Sobre a empresa
Como fabricante global de produtos químicos, a empresa desenvolve materiais inovadores e soluções especializadas que atendem clientes em diversos setores, incluindo mobilidade, construção civil e manufatura industrial.
Uma cadeia de suprimentos global e uma oportunidade de automação de dados
Como parte de uma iniciativa mais ampla de transformação digital, a empresa buscava fortalecer a análise e a execução em toda a sua cadeia de suprimentos global. A empresa reconheceu que o estabelecimento de uma governança de dados mestres seria essencial para criar uma base sólida para todas as iniciativas subsequentes. A implementação dessa estrutura de governança de dados mestres está em andamento, com marcos iniciais apresentando resultados promissores.
Ao garantir que os sistemas de planejamento operem com dados mestres completos, governados e sincronizados, a empresa facilitará uma execução mais eficaz da cadeia de suprimentos.
Desafios
Responder rapidamente em um ambiente global complexo
A empresa é conhecida por responder rapidamente a necessidades complexas ou urgentes dos clientes. Para isso, equipes qualificadas em toda a empresa, desde o abastecimento de matérias-primas até a entrega nas fábricas dos clientes, tradicionalmente trabalham em estreita coordenação.
No entanto, à medida que as solicitações dos clientes passavam por várias equipes especializadas de planejamento e camadas de aprovação, desde as matérias-primas até os produtos acabados, o processo exigia um esforço manual considerável. Dada a escala de sua cadeia de suprimentos global, as equipes frequentemente dependiam de uma resolução reativa de problemas, criando uma carga operacional substancial sobre os recursos especializados.
Dados inconsistentes entre várias equipes
As versões de produção e o planejamento de materiais eram gerenciados por equipes especializadas que operavam separadamente dos principais grupos de planejamento. Como resultado, alinhar os dados de prontidão da produção com os dados de planejamento de materiais exigia coordenação adicional. Melhorar esse alinhamento otimizaria várias etapas do processo de aquisição, ao mesmo tempo em que aumentaria a precisão e a eficiência.
Ao mesmo tempo, os produtos acabados seguiam caminhos de produção diferentes, desde as matérias-primas até a produção final. Essas variações abrangiam dezenas de unidades fabris e locais em todo o mundo. Garantir a visibilidade sobre como os materiais eram adquiridos, produzidos, processados e entregues tornou-se, portanto, um requisito crítico.
Lacunas nos dados mestres limitavam o planejamento de ponta a ponta
O planejamento de recursos empresariais (ERP) e o planejamento de necessidades de materiais (MRP) são sistemas centrais utilizados para planejar, executar e coordenar as atividades da cadeia de suprimentos e da fabricação. O ERP gerencia processos transacionais, como pedidos, estoque e compras, enquanto o MRP determina quais materiais são necessários, onde e quando, com base na demanda e nos planos de produção.
Dentro da organização, o SAP atua como espinha dorsal do ERP e do MRP. Esses processos de planejamento dependem de dados mestres completos e precisos para traduzir a demanda do cliente em requisitos de produção e materiais em todos os níveis de planejamento. Quando objetos-chave dos dados mestres estão ausentes ou são inconsistentes, a demanda não pode ser propagada de maneira consistente pela cadeia de suprimentos.
Como resultado, cerca de 10% das informações de demanda não podiam ser totalmente conduzidas pelas etapas de planejamento e exigiam intervenção manual por parte dos especialistas em planejamento. Era difícil rastrear os caminhos de abastecimento e produção, bem como a forma como os pedidos se moviam por eles. Com dezenas de unidades em operação, alcançar uma rastreabilidade detalhada e confiável dos produtos representava um desafio adicional.
"Dados de qualidade são a base para revolucionar nossa cadeia de suprimentos e todas as outras iniciativas de transformação digital que se seguem. Precisávamos construir uma base de dados sólida para a próxima etapa no desenvolvimento da nossa empresa."
