Inovações e tendências no planejamento de demanda

Esse artigo foi publicado originalmente na revista Mundo Logística na edição de março/2023

Antes de falarmos sobre inovações nessa área, vale explicitar que planejamento de demanda é o processo de prever a demanda futura de um produto ou serviço e, com base nessa previsão, estabelecer planos para suprir essa demanda de forma eficiente. O objetivo é equilibrar a oferta e a demanda para maximizar a satisfação do cliente e a eficiência do negócio.

As atividades envolvidas no planejamento de demanda incluem a coleta de dados, análise de tendências, modelagem de previsão, análise de cenários, definição de estratégias e monitoramento contínuo da demanda. Essas atividades envolvem várias áreas da empresa, como marketing, vendas, finanças, estoques e operações. Além disso, o planejamento de demanda também pode ser influenciado por fatores externos, como mudanças na economia, na concorrência e nas preferências dos consumidores.

Sales & Operations Planning (S&OP) é uma atividade que faz parte do processo de planejamento de demanda, sendo um processo que integra as previsões de vendas, produção, estoque, orçamento e outros dados relevantes para ajudar as empresas a alinhar suas estratégias de negócios com as suas operações de produção e logística. O objetivo principal do S&OP é ajudar a empresa a atender à demanda de seus clientes de forma eficiente e rentável, maximizando a satisfação dos clientes e a eficiência da cadeia de suprimentos.

Na prática, o planejamento de demanda implica em decidir qual é a demanda que a empresa (ou um conjunto de empresas de uma mesma cadeia de suprimentos) vai considerar como referência para cada período. Essa decisão "consensual" entre diferentes áreas da empresa (ou entre diferentes empresas) é uma atividade chave para coordenar esforços de produção, estoques e vendas.

Quanto melhor a qualidade do planejamento da demanda e da capacidade de uma empresa ou cadeia de se alinharem sobre o tema, maior o potencial de ganhos eficiência em supply chain, além do aumento das chances de adequar a disponibilidade de produtos às expectativas dos clientes gerando maior satisfação (e potencial ganho de competitividade).

Tendo em mente o papel do planejamento da demanda na coordenação inter e intra empresas, podemos listar algumas formas de inovar nesse processo, como:

1. Previsão (“Predição”) baseada em inteligência artificial (IA): técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a precisão das previsões de demanda.

2. Otimização de inventário: uso de algoritmos matemáticos para encontrar o equilíbrio ideal entre estoque e demanda, minimizando os custos e maximizando a lucratividade.

3. Integração de dados: uso de múltiplas fontes de dados para ajudar a prever a demanda, incluindo vendas históricas, tendências de mercado, dados climáticos e dados demográficos.

4. Análise de cenários: simulações para avaliar o impacto de diferentes cenários de demanda e estoque, para ajudar as empresas a se prepararem para possíveis mudanças no mercado.

5. Planejamento colaborativo: colaboração entre diferentes departamentos e fornecedores para melhorar a precisão das previsões de demanda e reduzir os riscos associados às suposições erradas.

Previsão (“Predição”) baseada em inteligência artificial (IA)

O uso de inteligência artificial para melhorar diferentes etapas do planejamento de demanda está crescendo. A figura 1 ilustra algumas aplicações por setor.

Figura 1 - Aplicações de IA em planejamento de demanda por setor

Os benefícios obtidos através da aplicação de IA em planejamento de demanda ocorrem nas diferentes frentes de planejamento, como:

1. Melhoria na precisão das previsões de demanda em comparação com técnicas tradicionais, incluindo a possibilidade de melhor trabalhar com modelos preditivos (menos baseados em históricos e mais em informações de mercado, o que torna a previsão mas alinhada com o presente que com o passado)

2. Melhor equilíbrio entre nível de estoque e demanda, sendo alternativa para definição do momento de reposição de estoques e definição dos níveis de estoque mais adequados, gerando economias significativas em custos e aumento na lucratividade.

3. Simulação de cenários diferentes cenários de demanda e estoque, o que pode ajudar a identificar possíveis riscos e oportunidades antes que eles ocorram.

