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Como melhorar o On-Time Delivery (OTD) de Compras? 

Como melhorar o On-Time Delivery de Compras?
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Garantir que os materiais que a empresa precisa cheguem no prazo é uma das principais responsabilidades de Compras. Não é por acaso que On-Time Delivery  (OTD) é uma importante métrica de Purchase-to-Pay. Ela impacta em um dos indicadores chave de performance do setor: Cost Avoiding. 

O aumento de custos do processo é uma grave consequência de entregas fora do prazo. Quando antecipadas, há o risco de gerar problemas para o estoque. Dependendo do material, pode não haver a possibilidade de alocação correta. Já quando realizada após a data combinada, há implicações de outras naturezas. 

O atraso com tempo elevado pode prejudicar o andamento das atividades de outros setores da cadeia de suprimentos. O descumprimento de alinhamentos pode inclusive prejudicar o relacionamento entre áreas. Enquanto o não atendimento de expectativas quanto à entrega de materiais críticos pode levar até mesmo a paradas na produção. 

Por esses e outros motivos, a taxa de entregas no prazo merece ser tratada com a relevância que este compromisso ocupa nos negócios. Melhorar o On-Time Delivery de Compras deve ser prioridade para o setor. E o aprimoramento deste indicador requer uma maior atenção a negociações e parcerias. 

Gestão de Fornecedores para aumentar percentual de entregas no prazo 

Seus fornecedores foram escolhidos considerando reputação, experiência e preço. A pontualidade na entrega também foi um fator observado para selecionar parceiros. No entanto, a taxa de On-Time-Delivery se mantém baixa, prejudicando a sua gestão de estoque e outras relações com setores afins da cadeia de suprimentos. Parafraseando Simon Sinek, vamos começar pelo “por quê”? 

Primeiramente, é preciso considerar a complexidade da escolha de fornecedores. Sabemos que Cost Saving é um dos indicadores mais cruciais para Purchase. No entanto, esse não deve ser o principal motivador para o estabelecimento de parcerias. 

Imagine ter um fornecedor com ótimo custo mas que não cumpra o que foi acordado quanto ao pedido, quantidade e data de entrega. Ele pode acarretar prejuízos maiores do que aquele maior custo de compra que foi evitado ao descartar fornecedores com preço mais elevado. 

Por outro lado, a culpa não pode recair somente sobre o fornecimento. Gerentes globais de Supply Chain de indústrias líderes de mercado já estão aderindo a inovações em tecnologia para aumentar a visibilidade da cadeia de suprimentos e alcançar sucesso nos principais indicadores, como Saving, Cost Avoidance e On-Time Delivery. Mas o que eles têm feito?

Acesse o Relatório de Tendências de Inteligência Artificial para a Cadeia de Suprimentos

Inteligência Artificial para Processo de Compras 

A gestão da compra precisa ter uma contínua análise de riscos para o negócio. Hoje, existem tecnologias como a Inteligência Artificial (IA) que estão à frente quando o assunto é análise de dados, acompanhamento de operações e otimização de processos. 

Quando utilizada junto à abordagem de Process Mining (Mineração de Processos), a IA ajuda gestores do setor a visualizar com alto índice de granularidade o que acontece no processo de Purchase-to-Pay (P2P). Também contribui para o acompanhamento em tempo real das operações e possibilita automações com alto valor para os negócios. 

É assim que gestores do setor em companhias referência estão conseguindo gerar mais eficiência no processo como um todo. Eles fazem ajustes finos que vão impactar o On-Time Delivery e evitam prejuízos resultantes de uma baixa taxa deste indicador. 

Mas não é o OTD que as empresas estão otimizando. Elas estão aumentando a eficiência de todo o processo de Compras com a IA. Por isso, para compreender como a tecnologia ajuda no cumprimento de prazos dos fornecedores de Compras, vamos entender primeiro como ela funciona para o P2P. 

Mais eficiência no processo de P2P com IA 

A Inteligência Artificial aumenta a eficiência do P2P gerando insights a partir de dados dos sistemas que as empresas já utilizam para registrar atividades relativas às Compras. Ao compreender todas as atividades envolvidas e os momentos em que acontecem, a IA faz um mapeamento do processo. 

