Como a análise de dados pode ser fundamental ao lidar com o efeito chicote na cadeia de suprimentos?

Joshua Zable 23 April, 2020

supplydemand_imgv2Nesse período em que, mais do que nunca, a maneira como o mundo funciona está em constante mudança e acontecem picos de demanda por certos produtos (pense em máscaras N95, papel higiênico e desinfetante para as mãos) e a mesma demanda diminui ou desaparece completamente para outros produtos (com que frequência você usou a palavra "não essencial" antes das últimas semanas?). Nesse clima de negócios, as empresas precisam agir rapidamente para lidar com as flutuações na oferta e na demanda.  

A Amazon afirmou que está atrasando a entrega de produtos não essenciais e não aceitará produtos de terceiros em seus armazéns para venda, a menos que sejam "produtos básicos, suprimentos médicos ou outros produtos de alta demanda".

Quando você vê que acontecimentos rápidos como esse frequentemente alteram padrões bem estabelecidos de oferta e demanda, você pode esperar um efeito de chicote na cadeia de suprimentos. Quando as empresas não tomam medidas para mitigar o efeito chicote, ocorrem ineficiências na cadeia de suprimentos. As oscilações no estoque em resposta a mudanças na demanda dos clientes tornam-se cada vez mais exageradas à medida que avançam na cadeia de suprimentos.


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O gerenciamento inteligente da cadeia de suprimentos envolve a alavancagem da integração em todo o canal para atender melhor às necessidades dos clientes. Ao coordenar as atividades de gerenciamento da qualidade, a produtividade e a eficiência podem aumentar. Enquanto muitos empregam técnicas clássicas de controle estatístico de processos, períodos extraordinários como esse exigem o uso de ferramentas adicionais.  

A maioria das metodologias de controle estatístico de processos pressupõe um comportamento em estado estacionário onde a influência do comportamento dinâmico é ignorada. As Cartas de Controle, um método popular e eficaz, têm uma grande desvantagem: elas consideram apenas o último ponto de dados e não são afetadas pela memória dos dados anteriores. Como resultado, pequenas alterações na média de uma variável aleatória têm menos probabilidade de serem rapidamente detectadas.

Em um ambiente de negócios dinâmico, se adiantar ao efeito chicote é fundamental. Combinar o controle estatístico de processo clássico (como as cartas de controle) com métodos adicionais pode ser extremamente útil. Por exemplo, cartas de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), um método muito menos popular, melhoram a detecção de pequenas mudanças de processo. A detecção rápida de pequenas alterações na característica de qualidade de interesse e a facilidade de cálculos por meio de equações recursivas são algumas das muitas boas propriedades da carta EWMA que a tornam interessante.

Infelizmente, tempos difíceis como esse exigem que pensemos de maneira diferente. Ela também nos oferece a oportunidade de explorar métodos adicionais de qualidade estatística comprovados. Isso não apenas nos ajudará a lidar proativamente com o ambiente dinâmico de hoje, mas também a construir uma base ainda mais forte para o futuro.