4. Integração de dados de várias fontes, incluindo vendas históricas, tendências de mercado, dados climáticos e dados demográficos, incluindo análises de sentimentos, entre outras para melhorar a precisão das previsões.

No entanto, existem várias dificuldades na implementação de softwares de previsão de demanda baseados em IA, algumas delas incluem:

1. Dados de treinamento: Para que os algoritmos de IA funcionem corretamente, é preciso que eles tenham acesso a uma grande quantidade de dados de treinamento precisos e relevantes. Se os dados não são suficientes ou de qualidade ruim, os resultados podem não ser precisos.

2. Complexidade: A implementação de sistemas de IA pode ser complexa, especialmente se a empresa não tem experiência ou recursos internos para gerenciar esses sistemas.

3. Integração: Integrar um sistema de IA com os sistemas existentes da empresa pode ser desafiador, especialmente se eles não são compatíveis ou se a empresa não tem experiência na integração de sistemas.

4. Custos: Implementar um sistema de IA pode ser caro, especialmente se a empresa precisa contratar especialistas externos para ajudar com a implementação.

5. Mudanças nos processos: Implementar um sistema de IA pode requerer mudanças nos processos existentes da empresa, o que pode ser difícil para alguns funcionários ou departamentos aceitar.

Figura 2 - Exemplos de empresas que aplicaram IA para melhorar precisão da previsão de demanda

Otimização de inventário

O uso das informações advindas do planejamento de demanda são chave para otimizar os níveis de estoque que as empresas mantêm para um bom atendimento da demanda. As técnicas e métodos tradicionais vem sendo pouco a pouco substituídos por novas soluções que aumentam a qualidade do processo como:

1. Otimização de níveis de estoque em tempo real através do uso de IA, por exemplo, permitindo uma resposta rápida a variações na demanda real. A IA pode ser usada para identificar padrões e tendências na demanda e no comportamento do consumidor, ajudando a atualizar rapidamente a demanda prevista e consequentemente permitindo ajustes imediatos em caso de desvios. Esse ajuste dos níveis de estoque minimizam o desperdício e reduzem o impacto ambiental, está se tornando cada vez mais relevante para as empresas no contexto de sustentabilidade.

2. Ferramentas de colaboração em tempo real permitem que diferentes áreas e stakeholders da empresa (como vendas, produção, logística) ou de diferentes empresas, compartilhem informações e tomem decisões conjuntas em tempo real, melhorando a eficiência na gestão de estoques.

3. Sensores conectados em produtos e dispositivos (IoT, smart products) podem fornecer dados em tempo real sobre o consumo, permitindo ajustes precisos nos níveis de estoque.

A figura 3 traz alguns exemplos de cases de inovação em otimização de estoques.

Figura 3 - Exemplos de empresas que estão inovando no processo de otimização de inventário

Os ganhos obtidos através desse tipo de inovação incluem redução de custos com estoque, melhoria na eficiência e precisão do planejamento de demanda, redução de perdas de vendas por falta de estoque e aumento da satisfação do cliente devido a uma melhor disponibilidade de produtos.

Integração de dados

Integração de dados no contexto de planejamento significa combinar informações de diferentes fontes e formatos em um único sistema para obter uma visão mais completa e precisa do mercado e da demanda. Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas sobre como gerenciar seus estoques, produção e distribuição de seus produtos. Além disso, a integração de dados pode permitir que as empresas identifiquem padrões e tendências mais precisos e, assim, possam prever a demanda futura com maior precisão.

As práticas tradicionais de integração de dados para planejamento de demanda geralmente se concentram em utilizar dados internos da empresa, como vendas históricas, estoques, informações de produção e planejamento financeiro. Já as práticas mais inovadoras incluem a integração de uma ampla gama de dados externos, como dados de mercado, climáticos, sociais, geográficos, entre outros. Isso permite uma visão mais completa e precisa do mercado e do comportamento do consumidor, o que aumenta a capacidade de prever a demanda com maior acurácia. Além disso, as tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina tornam possível processar e analisar grandes quantidades de dados em tempo real, o que é impossível de ser feito manualmente. Portanto, as práticas inovadoras permitem uma análise mais detalhada e abrangente dos dados, aumentando a eficiência do processo de planejamento de demanda.

