Reposição Perfeita ou “Pedido mais que Pefeito”

Já tem pelo menos 15 anos que a indústria de consumo mede a performance de sua cadeia de suprimentos através do que se denomina “pedido perfeito”; que em outras palavras significa  atender o pedido feito pelo varejo, no prazo, na quantidade e na qualidade exigidas.  

A combinação de indicadores  como Case Fill Rate(pedido entregue em sua totalidade) , On-time delivery(pedido entregue no prazo), Invoice Accuracy(fatura sem erros),  Damage Free(produtos entregues sem avarias) e até On-Time-in-Full (quantidade e prazos atendidos)  produz esse indicador global chamado de Perfect Order, ou Pedido Perfeito, que é resultante da multiplicação desses fatores num único índice .   

Esse indicador  tem ajudado as empresas mundo afora, incluindo o Brasil, a medir e aperfeiçoar seus processos, recursos e sistemas de gestão e de atendimento, estabelecendo metas para aperfeiçoamento e ganhos contínuos de performance e lucratividade. Sua evolução é sentida ano-a-ano,  como mostra a pesquisa abaixo – Índices Médios de Performance de Pedido Perfeito - 1999-2012.

O indicador de Pedido Perfeito responde à pergunta: 

"Como é que o fabricante vai atender os pedidos do varejo?".  

Contudo há uma pergunta adicional e igualmente importante a ser respondida que é:  

"Quão eficaz foi a entrega recente em atender a demanda do consumidor  ? ".  

Face aos recentes avanços tecnológicos e métodos de gestão colaborativa entre indústria e varejo, novas métricas que complementam o Pedido Perfeito  estão agora disponíveis para trazer novos insights  e aumentar o rigor na execução de importantes atividades de gestão da cadeia de suprimentos e responder essa questão de forma mais abrangente. São elas:

• Integração no reabastecimento baseado na demanda do consumidor -  O conceito propõe uma visão minuciosa, detalhada e integrada do comportamento do produto nas gôndolas e fluxo ao longo da cadeia, puxado por sinais de demanda, com objetivo de conhecer a razão de Entregas versus Demanda do Consumidor.
• Análise e Predição das condições para ruptura - Apesar do enorme progresso mostrado através do Pedido Perfeito, as rupturas ou faltas de estoques nas gôndolas permanecem em níveis elevados.  A tecnologia atualmente disponível dá a capacidade não somente de medir as faltas, como também conhecer o impacto de custos e identificar as causas e que proporção das faltas derivam de ineficiência na cadeia de suprimentos.
• Conformidade com parâmetros de estoques -  As informações dos pedidos e da disponibilidade de estoques em cada ponto da cadeia de suprimentos, combinados e avaliadas em conjunto com o conhecimento das próximas demandas do consumidor  resultam em melhores avaliações para os parâmetros de reposição.

Essas novas métricas compõem o Índice de Reposição, ou Replenishment Index,  que combinado com o Pedido Perfeito   fornecem uma poderosa capacidade de mover-se em direção a uma operação de alta performance para ambos, indústria e varejo. 

Recomendações para sua implementação

A reconfiguração de tecnologia, processos e organizações  são sempre orientadas a resultados o que torna a transformação algo difícil de se realizar.   

Na medida em que o índice de reposição se mostrar mais favorável (a meta é atingir 100%) os benefícios são sentidos com a redução de rupturas, diminuição da variabilidade nas previsões de demanda, menos cancelamentos de pedidos e devoluções, oportunidade para reduzir estoques de segurança;  culminando para um menor impacto de custos de capital e melhor nível de serviço.

O mercado está se movendo em direção a essas novas métricas e sua adoção cujos desafios podem ser melhor enfrentados seguindo algumas recomendações:

 - Saber lidar de forma eficaz com a fragmentação de dados.  Temas como qualidade, volumes, diferentes fontes e provedores de dados precisam ser tratados dentro de projetos e processos estruturados. A definição clara das métricas é outro ponto crucial.

- Test & Learn – Toda estruturação para criar métricas consume esforços e investimentos que nem sempre são prioridade nas empresas. A estratégia do “test & learn” se mostra como uma opção atraente e eficaz para “aprender com os dados”, priorizando áreas, segmentos, regiões, produtos e clientes, com projetos de curta duração,  tirando proveito mais rápido e gradual das inovações, ganhando experiência necessária para evoluir  e atingir melhores patamares de performance.

 - Diferentes abordagens para diferentes mercados – Para as economias emergentes  como a do Brasil, com distribuição mais fragmentada, menor penetração de mercado, maior enfase no crescimento da receita e expansão de mercados, precificação mais “nervosa”, dificuldade de obtenção de informações confiáveis  e com indicadores ainda sub-otimizados; recomenda-se uma abordagem menos rigorosa para definições e aplicação das métricas e metas.

- Aplicar casos de uso  - As equipes que participam da construção desse índice são comumente desafiados a identificar o que afeta o índice e ver que benefícios pode trazer, o que nem sempre é possível justamente por se tratar de um indicador multi-funcional.  Enquanto uma avaliação inicial benefícios globais faz sentido, entende-se que uma melhor abordagem é escolher um caso e desenvolver uma compreensão mais clara e avançada do mesmo, com um compromisso de melhoria de desempenho mais tangível. Novamente, aprender a cada experiência para evoluir no conjunto.

- Novas métricas requerem novos sistemas para medir – Atuar em informações requer atuar em modelos, tecnologia, processos e na organização de forma conjunta. Aumentar a visibilidade com novas métricas dão maior agilidade às empresas. Esse poder combinado de novas medidas e processos melhorados impulsionam os ganhos de melhoria.

Tendência

A adopção da métricas como Pedido Perfeito ajudou a desencadear em mais de uma década muitas melhorias na cadeia de abastecimento. Agora são necessárias medidas novas e adicionais que compõem o Índice de Reposição para ir além, manter o ritmo com os avanços e dar a direção para a Reposição Perfeita.  Os  dois índices são complementares e podem impulsionar a próxima geração de desempenho da cadeia de suprimentos .

Autor: IBM Business Value - 2015

Comentários: Paulo Eduardo Corazza.

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