Uma surpreendente verdade que nunca contaram sobre planejar produção em seu ERP

ERPs tradicionais e suas soluções de planejamento de produção são super úteis em Indústrias de “montagem”.  Afinal de contas, apesar de desafiador, construir um produto ainda é bem mais simples do que o processo pelo qual algumas Indústrias baseadas em matéria prima agrícola passam – um processo de “desmontagem”. 

Isso ocorre porque ao processar insumos variáveis como leite, carne, eucalipto, uvas, grãos ou peixes, essas Indústrias precisam “quebrar” estas matérias-primas originais e encaixar estas “quebras”, com o menor desperdício possível, em produtos acabados, como queijo e soro de leite, vinho, cortes padronizados de carne como picanhas ou hambúrgueres.

O desafio de produzir “desmontando”

Os desafios frequentes encontrados ao planejar estas cadeias decorrem, principalmente, da existência de várias maneiras diferentes para se fabricar o mesmo produto.

Desta forma, as decisões tomadas na originação dos suprimentos, assim como a escolha do produto primário a ser produzido, influenciam completamente todas as opções de variação e produtos secundários que podem ser produzidos depois.

Isto também significa que a rentabilidade geral acaba sendo a conjunção do resultado de todos os produtos resultantes da sua decisão original, tanto dos produtos de alto valor agregado, que sempre recebem mais atenção, quanto de seus derivados.

Como cada decisão de produção afetará todos os seus componentes posteriores, entender esta dinâmica é essencial neste tipo de Cadeia.

Problema Comum

Suportar este tipo de processo casando Demandas variáveis por produtos e subprodutos compulsórios, com Ofertas variáveis de materia prima tanto em quantidade disponível quanto em qualidade ao longo do ano, e mais as restrições internas de produção, estocagem e distribuição, sem o contar com uma ferramenta de otimização robusta, que fuja dos riscos do Excel, é um grande obstáculo à rentabilidade destes negócios

E o problema é que as equipes de vendas das empresas de ERP irão prometer o mundo aos seus clientes e dizer que podem resolver este problema… mesmo quando, na realidade, não podem.

Temos um cliente na indústria da carne que vem “implementando” um conhecido sistema ERP há seis anos e até agora ainda não chegou no que lhe foi prometido na época da contratação.

Na verdade, são muitos os casos de clientes que nos procuram após um ano e meio (ou mais!) tentando implementar um ERP caro , pois chegaram à difícil conclusão de que seu ERP nunca fará o que lhes foi prometido, a menos que eles o ampliem com uma solução de otimização como as que possuímos, voltadas a estes modelos de negócios mais variáveis e instáveis.

Uma possível solução

Mas como estes clientes podem amenizar frustrações e a solucionar os problemas enfrentados com seus ERPs? 

É provável que possamos ajudar!

Em uma definição simplificada, não somos nada mais do que um time de ex-executivos que operavam o dia a dia de cadeias de suprimento complexas que,  juntamente com Phds em Ciência de Dados e Engenharia de Software, desenvolveu uma plataforma voltada à resolver problemas difíceis para clientes com cadeias de suprimentos complexas. 

Sendo assim, temos uma maior facilidade em entender suas necessidades (pois já vivemos o seu dia-a-dia no passado), de uma maneira que os ERPs tradicionais não conseguem entender.

Nós fornecemos aos clientes a capacidade de lidar com Listas de Materiais  com variação temporal, por exemplo, que variam de acordo com as mudanças na composição e qualidade da matéria-prima recebida ao longo do ano.

Isto significa que podemos trabalhar com várias alternativas de listas de materiais brutos (BOMs), para fabricar o mesmo produto final. 

Por exemplo, a composição do leite muda ao longo do ano, o que gera a necessidade de adaptação na forma de como o queijo deve ser fabricado. 

E nossa plataforma “entende” isso.

Além disso, nosso produto pode lidar com restrições sazonais de produção, ou com necessidades específicas de transportar vários níveis de estoque de segurança ao longo do ano. 

Também o ajudamos a ver sua lucratividade em uma base “por animal”, por “balde de leite”, ou qualquer outra medida que lhe seja padrão, utilizando o fluxo de retorno na totalidade ao invés de olhar apenas o custeio de produtos específicos e individuais. 

Estas são apenas algumas das maneiras pelas quais conseguimos nos adaptar melhor às suas necessidades e facilitar o dia-a-dia de seu ERP.

Entendemos suas necessidades porque um dia já também passamos por suas frustrações!