No contexto de integração de dados para planejamento de demanda, quando falamos sobre tendências de mercado, geralmente nos referimos a análise quantitativa dos dados e informações disponíveis sobre vendas, preços, concorrência e outros indicadores econômicos relevantes, usando técnicas estatísticas e algoritmos de inteligência artificial para identificar tendências e padrões ao longo do tempo, o que nos ajuda a prever a demanda futura. Além disso, algumas empresas também usam análises qualitativas como pesquisas de mercado, entrevistas com clientes e análise de dados de redes sociais para obter insights e informações adicionais sobre tendências e mudanças no mercado, para complementar a análise quantitativa.

Durante a pandemia, muitos mercados experimentaram mudanças rápidas e imprevisíveis, o que pode ter levado a erros nos processos de previsão de demanda baseados principalmente em dados históricos. Isso ocorreu porque os modelos tradicionais de previsão de demanda são baseados em pressupostos estáticos sobre o mercado, e podem não ser capazes de lidar com mudanças bruscas e imprevisíveis.

Nesses casos, o uso de dados de mercado para previsão de demanda pode ser uma abordagem mais eficaz. Isso porque esses dados podem fornecer informações atualizadas sobre as tendências e mudanças no mercado, permitindo que as empresas adaptem rapidamente suas estratégias e previsões. Além disso, algumas técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina adaptativo, podem ser usadas para identificar e incorporar automaticamente as mudanças no mercado em suas previsões.

É importante mencionar, no entanto, que o uso de dados de mercado para previsão de demanda pode ser mais desafiador do que o uso de dados históricos. Isso porque os dados de mercado podem ser menos disponíveis, menos precisos ou menos estruturados do que os dados históricos, e pode ser necessário investir em coleta e limpeza de dados. Além disso, é importante considerar as limitações e desafios associados ao uso de dados de mercado, como a falta de dados de mercado para alguns setores ou regiões, e a necessidade de atualizar regularmente as previsões para refletir as mudanças no mercado.

A figura 4 ilustra os aspectos que as empresas devem considerar ao pensar em inovação em integração de dados.

Figura 4 - Aspectos a considerar antes de inovação o processo de integração de dados para planejamento de demanda

Os tipos de dados comumente adicionados ao planejamento de demanda (normalmente baseado em dados históricos) através de inovação em integração de dados são:

1. Tendências de mercado: As empresas usam tendências de mercado, como tendências de consumo, tendências de preço e tendências de concorrência, para prever a demanda futura.

2. Dados climáticos: As empresas usam dados climáticos, como temperatura, umidade e precipitação, para prever a demanda futura. Por exemplo, empresas de bebidas costumam aumentar o estoque de produtos antes de um feriado prolongado ou de um verão quente.

3. Dados demográficos: As empresas usam dados demográficos, como a população, a renda e a educação, para prever a demanda futura. Por exemplo, empresas de produtos infantis podem aumentar a produção de itens antes do início do ano letivo.

4. Outras variáveis : As empresas também usam outras variáveis, como dados de marketing, dados de redes sociais e dados de engajamento do cliente, trabalhando com dados não estruturados e análises de sentimentos.

O nível de melhoria obtido pode variar dependendo da qualidade dos dados, da precisão dos algoritmos e do nível de personalização e integração com os sistemas existentes. Algumas empresas relatam melhorias significativas na precisão das previsões e reduções significativas nos custos de inventário, enquanto outras podem apresentar melhorias menores.

Existem vários exemplos de empresas que têm obtido sucesso ao utilizar inovações em planejamento de demanda voltadas para integração de dados, aqui estão alguns exemplos:

1. Unilever: usa dados de vendas históricas, tendências de mercado, dados climáticos e dados demográficos para prever a demanda e otimizar seus estoques. Como resultado, a empresa conseguiu melhorar significativamente a precisão das previsões e reduzir os custos de inventário.

2. Uber: usa dados de mercado, incluindo dados de localização, horários de pico e dados climáticos, para prever a demanda de corridas e otimizar a disponibilidade de motoristas. Como resultado, a empresa conseguiu melhorar significativamente a precisão das previsões e aumentar a satisfação dos clientes.