Project Lead, Fabricante global de produtos químicos
Em resumo, o fabricante enfrentava os seguintes desafios:
- Operações isoladas de produção, compras e cadeia de suprimentos
- Propriedade fragmentada de dados críticos de planejamento
- Transparência limitada nos caminhos de abastecimento, produção e distribuição
A solução
Automatização da governança de dados mestres com a Stibo Systems
A empresa escolheu a STEP – plataforma de inteligência confiável para atuar como uma camada centralizada de governança dos dados mestres relevantes para a cadeia de suprimentos, enquanto continuava a utilizar o SAP como espinha dorsal de execução para seus processos de planejamento e transacionais.
A organização optou por uma abordagem de implementação em fases da Product Experience Data Cloud da Stibo Systems para validar, enriquecer e governar os dados mestre críticos de produtos e materiais que sustentam o planejamento e a execução da cadeia de suprimentos. Relações relevantes, como locais de produção e estruturas de abastecimento, são modeladas dentro da estrutura governada de dados de produtos.
Oferecendo um planejamento mais confiável por meio de dados de melhor qualidade
A implantação inicial foi concluída em toda a Europa, com implementações na Ásia e nas Américas a seguir. Os insights extraídos dos dados de processos operacionais, incluindo eventos de entrada e saída de mercadorias, são analisados no STEP para enriquecer e governar relações críticas de dados mestre, como rotas de abastecimento e distribuição. Isso é especialmente valioso nos casos em que essas relações eram anteriormente incompletas ou não documentadas.
Com dados de referência completos e consistentemente controlados fluindo para o SAP, as equipes de planejamento podem distribuir a demanda com precisão entre as fábricas, determinar tamanhos adequados de lotes de produção e níveis de estoque de segurança, além de atribuir prazos de entrega realistas com base em dados confiáveis, em vez de suposições manuais.
Ao utilizar dados operacionais de forma sistemática, o fabricante pode determinar e manter prazos de entrega com maior confiabilidade, reduzindo a incerteza no planejamento.
Os especialistas em planejamento dedicam menos tempo à correção de dados e mais tempo à análise e otimização. Eles também reduziram a manutenção manual de dados, melhoraram a precisão dos cálculos de prazo de entrega e obtiveram uma visibilidade mais clara sobre quais unidades de produção atendem a pedidos específicos de clientes.
Construindo a base de dados mestres, da demanda à execução
Ao gerenciar centralmente as relações dos dados mestres entre produtos, matérias-primas, fábricas, segmentos de produção e locais de abastecimento, o fabricante está criando uma base confiável que conecta os processos de planejamento e execução em toda a cadeia de suprimentos global.
As relações estruturadas da lista de materiais garantem que produtos acabados, intermediários e matérias-primas permaneçam consistentemente vinculados em todos os níveis de produção. Essas relações controladas estabelecem uma fonte única e confiável de verdade que pode ser compartilhada entre os sistemas corporativos e as funções de negócios.
À medida que novas regiões forem incorporadas, a organização poderá manter relações críticas entre produtos e a cadeia de suprimentos por meio de processos padronizados, em vez de estruturas de dados locais e manutenção manual. Isso gera maior transparência em toda a rede de fabricação e possibilita uma colaboração consistente entre as equipes de compras, produção e logística.
O resultado é uma base de dados mestres escalável que dá suporte às operações globais, reduz a dependência da reconciliação manual de dados e possibilita que os recursos futuros de planejamento e execução se baseiem em informações confiáveis e regulamentadas.
Sincronização mais rápida de dados
A velocidade é um fator essencial para o planejamento e a execução confiáveis em ambientes complexos de cadeia de suprimentos. As alterações regulamentadas nos dados mestres são sincronizadas entre o STEP e o SAP quase em tempo real, com atualizações recebidas ocorrendo em apenas oito segundos. Isso garante que o planejamento e a execução sempre operem com base nos dados mais atuais e confiáveis.