 

Post traduzido em Mar/2020. Texto Original aqui

 

Quer conhecer um pouco mais sobre como utilizamos estes conceitos para encontrar oportunidades de margem em seu negócio? Clique aqui

AgriTech sem limites: Churrasco, SAP e Data Science

Do campo para seu Churrasco

Domingo é dia de um bom churrasco, e quando possível, com aquele cardápio variado estrelando a linguicinha dos processadores de suínos de Santa Catarina, a picanha das gigantes multinacionais da carne do Mato Grosso, quem sabe até com alguns acompanhamentos e petiscos de uma das inúmeras cooperativas de laticínios que existem ao redor do país.

Esses heróis da economia nacional, além da produção das delícias que chegam à nossa mesa, também são responsáveis por acrescentar mais de R$1,7 trilhões de reais (Trilhão, com “T” mesmo) ao PIB brasileiro.

E o mais impressionante é que este número segue crescendo apesar das várias barreiras políticas, das falhas históricas em nossa infraestrutura e de uma recente pandemia.

Mas aí você me pergunta, o que churrasco, SAP e Ciência de Dados tem a ver?


Então vamos lá! É muito sobre ajudar essas empresas a sobrepor os desafios de tomada de decisão que cadeias de suprimentos, super complexas como estas, tem em seu dia-a-dia.

Montagem ou Desmontagem?

Pequenas e grandes indústrias têm tentado se utilizar de sistemas cada vez mais avançados de suporte à produção, a fim de enfrentar essas inúmeras adversidades.

E este tipo de tecnologia aplicada na agricultura, horticultura e aquicultura com o objetivo de melhorar o rendimento, a eficiência e a lucratividade é o que chamamos de Agritech.

Mas apesar de  conhecerem muito sobre seu negócio e cada detalhe de seu mercado, elas ainda encontram bastante dificuldade quando estas gigantes do mundo dos softwares tentam suprir suas expectativas e necessidades específicas de negócio.


Sabemos que o tamanho da operação pode mudar, mas que, geralmente, em todas as Indústrias, as obrigações fiscais e contábeis são as mesmas, e os desafios na área de marketing e de RH para alcançar seus resultados são bem parecidos.  

Mas é exatamente aí que termina a semelhança entre as Indústrias baseadas em matéria-prima Agropecuária e Indústrias de outros setores como as gigantes automotivas ou as grandes farmacêuticas.

Enquanto todas as demais indústrias lidam com a Montagem de elementos para chegar a um produto final, a indústria de proteínas (laticínios, carne suína, carne bovina, aves, etc..) lida com a Desmontagem de uma matéria prima única em diversas possibilidades de produto final.

Por exemplo, um fabricante de televisores trabalha na aquisição de chips, plásticos e peças, com base no tipo de TV que planeja produzir.

Já em um Frigorífico de Suínos, o desafio será o de transformar cada animal que entra na fábrica em múltiplas possibilidades de alimento de qualidade, com o menor desperdício possível e garantindo produtos frescos e de qualidade no supermercado mais próximo de seus consumidores.

E onde o SAP entra nessa?

O SAP é uma sólida ferramenta ERP que pode ser implementada, tanto nas indústrias de manufatura de médio, como nas de grande porte. Ele atende às necessidades de quase todos os tipos de Indústria, podendo até ser utilizado em sua versão padrão em uma vasta gama de processos de negócio.

E juntamente com suas licenças adicionais para HCM, BI, EWM, PO, TM, GTS e outros componentes (os experts em SAP já estão familiarizados com estas siglas), o SAP pode oferecer uma plataforma de dados unificada e melhorar bastante o acompanhamento consolidado de suas regras de negócio.

Mas apesar de oferecer o MRP e recursos avançados de planejamento de produção, o SAP se limita apenas em ajudar com algumas restrições específicas da Indústria de Desmonte.

Por ter seu foco muito forte em processos baseados em regras fixas, que são definidos como padrão e se encaixam em um roteiro de aplicação pré existente, o SAP algumas vezes falha ao lidar com as complexidades de mudanças repentinas de suprimentos, variabilidade de preços de commodities ou influências externas como a de uma pandemia.

Se por um lado vale muito a pena padronizar os processos, de outro também vale controlar os detalhes que te fazem diferente e melhor do que os outros, especialmente nessa corrida diária contra o Shelf-life, e é neste ponto que o SAP mais precisa de ajuda.

Juntando Forças

Nos últimos 15 anos, tenho trabalhado em adaptar o sistema SAP às necessidades dos clientes da Indústria de Desmonte ao redor do mundo, principalmente nas Indústrias da Frigoríficos e Laticínios.