3. Netflix: usa dados de mercado, incluindo dados sobre os gostos e comportamentos dos usuários, para prever a demanda de conteúdo e otimizar a produção de programas de televisão e filmes. Como resultado, a empresa conseguiu melhorar significativamente a precisão das previsões e aumentar a satisfação dos usuários.

4. Procter & Gamble: usa dados de mercado, incluindo dados sobre tendências de consumo, dados climáticos e dados demográficos, para prever a demanda e otimizar seus estoques. Como resultado, a empresa conseguiu melhorar significativamente a precisão das previsões e reduzir os custos de inventário. Além disso, eles também usam dados de mercado para acompanhar as tendências e as necessidades dos clientes, para criar produtos e campanhas de marketing mais relevantes. A Procter & Gamble relatou um aumento na eficiência do inventário e ganhos financeiros devido a essa abordagem

5. Pfizer e Merck: usam dados de saúde eletrônica de pacientes e dados de registros de tratamento para prever a demanda de medicamentos e otimizar o planejamento de estoques. Como resultado, a empresa conseguiu melhorar significativamente a precisão das previsões e reduzir os custos de inventário.

Análise de cenários e planejamento de demanda

A análise de cenários pode ser uma ferramenta valiosa para a qualidade do planejamento de demanda, pois permite que as empresas avaliem o impacto de diferentes hipóteses e cenários futuros, o que ajuda a identificar pontos críticos e oportunidades de melhoria. Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas sobre como alocar recursos, ajustar estratégias de produção e estoque, e se preparar para possíveis mudanças no mercado. Além disso, a análise de cenários também ajuda a identificar fatores críticos que podem impactar a demanda e a fornecer uma visão mais completa e aprofundada das possibilidades futuras. Em resumo, a análise de cenários é uma importante ferramenta de suporte para o planejamento de demanda, que ajuda a garantir uma decisão mais consciente e informada.

Existem diferentes técnicas e metodologias para elaboração de cenários para planejamento de demanda. Algumas das técnicas mais comuns incluem análise de tendências históricas, modelos estatísticos e simulações de Monte Carlo. O objetivo da cenarização é identificar as variáveis que mais afetam a demanda e testar diferentes combinações de valores para essas variáveis, a fim de avaliar o impacto em diferentes cenários de demanda e estoque. A escolha da técnica ou metodologia mais adequada depende do contexto específico da empresa, dos dados disponíveis e da natureza do produto ou serviço.

Na análise de cenários para o planejamento de demanda, a técnica tradicional consiste em avaliar o impacto de mudanças no mercado ou nas condições externas, como a economia, usando métodos simples de simulação, como a análise de séries temporais ou o uso de modelos estatísticos simples.

Já as abordagens inovadoras na análise de cenários para planejamento de demanda incluem o uso de tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial e aprendizado de máquina, para criar modelos mais precisos e sofisticados. Além disso, essas abordagens inovadoras também podem incorporar dados de fontes diversas e análises de big data, como informações demográficas, geográficas e climáticas, para produzir uma visão mais abrangente do mercado. Com isso, as empresas podem obter uma previsão mais precisa da demanda e se preparar para os desafios futuros.

Vale ter em mente a forte relação entre análise de cenários e integração de dados. A integração de dados é importante para a análise de cenários, pois fornece informações valiosas e precisas para o desenvolvimento dos cenários. Ao integrar dados de diferentes fontes, as empresas podem ter uma visão mais ampla e completa do mercado, da concorrência e do comportamento do consumidor, o que ajuda a tornar as simulações mais precisas e confiáveis.

Em resumo, a análise de cenários é uma técnica de planejamento que utiliza a integração de dados para avaliar diferentes cenários e suas possíveis consequências. A integração de dados fornece informações valiosas para apoiar a análise de cenários e, consequentemente, melhorar a qualidade do planejamento de demanda.

As ferramentas tradicionalmente mais utilizadas para análise de cenários de planejamento de demanda incluem modelos de planilha, como o Microsoft Excel, softwares de Business Intelligence (BI) como o Tableau e o QlikView, além de ferramentas de simulação específicas para análise de cenários, como o Crystal Ball e o @Risk. No entanto, a Inteligência Artificial (IA) pode ser usada para automatizar o processo de elaboração e análise de cenários para o planejamento de demanda. A figura 5 ilustra aplicações de IA em processos de análise de cenários.

