O setor de Supply Chain entrou em um novo ciclo após quatro anos marcados por sucessivas rupturas globais. De acordo com o Global Supply Chain Risk Survey 2024, da McKinsey, 90% dos líderes de grandes organizações enfrentaram interrupções relevantes na cadeia de suprimentos nos últimos 12 meses. Ao mesmo tempo, dados do Gartner indicam que apenas 23% das empresas contam atualmente com uma estratégia formal para uso de inteligência artificial no planejamento, embora a adoção de análises avançadas esteja em crescimento. Esse cenário, portanto, acelera a migração de modelos reativos para estruturas mais robustas, capazes de antecipar riscos com maior precisão.
Sorahya Camargo, profissional com 20 anos de experiência em planejamento de materiais, produção e operações em empresas da Nova Zelândia e da América Latina, explica que essa mudança está diretamente ligada ao impacto financeiro das ações emergenciais. “Reagir é sempre mais caro. Quando a operação precisa correr atrás do problema, há perda de eficiência, custo adicional e risco maior de ruptura. A antecipação reduz essa pressão e torna a cadeia mais estável”, afirma.
Cadeias mais complexas aumentam a necessidade de previsibilidade
O Global Supply Chain Barometer 2024 aponta que fatores como lead times estendidos, volatilidade da demanda e restrições de capacidade permanecem entre os maiores desafios globais. Além disso, a McKinsey destaca que eventos climáticos, conflitos geopolíticos e a escassez de mão de obra em setores críticos dificultam previsões baseadas exclusivamente em dados históricos.
Nesse contexto, Sorahya observa que o planejamento tradicional tornou-se insuficiente. “A volatilidade não permite mais depender de parâmetros médios. Modelos que cruzam dados de capacidade, demanda, estoques e riscos externos permitem identificar gargalos com semanas de antecedência”, explica.
Relatórios recentes da McKinsey mostram que empresas com visibilidade ponta a ponta conseguem reduzir significativamente o tempo de resposta a interrupções e aumentar a precisão dos planos de produção. No entanto, essa visibilidade depende de processos padronizados e de comunicação constante entre áreas críticas, como produção, compras, engenharia, logística e comercial.
Entre as práticas que impulsionam essa transição estão a integração de dados para simulações de cenários, a revisão contínua de materiais, capacidade e demanda, além de rotinas estruturadas de comunicação entre equipes. Também ganham relevância a padronização de indicadores e processos e a ampliação da colaboração com fornecedores estratégicos.
Com experiência em SAP, MRP, planejamento de produção e melhoria contínua, Sorahya destaca que a transição é mais cultural do que tecnológica. “A previsibilidade depende de disciplina. Sem dados confiáveis, rituais claros e processos consistentes, nenhum sistema entrega resultado”, afirma.
O modelo antecipatório também altera o papel das equipes, que deixam de atuar apenas de forma reativa e passam a monitorar riscos, projetar cenários e preparar ajustes antes que a ruptura aconteça. Como resultado, há redução de variações diárias e maior estabilidade operacional.
Entre os caminhos apontados para empresas que buscam uma cadeia mais antecipatória estão a centralização de dados e a padronização de indicadores, a implantação de revisões regulares de cenários, o fortalecimento do alinhamento com fornecedores, a formalização da comunicação entre áreas e o desenvolvimento de competências analíticas nas equipes. Segundo Sorahya, a próxima década tende a consolidar esse modelo como padrão do setor. “O grande diferencial competitivo será prever, não reagir. Cadeias que conseguem se antecipar entregam mais eficiência, mais estabilidade e mais competitividade”, conclui.
