planejadores e outras partes interessadas-chave:

• Reativa. Elas podem detectar disrupções em tempo real e responder a elas rápida e efetivamente identificando causas raiz e realocando recursos dinamicamente, reduzindo assim o tempo de recuperação.
• Proativa. Elas podem analisar riscos da cadeia de suprimentos e antecipar disrupções potenciais.

Veja como a otimização matemática pode impulsionar a tomada de decisão reativa e proativa ideal, e abordar disrupções na cadeia de suprimentos.

Um Modelo de Três Partes

Toda aplicação de otimização matemática é essencialmente composta por dois elementos: um solver (um motor de resolução de problemas baseado em algoritmo) e um modelo (uma representação ou gêmeo digital do ambiente operacional do mundo real, com toda sua complexidade e desafios).

O modelo pode encapsular elementos específicos da cadeia de suprimentos (como fornecedores, produção, logística e operações de armazém), ou pode abranger toda a rede ponta a ponta.

Cada modelo consiste em três partes:

• Variáveis de decisão. Decisões tomadas em vários pontos da cadeia de suprimentos;
• Restrições. Regras de negócio que devem ser seguidas;
• Objetivos de negócio. Muitos (e frequentemente conflitantes) objetivos de negócio, como minimizar custos e níveis de estoque, ou maximizar utilização de recursos, desempenho de entrega no prazo e satisfação do cliente.

Quando uma disrupção ocorre, aplicações de otimização matemática, porque são construídas sobre modelos que entendem e incorporam como uma cadeia de suprimentos real se comporta, permitem que os usuários alcancem:

• Visibilidade. Identificar instantaneamente as fontes da disrupção, como gargalos de capacidade e flutuações repentinas na oferta e demanda;
• Flexibilidade. Modificar o modelo fazendo ajustes e até adicionando novas restrições, variáveis de decisão e objetivos de negócio para refletir as condições operacionais atuais em toda a cadeia de suprimentos;
• Agilidade. Reotimizar dinamicamente e automaticamente planos e cronogramas, e determinar o melhor curso de ação para resolver a disrupção o mais rápido e eficazmente possível.

Com uma aplicação de otimização matemática, as empresas podem manter visibilidade e controle em tempo real sobre a rede ponta a ponta, para que quando disrupções atingem, possam facilmente identificar as causas raiz e tomar rapidamente as medidas necessárias para remediar e preservar a continuidade dos negócios.

'Inteligência Contínua'

O aprendizado de máquina, provavelmente o aspecto mais conhecido da IA, depende de dados históricos. Em contraste, a otimização matemática baseia-se nos dados mais recentes disponíveis para fornecer análises prescritivas em tempo real, ou, como a Gartner chama, "inteligência contínua" através da rede da cadeia de suprimentos.

Quando uma disrupção severa na cadeia de suprimentos atinge, como aconteceu durante a pandemia de COVID-19, as empresas não podem depender de dados do passado para ajudar a navegar pelos desafios financeiros e operacionais sem precedentes.

Como utilizam os dados mais recentes disponíveis e modelos que capturam as condições atuais através de uma rede operacional, aplicações de otimização matemática são capazes de gerar automaticamente as melhores soluções para problemas atuais da cadeia de suprimentos, e permitir inteligência contínua e tomada de decisão ideal.

Explorando Risco

Uma parte importante do tratamento de disrupção na cadeia de suprimentos é avaliar risco e planejar e preparar para o futuro. Com a capacidade de análise de cenários da otimização matemática, as empresas podem:

• Explorar vários cenários de oferta, demanda, estoque, capacidade, macroeconômicos, geopolíticos e outros cenários "e se", e avaliar seu efeito potencial no negócio.
• Descobrir riscos ocultos e medir exposição ao risco e tempo de recuperação no caso de uma disrupção como desastre natural, ou quebra de produção ou transporte.
• Desbloquear oportunidades para mitigar risco e impulsionar resiliência aprimorada da cadeia de suprimentos, realocando recursos ou reconfigurando a cadeia de suprimentos.

A funcionalidade de análise de cenários da otimização matemática permite que as empresas isolem suas cadeias de suprimentos contra o impacto de disrupções futuras, permitindo decisões proativas e estratégicas em várias áreas, incluindo investimento de capital, seleção de fornecedores, planejamento de capacidade e estoque, e localização de instalações de produção e armazém.

Durante a pandemia de COVID-19, experimentamos uma onda sem precedentes de disrupção na cadeia de suprimentos, que causou caos significativo e duradouro na economia global e colocou enormes desafios para profissionais da cadeia de suprimentos. A otimização matemática provou ser uma arma potente para combater tais disrupções, enquanto aumenta a eficiência e lucratividade da cadeia de suprimentos. Esta tecnologia de IA continuará a ser uma ferramenta essencial para líderes da cadeia de suprimentos enquanto navegam pelo cenário de negócios em constante mudança.

Ed Rothberg é cofundador e diretor executivo da Gurobi.