Como a Nestlé usou análise de dados para melhorar sua produção.

Com uma melhora de 9% na solução de planejamento, empresa consegue impacto positivo em nível de serviço dos clientes.

 

Sendo a maior empresa de alimentos e bebidas do mundo, a Nestlé implantou soluções de inteligência artificial, aprimorando seu planejamento. A necessidade de melhorias em suas previsões de demanda, planejamento de vendas, e desperdício de produtos, foram fatores que fizeram a empresa buscar a solução.

Possuindo um contrato com a SAS, e utilizando a solução SAS Enterprise Guide para agregar os dados que farão parte do planejamento e demanda. Outra solução é o SAS Forecast Studio, para criação de modelos analíticos. Os dois modelos são usados para complementar, fazendo parte do SAS Demand-Driven Planning and Optimization. A empresa definiu quatro principais pontos para os resultados. Aumento do nível de serviço ao cliente, redução de inventário, e redução de desperdício.

 

As soluções do SAS são implementadas em vários produtos da Nestlé e suas unidades de negócio. A Nescafe Dolce Gusto já é um exemplo positivo da análise de dados. Trouxe benefícios já presentes, como melhora nas decisões em reuniões, e planejamento. Reforçando a estrutura de trabalho das soluções implantadas, a empresa incluiu profissionais experientes nessa atuação. Hoje sendo 9 trabalhando diretamente com a solução.

Um ponto de grande importância no processo, é a previsão de demandas, auxiliando o planejamento como o faturamento da empresa. Definindo um plano na produção das fábricas, definindo e aprimorando fatores de produção. Melhorando a previsão, o resultado será obtido na qualidade dos produtos.

Antes do processo SAS, a empresa realizava uma previsão estatística sobre o número de vendas, não levando em conta outros fatores, chamadas de variáveis causais, como o índice de preço. Assim, foi necessária uma adoção de ferramentas com maior capacidade de trabalhar com maior número de informações e disponibilizando maior flexibilidade para inserção de outros dados em diferentes modelos. Gerando as previsões, a empresa faz uso de diferentes fontes de dados, e várias variáveis sobre datas comemorativas no ano, como Natal, Páscoa, Dia das mães, etc. Todas as fontes são inseridas na solução implantada (SAS), sendo um evento específico. E assim essa fonte é usada no processo de análise preditiva. O diferencial da solução é o fato que cada demanda tem variáveis próprias. Identificando a existência de relação com alguma unidade de negócio.

Com os resultados apresentados, ainda existem desafios para os próximos passos. Um exemplo disso, é o entendimento das variáveis que interferem na demanda de produção.

 

Fonte: http://www.computerworld.com.br/nestle-aprimora-previsao-de-demanda-com-solucoes-de-analise-de-dados

About Andoni Campos

Analista de projetos na NGR Solutions.