Uma maneira mais simples de modernizar sua cadeia de suprimentos

A ideia em resumo A sabedoria convencional A digitalização do sistema de gerenciamento da cadeia de suprimentos de uma empresa é um projeto de megatransformação que leva de três a cinco anos e custa dezenas de milhões de dólares. A realidade Existe uma alternativa: Benefícios substanciais podem ser obtidos com um esforço de modernização que leva de 12 a 24 meses e custa alguns milhões de dólares. O que a TI envolve Reunir dados prontamente disponíveis; usar análises avançadas para entender e prever o comportamento de clientes e fornecedores e otimizar a tomada de decisões sobre estoque, produção e aquisições; e adicionar alguma automação para renovar os processos existentes e introduzir novos. A maioria dos executivos acredita que a digitalização da cadeia de suprimentos de uma grande empresa custa dezenas de milhões de dólares. O pressuposto é que será um esforço maciço de transformação de três a cinco anos - exigindo grandes investimentos em tecnologia de nuvem, a instalação de etiquetas e leitores RFID em cada contêiner de produto e em cada instalação, a implantação de tecnologias de impressão 3D e robótica e novos instrumentos em máquinas no chão de fábrica para monitorar seu desempenho e condição. Tudo isso é necessário, segundo o pensamento, para romper as barreiras entre as áreas funcionais e criar uma cadeia de suprimentos integrada que proporcione uma vantagem competitiva. Porém, em nosso trabalho de consultoria para várias empresas, descobrimos uma alternativa. As experiências dessas empresas - que incluem um varejista global de moda, um grande fabricante de bens de consumo embalados (CPG), um fabricante global de eletrodomésticos e uma empresa de alta tecnologia que produz PCs, tablets e estações de trabalho - demonstram que é possível obter benefícios substanciais gastando alguns milhões de dólares em uma modernização da cadeia de suprimentos que leva de 12 a 24 meses. Nesses esforços mais moderados, as empresas reúnem dados prontamente disponíveis; usam análises avançadas para entender e prever o comportamento de clientes e fornecedores; otimizam o inventário, a produção e a tomada de decisões de aquisições para cortar custos e melhorar a capacidade de resposta; e acrescentam alguma automação para renovar os processos existentes e introduzir novos. O segredo do sucesso dessa abordagem está em três iniciativas: Na primeira, as empresas substituem as previsões consensuais por uma visão unificada da demanda. Na segunda, elas se afastam de uma estratégia de cadeia de suprimentos com solução única para uma estratégia segmentada. Na terceira, criam um único plano para equilibrar continuamente a oferta e a demanda e identificar e responder a desvios ou disrupções. Se bem executadas, essas iniciativas resultam em custos mais baixos na cadeia de suprimentos - e em maior receita devido à redução das faltas de estoque e à melhoria dos níveis de serviço (a proporção de pedidos entregues no prazo e na íntegra). Igualmente importante, elas permitem que as empresas aumentem a retenção de clientes. No varejista de moda, eles ajudaram a aumentar a participação de mercado em mais de 28% e a dobrar o lucro operacional em apenas três anos. Os ganhos operacionais e financeiros da iniciativa da empresa de CPG pagaram seu custo em apenas dois anos. A empresa de alta tecnologia observou uma melhoria de 10% a 30% nos níveis de serviço. E o fabricante de eletrodomésticos obteve um aumento de 20% na receita, aumentou a proporção de clientes para os quais podia oferecer entrega em um dia de 70% para 90% e reduziu seus custos operacionais em 3% a 4%. Previsões de pedidos mais precisas se traduzem claramente em um plano de suprimentos mais eficaz, o que reduz a perda de vendas. Neste artigo, vamos nos concentrar na implementação da abordagem pelo fabricante de CPG. Trata-se de um caso particularmente instrutivo devido aos desafios extraordinários que a empresa enfrentou para resolver as deficiências de seu sistema existente, que incluía processos manuais múltiplos e demorados, excesso de estoque e uma grande quantidade de produtos vencidos e danificados. Construindo uma visão unificada da demanda A jornada começa repensando o processo de planejamento da demanda. As abordagens tradicionais empregam previsões consensuais, nas quais cada função - operações, finanças, vendas e comércio (que é responsável pelo marketing, promoções, descontos e assim por diante) - usa técnicas estatísticas padrão, dados históricos de vendas e alguns dados externos para gerar