Por que a cadeia de suprimentos precisa de conectividade liderada por API

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O gerenciamento da complexidade está no centro da estratégia da cadeia de suprimentos. Seja na área de logística, planejamento, compras ou armazenamento, as cadeias de suprimentos fornecem às empresas uma vantagem competitiva, adicionando recursos complexos, automatizados ou com muitos recursos que não podem ser facilmente replicados.

Em nenhum lugar a complexidade é mais visível do que nos dados da cadeia de suprimentos que uma empresa mantém, como vastas bibliotecas da Unidade de Manutenção de Estoque (SKU), lista de materiais (BOMs) com milhares de peças, livros contábeis transacionais de alto volume e inventários de parceiros, para citar apenas um poucos.

Há tanta complexidade que poucas dessas empresas descobriram como usar esses dados em proveito próprio. Em vez disso, é isolado, inacessível e até não confiável. Com iniciativas abrangentes de análise e fusões e aquisições (M&A), o problema está apenas piorando – apesar dos grandes investimentos em sistemas e talento de TI.

De acordo com a pesquisa Industry 4.0 da PwC, apenas 9% das empresas possuem plataformas de planejamento e integração de ponta a ponta em tempo real e apenas 18% estão conectadas digitalmente a parceiros externos. A complexidade e o custo dos dados e da integração são geralmente os maiores impedimentos.

Felizmente, nos últimos anos, surgiu um novo caminho tecnológico para impulsionar o ROI, reduzir riscos e melhorar os resultados de valor em iniciativas da cadeia de suprimentos digital: conectividade por API (ALC).

Falha na previsão

Antes de entrar na ALC, vamos primeiro examinar um estudo de caso de uma empresa global de remanufatura de dispositivos que em 2018 fez um investimento multimilionário na transformação da cadeia de suprimentos digital. A cadeia de suprimentos da empresa era – e é – uma vantagem competitiva devido à sua complexidade, criando forte valor para seus clientes e uma alta barreira aos concorrentes.

Após anos de planejamento de oferta e demanda com base em planilhas, foi lançado um projeto para capturar o valor dos algoritmos de planejamento estatisticamente – e baseados em ML. Com alguns bilhões de dólares em gastos anuais em peças e materiais, mesmo uma melhoria de dois a cinco por cento nos custos de fornecimento e estoque poderia representar dezenas de milhões em economia anual.

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As empresas globais de consultoria e integração lideraram o esforço de aproximadamente 12 meses, que inclui a implementação de um pacote líder de software de planejamento avançado baseado em nuvem. O trabalho do projeto focou na implementação do software, no refinamento dos modelos estatísticos (por exemplo, ARIMA usando R) e na captura de requisitos de previsão especializados das equipes de planejamento. Com equipes talentosas e apoio executivo inabalável, o projeto parecia estar a caminho do sucesso.

No entanto, dois anos depois, o projeto ainda não havia cumprido sua promessa – e estava cada vez mais incerto se alguma vez o faria. Por que, e isso poderia ter sido previsto?

É sobre os dados

Uma das melhores maneiras de entender a conectividade liderada por API é entender o que acontece na ausência dele.

Os sistemas de planejamento exigem grandes quantidades de qualidade e (idealmente) dados em tempo real. No estudo de caso acima, os dados relevantes foram distribuídos por dezenas de sistemas, e tiveram que ser recuperados, transformados e consolidados para consumo pelo sistema de planejamento. Esse processo precisava ser operacional e automatizado antes qualquer outra coisa poderia “funcionar”.

Infelizmente, esse desafio de integração de dados não era a prioridade das equipes de consultoria, planejamento ou executivos que patrocinavam o esforço. De fato, o planejamento da integração foi considerado tão secundário ao trabalho de modelagem e análise estatística que começou meses depois de outros fluxos de trabalho do projeto.

