A maioria das empresas em uma cadeia de suprimentos possui ferramentas que as ajudam a gerenciar seus ativos em toda a cadeia de suprimentos. Ferramentas exemplares para tal gerenciamento de ativos são, por exemplo, ERPs, CRMs, SGAs, etc. Por padrão, entretanto, tais soluções não aplicam nenhuma inteligência analítica aos cronogramas.
A integração de recursos de inteligência artificial e otimização matemática no planejamento e gerenciamento de capacidade permite que a otimização real seja alcançada em todos os pontos da cadeia. Do planejamento estratégico de longo prazo ao planejamento operacional detalhado, a aplicação de inteligência analítica e artificial contribui para maior eficiência nas operações diárias, maiores níveis de serviço garantido, etc.
Os cronogramas planejados e definidos ao longo da cadeia de suprimentos devem estar alinhados do início ao fim . Isso garante a continuidade do fluxo de abastecimento, pois, por se tratar de uma cadeia, uma incompatibilidade em um dos elos afetará as entidades subsequentes da cadeia de abastecimento. Por exemplo, um atraso na produção afetará a distribuição e, portanto, também as datas de entrega associadas.
Vamos ver, em termos gerais, onde a otimização pode ser aplicada no planejamento e programação da cadeia de suprimentos e quais benefícios a otimização oferece.
Melhor planejamento de vendas e operações
Nesse ponto, é importante ter uma visibilidade abrangente dos fatores que afetam as vendas e as operações para alinhá-los. Ter um bom planejamento da demanda usando modelos de previsão ajudará a calcular o dimensionamento ótimo da capacidade e a alocação de recursos nos diferentes processos ao longo da cadeia de suprimentos.
Gestão de estoque mais eficaz
A aplicação da otimização nessa área garante que você tenha sempre a quantidade necessária de matéria-prima, produtos intermediários ou itens em estoque e evita obstáculos comuns que afetam a lucratividade, como altos níveis de estoque, baixo rendimento ou desperdício excessivo.
Produção eficiente
O planejamento ideal do sequenciamento do processo de produção e seu alinhamento com outros cronogramas garantem que os níveis de serviço sejam sempre atendidos com custos mínimos.
Ao aplicar modelos de otimização, inúmeras variáveis devem ser levadas em consideração, como: existem funcionários que podem ou não trabalhar com determinadas máquinas, existem sequências de produção de tal forma que talvez o produto deva passar por uma máquina antes daquela para outra , cada um com sua capacidade e seus tempos de execução. Os cronogramas devem ser equilibrados para que o fluxo de produção siga seu curso de forma otimizada. Isto sem contar os incidentes do dia-a-dia (atrasos, avarias ou avarias das máquinas…) que desalinham o planeamento inicial. Por isso é de vital importância contar com ferramentas que permitam um replanejamento ideal em tempo real .
Melhor planejamento e operação do armazém
Aplicando otimização no planejamento das operações do armazém consegue-se reduzir tempos e custos nas diferentes tarefas (descarregamento de caminhões, localização de mercadorias, picking, embalagem, carregamento, etc.) e nas rotas dentro do armazém, minimizando conseqüentemente os tempos de entrega.
Nos centros de distribuição há picos muito claros de carga de trabalho por tarefas que devem ser levados em consideração no planejamento. Além disso, há uma grande diferença entre o esforço físico exigido por cada uma das tarefas. Por exemplo, as tarefas de carregamento e descarregamento são muito mais exigentes fisicamente do que pegar ou empacotar. Este tipo de tarefas deve ser distribuído de forma equitativa, tendo em conta que algumas delas não podem ser realizadas por determinados colaboradores e que existem trabalhadores com mais competências em determinadas áreas do que noutras, pelo que o seu tempo de execução é inferior ao de outras. funcionários.