sua própria previsão. Em seguida, todas as funções se reúnem e elaboram uma previsão uniforme de compromisso. Esse processo tem duas desvantagens. Primeiro, leva muito tempo - normalmente de quatro a cinco semanas - para gerar as várias previsões e chegar a um consenso que satisfaça todos os requisitos comerciais. A essa altura, os dados de vendas utilizados já são antigos. Em segundo lugar, em vez de chegar a um acordo sobre os dados e fazer com que a análise produza uma única previsão, as pessoas envolvidas normalmente se concentram em encontrar um equilíbrio entre previsões conflitantes e se baseiam em intuições sobre o que impulsiona as vendas, a receita e as margens. Uma maneira muito melhor de gerar uma visão unificada da demanda é começar com os conjuntos de dados que todos os participantes concordam que produzirão o quadro mais preciso. O fabricante de CPG, por exemplo, escolheu quatro tipos: dados internos sobre remessas para varejistas, preços, descontos, promoções e várias características do produto dados sobre a demanda do consumidor, que podem ser acessados por meio da tecnologia do ponto de venda dos varejistas ou fornecidos por empresas como IRI e Nielsen informações macroeconômicas - incluindo o PIB trimestral, o Índice de Gerentes de Compras, o Índice de Preços ao Consumidor e as taxas de desemprego e inflação - que ajudam a explicar o comportamento, a sazonalidade e as tendências do consumidor dados externos sobre outros fatores que podem indicar ou afetar a demanda, como pesquisas na Web, menções de produtos nas mídias sociais, temperatura média, precipitação, feriados e preços dos concorrentes Usando esses dados e análises avançadas, as empresas podem configurar um processo circular automatizado de cinco etapas que gera planos de fornecimento, financeiros e comerciais para as próximas 50 a 80 semanas - o horizonte de planejamento da maioria das empresas. Veja a seguir como é esse processo no fabricante de CPG: Cinco etapas para uma cadeia de suprimentos melhor e mais barata Usando análises avançadas, as empresas podem estabelecer um processo circular automatizado de cinco etapas que gera planos de suprimentos, financeiros e comerciais para as próximas 50 a 80 semanas. Etapa 1: A previsão da demanda do mercado As informações do planejamento comercial - sobre promoções, descontos e marketing - são combinadas com dados macroeconômicos e do consumidor para prever a demanda semanal do mercado para cada SKU e varejista. Etapa 2: A previsão de pedidos do varejista A previsão de demanda de cada varejista é combinada com dados de remessas anteriores para gerar uma previsão semanal dos pedidos do varejista de cada SKU. Etapa 3: o plano de suprimentos As previsões de pedidos são combinadas com informações sobre os recursos disponíveis (incluindo estoques de matérias-primas e produtos acabados), capacidade de fabricação e metas de mercado para criar um plano de suprimentos. Etapa 4: O plano financeiro O plano semanal de suprimentos é convertido em previsões mensais de receita e margem bruta no nível da marca. Etapa 5: o alinhamento de planos e metas O plano financeiro é comparado com os objetivos comerciais da empresa. Se forem identificadas lacunas, a empresa poderá ajustar o plano comercial, por exemplo, adicionando mais descontos ou maiores investimentos em marketing, e iniciar o ciclo novamente. Primeiro, as informações do planejamento comercial - sobre futuras promoções, descontos e investimentos em marketing - são combinadas com dados do consumidor, macroeconômicos e externos para gerar uma previsão de demanda de mercado por SKU e varejista para cada semana de todo o horizonte. Pelo que observamos, a maioria das empresas de CPG nunca tentou prever a demanda em um nível tão granular. Em segundo lugar, a previsão de demanda para cada varejista é combinada com dados históricos sobre as remessas da empresa para esse varejista para gerar uma previsão semanal dos pedidos do varejista de cada SKU para o horizonte. Em terceiro lugar, a empresa agrega todas as previsões de pedidos e as converte em um plano de abastecimento viável. O plano considera os recursos disponíveis, incluindo estoques de matérias-primas e produtos acabados; restrições de capacidade de fabricação; e metas de mercado (por exemplo, para aumentar as vendas de uma categoria de produto em uma determinada combinação varejista-região). A TI também visa a atingir determinadas metas de desempenho. A empresa de CPG concentrou-se em minimizar os custos totais da cadeia de suprimentos, mas o objetivo escolhido varia de empresa para