"Este é apenas o começo para nós. Já estamos vendo benefícios significativos com o uso da plataforma STEP. Após a implementação na Ásia e nas Américas, nosso próximo passo é envolver funções adicionais, incluindo marketing, vendas, operações e tecnologia. A infraestrutura está no lugar, e estamos prontos para escalar em outros domínios e processos de dados mestres."
Head of Global Supply Chain Digitalization, Fabricante global de produtos químicos
Em resumo, a primeira fase da implantação já está proporcionando melhorias mensuráveis:
- Planejamento mais confiável da cadeia de suprimentos: roteamento preciso da demanda, prazos de entrega e compromissos de entrega por meio de dados mestres confiáveis
- Redução do trabalho manual: a governança automatizada substitui a correção de dados e o trabalho de correção de emergências, liberando as equipes para tarefas de maior valor
- Maior visibilidade da cadeia de suprimentos: visão clara sobre o abastecimento, as rotas de distribuição e o atendimento no nível da fábrica
- Tomada de decisão mais rápida: sincronização do SAP quase em tempo real em apenas oito segundos
- Melhor alinhamento interfuncional: dados conectados permitem um planejamento coordenado entre compras, produção e logística
- Uma base escalável para operações globais: comprovada na Europa e projetada para rápida expansão entre regiões e fábricas
Resumo
A fabricante já começou a fortalecer o desempenho da cadeia de suprimentos e a reduzir atritos operacionais em toda a sua rede global. Os dados mestres controlados agora garantem roteiros precisos, prazos de entrega confiáveis e menos intervenções manuais em suas operações na Europa.
Com implementações futuras planejadas para as Américas e a Ásia, a empresa está a caminho de estabelecer uma base de dados escalável, capaz de dar suporte a um planejamento avançado, iniciativas impulsionadas por IA e inovações comerciais futuras.
Perguntas Frequentes
Por que a gestão de dados mestres de produtos (MDM) é importante para a execução da cadeia de suprimentos?
A gestão de dados mestres de produtos (MDM) fornece aos fabricantes uma única fonte de dados governados e precisos, nos quais os sistemas de planejamento e execução podem confiar. Ao garantir que os dados de produtos e materiais sejam completos e consistentes, o MDM ajuda a demanda a fluir de forma confiável desde os produtos acabados, passando pelos intermediários, até as matérias-primas, reduzindo a intervenção manual e os erros de planejamento.
Como os fabricantes podem melhorar a confiabilidade do planejamento em operações globais?
Os fabricantes podem melhorar a confiabilidade do planejamento consolidando dados mestres relevantes para a cadeia de suprimentos em uma plataforma governada que alimenta informações confiáveis nos sistemas ERP e MRP. Neste caso, o fabricante utilizou uma implementação faseada para sincronizar dados mestres governados com seu ambiente SAP, melhorando o roteamento de demanda, a precisão dos prazos de entrega e o planejamento de produção em vários locais.
Quais benefícios empresariais a empresa alcançou com dados mestres governados?
Os dados mestres governados ajudaram a empresa a reduzir a correção manual de dados, melhorar a propagação da demanda através das etapas de planejamento e obter uma visibilidade mais clara nas rotas de abastecimento e distribuição. A sincronização quase em tempo real entre STEP e SAP, em apenas oito segundos, apoia uma tomada de decisão mais rápida e consistente em toda a sua cadeia de suprimentos global.
Por que os dados mestres confiáveis são essenciais para as futuras iniciativas de IA?
A IA e as ferramentas de planejamento avançado entregam os melhores resultados quando são baseadas em dados precisos e bem governados. Ao estabelecer uma base confiável para os dados de produtos e materiais, a empresa está se preparando para estender a automação, a análise e as iniciativas impulsionadas por IA para outras funções à medida que sua implementação avança.