Transporte e logística eficientes em termos de recursos
O planejamento de transporte (frota e carga) deve maximizar o uso dos recursos disponíveis para reduzir custos. Por outro lado, as rotas de transporte planejadas devem procurar minimizar a quilometragem e o uso de combustível para reduzir custos e emissões, evitar viagens vazias e localizar pontos de parada ideais levando em consideração as normas vigentes (max. horas ou quilômetros de condução por dia, pausas obrigatórias, etc).
Um exemplo diferente e muito interessante é o que se chama de “transporte revezamento” em que a transferência de mercadorias é realizada em trechos. Um primeiro motorista leva a carreta do ponto A ao ponto B, ponto de parada escolhido estrategicamente para fazer a troca de trator e motorista. Este outro transportador leva a carreta do ponto B ao ponto C, onde um terceiro motorista pega a carreta para levá-la ao seu destino final D. Dessa forma, a mercadoria está em constante movimento e não para devido às paradas obrigatórias de as transportadoras.
Esta modalidade condiciona sobremaneira os horários de alguns transportadores com os de outros, já que devem estar na hora e no local certo para deixar a carga e recolhê-la. Portanto, um bom planejamento é essencial .
Deve-se levar em consideração também que agentes externos podem afetar o planejamento, como o trânsito lento. Neste ponto é importante ter a capacidade de replanejar em tempo real, o que permite minimizar os efeitos negativos dos incidentes do dia-a-dia.
Equipe otimizada
A aplicação da otimização no planejamento de pessoal melhora a produtividade e a satisfação dos funcionários, respeitando as normas trabalhistas e as regras, exigências e restrições do negócio.
Segundo dados do INE, apenas 8% das empresas espanholas utilizam análises avançadas para gerir os seus recursos humanos . Isso significa que 92% das empresas ainda planejam os horários e tarefas de seus funcionários manualmente por meio de planilhas ou plataformas sem nenhum tipo de otimização. Uma tarefa à qual os responsáveis dedicam muitas horas e que pode ser ineficiente se não forem consideradas todas as variáveis e restrições.
Para ser ideal, a atribuição de horários e tarefas deve levar em consideração as habilidades e habilidades dos funcionários necessários para realizar determinadas tarefas, normas trabalhistas (horários de pausa, horas máximas semanais, horas extras etc.), acordos (anos de experiência, tipo de jornada de trabalho, disponibilidade, etc.), os horários de abertura e fechamento da loja, ou o ligar e desligar das máquinas, etc.
Se falamos de pessoal de loja focado em vendas assistidas, o dimensionamento dos equipamentos e os horários e tarefas dos funcionários estão diretamente relacionados ao fluxo de visitantes do estabelecimento ao longo do dia. É necessário cobrir a demanda nos horários de pico para atender todos os potenciais clientes. Além disso, nas horas de maior movimento da loja, devem estar disponíveis os trabalhadores mais rápidos e decisivos, pois é isso que os clientes procuram quando há muita gente no ponto de venda. Desta forma, a taxa de conversão é melhorada. Por outro lado, fora do horário de pico deve haver funcionários mais focados em oferecer um atendimento personalizado, o perfil de cliente que frequenta esses horários costuma buscar esse tipo de experiência. É assim que você pode aumentar o valor do ticket de cada cliente.
Conclusão e considerações finais
A maioria das cadeias de suprimentos conta com ferramentas tecnológicas para gerar seus planos de produção, distribuição e vendas, mas poucas aplicam otimização real e alinham o planejamento em toda a cadeia para garantir o fluxo e a qualidade do abastecimento. serviço.
À complexidade inerente a este tipo de planeamento juntam-se as particularidades de cada uma das áreas e as incidências ou alterações do dia-a-dia.
A aplicação da otimização matemática para gerar um planejamento inteligente permite melhorar a eficiência operacional e responder rapidamente às mudanças no dia das operações, replanejando de forma otimizada em tempo real de forma a minimizar as ineficiências diante do novo cenário.
Em artigos futuros falarei com mais detalhes sobre a resolução do problema de planejamento de capacidade nas diferentes áreas da cadeia de suprimentos.
Cientista de dados com foco em simulação, otimização e modelagem em R, SQL, VBA e Python
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