Sou defensor ferrenho de que você precisa de sistema ERP como parte de seu stack tecnológico, mas o que tenho para te falar é: não acredite, nem por um segundo, que nem mesmo a última versão de um SAP-HANA irá fornecer-lhe a heurística necessária para te tornar um líder de mercado, porque você certamente vai precisar de um motor mais robusto de ciência de dados avançada em conjunto com o seu ERP, para alcançar este patamar.

10 coisas que você precisa saber

Cada vez mais, clientes SAP estão preferindo complementar seus sistemas com motores mais robustos de ciência de dados, muito pela flexibilidade que estas plataformas têm de lidar com as complexidades de suas empresas, cobrindo desde a rotina de planejamento de produção, até a integração total de decisões de toda a cadeia de suprimentos.

Abaixo, listo onde estão estes benefícios e o porquê desta decisão ser cada vez mais comum neste tipo de Indústria:

  1. O Poder e a Flexibilidade da Nuvem: Começo pelo poder ilimitado da nuvem e todas as suas inerentes facilidades, o que deixa as restrições de integração SAP já não são mais consideradas um fator limitador.
  2. Adiciono a capacidade de otimização avançada e modelagem independente de dados (discreta, repetitiva ou combinação) que estes sistemas trazem, não importando qual seja a sua configuração SAP.
  3. Não há limites para as restrições que você precisa configurar no seu modelo, a otimização em nuvem independente da Austin Data Labs, por exemplo, pode modelar a sua linha de produção de maneira precisa e sem os custos exorbitantes de uma implementação do SAP-APO.
  4. Nós sabemos que seus planos podem mudar a cada dia, então ter a capacidade de fazer as mudanças necessárias nas configurações de capacidade ou transferir os planos de uma planta para outra sem precisar contratar consultores ou pagar horas de desenvolvimento SAP, é muito importante!
  5. Ter de compartilhar os dados da sua empresa em LBN, só porque a SAP deixou de sustentar as ferramentas caras que vendeu no ano passado, deixa de ser um problema
  6. Usufruir do poder da ciência de dados sem ter que pagar pelo SAP-Leonardo, passa a ser um benefício
  7. Levar a inovação para o chão de fábrica! Ter as informações e os dashboards que sua operação precisa, de qualquer lugar e sem precisar gastar com as customizações Fiori e Tile, é uma boa vantagem
  8. Obter um RPO e RTO compatíveis com o seu negócio, sem necessidade de taxa de suporte.
  9. Otimizar, Otimizar e Otimizar! Executar seus modelos como e quando achar necessário, sem se preocupar que isso possa derrubar todo o sistema.
  10. E, finalmente, poder suportar melhores decisões para que você possa continuar impulsionando os seus negócios.

Estamos aqui se precisar! Teremos muito prazer em ajudá-lo a encontrar  a solução mais adequada para seus problemas de otimização de planejamento e integração das decisões de sua cadeia de suprimentos.

Post traduzido em Fev/2021. Texto Original aqui

Quer conhecer um pouco mais sobre como utilizamos estes conceitos para encontrar oportunidades de margem em seu negócio? Clique aqui

Planejamento e Controle de Produção: seu ERP está queimando seus talentos?

Durante 15 anos, trabalhei na indústria de Proteínas gerenciando algumas áreas diferentes como Vendas, Produtos, Preços, Planejamento e Controle de Produção, além de diversos projetos.

Nessa jornada, iniciada no velho AS/400 da IBM, passei pelo advento das planilhas e mais tarde pelo famoso SAP, e percebi que todos eles tinham uma única coisa em comum:

Eles são terríveis na disseminação de informações úteis de uma forma eficiente e conveniente.

Um problema mal diagnosticado

Outro aspecto curioso desse período na indústria, foi um fluxo relativamente constante de críticas de nossos executivos à qualidade de nossa equipe em geral.

Felizmente, quase nunca precisávamos efetivamente remover funcionários, pois a maioria deles variava entre bons à excepcionalmente competentes, mas as críticas sempre estiveram ao nosso redor.

No início, enquanto ainda aprendia sobre o negócio, foi até um pouco difícil de entender os motivos para esta contradição.

Percebi que apesar de muitas das unidades de negócios estarem com dificuldades para atingir as expectativas, seus gerentes eram altamente ou pelo menos moderadamente competentes.

Mas depois de alguns anos, senti que finalmente havia encontrado a origem desta verdadeira confusão e, pelo resto do meu tempo dirigindo o negócio, me tornei um obstinado a resolver o que considerava ser o problema: informações úteis, precisas e imediatas.

Seu ERP está queimando seus talentos?

