No ambiente de negócios altamente competitivo dos dias atuais, é fundamental ter uma cadeia de suprimentos confiável que funcione perfeitamente. Até mesmo erros mínimos podem afetar toda a cadeia de suprimentos, resultando em perda de receita, clientes insatisfeitos e danos irreparáveis à sua marca.
Agora, mais do que nunca, as empresas precisam ter agilidade para tomar decisões conscientes e precisas para se manter à frente de seus concorrentes. Nesse contexto, a análise preditiva surgiu como um divisor de águas, disponibilizando às organizações uma vantagem competitiva ao tomar decisões baseadas em dados.
O que é análise preditiva da cadeia de suprimentos?
A análise preditiva da cadeia de suprimentos é o uso de mineração de dados, aprendizado de máquina e análise estatística para identificar padrões e tendências nos dados da cadeia de suprimentos e fazer previsões sobre desempenho e resultados futuros.
O objetivo da análise preditiva da cadeia de suprimentos é melhorar a tomada de decisões e o planejamento estratégico, proporcionando uma compreensão mais precisa da demanda futura, dos suprimentos e de outros fatores-chave que possam afetar a cadeia de suprimentos. Com isso, as empresas podem gerenciar e otimizar proativamente suas operações de cadeia de suprimentos, reduzindo custos, melhorando a eficiência e aumentando a satisfação do cliente.
uais são os diferentes métodos de análise preditiva?
O módulo de análise preditiva do Minitab consiste em métodos proprietários, como CART® (Classification and Regression Trees), o Random Forests® original, um algoritmo de classificação constituído por muitas árvores de decisão, TreeNet®, a metodologia de aumento de gradiente própria do Minitab e o MARS®, uma ferramenta inovadora que automatiza a construção de modelos preditivos precisos para variáveis dependentes contínuas e binárias.
Desenvolvida pelos inventores das técnicas de modelagem baseadas em árvore, a Minitab é a única empresa no mundo que oferece esses métodos populares de marcas reconhecidas. A Minitab tornou esses métodos acessíveis a todos, não apenas a cientistas de dados, não importa em que ponto da análise esteja o usuário.
Como a análise preditiva pode melhorar a cadeia de suprimentos?
Previsão de demanda
O termo “previsão” envolve antecipar eventos futuros com base em padrões encontrados em conjuntos de dados históricos; trata-se principalmente de encontrar um modelo matemático adequado que preveja com precisão as tendências futuras, bem como o que acontecerá sob condições específicas. Ele ajuda a indicar tudo, como volumes de vendas de produtos individuais, demandas de mercado, flutuações sazonais e muito mais.
A análise preditiva permite que as organizações tomem as medidas necessárias antes que ocorra um aumento real nas vendas, não depois que os clientes começarem a reclamar sobre a falta de estoque dos artigos desejados. A previsão de demanda pode antever as tendências futuras do mercado para que o abastecimento seja feito de acordo, ajudando no planejamento de recursos empresariais. Por exemplo, o modelo preditivo pode ajudar as empresas a estimar a demanda de seus produtos em uma região específica, para que possam expandir a produção ou procurar parceiros com capacidades ociosas que possam fornecer unidades adicionais quando há uma expectativa de um aumento nas vendas.
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Otimização de inventário
O gerenciamento de inventário é um dos processos mais importantes que podem ser melhorados por meio da análise preditiva. Ter muitos artigos em estoque pode ser caro, e não ter o suficiente para as vendas esperadas pode significar a perda de clientes em potencial. O modelo preditivo ajuda as organizações a manter o nível certo de suprimentos em todos os momentos – o que, em geral, significa custos de investimento mais baixos e menos desperdício devido à superprodução ou falta de estoque.
As empresas adotam a análise da cadeia de suprimentos para determinar a quantidade que deve ser mantida em estoque com base em dados históricos sobre os padrões de comportamento do cliente combinados com eventos futuros, como feriados ou um período de liquidação de final de temporada, o que pode levar ao aumento das compras de itens específicos.
Prevenção de falta de estoque
Uma extensão da otimização de estoque é a prevenção de falta de estoque. É um grande desafio para os varejistas, pois, se não conseguirem obter rapidamente os produtos de que precisam, os compradores recorrerão rapidamente a outra empresa.
A análise de dados para otimização de inventário pode ajudar a calcular os lead times – o número de dias que leva para um item chegar ao seu depósito depois que você faz um pedido. Esse lead time pode então ser associado aos dados de vendas atuais para estimar o estoque de segurança e informar aos varejistas quando eles precisarem fazer um novo pedido.
Manutenção preventiva
Uma solução de análise preditiva pode ajudar os gerentes da cadeia de suprimentos a reduzir os custos operacionais e o tempo de inatividade, identificando possíveis problemas antes que eles ocorram. Além da análise preditiva para planejamento e programação da produção, as empresas podem usar modelos preditivos para simplificar o processo de manutenção, ajudando a prevenir avarias dispendiosas que poderiam ter sido evitadas com algum preparo.
As soluções preditivas de monitoramento de equipamentos ajudam as empresas a reduzir os custos associados ao tempo de inatividade não planejado, possibilitando o agendamento antecipado de reparos, em vez de lidar com avarias inesperadas dos equipamentos, as quais resultam em atrasos na produção ou desperdício excessivo de produtos causados por peças desgastadas nas máquinas.
Saiba como a análise preditiva pode prever e evitar a falha do produto.
