Mais do que qualquer outra indústria, a manufatura impulsiona a saúde econômica de um país ou de uma região. Segundo estudos de mercado, o segmento de manufatura irá representar cerca de 25% da atividade econômica até 2025. Espera-se que o setor industrial assuma um crescimento de dois dígitos e sua participação aumentará de 31,4% em 2005 para 37,6% em 2025 - de acordo com o relatório Dun & Bradstreet.

De acordo com uma pesquisa realizada pela MB Associados sobre o cenário econômico e político, existem duas grandes regiões com disponibilidade de terras: América do Sul e Africa. A Europa Oriental também tem potencial de terras aráveis disponíveis, mas sofre restrições de clima. Na América do Sul, o Brasil representa a maior parte das terras disponíveis.

A manufatura produz alimentos, vestuário, energia, máquinas e todo tipo de equipamentos industriais. Eles fazem carros, aviões, smartphones, motores, medicamentos, cigarros, consoles de jogos. Em suma, a manufatura auxilia a ‘fazer as coisas’.

Atualmente, as empresas estão enfrentando pressões que são resultado da instabilidade dos negócios e da necessidade de se atender à uma demanda que tenha a produção correta no momento certo, de forma que isso forneça uma experiência positiva ao seu cliente, além de gerar redução de custos e aumento de margem. Com isso, uma série de pontos alimentam essa nova realidade.

Dados, dados e mais dados

Com o avanço tecnológico, as indústrias estão se deparando com um aglomerado de dados. São dados de chão de fábrica, de máquinas inteligentes, de sensores, da internet, de mídias sociais, da área de vendas, de informações do call center, etc. Estamos sendo bombardeados com esses dados. E dados são valiosos, mas como tirar o real valor deles?

Atualmente, está sendo muito difundido o enorme poder da aplicação do analytics a essa grande massa de dados de forma que se possa correlacionar as informações e obter insights poderosos que auxiliem na tomada de decisão.

Muitos são os tipos de análises que se pode obter desses dados. Saber o que o seu cliente deseja, a partir de dados de internet correlacionados com informações de vendas, por exemplo, te dará a capacidade de oferecer o produto ideal, no momento certo, garantindo a satisfação do cliente. Outro exemplo simples é conhecer a probabilidade de compra do seu cliente, a partir do comportamento de consumo dele em sua rede. Isso auxilia as empresas a entender quanto investir em cada campanha, para cada perfil de cliente, de forma a atingir melhores resultados. Pensando no chão de fábrica: conseguir predizer quando uma máquina está prestes a apresentar um defeito e evitar uma parada brusca na produção graças aos dados fornecidos por máquinas inteligentes, permitindo não impactar diretamente custos ou satisfação do seu consumidor.

O equilíbrio entre a oferta e a demanda

Com o que se pode extrair dessa grande massa de dados, vemos uma enorme necessidade das áreas de supply e distribuição em manter o máximo de equilíbrio entre a oferta (quase sempre restrita) e a demanda (muitas vezes irrestrita), garantindo assim que o produto certo esteja no local certo, no momento certo, para o seu cliente. Atingir esse equilíbrio tornou-se um dos maiores desafios das indústrias, uma vez que conhecer a demanda dos produtos envolve fatores externos ao que se pode controlar, como por exemplo: o comportamento de compra do consumidor que pode ser altamente influenciado por ações da mídia, de concorrentes e ações da própria empresa.

O poder do analytics, especificamente da estatística, com avançadas técnicas de modelagem, irá auxiliar no entendimento desses dados do passado e projeções futuras desse comportamento com alta qualidade.

A busca pela qualidade

Outro ponto importante é a qualidade da produção e dos ativos das empresas. A manufatura consiste em uma grande quantidade de produtos sendo produzidos em um curto período de tempo a partir de máquinas modernas e poderosas.

Esses produtos e ativos precisam ser monitorados e avaliados garantindo que os produtos estejam dentro das especificações necessárias e garantindo o funcionamento ótimo dos maquinários, evitando o custo com as paradas não planejadas e ausência de produção. Fatores esses que causam impacto financeiro rapidamente nas empresas.

Porém, a qualidade não pode ser restrita à criação e acompanhamento das especificações. Ela envolve a necessidade, a opinião e o desejo do cliente. Afinal, são eles que definem qual é a qualidade, através de reinvidicações de garantia, postagens em redes sociais, dados do call center. Novamente, o analytics aplicado à enxurrada de dados traz a capacidade para medir a qualidade de dentro para fora e de fora para dentro, aumentando a receita da empresa e garantindo a satisfação do cliente.

De acordo com o Retails Trends do Pós – NRF 2017, o consumidor moderno está mudando o seu comportamento de consumo, tanto no varejo quanto na manufatura. Aquele consumidor antigo que tinha fidelidade à marca deu lugar a um novo perfil de consumo, onde eles estão muito mais interessados na experiência a qual o produto possa trazer do que na marca do produto. E a qualidade do produto impacta diretamente nessa “tal” experiência que o consumidor espera ter. Garantir uma boa qualidade, atualmente, tornou-se a chave para fidelizar consumidores.

Mais de 40% da receita de muitas empresas de manufatura vem do pós-venda. Perder um cliente ou retê-lo é, muitas vezes, resultado do seu desempenho no pós-venda. Então, por que o pós-venda é tão frequentemente um pós-pensamento?

A Era Big Data

Então como as empresas lidam com a velocidade dos negócios e as complexidades associadas com o mercado de hoje? São muitas pessoas e muitos processos, mas também existe a necessidade de uma plataforma robusta que consiga manipular esses dados complexos de diversas fontes e fornecer análises que conduzam decisões mais rápidas e precisas.

Mais importante do que coletar as informações é saber o que fazer com elas. Dados serão apenas elementos vazios se não forem processados e transformados em informações úteis.

O avanço da tecnologia resultou em poderosos softwares estatísticos que podem ser administrados por profissionais das mais diversas áreas. Isso possibilita às empresas, que não possuam profissionais com know how específico, realizar análises de qualidade estatística a partir de soluções automatizadas.

Com essas ferramentas poderosas em mãos, o analista poderá focar mais o seu precioso tempo no desenvolvimento de estratégia para o planejamento de demanda, por exemplo, com campanhas ou ações aprofundadas ou até na resolução imediata de problemas ou acionamentos que impactem a qualidade do produto, do que no desenvolvimento de modelos e análises para identificar a causa raiz. A era Big Data viabiliza o pensamento, que antes sempre esteve na análise e identificação das ocorrências do passado para um olhar no futuro - do que de melhor deverá ser feito a partir deste passado. O ganho em velocidade e eficiência poderá ser rapidamente traduzido em retorno financeiro para as empresas.