Como obter uma redução de estoque utilizando data analytics

Com a crescente importância dos dados como norteadores de decisões, o data analytics vem ganhando espaço na indústria. 

Das questões logísticas à redução de estoque, passando por estratégias de marketing e vendas, a análise de dados impacta positivamente a eficiência, produtividade e competitividade das empresas.

O gerenciamento de estoque é um dos pontos mais críticos da cadeia produtiva. Trata-se de um processo importante, que assegura a disponibilidade dos produtos para atender a demanda, sem excessos (que geram mercadorias paradas) ou escassez (que pode resultar na perda de clientes).

A gestão dos estoque de matérias-primas é outro ponto a ser considerado. Afinal, muitos recursos financeiros são empregados neste aspecto. 

Nesse sentido, o uso de data analytics mostra-se fundamental, oferecendo uma visão geral das operações da empresa, facilitando a tomada de decisões e definições estratégicas. 

Redução de estoque na indústria e análise de dados: principais desafios

O data analytics proporciona um controle em tempo real sobre o desempenho dos fornecedores, a demanda por cada produto, o fluxo das operações, dentre outros insights relevantes para a operação.

Dessa forma, é crucial para evitar erros e direcionar o planejamento estratégico. Porém, uma simples falha na coleta ou apuração dos números pode comprometer as operações de todos os setores.

Portanto, ao passo que a aplicação de ferramentas e metodologias de data analytics são importantes, é indispensável ter atenção à manipulação deste volume. 

Dados sobre fornecedores, clientes, parceiros e produtos precisam ser captados, analisados e monitorados sob uma perspectiva tática. A ideia é identificar gargalos, padrões, oportunidades e tendências para otimizar os processos, reduzir custos, minimizar riscos, aumentar a eficiência e, no fim, maximizar resultados.

Mas é claro que isso traz alguns desafios, sendo a coleta e a organização os principais. É preciso garantir a integridade, acurácia e qualidade de todos os dados obtidos. 

O armazenamento e segurança das informações são outras questões a serem abordadas, pois é o que possibilita que as análises não sejam corrompidas.

E esses processos dependem de profissionais qualificados e de ferramentas adequadas para facilitar o trabalho e dar mais confiabilidade às apurações.

Outros desafios surgem quando ampliamos o escopo para a gestão da cadeia de fornecimento como um todo. Para garantir a confiabilidade dos dados que serão norteadores das decisões, as empresas precisam acompanhá-los de ponta a ponta. 

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Por que o Data Analytics é essencial na redução de estoque da indústria?

Com maior integração global e com a evolução rumo à indústria 4.0, as cadeias produtivas estão se tornando mais complexas, e os processos de fabricação seguem o mesmo caminho.

A implementação de novas tecnologias e a possibilidade de coletar e analisar dados em tempo real e em nível granular fazem com que os recursos de data analytics sejam indispensáveis na gestão e na tomada de decisões na indústria – e também vale para os esforços para a redução de estoque.

Com auxílio de ferramentas de Big Data, por exemplo, aos poucos a organização cria um histórico sobre o mercado e sua própria operação. Com cruzamento de informações, é possível desenvolver estratégias sustentadas em dados reais e confiáveis, impactando na qualidade e na velocidade dos processos.

A redução do estoque de matérias-primas gera outros ganhos importantes. Dentre eles:

• A conexão com a cadeia de fornecedores;
• A utilização dos conceitos de Just in Time;
• A garantia de disponibilidade assertiva de de matérias-primas, sem faltas ou excessos, que causam paradas na linha de produção e menos eficiência operacional. 

Porém, os ganhos não se limitam a essa análise. Um bom trabalho de análise de dados traz uma maior capacidade produtiva para a empresa. O resultado é uma visão 360º de toda a cadeia de suprimentos, permitindo uma gestão mais eficiente do estoque e mais previsibilidade em relação à demanda, problemas, atendimento ao just in time, flutuações do mercado e outros cenários futuros.