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Obtendo os dados acabou por ser difícil. Sem um conjunto de ferramentas de integração padronizado ou avançado, uma miscelânea de ferramentas técnicas foi usada, incluindo data warehouses, ferramentas de orquestração e resmas de código personalizado. Cada fonte de dados exigia talento especializado em TI para acessá-lo, mas o talento era frequentemente acumulado, exigindo que os gerentes de projeto lutassem por recursos.

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A natureza dos algoritmos do sistema de planejamento é muitas vezes iterativa; portanto, os requisitos de integração mudaram ao longo do projeto e, com o tempo, vários algoritmos foram implementados para permitir flexibilidade aos planejadores, criando cenários “what-if”. Essas mudanças causaram estragos no esforço de integração amplamente codificado sob encomenda.

Mesmo quando a primeira fase do projeto foi entregue com cinco meses de atraso, os dados não eram confiáveis ​​pela equipe de planejamento. As equipes de TI ainda estavam atendendo às solicitações de mudança, desacelerando o trabalho da fase dois e incentivando as equipes a reduzir custos.

Um caminho melhor

Este caso mostra o risco de colocar dados e complexidade de integração como uma reflexão tardia. Então, como uma empresa cria proativamente uma estratégia de integração mais completa e protege esses investimentos críticos? A conectividade baseada em API oferece um modelo forte e moderno a ser considerado.

Em termos simples, o ALC remove a complexidade da integração ao “produzir” como a empresa acessa os sistemas de origem e seus dados. Isso facilita para as equipes da cadeia de suprimentos (e TI) encontrar e consumir dados, mesmo sem experiência em sistemas de origem. Eles apenas precisam se vincular à API do sistema produtivo apropriado e orquestrar os fluxos de dados – em muitos casos com pouco ou nenhum código.

A ALC também usa “APIs modernas”, o que significa que as APIs são mais do que apenas gateways para fornecer dados do sistema. A conectividade do sistema e a transformação de dados podem ser incorporadas à própria API produtiva, reduzindo ainda mais a complexidade e melhorando a segurança. Os resultados? Foi demonstrado que a ALC acelera os projetos de TI em três a cinco vezes, ou mais, e pode ter um impacto tremendo na capacidade de gerenciamento a longo prazo devido à evolução dos requisitos.

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Nenhum projeto complexo de integração de dados é fácil de executar, mas é fácil imaginar como o caso acima provavelmente teria sido diferente com a ALC.

(Re) visão executiva

No caso acima, considere também que a organização da cadeia de suprimentos possuiu e financiou o projeto, enquanto o trabalho de integração foi entregue por uma organização de TI operada separadamente.

Todos na TI sabiam quão difícil seria o trabalho dos dados, embora no planejamento eles não tivessem uma visibilidade clara dos requisitos de dados complexos do projeto. A cadeia de suprimentos sabia que não tinha visibilidade ou controle da solução de integração de dados da qual eles dependiam, mas confiavam na liderança de TI para cumprir seus prazos. Acabou sendo um grande fracasso no planejamento.

A ALC oferece uma abordagem fundamentalmente diferente para corrigir isso sem alterar a organização. A metodologia da ALC esclarece o papel da TI como produtora de ativos de integração produtivos (e seus dados) para as equipes da cadeia de suprimentos consumirem.

Agora, o planejamento de projetos nas organizações é sobre como a plataforma de integração permite fluxos de dados necessários, não como os dados são acessados ​​dos sistemas de origem. Com o tempo, em vários projetos, o impacto desse alinhamento de funções muda o jogo e, em parte, a razão pela qual a ALC explodiu nos últimos anos na TI corporativa e está ganhando presença no investimento na cadeia de suprimentos digital.

As cadeias de suprimentos são mais complexas e voláteis do que nunca; então, por que não reduzir a complexidade da integração de dados? Saiba mais sobre as principais empresas que obtiveram resultados fenomenais de modernização da cadeia de suprimentos com a ALC.


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Luiz Presso
Luiz Presso