empresa. Em algumas empresas, por exemplo, pode ser maximizar a receita ou a quantidade de suprimentos produzidos. A quarta etapa é usar o plano semanal de abastecimento de SKUs para todos os varejistas para gerar previsões de receita e margem bruta no nível da marca para cada mês do horizonte de planejamento. A quinta etapa é comparar essa previsão financeira com os objetivos comerciais da empresa. Uma diferença entre os dois pode desencadear uma mudança no plano comercial - por exemplo, a adição de descontos mais agressivos ou maiores investimentos em marketing para estimular as vendas. Quando estavam considerando a adoção desse novo processo, os gerentes da empresa de CPG levantaram uma série de questões - que são representativas dos tipos de preocupações que a maioria dos executivos expressa sobre nossa abordagem. Vamos examiná-las uma a uma. Que grau de precisão de previsão o processo pode atingir? Pesquisas comprovaram que a variabilidade da demanda do cliente é significativamente menor do que a variabilidade dos pedidos de varejo - uma realidade que está por trás do conhecido efeito chicote nas cadeias de suprimentos. Isso implica que a previsão do consumo deve ser mais fácil do que a previsão dos pedidos de varejo e, de fato, a precisão da previsão da demanda de mercado da empresa de CPG é bastante alta. Em qualquer momento, as previsões de demanda em nível de SKU, semana e varejista para cinco a oito semanas provaram ser 85% precisas. A combinação da previsão de consumo mais exata com o histórico de pedidos do varejo permitiu que a empresa de CPG melhorasse sua previsão de pedidos futuros dos varejistas. A precisão das previsões de pedidos semanais foi de 15 a 20 pontos percentuais maior do que a das previsões padrão baseadas em consenso que a empresa usava anteriormente. E previsões mais precisas de pedidos ou remessas se traduzem claramente em um plano de suprimentos mais eficaz, que reduz a perda de vendas - aumentando, portanto, a receita - e melhora os níveis de serviço e a experiência do cliente. Por fim, como os dados que entram na TI são mais precisos, o plano financeiro também o é. Em várias implementações dessa abordagem em diversas empresas de CPG, a precisão da previsão financeira feita no início de um determinado mês para o mês seguinte subiu para 95% a 97%. Seremos capazes de entender o que impulsiona as mudanças comportamentais e outras mudanças previstas pelos planos? Essa pergunta é provavelmente a mais importante. De fato, em nossa experiência, praticamente todos os executivos relutam em seguir cegamente as recomendações de uma caixa preta desenvolvida por cientistas de dados. Eles querem, com razão, ser capazes de interpretar e explicar o resultado do processo de previsão de demanda. Por exemplo, um aumento ou uma redução se deve ao comportamento dos concorrentes, à canibalização entre produtos, a promoções e descontos ou simplesmente a um evento especial ou feriado? A boa notícia é que a tecnologia analítica atual está madura o suficiente para permitir que uma previsão semanal de uma única SKU seja decomposta em seus componentes básicos. Isso é feito por meio da modelagem explícita dos dados como uma combinação de variáveis-chave (comportamento dos concorrentes e assim por diante) e da estimativa da contribuição de cada uma delas para a previsão. Os executivos também querem saber os motivos pelos quais, por exemplo, a previsão gerada na semana passada é diferente da gerada nesta semana. Essa também é uma informação que a tecnologia analítica atual pode fornecer, comparando os dados de entrada usados para gerar cada uma das previsões. As fotos aéreas de Bernhard Lang de um pátio de produção de bebidas exploram a repetição e a geometria encontradas na vida cotidiana. Bernhard Lang Por último, os executivos querem entender por que as previsões e as vendas reais às vezes se desviam. Na empresa de CPG, a resposta é que as vendas são afetadas pela forma como as decisões de preço, promoção, descontos e estoque são executadas pelos varejistas - uma dimensão que a equipe de planejamento do fabricante não consegue ver. Por exemplo, a previsão pode estar errada quando um varejista enfrenta desafios operacionais na movimentação do estoque para as prateleiras ou na implementação de promoções ou descontos de acordo com o planejado. As informações sobre o estoque do varejista e os preços pagos pelos consumidores na caixa registradora podem revelar esses problemas, mas, em nossa experiência, a maioria dos varejistas não as fornece aos seus fornecedores de CPG. Assim, na empresa de