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O supply chain moderno deve ser flexível - Você está se adequando?

Por Manhattan Staff,
The Modern Supply Chain Must Be Flexible – How Does Yours Compare?

A globalização, a volatilidade econômica e a ascensão do e-commerce, juntamente com o constante mix de produtos e as preferências dos clientes, transformaram o supply chain tradicional em algo do passado. Instalações com foco único e regras projetadas em torno de mercados tradicionais e relacionamentos consistentes não são mais suficientes.

O supply chain moderno deve se transformar rapidamente para ser mais escalável e mais flexível, a fim de se adaptar às mudanças contínuas do mercado visando uma entrega mais rápida e mais lucrativa.

E isso significa tomar decisões de alta qualidade em tempo real com várias restrições usando modelos matemáticos avançados e aprendizado de máquina. A aplicação de pesquisa e conhecimento matemático em operações do mundo real pode gerar vantagens significativas na redução de custos e no nível de serviço.

A matemática

No atual ambiente complexo de supply chain, as empresas não podem se dar ao luxo de tomar decisões multimilionárias com abordagens historicamente limitadas a análises e regras. Modelos matemáticos - cuja sofisticação aumenta com a complexidade da configuração do supply chain - agora precisam oferecer suporte a uma abordagem holística de ponta a ponta.

Os desafios de transporte, por exemplo, estão entre os mais complexos que os planejadores e executores de supply chain enfrentarão, cada um com seu próprio custo e resultado de nível de serviço. Embora os planejadores não precisem dominar a matemática (programas de números inteiros, meta-heurística, recozimento simulado (Simulated Annealing), pesquisa tabu e muito mais), eles devem entender que qualquer processo de geração de remessa exige a resolução de uma variante do VRP (problema de rotas de veículos).

O VRP é um dos problemas mais estudados no mundo acadêmico e profissional por matemáticos aplicados, engenheiros industriais e especialistas em pesquisa operacional. Diversas variáveis, como custos, disponibilidade de recursos, taxas de transporte comuns, janelas de tempo e requisitos de nível de serviço, tornam praticamente impossível encontrar uma solução ideal por meio de tentativa e erro. Em vez disso, precisamos depender da tomada de decisão baseada em computação automatizada e inteligente.

Os relacionamentos

O supply chain moderno é definido menos pelos ativos do que pelas decisões que ditam as relações entre os ativos. Decisões como quantos centros de distribuição (CD) operar, quais fornecedores abastecem quais centros de distribuição, quais lojas recebem mercadorias de qual centro de distribuição, e como mesclar o e-commerce, prazos de serviço e taxas contratadas, são algumas das conexões críticas que definem o supply chain como um todo.

Hoje, devemos buscar modelos matemáticos e algoritmos inteligentes para agilizar esses relacionamentos de uma maneira hierárquica, incluindo a localização da instalação, determinação da origem, dia de coleta/entrega e janelas de horário, bem como políticas de planejamento de território e de rotas. A modelagem e a otimização inteligentes combinam simultaneamente todas essas opções para fornecer a solução mais vantajosa.

A incerteza da modelagem

Usuários geralmente tratam sistemas de suporte à decisão como assistentes ou oráculos, esquecendo que a qualidade da saída é diretamente proporcional à qualidade da entrada. Dados melhores e mais abrangentes levam a recomendações de saída mais confiáveis e de melhor qualidade.

Claro, é inevitável que haja algum nível de incerteza. A ambiguidade e eventos imprevisíveis sempre prejudicam a qualidade da entrada e, portanto, a tomada de decisão sob circunstâncias incertas é compreensível quando há grande demanda. A inteligência que pode detectar e corrigir inconsistências de dados e fornecer várias soluções para diferentes situações esperadas, pode ser um diferencial poderoso e lucrativo para os expedidores.

Mas isso é mais fácil na teoria. Além de algoritmos que podem detectar e corrigir inconsistências de dados, o desenvolvimento de ferramentas que funcionam em ambientes estocásticos (configurações caracterizadas por variáveis aleatórias e de probabilidade, combinadas com módulos de simulação) é necessário para a modelagem de transporte dentro dos TMS (sistemas de gestão de transporte) modernos. Tal modelagem permite que os planejadores de transporte estratégico testem vários cenários possíveis para determinar os efeitos de diferentes opções e selecionar a decisão mais adequada.  

Definindo ações

Com a ajuda da otimização e da modelagem inteligentes, os riscos no supply chain moderno podem ser minimizados. O TMS da Manhattan usa aprendizado de máquina e algoritmos inteligentes em seu mecanismo de modelagem de transporte para garantir que a decisão correta seja tomada pela primeira vez, em tempo real.

Para obter mais informações sobre o Sistema de gestão de transporte e a modelagem de transporte da Manhattan, acesse manh.com/products/modeling.

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