Planejamento de rota
As soluções preditivas de otimização de frota ajudam as empresas da cadeia de suprimentos a encontrar novas maneiras de combinar métricas e dados importantes da cadeia de suprimentos provenientes de diferentes fontes, como informações de localização de veículos, estimativas de tempo de entrega com base nas distâncias percorridas por dia e outras métricas relevantes que afetam o processo de planejamento de rotas. Nos modelos preditivos de roteirização, fatores como tempos de viagem esperados são combinados com eventos em andamento específicos para cada empresa, como frota disponível, horários dos motoristas, carga, locais de embarque, feriados, etc.
A análise preditiva pode ajudar os provedores de logística a otimizar suas rotas, identificando segmentos de estrada onde o tráfego tende a diminuir ou ficar congestionado. Dessa maneira, eles entendem melhor quanto tempo leva para transportar uma determinada quantidade de carga em estradas específicas sem surpresas no caminho. A modelagem preditiva também é útil para a reação rápida caso ocorram eventos inesperados, como condições climáticas extremas que exigem mudança de rotas ou alteração temporária de cronogramas.
Veja como o Minitab pode ajudar a melhorar os tempos de entrega para uma cadeia de suprimentos mais simplificada.
Otimização de custos
Para os fabricantes, a análise preditiva pode ser usada na otimização das estratégias de precificação, identificando preços ideais com base em dados históricos sobre o volume de vendas de produtos a preços diferentes e condições de mercado, como taxas de câmbio, inflação e custos de matérias-primas.
Os gerentes de cadeias de suprimentos podem usar modelos preditivos para criar um modelo de linha de base que considere dados históricos e produza uma previsão precisa sobre o que acontecerá se certas condições permanecerem inalteradas. Eles devem escolher preços com desconto? Ou aumentar suas margens? Por meio da modelagem preditiva, as empresas obtêm insights profundos sobre como diferentes fatores afetam as decisões de compra – como alterações de preços ou campanhas promocionais – o que ajuda os profissionais da cadeia de suprimentos a adaptar as estratégias de preços de acordo e aumentar ainda mais a receita das vendas.
Gerenciamento de riscos
As empresas da cadeia de suprimentos adotam análises preditivas para gerenciamento de riscos a fim de identificar possíveis riscos que possam causar interferências ao longo das cadeias de suprimentos. A popularidade das mídias sociais e o mar de dados que todos compartilhamos criam novos modelos que utilizam análises de big data e ajudam a mitigar as interferências na cadeia de suprimentos. Uma empresa pode usar dados de mídia social sobre greves, incêndios ou falências para monitorar interferências na cadeia de suprimentos e tomar medidas proativas antes de seus concorrentes, mapeando as cadeias de suprimentos e registrando dados sociais sobre greves, incêndios e falências.
Sem análise preditiva, as empresas são forçadas a tomar decisões de negócios com base em dados anteriores. Por outro lado, a análise preditiva da cadeia de suprimentos usa dados históricos e tendências em tempo real para preparar modelos para vários cenários e identificar possíveis soluções. Dessa forma, as empresas sabem exatamente como responder a problemas como atrasos na entrega, picos nas taxas de remessa e restrições de capacidade da transportadora.
Satisfação do cliente
Os modelos preditivos ajudam as empresas a obter insights sobre o comportamento do cliente e, portanto, têm o potencial de melhorar a experiência do cliente. Os modelos de computador podem identificar o que os clientes provavelmente comprarão em seguida e quando podem cancelar ou devolver um produto. A análise preditiva nos algoritmos de gerenciamento da cadeia de suprimentos pode identificar padrões e tendências preditivas sobre personas de compra, o que permite que as empresas recomendem produtos ou ofereçam preços personalizados com base nas informações coletadas dos clientes.
A análise preditiva também pode ser usada para identificar segmentos de clientes, o que facilitará o processo de ajuste das redes da cadeia de suprimentos e dos preços dos produtos de acordo com a demanda em diferentes pontos de preço ou a introdução de novos produtos no mercado caso determinadas categorias de compradores estejam mais propensos a comprá-los.
Qualidade melhorada
A análise preditiva pode encontrar padrões e tendências nos processos de fabricação, permitindo que os fabricantes antecipem e interrompam os problemas de qualidade antes que eles surjam. A análise de dados de várias fontes, incluindo leituras de sensores, registros de máquinas e inspeções de controle de qualidade, pode ser usada para fazer isso. Os fabricantes podem detectar padrões e anormalidades nos dados que apontam para futuros problemas de qualidade e tomar medidas preventivas utilizando algoritmos de IA e ML para identificá-los.
Isso pode diminuir muito a quantidade de produtos defeituosos produzidos e elevar o padrão de toda a linha de produtos, aumentando a satisfação e a fidelidade do consumidor. Além disso, os fabricantes podem evitar o desperdício de tempo e dinheiro com retrabalho e refugo, identificando e corrigindo problemas de qualidade no início do processo de produção.
Saiba como um dos principais fabricantes de eletrodomésticos do mundo economizou milhões de dólares incorporando as ferramentas de análise preditiva do Minitab em suas iniciativas de melhoria.
Aproveite o poder da análise preditiva com o Minitab
Se há algo que distingue as organizações, é a capacidade de prever os requisitos com precisão. Independentemente de visarem apenas às vendas do dia seguinte ou algo mais complexo, como o ciclo de vida de longo prazo do produto, as organizações que usam a análise preditiva têm uma vantagem inicial.
A pesquisa realizada pelo Gartner mostra que as empresas que adotam cadeias de suprimentos preditivas podem reduzir o estoque entre 20 e 30%, graças a previsões de demanda mais precisas.
Com o poderoso software do Minitab, você pode facilmente tomar decisões orientadas por dados com base em análises preditivas. Nosso software líder de mercado, flexível e fácil de usar ajuda você a descobrir insights, prever resultados e melhorar seus resultados que simplificarão todos os aspectos de sua cadeia de suprimentos.
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