CPG, qualquer diferença significativa entre a previsão e as vendas reais desencadeia uma investigação do motivo da diferença. Como podemos garantir que todas as funções sigam a nova abordagem? A resposta é estabelecer um centro de excelência de previsão que reúna pessoas de várias funções, tecnólogos de informação e cientistas de dados. A função deles será chegar a um acordo sobre os dados a serem usados e deixar que a análise gere as previsões e o plano de suprimentos de acordo com o processo de cinco etapas. Com que frequência devemos executar esse processo? Aqui, a resposta depende dos ciclos de mercado dos vários negócios e marcas. Para a maioria das empresas, a previsão de demanda, a previsão de pedidos do varejista e o plano de suprimentos devem ser atualizados semanal ou quinzenalmente, enquanto a previsão financeira e a comparação com os objetivos da empresa devem ser feitas mensalmente. Mas há claras exceções. Alguns dos produtos dos fabricantes de CPG têm ciclos de vida curtos, de apenas seis ou sete semanas. Nesses casos, as empresas precisam atualizar a previsão de demanda, a previsão de pedidos do varejista e o plano de suprimentos duas vezes por semana. (O mesmo se aplica aos fabricantes de produtos de moda, cujas temporadas de vendas não duram mais do que 10 ou 11 semanas). Redefinindo a estratégia da cadeia de suprimentos As estratégias tradicionais da cadeia de suprimentos geralmente se concentram na eficiência operacional ou na capacidade de resposta. Quando a prioridade é a eficiência operacional, a empresa se esforça para extrair o máximo possível de custos da cadeia de suprimentos, e essa meta orienta a seleção de fornecedores, as estratégias de fabricação, o design e a distribuição de produtos e a logística. Normalmente, as decisões de produção e distribuição se baseiam em previsões de longo prazo, os estoques de produtos acabados estão localizados próximos à demanda do cliente e os componentes geralmente são adquiridos de países de baixo custo. O objetivo de uma estratégia responsiva é competir no tempo de colocação no mercado, satisfazer a demanda rapidamente e eliminar a falta de estoque. A fabricação ou a montagem do produto se baseia em pedidos reais e não em previsões; os produtos podem ser personalizados; os estoques de componentes são maximizados, mas os estoques de produtos acabados são minimizados; e a velocidade é priorizada em relação ao custo nas decisões sobre sourcing e transporte. Embora os executivos experientes em operações e cadeia de suprimentos entendam a diferença entre eficiência e capacidade de resposta, muitos ficam confusos sobre quando aplicar cada estratégia. Isso ocorre porque produtos diferentes têm características diferentes, sendo que alguns exigem uma estratégia focada na eficiência, outros na capacidade de resposta e outros em uma abordagem híbrida. Até recentemente, os executivos não tinham as ferramentas para segmentar produtos e decidir qual estratégia era apropriada para um determinado segmento. Mas isso mudou, graças à digitalização e à análise. As empresas precisam de indicadores-chave de desempenho: métricas que indicam qual será o estado da cadeia de suprimentos nas próximas três a seis semanas. Elas são fundamentais para a execução inteligente. O fabricante de CPG começou explorando as variações nos dados de vendas, concentrando-se na volatilidade das vendas, no volume e na margem de lucro dos produtos, pois cada um deles está diretamente relacionado aos riscos associados à falta de estoque, aos níveis de serviço, ao inventário e ao transporte. Quanto maior for a volatilidade das vendas, menor será a precisão da previsão e mais arriscado será o produto. Isso, por sua vez, se traduz em frequentes rupturas de estoque e níveis de serviço mais baixos. Da mesma forma, quanto maior for a margem de lucro de um produto, maior será o risco, pois a falta de um pedido terá um impacto maior no resultado final. O volume, por outro lado, é inversamente proporcional ao risco, ou seja, quanto maior o volume, menor o impacto da falta de um pedido e menor o risco. Essas relações são consistentes com as que vimos em outras empresas de CPG e de varejo, embora algumas vezes outras empresas se concentrem no preço ou no custo do produto em vez da margem do produto, dependendo de qual delas é mais estável e, consequentemente, mais fácil de aplicar. A análise revelou que a empresa de CPG tinha quatro segmentos de produtos, embora outras empresas possam ter mais segmentos devido às características de seus produtos. Cada segmento exigia uma estratégia de cadeia de