Imagine ter um plano detalhado para todos os possíveis altos e baixos entre questões de logística, interrupções no fornecimento e até mesmo cenários de estoque para proteger um negócio. Embora isso possa parecer uma fantasia distante, o conceito de planejamento de cenários, método estratégico desenvolvido na década de 1950 e que começou a ser adotado pelo mundo comercial na década de 1970, já há algum tempo que fornece, de facto, certas informações sobre potenciais eventos, incluindo estratégias relevantes para os enfrentar antecipadamente.
Hoje, com os avanços tecnológicos, o planejamento do cenário da cadeia de suprimentos atingiu novos patamares, ajudando a lidar com incertezas e fornecendo um planejamento estratégico da cadeia de suprimentos mais preparado para o futuro. Continue lendo para descobrir o que são as incertezas da cadeia de abastecimento, como o planejamento de cenários é aplicado nas cadeias de abastecimento e como ele é ainda mais fortalecido por tecnologias avançadas.
Conteúdo
1. Compreender a incerteza da cadeia de abastecimento
2. Planejamento de cenários nas cadeias de abastecimento
3. Capacitar o planejamento de cenários por meio da tecnologia
4. Navegando na incerteza com previsão
Compreendendo a incerteza da cadeia de suprimentos
“Se a vida fosse previsível, deixaria de ser vida e não teria sabor.” - Eleanor Roosevelt uma vez falou sobre isso, o que de forma intrigante acrescenta sabor às incertezas. No entanto, é da natureza humana tema incertezas, de acordo com estudos. No entanto, é um facto bem reconhecido pelos investigadores sobre a importância da definindo e categorizando incertezas, que serve como passo fundamental para planejar estratégias mais informadas e eficazes para lidar com eles.
Na gestão da cadeia de abastecimento, embora possa haver um longo lista de problemas tal como em qualquer outro campo, os seguintes destacam-se porque são altamente impactantes e podem ser particularmente eficazes na abordagem do planeamento de cenários para explorar múltiplas possibilidades futuras e interdependências complexas.
As tensões geopolíticas representam hoje uma das incertezas mais significativas nas cadeias de abastecimento globais. Exemplos incluem o Crise do Mar Vermelho causada pelos ataques dos rebeldes Houthi a navios de carga, bem como pelo conflito na Ucrânia, que resultou em perturbações no transporte internacional de mercadorias e interrupções comerciais. Estas questões persistentes em junho de 2024 levaram a uma diminuição significativa do tráfego através do Canal de Suez e dos portos do Mar Negro, com uma maior utilização de rotas alternativas. Tais mudanças alteram enormemente as rotas marítimas regionais, causando atrasos indesejados e aumento de custos.
O próximo passo na lista de incertezas na cadeia de abastecimento, embora possa parecer um pouco cliché, é a incerteza económica. Na verdade, o Fórum Econômico Mundial (WEF), uma organização não governamental independente e global, informou que a economia permaneceria maioritariamente caracterizada pela incerteza em 2024. Como resultado, a maioria das empresas deve permanecer mais vigilante nas suas despesas e orçamentação, afectando e impactando indirectamente as abordagens e estratégias de gestão da cadeia de abastecimento.
Altamente relacionadas com estas incertezas económicas estão as mudanças nas expectativas e exigências dos clientes, impulsionadas principalmente pela inflação causada pelo aumento dos preços em todo o mundo devido a várias razões, incluindo as consequências dos últimos anos de perturbações na indústria global da saúde. Estas exigências flutuantes destacam os desafios e os ajustes rápidos necessários nos arranjos da cadeia de abastecimento, a fim de se adaptarem em conformidade.
No seu conjunto, todos os itens acima acrescentam desafios no fornecimento e gestão de inventário, que têm um impacto direto na gestão da cadeia de abastecimento global. Vários atrasos no fornecimento e restrições logísticas ameaçam os níveis óptimos de inventário, enquanto as taxas de inflação também levam ao aumento dos custos tanto das matérias-primas como da mão-de-obra. Lidar com estas complexidades exige planeamento estratégico e adaptabilidade nas operações da cadeia de abastecimento.
Planejamento de cenários em cadeias de suprimentos
Assim como o planejamento de cenário é usado para visualizar, criar e analisar cenários relevantes sobre diferentes incertezas possíveis para ajudar diferentes partes interessadas a antecipar e se preparar para vários casos potenciais com estratégias apropriadas com antecedência, o planejamento de cenários da cadeia de suprimentos ajuda as empresas a se prepararem para vários casos potenciais, especialmente em termos de interrupções na cadeia de suprimentos e riscos.
As empresas podem trabalhar na visualização de vários cenários e preparar estratégias relevantes para eles ou concentrar-se apenas nos cenários principais e relevantes. O principal objectivo desse planeamento é identificar potenciais riscos e perturbações de uma forma mais realista e estruturada e preparar-se para respostas rápidas e eficazes para lidar antecipadamente com os problemas.
As etapas de implementação do planeamento de cenários da cadeia de abastecimento normalmente começam pela análise das principais tendências impulsionadas por fatores internos e externos para identificar as incertezas críticas envolvidas. Somente quando as incertezas aplicáveis e relevantes forem identificadas as empresas poderão elaborar cenários com base nelas. As empresas podem então desenvolver e refinar as estratégias relevantes através de diferentes testes de cenários e, posteriormente, desenvolver planos de resposta acionáveis para cada cenário com base nas estratégias adotadas.