Figura 5 - Aplicação de IA para inovação em processos de análise de cenários

As simulações automatizadas de demanda por IA podem ser configuradas para avaliar vários cenários ao mesmo tempo e gerar métricas que possam ser usadas para avaliar o impacto das diferentes possibilidades na empresa. Além disso, técnicas de inteligência artificial, como o aprendizado de máquina, podem ser utilizadas para identificar padrões e tendências nos dados que possam indicar riscos ou oportunidades para a empresa. No entanto, a avaliação final dos riscos e oportunidades ainda requer análise humana, pois depende da interpretação dos dados gerados pelas simulações e da avaliação dos impactos comerciais desses riscos e oportunidades.

Além da utilização da inteligência artificial, existem outras inovações que podem ser incorporadas no processo de análise de cenários para planejamento de demanda. Algumas dessas inovações incluem:

• Uso de Robôs Processadores de Negócios (RPA): essa tecnologia permite automatizar tarefas repetitivas e manualmente intensivas, liberando tempo para que os profissionais possam se concentrar em tarefas de alto valor agregado, como a análise de cenários.

• Uso de tecnologias de otimização: o uso de algoritmos de otimização e modelos matemáticos pode ajudar a identificar as melhores estratégias para a gestão de estoque e para o planejamento da demanda.

• Utilização de sistemas de Collaboration em Tempo Real (CRT): permite aos colaboradores de diferentes departamentos trabalharem juntos de forma efetiva, compartilhando informações e colaborando na tomada de decisões.

• Utilização de Big Data e análise de dados: coleta e análise de grandes volumes de dados podem fornecer informações valiosas para a análise de cenários, permitindo uma visão mais ampla e precisa do mercado e da demanda.

É interessante reforçar a alternativa relacionada à colaboração em tempo real como uma das importantes inovações para análise de cenários em planejamento de demanda. Ela permite que equipes de diferentes áreas, localizações ou até mesmo empresas colaborem em tempo real na análise de cenários, o que pode agilizar o processo e aumentar a qualidade dos resultados. Algumas empresas que utilizam essa tecnologia incluem a P&G, Dell, e Coca-Cola. Essas empresas têm relatado ganhos significativos em termos de eficiência e precisão na análise de cenários, além de uma maior capacidade de responder rapidamente a mudanças no mercado.

Outra alternativa ainda não muito utilizada nesse contexto seria o uso de “Digital Twin”.

O "Digital Twin" é uma representação virtual de um objeto ou sistema real, que permite monitorar, simular e analisar seu comportamento e desempenho. Em relação ao planejamento de demanda, o Digital Twin pode ser usado para criar modelos virtuais de sistemas de suprimentos e vendas, permitindo simular e avaliar diferentes cenários de demanda e fornecer informações valiosas para a tomada de decisão. Assim, a análise de cenários pode ser complementada e enriquecida com a utilização do Digital Twin, resultando em modelos mais precisos e decisões mais acertadas. Alguns exemplos de casos de uso incluem a simulação de demanda futura, avaliação de impactos de mudanças de preço e avaliação de novos produtos.

Não há muitos casos específicos de aplicação de Digital Twin no contexto do planejamento de demanda. No entanto, esse conceito pode ser aplicado ao planejamento de demanda em diversos setores permitindo e a criação de uma representação virtual de um processo ou sistema, com base em dados em tempo real, para fins de simulação, monitoramento e otimização. Isso pode ser aplicado ao planejamento de demanda, permitindo a simulação de diferentes cenários de demanda e de estoque, e ajudando as empresas a tomar decisões informadas sobre como lidar com esses cenários. Além disso, o Digital Twin pode ser usado para monitorar a performance do sistema real, para avaliar continuamente se as decisões tomadas estão alinhadas aos objetivos de negócio.