suprimentos diferente. O primeiro segmento compreende produtos caracterizados por alta volatilidade. Como os riscos de falta de estoque, nível de serviço e inventário são altos, eles exigem uma estratégia de cadeia de suprimentos responsiva. Os estoques de produtos acabados para eles devem estar localizados em centros de distribuição centrais. Cada centro será responsável por muitos pontos de venda, o que permite que a empresa agregue a demanda, melhore a precisão da previsão e reduza os estoques necessários para abastecer os varejistas coletivamente, mantendo altos níveis de serviço. Como a entrega rápida é fundamental, esses produtos geralmente são enviados por meio de instalações regionais de cross-dock - nas quais os itens dos caminhões grandes que chegam são recarregados nos caminhões menores que saem, sem armazenamento entre eles. O segundo segmento compreende produtos com alto volume e baixa volatilidade, que exigem uma estratégia de eficiência. Nesse caso, as previsões são confiáveis e o gerenciamento dos custos de transporte é importante. Por isso, os produtos são armazenados em depósitos regionais próximos aos clientes, e o estoque é reabastecido em um cronograma fixo. Isso permite que a empresa carregue totalmente os caminhões que levam os produtos das fábricas para os depósitos regionais, o que mantém as despesas de transporte baixas. Os dois segmentos restantes são caracterizados por fatores conflitantes: baixa volatilidade da demanda (o que sugere que uma estratégia de eficiência seria a melhor) e baixo volume de produtos (o que, por si só, exigiria uma estratégia responsiva). O que distingue esses dois segmentos são as margens dos produtos. Vejamos primeiro os de margem alta. Como esses produtos são mais arriscados, muitos deles são armazenados tanto em locais centralizados quanto em depósitos regionais e são reabastecidos com base nas vendas reais da loja. Essa estratégia permite que a empresa atinja um equilíbrio entre eficiência e capacidade de resposta, embora ela se incline para a capacidade de resposta. Produtos de baixa volatilidade, baixo volume e baixa margem, por outro lado, exigem uma estratégia híbrida que se incline para a eficiência. De fato, como os riscos e o custo de manter estoques são baixos e a demanda é previsível, a empresa pode enviar esses produtos em caminhões totalmente carregados para armazéns regionais próximos aos clientes, abastecê-los a partir desses locais e minimizar os custos de transporte. Uma vez que a empresa tenha feito a segmentação, ela precisa desenvolver estratégias detalhadas de fornecimento, fabricação e logística. Um dos objetivos deve ser identificar sinergias entre os segmentos que permitirão que a empresa se beneficie das economias de escala. Essas economias podem ser alcançadas aproveitando o volume entre os segmentos para reduzir os custos de aquisições; compartilhando a capacidade e a infraestrutura de fabricação e logística; e consolidando as informações de demanda e fornecimento para melhor planejamento e execução. Vamos agora examinar mais detalhadamente essa última atividade. Equilíbrio entre oferta e demanda Um importante processo de gerenciamento da cadeia de suprimentos que vem sendo aplicado desde meados da década de 1980 é o planejamento de vendas e operações (S&OP). O TI equilibra continuamente a oferta e a demanda e, historicamente, tem exigido que os gerentes que lançam novos produtos e os líderes de fabricação e distribuição se reúnam e concordem com um único plano. Em geral, envolve análises no nível da unidade de negócios ou da família de produtos, e não no nível do produto individual. Tradicionalmente, o S&OP é simplesmente uma extensão da previsão de consenso e, por isso, sofre de limitações semelhantes: TI não começa com uma visão unificada da demanda, não cria um plano no nível da SKU, não faz distinção entre os segmentos da cadeia de suprimentos e é orientado principalmente pelo senso comum, experiência e intuição, e não por dados e análises. Por ser um processo manual, geralmente leva um mês. Uma abordagem melhor para o S&OP substitui o processo manual por um processo automatizado que pode ser realizado semanalmente e garante que as funções de engenharia, finanças, vendas, supply chain, manufatura, sourcing e comércio estejam todas trabalhando para atingir as mesmas metas comerciais. O novo processo começa quando um sistema de otimização orientado por análises gera o plano de suprimento SKU por SKU que descrevemos anteriormente. Esse plano informará tudo, desde os cronogramas mestre de produção até o planejamento