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O setor de alimentos e bebidas é um dos mais complexos e dinâmicos da atualidade. O leite, por exemplo, é a quarta commodity mais produzida pelo agronegócio brasileiro e cresce a uma taxa anual de 4% superior aos países em primeiro lugar no ranking. O sucesso na atuação do mercado de laticínios exige planejamento e estratégia específicos para a indústria e, de acordo com o Global Manufacturing Competitiveness Index, as tecnologias avançadas são fundamentais para estimular a competitividade no setor nos próximos anos.
O primeiro desafio é lidar com uma infinidade de produtores, a maioria deles muito pequenos, que produzem até 100 litros por dia, e geralmente não há um padrão único de qualidade entre todos o que impacta a cadeia de fornecimento. A produtividade nas fábricas não garante que a demanda seja completamente preenchida. A logística de coleta também é algo complexo, uma vez que o produto é altamente perecível. Toda cadeia – desde a produção até o envase – luta para não ter prejuízo, já que as margens de lucro do leite são baixíssimas.Com a demanda dinâmica baseada em atributos, as empresas ganham mais flexibilidade, alta acuracidade e têm uma visibilidade mais nítida da percepção do consumidor.
A previsão é um aspecto comum do processo de planejamento de todo fabricante. Então, o que você faz para se destacar frente a outras empresas? A previsão baseada em atributos pode ser o diferencial que a sua empresa precisa para sair na frente, uma vez que muitos fabricantes ainda contam com métodos convencionais. Veja alguns exemplos:
Noções únicas
A previsão baseada em atributos oferece muita flexibilidade, onde os analistas e planejadores da sua fábrica podem visualizar os dados como preferirem, e até descobrir padrões diferentes que não seriam possíveis de identificar com uma abordagem tradicional.
Acuracidade
A partir do momento que antigos processos de categorização passam por uma disruptura, é possível fazer previsões mais exatas e específicas, com informações consistentes de confiáveis fontes do mercado.
Melhor planejamento
Com as informações mais acuradas que refletem os requisitos da sua empresa, seus planejadores podem criar planos mais eficazes, com mais confiança. O resultado? Redução significativa de custos operacionais e aumento de receita.
O equilíbrio entre a demanda e capacidade é algo fundamental para maximização da rentabilidade de uma empresa. E quando essa empresa trabalha com produtos variados, como é possível prever a demanda e a capacidade do mix de produtos oferecidos?
Uma empresa líder do setor, com vasto portfólio de produtos e alcance de mais de 1 bilhão de clientes, precisava fazer a previsão de demanda e capacidade conforme as características específicas de seus produtos. Sua operação não era simples, uma vez que vários de seus produtos eram distribuídos a nível global, as previsões deveriam ser dinâmicas e precisas. Os métodos de previsão convencional não detalhavam os dados de conforme as especificações de cada produto, e dessa forma era impossível ter visibilidade sobre a demanda e capacidade que atendesse às necessidades da empresa.
Com a previsão em tempo real e baseada em atributos, os planejadores conseguiram analisar a demanda e a capacidade com base nas características específicas de cada produtor, e agora, por exemplo eles podem analisar a esses dois fatores sobre suas linhas de iogurte fazendo previsões com base em qualquer combinação de características, considerando ingredientes, tipo de produto, sabor, cor e embalagem. Um tipo de análise que seria impossível com uma solução de previsão convencional.
Os gráficos acima demonstram como a previsão baseada em atributos ajuda a identificar problemas que não seriam notados em previsões limitadas por parâmetros convencionais. No primeiro gráfico é possível ver a capacidade geral comparado com a demanda dos laticínios fabricados, e o segundo mostra a capacidade versus a demanda com base em um único tipo de produto, um iogurte sabor limão, por exemplo. Em nenhum dos dois gráficos foi identificado o gargalo de produção. Já no terceiro gráfico, a questão de capacidade comparada a demanda é prevista com base em atributos da configuração de um único produto: uma oferta de embalagem com seis iogurtes sabor limão.
Este gráfico ilustra claramente a existência de um problema de produção, já que podemos visualizar claramente que a demanda excede a capacidade. Com base nestas informações, os planejadores podem fazer ajustes para mitigar o gargalo.
Ao planejar a capacidade de produção e demanda dos produtos, de acordo com um conjunto específico de características, em vez de considerar uma categoria inteira, o fabricante consegue desenvolver um plano de produção muito mais eficiente. Com mais altos de satisfação, redução do desperdício de produtos de baixa demanda e aumento de receita e lucratividade.
Quer saber mais sobre como empresas têm solucionado seus problemas de planejamento? Envie-nos a sua pergunta preenchendo o box abaixo:
Noções únicas
A previsão baseada em atributos oferece muita flexibilidade, onde os analistas e planejadores da sua fábrica podem visualizar os dados como preferirem, e até descobrir padrões diferentes que não seriam possíveis de identificar com uma abordagem tradicional.
Acuracidade
A partir do momento que antigos processos de categorização passam por uma disruptura, é possível fazer previsões mais exatas e específicas, com informações consistentes de confiáveis fontes do mercado.
Melhor planejamento
Com as informações mais acuradas que refletem os requisitos da sua empresa, seus planejadores podem criar planos mais eficazes, com mais confiança. O resultado? Redução significativa de custos operacionais e aumento de receita.
O equilíbrio entre a demanda e capacidade é algo fundamental para maximização da rentabilidade de uma empresa. E quando essa empresa trabalha com produtos variados, como é possível prever a demanda e a capacidade do mix de produtos oferecidos?
Uma empresa líder do setor, com vasto portfólio de produtos e alcance de mais de 1 bilhão de clientes, precisava fazer a previsão de demanda e capacidade conforme as características específicas de seus produtos. Sua operação não era simples, uma vez que vários de seus produtos eram distribuídos a nível global, as previsões deveriam ser dinâmicas e precisas. Os métodos de previsão convencional não detalhavam os dados de conforme as especificações de cada produto, e dessa forma era impossível ter visibilidade sobre a demanda e capacidade que atendesse às necessidades da empresa.
Com a previsão em tempo real e baseada em atributos, os planejadores conseguiram analisar a demanda e a capacidade com base nas características específicas de cada produtor, e agora, por exemplo eles podem analisar a esses dois fatores sobre suas linhas de iogurte fazendo previsões com base em qualquer combinação de características, considerando ingredientes, tipo de produto, sabor, cor e embalagem. Um tipo de análise que seria impossível com uma solução de previsão convencional.
Os gráficos acima demonstram como a previsão baseada em atributos ajuda a identificar problemas que não seriam notados em previsões limitadas por parâmetros convencionais. No primeiro gráfico é possível ver a capacidade geral comparado com a demanda dos laticínios fabricados, e o segundo mostra a capacidade versus a demanda com base em um único tipo de produto, um iogurte sabor limão, por exemplo. Em nenhum dos dois gráficos foi identificado o gargalo de produção. Já no terceiro gráfico, a questão de capacidade comparada a demanda é prevista com base em atributos da configuração de um único produto: uma oferta de embalagem com seis iogurtes sabor limão.
Este gráfico ilustra claramente a existência de um problema de produção, já que podemos visualizar claramente que a demanda excede a capacidade. Com base nestas informações, os planejadores podem fazer ajustes para mitigar o gargalo.
Ao planejar a capacidade de produção e demanda dos produtos, de acordo com um conjunto específico de características, em vez de considerar uma categoria inteira, o fabricante consegue desenvolver um plano de produção muito mais eficiente. Com mais altos de satisfação, redução do desperdício de produtos de baixa demanda e aumento de receita e lucratividade.
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