Em geral, a abordagem de planejamento de cenários que se concentra em diferentes cenários como cenários de melhor caso (otimista) e pior caso (pessimista) ou médio/mais provável (melhor palpite) ajudam a criar estratégias abrangentes com base em uma variedade de incertezas comuns da cadeia de abastecimento. Estas incluem perturbações geopolíticas, crises económicas, escassez de mão-de-obra e até catástrofes naturais. O avanço da tecnologia tornou as tarefas de planejamento de cenários mais fáceis e confiáveis nos dias de hoje, enriquecendo-o e diversificando-o ainda mais.
Capacitando o planejamento de cenários por meio da tecnologia
Processamento de dados e análise preditiva
A tecnologia está transformando o planejamento de cenários da cadeia de suprimentos por meio de uma abordagem revolucionária para coleta, análise e uso de dados com três palavras-chave em mente: velocidade, proatividade e precisão. A velocidade do processamento de dados é incorporada por meio de feeds de dados em tempo real e recursos rápidos de processamento de dados habilitados por IA generativa e tecnologia analítica avançada.
Esses dados em tempo real e ferramentas analíticas avançadas permitem que as empresas analisem grandes quantidades de dados rapidamente, alinhando-se com as tendências atuais em vez de informações desatualizadas. A análise rápida e aprofundada pode agilizar todo o processo de tomada de decisão em modelos de planejamento de cenários e permitir a detecção precoce de possíveis problemas.
Enquanto isso, os recursos de análise preditiva habilitados pela tecnologia de IA também estão estabelecendo um novo padrão em abordagens proativas. Previsões proativas de demandas futuras e possíveis interrupções são possíveis à medida que a IA e Machine Learning agora pode integrar fontes de dados internas e externas durante a previsão. Consequentemente, as empresas podem agora antecipar e analisar múltiplos cenários potenciais, em vez de confiar apenas na abordagem tradicionalmente reativa baseada em dados históricos.
Em suma, a organização de tendências e as capacidades de categorização da IA também ajudam a priorizar quais cenários planear com base nas suas necessidades. impacto e probabilidade, o que melhora muito a precisão dos dados, incluindo previsão e precisão operacional.
Gêmeos digitais para simulação em tempo real
Os gêmeos digitais são réplicas virtuais dinâmicas de objetos ou sistemas físicos, muitas vezes conectados às contrapartes originais por meio de sensores e dispositivos IoT para espelhar o comportamento em tempo real e permitir análise e otimização preditivas. Os gêmeos digitais oferecem uma maneira pragmática de simular vários cenários para a tomada de decisões estratégicas, sem correr o risco de interrupções nas operações reais e, ao mesmo tempo, obter resultados realistas. Empregando técnicas como análise sensitiva, estas réplicas digitais de cadeias de abastecimento físicas podem utilizar a modelação de cenários para planear diferentes horizontes temporais e perfis de crescimento para reconhecer várias variáveis críticas que afectam os resultados.
Esses gêmeos digitais servem como bancos de teste para simular diversos cenários para experimentos de diferentes estratégias. Essas réplicas estão conectadas a dados de muitas fontes diferentes, incluindo sensores IoT, sistemas ERP e feedback de clientes dentro de uma rede de cadeia de suprimentos. Eles também são configurados com os mesmos parâmetros e objetivos financeiros e vinculado a sistemas operacionais para monitoramento em tempo real da cadeia de suprimentos de ponta a ponta.
Em essência, estes modelos digitais podem ajudar as partes interessadas a tomar decisões informadas, mesmo em situações complexas, como em decisões que envolvem a compra ou arrendamento de ativos logísticos ou da cadeia de abastecimento, ou ao decidir entre internalizar ou subcontratar a sua operação logística. No geral, esses gêmeos digitais transformam o planejamento de cenários com simulações em tempo real para identificar estratégias ideais para desafios potenciais e futuros.
Avanços contínuos em IA e aprendizado de máquina
Além da velocidade de processamento de dados, da capacidade de volume e da precisão das previsões, a IA e o Machine Learning também agregam mais valor ao planejamento de cenários da cadeia de suprimentos por meio de melhorias contínuas. Isto está de facto em linha com o técnicas inerentes de aprendizado de máquina e simulações de IA. Esses atributos os tornam capazes de criar cenários novos, desconhecidos e únicos, o que pode aumentar significativamente a eficácia da criação de cenários “e se” para melhor antecipar e gerenciar possíveis interrupções.
Consequentemente, a IA e o Machine Learning podem refinar continuamente o criação de cenário processo, incluindo o desenvolvimento de narrativas distintas e abrangentes para cada cenário, além de formar estratégias atualizadas e relevantes. O surgimento de ferramentas de IA capazes de fornecer avaliações constantes e contínuas das estratégias também ajuda a garantir uma avaliação oportuna e apropriada para soluções atualizadas de tempos em tempos.
Navegando na incerteza com previsão
As cadeias de abastecimento hoje têm de lidar com muitas incertezas. As tensões geopolíticas, a instabilidade económica, as mudanças nas exigências dos clientes e os desafios na gestão de abastecimento e inventário estão entre as incertezas que as partes interessadas nas cadeias de abastecimento devem considerar e planear, tomando medidas proactivas adequadas para as resolver em conformidade.
O planeamento de cenários é uma das abordagens mais poderosas e estruturadas para preparar as empresas para estas incertezas na cadeia de abastecimento. Através de simulações abrangentes de uma ampla gama de eventos possíveis, múltiplos cenários potenciais podem ser projetados e analisados para permitir que as empresas desenvolvam estratégias relevantes para navegar pelas incertezas.
Hoje, as tecnologias avançadas estão aumentando significativamente a eficácia do planejamento de cenários. Dados e análises preditivas, gêmeos digitais e avanços contínuos em IA e aprendizado de máquina estão entre as tecnologias que podem capacitar e refinar ainda mais os modelos de planejamento de cenários para se adaptarem à economia global em constante mudança.
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