Ela gera uma visualização dinâmica que permite explorar em detalhes tudo o que acontece, tanto de forma retroativa quanto em real time. Com todo este detalhamento, a gestão consegue ter um fácil entendimento de problemas, como erros, gargalos e retrabalhos, que estão afetando a performance do processo. 

Além disso, consegue extrair insights valiosos de oportunidades de melhoria para diminuir o cycle time. Foi o que aconteceu com uma empresa de bens de consumo que reduziu em 30% o lead time de Compras com a IA da UpFlux, empresa referência em aumento de eficiência de processos vitais da indústria. 

Baixar Case

Como a IA ajuda o setor de Compras a aumentar a taxa de entregas no prazo? 

A taxa de On-Time Delivery dos fornecedores de Compras pode ser aprimorada com a ajuda da IA. Ela permite previsibilidade, controle e análise de padrões.

Previsibilidade 

A plataforma da UpFlux faz o mapeamento de ponta a ponta do processo. Desta forma, permite visualizar o andamento em real time de tudo o que está para chegar, de quem vem e a previsão de entrega de acordo com o prazo combinado. 

Assim, é possível o gerenciamento do recebimento de mercadorias. E não só para garantir que aconteça na data desejada e aumente o On-Time Delivery. 

Em caso de atrasos ou adiantamentos inevitáveis, permite realizar uma compra emergencial para suprir ou até preparar os demais setores para lidar com uma situação adversa. 

Controle 

Com a Inteligência Artificial, é possível definir regras de emissão de alertas para evitar riscos. Por exemplo, quando está próximo da data combinada para a entrega (faltando 1 a 2 dias) ou no próprio dia da previsão de recebimento. 

Ao receber esses alertas programados, é possível contactar o fornecedor ou transportadora para entender onde está o item comprado, quais são os riscos reais de atraso, extravio ou outros problemas que possam impactar o OTD. 

O acompanhamento é crucial para controle e gerenciamento dos produtos críticos para a produção, evitando gargalos na cadeia de suprimentos. 

Análise de padrões 

Além desse gerenciamento que acontece em tempo real, a plataforma de Inteligência Artificial da UpFlux permite fazer análises retroativas. Elas mostram o que aconteceu em entregas anteriores que possa ter afetado o On-Time Delivery.  

Há diferentes tipos de padrões que podem ser identificados. A IA facilita segregar as Compras por: quem fez a compra; quais as negociações com cada fornecedor; o valor negociado; qual foi a data de entrega; o tipo de material comprado… 

Isso permite identificar padrões de problemas diversos com fornecedores. A análise pode ser feita para identificar quem gera atrasos ou para qual tipo de material a entrega fora do prazo tem acontecido com recorrência. E também se há padrão relativo a épocas do ano, entre outras possibilidades de insights. 

Entenda na prática como melhorar o On-Time Delivery de Compras 

Como IA ajuda o setor de Compras a aumentar a taxa de On-Time Delivery?
Todas as atividades e momentos em que ocorrem dentro do processo são mapeados pela IA da UpFlux

A plataforma da UpFlux tem reconhecimento nacional e internacional pelos principais institutos de pesquisa como a IA número 1 em Otimização de Processos na América Latina. Temos resultados comprovados de sucesso para os negócios de clientes dos setores de manufatura, bens de consumo, saúde, bancos e serviços financeiros. 

Assim, fica fácil mostrar a você como essas empresas estão gerando mais valor com a nossa Inteligência Artificial. Por isso, fazemos o convite para uma demonstração exclusiva da plataforma. 

Queremos que você consiga compreender todo o seu potencial para reduzir custos, melhorar o OTD e alcançar sucesso em outros indicadores importantes do processo de P2P

Aceita este convite? 

Solicitar Demonstração Exclusiva

UpFlux
Escrito por:
UpFlux
A UpFlux é a plataforma #1 de Process Mining na América Latina, tecnologia que utiliza inteligência artificial para compreender processos como eles acontecem na prática.
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