Vamos desvendar o que isso realmente significa usando um programador de produção teoricamente muito competente chamado João como exemplo.

Quando João chega ao escritório todas as manhãs, ele precisa saber o máximo sobre o que aconteceu desde o momento em que ele saiu ontem até esta manhã, no menor tempo possível.

  João precisa saber:

  • Teremos atraso ou cortes no atendimento de pedidos?
  • Temos algum desvio no atendimento do Plano de Produção?
  • O que precisa ser reprogramado (re-produzido, retirado da programação, etc…)?
  • O que foi produzido em excesso e que agora precisa ser vendido? (estoque sem venda)
  • Há alguma mudança nos tempos de funcionamento das linhas para esta semana? (produtividade)
  • Há alguma mudança nas restrições fabris para esta semana?
  • Houve mudanças na demanda para a próxima semana? (plano de vendas)
  • Teremos algum problema de matéria prima para a próxima semana?

E tudo isso antes que ele possa tomar uma única boa decisão sobre quaisquer modificações na programação do dia atual e futuro … e como qualquer empresário sabe “Tempo é Dinheiro”.

E nesse caso, pode ser muito dinheiro!

Digamos que João leve uma hora para levantar todas essas informações, mais meia hora para formular uma estratégia e, depois, mais uma hora para implementar as mudanças necessárias no plano de produção.

Neste caso, João precisaria entrar todos os dias às 4 da manhã ou suas eventuais alterações seriam enviadas apenas após a planta já ter iniciado seu turno.

Não é um cenário ideal, concorda?

Fazer mudanças no cronograma durante a produção pode ser muito caro para a eficiência de mão de obra, sem mencionar o risco de gerar produtos que você não precisa.

Outro ponto é que, na maioria dos casos, essas informações não são facilmente acessadas e, gastar apenas uma hora para levantar todas essas informações críticas de negócios, seria algo totalmente otimista na maioria dos sistemas de ERP.

E assim sendo, há de se esperar que João cometerá erros!

Pois ele trabalha tanto para encontrar informações para tomar uma boa decisão quanto para pensar sobre as acões adequadas para otimizar cada linha de produção.

Então, digamos que João foi embora na segunda-feira à tarde planejando fazer três cargas de Lombo com Osso (Carré Suíno) no dia seguinte, porque não havia vendas de Lombo em carteira para serem atendidas, e este é o sku de balanceamento.

No entanto, um pedido de exportação foi feito no final da tarde de segunda-feira para 30 cargas de Lombo SEM Osso Congelado que usarão a mesma matéria-prima para serem feitos.

Neste caso, João não terá ideia de que o produto foi vendido até que o vendedor envie um e-mail ou diga a ele pessoalmente.

João chega na terça de manhã e já tem mais de 100 e-mails na caixa. Passados 45 minutos de jornada, ele finalmente vê este email e agora precisa refazer toda a sua programação.

E não só pelos lombos, mas também por todos os subprodutos que serão gerados agora como osso, recortes, etc …

Além disso, a fábrica já começou a fazer o Lombo com Osso e agora a equipe de vendas precisa dar saída para este produto que não tem carteira e, provavelmente, fazendo rebaixa de preço, causando alguma perda de margem. Sem contar que também terão que se apressar para vender todos os subprodutos, causando ainda mais impacto negativo.Pernil

E agora?

É culpa de João que ele não viu o e-mail imediatamente?

É culpa do vendedor da exportação que, seguindo o processo, enviou o e-mail quando fez a venda às 19h30 da noite passada?

Precisamos concordar que não é culpa de nenhum dos dois.

Neste caso, a falta das ferramentas adequadas dando suporte a um dos processos mais importantes da Companhia (o que deve-se produzir para otimizar custos e atender às oportunidades demandadas pelo mercado) é a grande vilã da história.

A boa notícia é que, com o passar dos anos, posso perceber que organizações mais inovadoras e com visão mais clara de futuro não têm esse problema.

A solução para este caso de João seria um software integrado que, alimentando se de seu ERP e utilizando-se de Ciência de Dados avançada e Machine Learning, apontaria automaticamente a nova demanda no sistema, fluindo esta informação diretamente para as telas de agendamento de produção, assim que o pedido de exportação fosse realizado pelo Vendedor.

Em seguida, a nova programação de produção seria criada por este sistema, levando em consideração todas as restrições de oferta, demanda e capacidade, e otimizando muito o processo de tomada de decisão.

Nessa situação, ao entrar em seu escritório, João teria sua visão da programação já abastecida com as informações mais recentes. Informações que levariam horas para localizar, analisar e implementar apenas com seu ERP.

