O Big Data e a gestão da cadeia de suprimentos estão cada vez mais ligados, como testemunham as transformações radicais que as cadeias de valor sofreram nos últimos anos.
O ano de 2020 acelerou ainda mais uma mudança organizacional, tecnológica e operacional sem precedentes .
Não é novidade falar em cadeia de abastecimento 4.0: uma gestão dos processos de produção e distribuição tornada mais eficiente pelo uso de análises avançadas, útil para otimizar as operações ao longo de toda a cadeia de abastecimento, a fim de sincronizar as atividades dos parceiros e alinhar a oferta à procura esperada.
Embora a inteligência artificial e a aprendizagem automática sejam, há muito tempo, parte integrante das operações de transporte, armazenamento e abastecimento de muitos setores, estas questões também devem encontrar um lugar adequado a um nível estratégico.
O chamado novo normal e o distanciamento social tiveram um forte impacto nos indivíduos e nas comunidades, incluindo nas empresas.
Os efeitos afetam inevitavelmente também a gestão de todas as parcerias relacionadas com as relações de fornecimento e distribuição nos mercados de saída inclusive Big Data e gestão da cadeia de abastecimento bem definida.
Vivemos uma revolução humana ou tecnológica? Uma boa pergunta para cair na prova heim? hehehhehee
O que tudo isso significa?
Que a cultura de dados, entendida como o desenvolvimento de competências e conhecimentos relacionados com a utilização de dados, estará cada vez mais ligada à forma como as empresas identificam os seus parceiros para o fornecimento de matérias-primas e distribuição de produtos .
Num dos nossos artigos salientamos que o cancelamento das feiras foi um dos sinais mais fortes para impulsionar uma mudança que agora não é apenas uma opção, mas um passo obrigatório para construção de novas relações entre empresas vai além das oportunidades tradicionais para atender, adotando cada vez mais soluções baseadas em dados.
Se, de fato, é importante ter a informação certa para alinhar a produção com a procura do mercado, também o é definir a priori as melhores contrapartidas para atingir esse objetivo.
Obviamente, nem todas as empresas têm a possibilidade de desenvolver a sua própria estratégia de dados que inclua também a gestão da sua cadeia de abastecimento a partir de uma perspectiva inteligente: as ferramentas tecnológicas e as competências necessárias são difíceis de desenvolver internamente, especialmente para as PME.
Além disso, mapear os mercados para identificar os melhores fornecedores ou distribuidores pode revelar-se um desafio complexo, especialmente num contexto empresarial como o italiano, onde domina o modelo empresarial familiar .
No entanto, existem soluções tecnológicas ao alcance mesmo das mais pequenas realidades com as quais se pode explorar o potencial da abordagem estratégica baseada em dados descrita.
Sobre o que é isso?
Serviços modulares adaptados às necessidades de todas as empresas, independentemente do setor e da situação comercial : um meio para obter uma visão completa do próprio mercado de referência e dos congéneres dentro dele.
Certamente sistemas avançados de gestão de stocks, otimização de transportes e gestão de encomendas são importantes, tanto para empresas B2B como B2C.
No entanto, o aspecto que mencionamos anteriormente, nomeadamente a utilização de informação viável para criar as sinergias adequadas ao longo da cadeia de abastecimento, não deve ficar em segundo plano.
Desta forma, os dados geográficos e a busca aprofundada de parceiros ideais são aliados a um único objetivo: ajudar as empresas na gestão estratégica da sua cadeia de abastecimento.
Trazemos aqui alguns benefícios que o Big Data pode trazer ao seu dia a dia.
O big data é uma tecnologia que permite a coleta, armazenamento e análise de grandes volumes de dados. Quando aplicado à cadeia de suprimentos, o big data pode trazer uma série de benefícios, incluindo:
Melhoria da visibilidade: O big data permite que as empresas tenham uma visão mais completa de sua cadeia de suprimentos, desde a aquisição de matérias-primas até a entrega ao cliente final. Isso pode ajudar a identificar gargalos e oportunidades de melhoria.
Redução de custos: O big data pode ajudar as empresas a reduzir custos de forma significativa, otimizando operações, melhorando a eficiência e eliminando desperdícios.
Aumento da produtividade: O big data pode ajudar as empresas a aumentar a produtividade, automatizando tarefas e liberando tempo para que os funcionários se concentrem em atividades mais estratégicas.
Melhora da satisfação do cliente: O big data pode ajudar as empresas a melhorar a satisfação do cliente, fornecendo informações em tempo real sobre o status de pedidos e entregas.
Alguns exemplos específicos de como o big data pode ser aplicado à cadeia de suprimentos incluem:
Previsão de demanda: O big data pode ser usado para prever a demanda futura de produtos e serviços, o que ajuda as empresas a manter os níveis de estoque adequados.
Otimização de rotas: O big data pode ser usado para otimizar rotas de transporte, o que pode reduzir custos e melhorar o tempo de entrega.
Prevenção de fraudes: O big data pode ser usado para detectar fraudes na cadeia de suprimentos, o que pode ajudar as empresas a proteger seus ativos.
O big data é uma tecnologia em constante evolução, e novas aplicações estão sendo desenvolvidas o tempo todo. À medida que o big data se torna mais acessível e acessível, é provável que continue a desempenhar um papel cada vez mais importante na cadeia de suprimentos.
Aqui estão alguns exemplos de como o big data já está sendo usado na cadeia de suprimentos:
A Amazon usa big data para rastrear o status de seus pedidos, o que permite que os clientes saibam quando seus produtos serão entregues.
A Walmart usa big data para identificar tendências de consumo, o que a ajuda a manter os níveis de estoque adequados.
A UPS usa big data para otimizar suas rotas de transporte, o que ajuda a reduzir custos e melhorar o tempo de entrega.
À medida que as empresas continuem a investir em big data, é provável que veremos ainda mais inovação na cadeia de suprimentos.
Não preciso dar mais exemplos para que você necessita utilizar Big Data urgentemente, a fim de não ficar para trás. Bom para escrever esse simples artigo tive que usar 3 fontes diferentes, milhares de caracteres e ainda IA kkkk olha só quanta informação utilizada, agora pensa comigo se fosse 3 artigos por dia, 21 por semana; 630 por mês; 7560 artigos por ano quantos dados teríamos um pacote office não daria conta heim ... "sacou de uma forma simples o porquê de usar um Big Data?
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