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# Melhore os tempos de entrega para uma cadeia de suprimentos mais simplificada

 Minitab Guest Blogger  |  6/11/2023

 Tópicos: [Predictive Analytics](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/predictive-analytics), [Minitab Workspace](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/minitab-workspace), [CART](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/cart), [Minitab](https://blog.minitab.com/pt/blog/tag/minitab)

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O lead time de entrega é um parâmetro fundamental do gerenciamento da cadeia de suprimentos. É fundamental que as empresas entendam quanto tempo leva para um produto passar pelo pipeline desde o pedido original até a entrega, seja comprando, vendendo ou movimentando bens e materiais internamente.

Com os consumidores cada vez mais acostumados a receber seus pedidos no dia seguinte (ou até mesmo no mesmo dia) as cadeias de suprimentos têm se concentrado cada vez mais na parte de entrega de seus processos. As cadeias de suprimentos que desejam permanecer bem-sucedidas, vale lembrar.

Podemos definir a entrega bem-sucedida como fornecer aos clientes o que eles precisam (na quantidade certa, no momento certo) e fazê-lo de forma consistente. A entrega agora é considerada o requisito mais fundamental de qualquer negócio de fabricação ou distribuição. Com o poder da análise de dados, o Minitab pode ajudar as empresas a otimizar a entrega, simplificar sua cadeia de suprimentos e aumentar a satisfação do cliente.

**Meça a velocidade de entrega**

O tempo necessário para entregar um produto final ao cliente final é uma medida fundamental para os profissionais da cadeia de suprimentos. Usando um conjunto de dados de amostra e algumas estatísticas descritivas simples, o exemplo abaixo mostra que a média (ou a mediana) para o tempo de entrega está entre 54 e 55 horas. Os dados também indicam que o tempo mínimo é de 40 horas e o tempo máximo é de 75 horas, de modo que fornece um intervalo de tempos mais rápidos e mais lentos, o que ajuda na definição de metas.

![Table-Delivery](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Table-Delivery-Jul-05-2025-10-29-19-1032-PM.png?width=766&height=81&name=Table-Delivery-Jul-05-2025-10-29-19-1032-PM.png)

**Defina uma meta e faça um brainstorming de possíveis fatores que afetam a entrega**

Uma entrega atrasada pode custar à organização não só em termos de experiência do cliente, mas também pode afetar diretamente as vendas. Se uma empresa não puder cumprir sua promessa de entrega pontual, seus clientes terão muito menos probabilidade de comprar novamente no futuro. Defina uma meta estratégica de negócios para **entregar mercadorias dentro de um prazo determinado**. **Neste exemplo, vamos definir uma meta realista de 50, que representa uma melhoria de aproximadamente 10% no tempo de entrega.**

Em seguida, faça um brainstorming das possíveis variáveis que podem estar afetando o prazo de entrega das mercadorias. Isso pode ser qualquer coisa, desde o tamanho do pacote, a idade do veículo, as condições climáticas ou até mesmo o motorista que faz a entrega. O diagrama abaixo mostra um exemplo de CT Tree, [uma das muitas ferramentas poderosas de brainstorming e resolução estruturada de problemas incluídas no Workspace](https://www.minitab.com/en-us/products/workspace/).

![CT-Tree-Delivery](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/CT-Tree-Delivery-Jul-05-2025-10-29-16-9687-PM.png?width=549&height=394&name=CT-Tree-Delivery-Jul-05-2025-10-29-16-9687-PM.png)

**Quer visualizar seus desafios e resoluções usando brainstorming?**

**[![Download Workspace](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/2500877b-9e7a-40aa-b2a5-ef68f6a35dcc.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/2500877b-9e7a-40aa-b2a5-ef68f6a35dcc)**

**Quantificar impactos usando modelagem preditiva…**

Em geral, a modelagem preditiva é útil para auxiliar na realização de previsões, bem como na compreensão dos fatores que influenciam a resposta.  Ao usar a [ferramenta Automated Machine Learning do Minitab](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/data-science-machine-learning/%23tabs-f50bd7fc19-gneojulras-tab-7), não só conseguimos ver o melhor modelo (neste caso, [Random Forests®](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/statistical-analysis-predictive-analytics/random-forests/)), mas também conseguimos ver o desempenho de outros modelos.

![r-squared-table](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/r-squared-table-Jul-05-2025-10-32-10-6220-PM.png?width=457&height=186&name=r-squared-table-Jul-05-2025-10-32-10-6220-PM.png)

Nesse caso, o método de regressão popular e tradicional não só apresenta o pior desempenho, mas também não é muito preciso.  No entanto, o modelo [CART®](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/statistical-analysis-predictive-analytics/cart/), ideal para visualizar relacionamentos, apresenta um desempenho relativamente bom. 

**Aplicar melhorias…**

Observando a árvore de decisão da [CART](https://www.minitab.com/en-us/solutions/analytics/statistical-analysis-predictive-analytics/cart/) abaixo, fica claro que as entregas mais rápidas ocorrem em condições de sol com um veículo mais novo, enquanto as entregas de veículos mais antigos em tempo de neve levam mais tempo.  *Isso fornece a primeira área a ser abordada para melhoria.* Embora seja impossível controlar as condições meteorológicas, manter uma frota de veículos mais novos pode levar a uma melhoria imediata. Além disso, considerar a previsão do tempo para uma região específica do cliente pode oferecer mais precisão ao calcular e comunicar inicialmente os prazos de entrega.   

![Cart-Tree-3-1](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Cart-Tree-3-1-Jul-05-2025-10-29-21-2299-PM.jpg?width=430&height=435&name=Cart-Tree-3-1-Jul-05-2025-10-29-21-2299-PM.jpg)

**… E operacionalizar o modelo para prever quando as entregas chegarão**

Essa análise não só pode ajudar a identificar áreas de melhoria, mas também pode ajudar na comunicação com os clientes.  Considerando os fatores em questão e aproveitando o modelo Random Forests mais preciso (conforme determinado pelo Automated Machine Learning), podemos [operacionalizar o modelo](https://www.minitab.com/en-us/solutions/key-capabilities/model-deployment-ml-ops/) para se comunicar automaticamente com os clientes. Usando soluções como o [Minitab Model Ops](https://www.minitab.com/en-us/products/model-ops/), à medida que esses pontos de dados são coletados, o modelo pode calcular o tempo de entrega estimado e comunicar automaticamente o timing aos clientes. Isso garantirá que seus clientes sejam informados em tempo hábil, para que não precisem adivinhar quando o pacote chegará.  À medida que melhora seu desempenho, você pode não só atender às expectativas de seus clientes, mas também continuar a refinar seu modelo preditivo para informar um timing mais preciso para os clientes no futuro.

**Procurando enfrentar desafios adicionais da cadeia de suprimentos?**

[![Explore Our Supply Chain Module](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/d6e1347e-6820-4f09-8fa2-e0249543423d.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/d6e1347e-6820-4f09-8fa2-e0249543423d)

 

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