de materiais e a logística, incluindo as decisões de estoque e transporte. Bernhard Lang Embora nem toda empresa ou unidade de negócios precise produzir um plano semanalmente, essa frequência é fundamental para produtos cuja demanda é altamente volátil e cujas estratégias de marketing e promoção mudam com frequência. O novo processo de S&OP também exige atividades de monitoramento. As empresas devem coletar informações em toda a cadeia de suprimentos sobre os principais indicadores-chave de desempenho (KPIs), como prazos de entrega, estoques de matéria-prima e produtos acabados e níveis de serviço, procurando qualquer problema ou desvio que possa prejudicar o plano de vendas e operações. As empresas podem, então, trabalhar para resolver esses problemas e, se eles se revelarem significativos, ajustar o próprio plano. As empresas também precisam ficar atentas aos dados e eventos que pressagiam o que pode acontecer em um futuro próximo. Por exemplo, embora os níveis de estoque e de serviço possam sugerir que tudo está indo bem, os dados de rastreamento de remessas podem indicar que os tempos de espera provavelmente aumentarão e que, como resultado, os níveis de serviço poderão cair nas próximas semanas, sinalizando a necessidade de aumentar os estoques ou agilizar as remessas. Da mesma forma, se um desastre causar a paralisação das instalações de fabricação de um fornecedor na Ásia, isso poderá afetar o fornecimento disponível no futuro - talvez forçando as fábricas de fabricação e montagem de uma empresa na Costa Oeste dos EUA a reduzir ou interromper as operações em cinco semanas. Mas os KPIs tradicionais, por si só, podem não fornecer nenhum aviso. Por esse motivo, as empresas precisam de indicadores-chave de desempenho (KPPs): métricas que indicam qual será o estado da cadeia de suprimentos nas próximas três a seis semanas. Os KPPs são fundamentais para o que chamamos de execução inteligente, um novo processo de negócios que complementa o S&OP inteligente. Enquanto o S&OP se concentra nas próximas 50 a 80 semanas, a execução inteligente se concentra no curto prazo (não mais do que seis semanas) e tenta identificar e responder rapidamente a disrupções e desvios do plano. A execução inteligente envolve três recursos automatizados: (1) a captura em tempo real de dados internos e externos que revelam possíveis desvios do plano, disrupções no fornecimento ou mudanças na demanda; (2) a inteligência artificial que identifica o possível impacto desses desenvolvimentos no desempenho da cadeia de suprimentos; e (3) a otimização orientada por análises que determina a melhor resposta, considerando vários trade-offs e objetivos. Aqui está uma ilustração. Ao coletar informações financeiras sobre fornecedores que são empresas públicas e dados internos sobre o desempenho do fornecedor (por exemplo, sobre prazos de entrega, níveis de serviço ou qualidade do produto), as empresas podem ser capazes de identificar fornecedores em dificuldades. Um sistema de IA pode, então, projetar a probabilidade e o impacto da inadimplência de um fornecedor em compromissos futuros com a entrega no prazo e a qualidade do produto. Por fim, o sistema de otimização automatizado pode identificar um fornecedor alternativo para a aquisição do material. . . . Durante a maior parte de sua história, a empresa de manufatura de CPG usou uma estratégia de solução única. Suas previsões eram obtidas por consenso, o S&OP era um processo que durava um mês, a estratégia da cadeia de suprimentos não fazia distinção entre produtos diferentes e os desvios do plano e as disrupções de suprimento eram gerenciados ad hoc. A empresa havia se destacado em termos de eficiência operacional ao adotar a melhoria contínua em seus processos de produção, embalagem, distribuição e atendimento de pedidos, mas não havia mudado fundamentalmente nenhum deles. Nossa abordagem para a digitalização da cadeia de suprimentos permitiu que a empresa transformasse a organização em menos da metade do tempo e com menos de um quarto das despesas que tais esforços exigem da maioria das empresas. Outras empresas podem fazer o mesmo. Uma abordagem abrangente e automatizada pode permitir que elas redefinam suas estratégias de supply chain e respondam rapidamente aos desvios do plano. E, como é conduzida por TI, ela liberará os executivos para dedicar mais tempo a atividades de valor agregado, como a identificação das melhores oportunidades de crescimento do negócio.

Uma maneira mais simples de modernizar sua cadeia de suprimentos

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