Com a redução do estoque, a organização consegue otimizar o armazenamento e o fluxo de mercadorias. Garanta-se, assim, mais agilidade nos processos e diminuição de custos, seja em função da perda de produtos, obsolescência e armazenagem.

A análise de dados permite que a indústria tenha insights relevantes para guiar estratégias. Com eles, é possível identificar padrões, mensurar conquistas e até mesmo prever cenários e resultados, o que ajuda a embasar decisões – sejam elas de produção, de estratégia de vendas ou de compras.

Sendo assim, a aplicação do data analytics representa um diferencial competitivo importante para muitos setores, e não apenas no que se refere à redução de estoque. A gestão de toda a cadeia de suprimentos é beneficiada. 

Importante destacar a necessidade de integração com outros sistemas de gestão da produção. É isso que vai garantir a acuracidade do status atual dos estoques e, mais uma vez, favorecer a tomada de decisão.

Como obter a redução de estoque com o uso de Data Analytics? 4 passos

As estratégias de redução de estoque dependem, em grande parte, da definição das quantidades mínima e máxima de cada produto ou matéria-prima. Esses limites são cruciais para o gerenciamento dos itens, o que reflete na produtividade e eficácia operacional.

O objetivo é sempre ter um estoque equilibrado, evitando, como comentamos, custos desnecessários com armazenamento e ganho de tempo na logística.

Ao encontrar o ponto ótimo para a redução do estoque, faz-se necessária, também, uma análise de processos e rotinas. Com etapas bem definidas e controladas, é possível melhorar o fluxo de mercadorias. E ao combinar isso com uma previsão de demanda, a redução de estoque torna-se, por fim, uma possibilidade aplicável.

Para que todas essas estratégias sejam bem sucedidas, existem algumas recomendações que podem ser seguidas. Destacamos:

1. Uso de ferramentas de BI

As ferramentas de Business Intelligence (BI) viabilizam a análise de dados para embasar decisões e estratégias.

O BI é ponto central para uma gestão data-driven, que traz os dados para cerne do processo decisório, eliminando achismos. Como vimos, o acompanhamento das informações permite monitorar o desempenho, otimizar recursos, aumentar a produtividade e reduzir erros.

Quando aplicado às ações para redução de estoque, o BI ajuda a:

• Conhecer o estoque de produtos e matérias-primas;
• Evitar atrasos;
• Acompanhar as movimentações de estoque;
• Reduzir perdas e desvios;
• Garantir a rastreabilidade dos produtos;
• Controlar o estoque que está em poder de terceiros;
• Identificar sazonalidades.

2. Simulação de processos para redução de estoques intermediários

A simulação de processos nada mais é do que a representação virtual de uma determinada rotina por meio de um modelo computacional. A grande vantagem é poder visualizar as atividades e as mudanças necessárias sem que isso acarrete em custos e perda de tempo.

Nas ações voltadas para a redução de estoque, a simulação de processos pode ser utilizada para analisar a capacidade, a produtividade e o dimensionamento adequado dos estoques intermediários, identificando gargalos, desbalanceamentos na linha e perdas.

Novamente, isso ajuda a melhorar o fluxo de mercadorias e a encontrar a quantidade ideal de cada produto a ser mantida armazenada.

3. Uso de ferramentas de IA

A inteligência artificial tem se popularizado e ganhando novos usos dentro das empresas. O avanço dessa tecnologia, somado à grande disponibilidade de dados que os processos atuais proporcionam, é um ponto de inflexão importante.

Com a IA, extraem-se insights mais rapidamente, que ajudam a otimizar processos e tomar melhores decisões. Ela também potencializa as análises preditivas.

Essa combinação de precisão, predição e agilidade impacta na eficiência das organizações e, consequentemente, na sua competitividade. 

4. Integração digital da cadeia

Como vimos, a confiabilidade e disponibilidade de dados é muito importante para a gestão do estoque, e as empresas devem monitorar toda a cadeia de suprimentos.

Para isso, a digitalização e integração de todos dados (internos e externos) os agentes que a compõem são chave. Somente assim será possível ter um quadro completo da cadeia e de todos os pontos que podem ser aprimorados e reforçados.

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