Torre de controle e análise de cenários

A relação entre o conceito de torre de controle e a frente de análise de cenários para planejamento de demanda é que a torre de controle é uma forma de gerenciamento centralizado que permite às empresas monitorar e tomar decisões baseadas em dados em tempo real. A análise de cenários pode ser uma ferramenta utilizada na torre de controle para simular diferentes cenários de demanda e estoque, ajudando as empresas a avaliar o impacto dessas simulações e tomar decisões informadas sobre o planejamento da demanda. A combinação da análise de cenários com a torre de controle permite que as empresas tomem decisões de forma mais rápida, precisa e ágil, com base em dados atualizados e análises confiáveis.

Existem vários casos de uso de análise de cenários para planejamento de demanda em torres de controle. Aqui estão alguns exemplos:

1. Empresas de varejo: Muitas empresas de varejo usam análise de cenários para planejar sua demanda e garantir que eles tenham o estoque certo nas lojas ao longo do tempo. Por exemplo, durante a época de férias, uma empresa pode simular diferentes cenários de demanda para determinar quanto estoque eles precisam ter nas lojas para atender à demanda dos clientes.

2. Empresas de fabricação: Empresas de fabricação também usam análise de cenários para planejar sua produção. Por exemplo, eles podem simular diferentes cenários de demanda para determinar quanto de matéria-prima eles precisam ter em estoque para garantir a produção contínua.

3. Empresas de logística: Empresas de logística também usam análise de cenários para planejar a demanda de transporte de mercadorias. Por exemplo, eles podem simular diferentes cenários de demanda para determinar quantos caminhões eles precisam ter na estrada para atender à demanda dos clientes.

Estes são apenas alguns exemplos de como as empresas usam análise de cenários para planejamento de demanda em torres de controle. A análise de cenários é uma ferramenta versátil que pode ser aplicada em vários setores e indústrias.

Planejamento Colaborativo

O planejamento colaborativo tem experimentado inovações significativas nos últimos anos, que estão impactando o planejamento de demanda. Algumas das principais tendências já foram citadas dentro de diferentes tópicos nesse artigo como:

1. Uso de tecnologias avançadas, como inteligência artificial e análise de big data, para melhorar a precisão das previsões de demanda e a eficiência do processo de planejamento.

2. Adoção de abordagens mais flexíveis e ágeis de planejamento, que permitem uma resposta mais rápida e eficiente às mudanças na demanda.

3. Integração de diferentes sistemas e fontes de dados para uma visão mais abrangente e precisa do mercado e da demanda.

4. Foco na colaboração em tempo real e na troca de informações entre departamentos, empresas e fornecedores, para uma tomada de decisão mais eficiente e baseada em dados.

5. Maior envolvimento dos clientes e consumidores na definição das estratégias de planejamento, por meio da coleta e análise de dados de comportamento de compra e feedback.

Essas tendências estão ajudando as empresas a tornarem seus processos de planejamento mais eficientes, flexíveis e adaptativos, o que é fundamental para o sucesso em um mercado cada vez mais competitivo e em constante mudança.

Algumas inovações e tendências no planejamento colaborativo envolvem a automação de algumas tarefas, como coleta de dados, análise de cenários, integração de informações e simulações, usando tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Robótica e outras. Isso pode resultar em uma participação menor de pessoas diretamente no processo de colaboração, mas é importante destacar que essas tecnologias ajudam a complementar o trabalho humano e a torná-lo mais eficiente e preciso, em vez de substituí-lo completamente.

A colaboração humana ainda é fundamental no planejamento colaborativo, especialmente na interpretação dos resultados das simulações e na tomada de decisões finais. Além disso, a interação e o diálogo entre os diferentes departamentos e áreas da empresa ainda são essenciais para o sucesso do planejamento colaborativo.

Com a automatização de algumas atividades, os profissionais que ainda participam diretamente do processo de planejamento colaborativo precisam ter habilidades complementares às das tecnologias. Isso inclui habilidades em análise de dados, conhecimento de negócios e capacidade de comunicação e colaboração.

Alguns exemplos de profissionais incluem:

• Analistas de dados, que podem ajudar a coletar, organizar e analisar dados para o processo de planejamento

• Gerentes de negócios, que têm visão ampla dos objetivos estratégicos da empresa e podem ajudar a priorizar as ações de planejamento

• Líderes de equipe, que podem garantir que os diferentes departamentos trabalhem juntos de forma eficiente

Dentro da tendência de aumentar a participação de players externos na empresa no planejamento temos que essa participação pode ocorrer de 2 formas diferentes:

• Participação ativa: Fornecedores e clientes podem participar diretamente no processo de planejamento, compartilhando informações e dados relevantes e colaborando na definição de cenários e estratégias.