Desta forma, João, um de seus talentos mais bem formados e competentes, não apenas recupera horas do dia que hoje gasta combatendo incêndios, mas as utiliza para fazer melhorias reais em seu negócios.

Em conjunto com este ROI imediato, conseguimos perceber sucesso também na retenção de talentos como João, que deixam de buscar oportunidades em outras empresas porque sentem que têm as ferramentas adequadas para ter a evolução esperada em sua carreira, reduzindo a rotatividade do seu time de operações e reduzindo seu tempo dispendido em treinamento a cada substituição.

Ao longo da carreira vi muitas pessoas boas serem queimadas por causa de informações precárias, que causavam uma carga de trabalho que era insustentável, gerando críticas de seus superiores.

Este é um dos paradigmas que decidimos quebrar criando soluções como as nossas aqui na Austin Data Labs: resolver problemas muito complexos e críticos ao sucesso do negócio, dando capacidade de sintonia fina ao seu time de operação para eliminar desperdícios e capturar margens.

Post traduzido em Jan/2021. Texto Original aqui

Quer conhecer um pouco mais sobre como utilizamos estes conceitos para encontrar oportunidades de margem em seu negócio? Clique aqui

Can your product pass the turing test

Can your product pass the Turing Test?

Before you start huffing and puffing, let me explain what I mean. I don’t mean Turing Test in the usual sense. Let’s take the example of Google Maps. Imagine a Turing Test of a restricted variety in which you ask standard mapping questions to two agents, one being human and the other being Google Maps, in a language just powerful enough to ask mapping questions. No free-flow conversation in a human language is permitted. This restricted language could be akin to the mapping API Google provides. Can the receiver of answers distinguish a human from Google Maps? For the sake of argument, assume that response time is not an issue here.

While you think about this, let me jump ahead and address smart alecks who will inevitably get hot under the collar at the prospect of being matched by a machine and protest that the inability to identify agents correctly still doesn’t prove that Google Maps is intelligent. To make their case, they might cite the case of an electronic calculator. They’d say that the results of the calculations are the same independent of how they’re performed. So the two agents will give identical answers and hence become indistinguishable to the receiver. But certainly a calculator is not intelligent. Hence, neither is a mapping service like Google’s.

I retort thusly (as a computer from last century might say). One, I wasn’t really talking about intelligence, you questionably-intelligent aleck! I was simply asking if Google Maps will pass the restricted Turing Test. Who cares if Google Maps is intelligent? This common confusion seems to spring from mixing up intelligence with being a human. And sure enough, Turing Test is ultimately not really a test for intelligence, which no one has properly defined anyway. It’s really a test to verify if the responding agent behind the screen is human, a far more easily defined concept.

Two, the smart aleck’s argument must be flawed even otherwise because it appears to apply to any service that works as well as a human being would and not just a calculator. For example, replace Google Maps with Google Translator, not the current version which will certainly not fool anyone, but a version in the future that really works very well. It could be version 100 or version 1000, it doesn’t really matter. Let’s say you interact with that future version in the same limited way – you type in a paragraph in one language and it prints back the perfect translation in the required language.  Now even the smart aleck will wonder if the translating agent is not just human but intelligent. What changed? Well, it’s a matter of gradation. We have always associated language and its infinite nuances with intelligence. This machine is not conversing, just translating, but still it’s not so easy to dismiss the case of the machine being intelligent anymore.

Coming back to Google Maps, what say you? Will it pass the imagined Turing Test? The irony here is that it will not only be able to answer most location and directions questions you can ever expect a human to answer, but will also have to be dumbed down in some way to represent an average human. After all, who among us remembers the shortest path from Fairbanks to Buenos Aires, something I bet many of us at one point or the other tried on Google Maps just to see what comes up. This dumbing down doesn’t seem too difficult really. Just program Google Maps to throw up its hands if the directions involve more than a handful of steps and say, “How’d I know that dude?”

All this suggests that restricted-Turing tests are a useful concept. Specifically, they can be very useful in gauging how close a product comes to what humans can provide using their putative intelligence. A calculator from even two decades ago would have passed a restricted-Turing test. Today’s Google Maps will also likely pass the test, even though the versions from a decade ago certainly would not have. And finally the current Google Translator would certainly fail the test.

So if you are a product manager out there, ask yourself this question: can my product pass the Turing Test? If your answer is yes, what can I say? May force be with you. If you think the answer is no, imagine a version that will pass the test and aim for that version. If you think the question is not even relevant, think how can you make it relevant since chances are that your product will become that much more interesting in the process.