Processo de gestão de demanda

No QUADRO 25 são apresentadas as informações relacionadas às tecnologias e práticas flexíveis para a operação de gestão de demanda.

QUADRO 25 – USO DAS TECNOLOGIAS PARA GESTÃO DA DEMANDA Tecnologias

Processos da

CS Aspectos de análise

Empresa Big data IoT Cloud Veículos autônomos Manufatura aditiva Simulação Blockchain

Gestão da para atender a demanda prevista (simulação)

A PF - - - - PF -

B - - - D -

C U - - - - U -

Retorno ao cliente de forma ágil e assertiva

A U - - - - PF -

B - - - -

C - - - -

Customização dos serviços de acordo com a demanda de cada cliente ou nichos específicos

A empresa A, utiliza big data para analisar o mercado, suas variabilidades, visando definir as melhores ações e decisões estratégicas a serem tomadas para atender ao mercado. Estas informações são coletadas por uma empresa de consultoria contratada para adquirir os dados, que são analisados pela equipe de marketing da organização, responsável por repassá-las aos interessados para extrair o máximo de informações relacionadas às tendências de mercado e nichos captáveis pela empresa.

O uso de simulação por parte da empresa A, por sua vez, está em desenvolvimento, sendo considerada um projeto futuro que visa, através do desenvolvimento de uma plataforma digital, permitir ao cliente simular diferentes cenários que atendam suas necessidades. Com esta ferramenta, o cliente já consegue visualizar de que forma o serviço será prestado, disponibilidade e capacidade de atendimento. A empresa, por sua vez, recebendo estes dados, torna-se capaz de criar um banco de dados relacionados às demandas de mercado e perfis de clientes que procuram por seus serviços, possibilitando aumentar o nível de captação de mercado e expansão para novos nichos.

A empresa também tem como projeto futuro um simulador considerando as capacidades para carregamentos e, por meio de dados históricos, alinhados diretamente com a concessionária fornecedora, simular diferentes cenários de alocação e entrega das demandas recebidas, conseguindo avaliar sua capacidade e definir quantidades de recursos necessários para atendimento.

A empresa B, no que diz respeito à gestão de demanda possui baixa aplicabilidade de tecnologias. A mesma desenvolveu um projeto de uma plataforma digital de simulação e inteligência artificial para projetar a demanda que seria recebida por parte do cliente e os recursos necessários para atendimento da mesma. A ferramenta foi desenvolvida por uma empresa de tecnologia contratada, porém o projeto foi descartado, visto que o cliente majoritário da empresa B já possuí seu próprio sistema de planejamento e previsão de demanda, sendo este o principal impeditivo, visto que os dados para análise deveriam ser inseridos manualmente por diversas áreas do cliente, gerando duplicidade de atividades em alguns casos.

A empresa C, por sua vez, faz uso de big data e simulação pois, através de dados históricos, é capaz de projetar diferentes cenários e situações que permitem

tomar a melhor decisão no que diz respeito ao atendimento da demanda e ações a serem tomadas, de forma a suprir as necessidades de seus clientes.

4.3.1.1 Discussão de resultados processo de gestão de demanda

A análise de gestão da demanda por organizações é uma das principais operações a serem realizadas, visto que é através desta que são coletados os dados necessários para definir as estratégias, capacidade de atendimento e necessidades a serem desenvolvidas (DOLGUI; IVANOV; SOKOLOV, 2018; FRANK; DALENOGARE;

AYALA, 2019; WU et al., 2016). De acordo com os autores, a análise da variabilidade de mercado, customização e reorganização para atendimento de novas demandas é fundamental para as organizações manterem-se competitivas.

Neste cenário, as ferramentas digitais têm se mostrado úteis em relação à aquisição de dados e análise dos mesmos. No que diz respeito à esta operação, tecnologias como IoT, big data e simulação são as que possuem maior aplicabilidade (DOLGUI; IVANOV; SOKOLOV, 2018; FRANK; DALENOGARE; AYALA, 2019; WU et al., 2016). Através do uso da IoT, as organizações são capazes de coletar dados de comportamento e tendências do seu público alvo, armazenando-os de acordo e formando bases históricas (big data). Com estas informações, é realizada a análise de dados e simulações através de diversos sistemas, projetando diferentes cenários, fazendo com que as organizações tomem as decisões sabendo as consequências e já desenvolvendo ações para mitigar os possíveis riscos (gestão de riscos).

No que diz respeito a aplicação feita pelas organizações apresentadas, as ferramentas são utilizadas, mas não tem todo o potencial explorado de acordo.

Conforme as funcionalidades apresentadas por autores como Buyukozkan e Goçer (2018), Frank; Dalenogare e Ayala (2019) e Ramirez-Peña et al (2020), a aplicação de sensores para coleta de dados e sua análise poderia ser melhor explorada. Muitos dados ainda são coletados e inseridos em sistema manualmente e, conforme QUADRO 25 grande parte das práticas ainda está em fase de projeto, não sendo notados os benefícios, conforme apresentado em estudo por Gawankar, Gunasekaran e Kamble (2019). De acordo com os autores, por meio da IoT e big data, empresas de varejo na Índia melhoraram sua performance nas tomadas de decisões, resultando em aumento da rentabilidade das mesmas.

Nas empresas A e C nota-se maior desenvolvimento de práticas nesta operação, por meio de plataformas digitais para simulação. A empresa A ainda possui uma iniciativa de plataforma de simulação com os clientes, visando captar novos nichos e identificar comportamentos e tendências, para direcionar os negócios e investimentos de acordo. A empresa C também utiliza dados históricos para simular diferentes cenários para a melhor tomada de decisão, porém os processos não são totalmente integrados.