• Participação passiva: Dados obtidos através de fontes externas, como APIs ou análises de sentimentos, podem ser integrados ao processo de planejamento, fornecendo informações valiosas sobre as expectativas e demandas dos clientes e do mercado em geral.

A participação de players externos pode ajudar a aprimorar a precisão das previsões de demanda, aumentar a eficiência e a eficácia do planejamento colaborativo, e melhorar as relações com fornecedores e clientes.

A utilização de dados vindos de fornecedores e clientes é uma forma de integrar informações relevantes para o planejamento da demanda, porém pode ou não ser considerado como colaboração, dependendo do grau de envolvimento e participação dos fornecedores e clientes nesse processo.

Se os fornecedores e clientes estiverem apenas fornecendo informações, esses dados podem ser considerados passivos, mas se eles estiverem participando ativamente do processo, trazendo insights e opiniões, aí sim pode ser considerado colaboração.

Além disso, a natureza dessas informações também é importante para determinar se se trata de colaboração. Por exemplo, dados obtidos por meio de APIs ou análise de sentimentos podem ser úteis, mas não necessariamente colaborativos, enquanto que uma conversa aberta com fornecedores e clientes sobre suas expectativas e necessidades tende a ser mais colaborativa.

Existem torres de controle que são voltadas para o acompanhamento em tempo real da demanda, comparando-a com a demanda planejada e corrigindo-a em tempo real. Essas torres de controle são geralmente usadas em conjunto com sistemas de gestão da cadeia de suprimentos para ajudar a garantir que a demanda seja atendida de forma eficiente e eficaz. Eles também podem ser usados para monitorar o desempenho dos fornecedores, alocar recursos e ajustar as previsões de demanda para atender às mudanças na demanda. Em geral, a principal função de uma torre de controle é ajudar a garantir que a empresa esteja preparada para atender à demanda, independentemente da natureza ou do volume dela.

A relação entre uma torre de controle e o planejamento colaborativo da demanda pode ser vista como complementar. Enquanto o planejamento colaborativo da demanda se concentra em estabelecer previsões da demanda futura a partir de uma variedade de fontes de dados internas e externas, incluindo análise de tendências de mercado e feedback de clientes, a torre de controle tem como objetivo monitorar o desempenho do planejamento da demanda e realizar ajustes em tempo real quando necessário.

A torre de controle pode usar técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, para analisar dados de demanda e detectar padrões e tendências. Essa análise pode ser usada para ajustar a previsão da demanda e garantir que a produção e distribuição estejam alinhadas à demanda real. Além disso, a torre de controle pode fornecer informações em tempo real para o time de planejamento colaborativo da demanda, permitindo que eles reajam rapidamente a mudanças na demanda e evitem perdas de vendas ou excesso de estoque.

Falando sobre abordagens inovadoras no envolvimento dos clientes e consumidores na definição das estratégias de planejamento temos que a coleta de dados diretamente dos clientes através de pesquisas, análise de sentimentos, monitoramento de mídias sociais e outras fontes de informação. Além disso, a utilização de tecnologias como inteligência artificial e análise de big data para transformar esses dados em insights valiosos é uma tendência inovadora. Outra abordagem inovadora é a criação de programas de co-criação e co-desenvolvimento com clientes e parceiros, onde eles podem participar ativamente da definição de estratégias e soluções. Essas abordagens permitem que as empresas obtenham uma compreensão mais profunda das necessidades e desejos dos clientes e ajustem suas estratégias de planejamento de demanda de forma mais eficaz.

Conclusão

Muitas das inovações em planejamento de demanda envolvem a aplicação de inteligência artificial, ferramentas de colaboração e de gestão em tempo real, facilitando o aumento da colaboração entre diferentes stakeholders (internos e externos), assim como o uso de diferentes dados disponíveis na empresa e fora.

Esse contexto viabiliza o enriquecimento das análises realizadas, tanto para definição da previsão quanto para análise de cenários e tomada de decisões.