Nos anos 90, a Volvo, fabricante sueca de automóveis, viu-se com um excesso de carros na cor verde. Para comercializá-los, os departamentos de marketing e vendas começaram a oferecer ofertas especiais e a estratégia deu certo. Como ninguém havia informado o departamento industrial sobre as promoções, este, notando um aumento nas vendas, achou que os consumidores tinham começado a gostar da cor verde e aumentou-se a produção de veículos daquela cor.

Outro exemplo clássico de reação em cadeia é o “efeito chicote”, como é chamado o gráfico de vendas que se assemelha ao desenho de uma chicotada, ou seja, com um movimento que se amplia na ponta. Por que a Procter & Gamble atende pedidos bastante flutuantes de fraldas, quando o consumo feito pelos bebês é geralmente estável? A razão é que cada varejista baseia seu pedido por conta própria e vai distorcendo a informação sobre real demanda do consumidor, o que resulta num crescimento ligeiramente exagerado. Esta é uma das causas mais importantes de ineficiência em uma cadeia de suprimentos.

Os clientes estão ficando cada vez mais exigentes, procurando por soluções customizadas e entregas em poucos dias. Muito em breve, não aceitarão produtos commodities a longo prazo. Ao mesmo tempo, a maioria dos processos industriais das empresas está cada vez mais disperso e global. Algumas companhias já começaram a implementar a tecnologia necessária para reduzir o “efeito chicote”, como softwares para acelerar a troca de informações com seus parceiros e colaborar no planejamento. Suprindo algoritmos para equilibrar todas as variáveis da cadeia de suprimentos, como preços de produto, níveis de estoque e demanda, elas estão seguindo as pegadas da i2, líder do mercado em administração da cadeia de suprimentos.

Outras empresas desenvolveram programas comerciais automatizados, disponibilizando dados em tempo real sobre Wall Street. Rapt talvez seja o melhor exemplo para demonstrar como a otimização da cadeia de suprimentos pode ser um desafio à administração do portfólio financeiro. A empresa tem 20 PhDs em seu pessoal e ostenta uma longa lista de algoritmos patenteados. Precisou de todos eles para construir seu software. Este, baseado em dados históricos e previsões, responde a perguntas urgentes para muitos fabricantes. Qual é o nível de estoque mais apropriado para cada um dos componentes de um produto? Seria melhor comprar daquele mesmo fornecedor ou conseguir um que garanta certa quantidade?

Para as empresas do mercado de alta tecnologia, em particular, as respostas a tais perguntas valem o seu preço. Por exemplo, Sun Microsystems, um fabricante de computadores, costumava ter sua previsão de demanda com erro de 40% a 60%. Seu prazo para produzir alguns componentes pode levar até 16 semanas, mas os clientes queriam a entrega em quatro. Usando o software da Rapt para alguns de seus produtos, a Sun economizou US$ 15 milhões e aumentou seu lucro em US$ 30 milhões no primeiro trimestre do ano passado.

Já a empresa SeeCommerce vai por um caminho diferente: monitora a cadeia de suprimentos existente e vai encontrando os elos fracos. Recolhendo dados de todas as partes envolvidas e tornando-os acessíveis online, seu software permite que as empresas verifiquem continuamente como está a performance de sua cadeia de suprimentos – trabalho que a maioria dos gerentes industriais, baseados em relatórios impressos, ainda faz manualmente. O programa ainda permite aos gerentes trabalharem em conjunto para resolver o problema crônico de como obter peças de reposição.

Este era exatamente o problema da DaimlerChrysler. Seus armazéns não conseguiam atender todas as 220 mil ordens de serviço que entravam diariamente. Isto significava que os clientes tinham de esperar pelo conserto de seus carros ou irem a outros lugares. Ao melhorar o equilíbrio entre suprimento e demanda, a SeeCommerce conectou a divisão de peças da DaimlerChrysler a seus fornecedores e provedores de logística. Isto permitiu que pudesse comprar enquanto seus analistas verificavam os pontos de estrangulamento do sistema, o que acelerou o fluxo entre as partes. No ano 2000, o fabricante economizou US$ 7,2 milhões com a redução de estoque e US$ 10 milhões introduzindo melhorias no atendimento.

Outra empresa, a Vigilance, concentra-se em alertas em tempo real. A companhia quer que os gerentes sejam capazes de responder imediatamente se houver um pedido de emergência de algum cliente importante se uma máquina falhar ou que utilizem a informação para melhorar o processo empresarial. Com o passar do tempo, a companhia deseja que isto possa ajudar seus clientes a automatizar as respostas a muitos destes “eventos”, de forma que humanos sejam envolvidos apenas em circunstâncias excepcionais.

O próximo passo é a administração baseada na demanda. Tradicionalmente, a administração da cadeia de suprimentos tem assumido a demanda como fixa. Esta é uma premissa tola, porque pode ser influenciada por instrumentos como preço, promoções ou prazo. O que é preciso são programas para orientar a demanda que sejam ligados a sistemas da cadeia de suprimentos, não só para evitar infortúnios como os carros verdes da Volvo, mas também maximizar o lucro global de uma companhia. A administração baseada na demanda será o próximo campo de batalha para a competitividade.

Tudo isso mostra que resolver os problemas complexos da cadeia de suprimentos não é só uma questão de boa tecnologia, mas também de uma correta cultura corporativa.

Hau Lee, professor de Engenharia e Administração da Stanford University, especializado em Supply-Chain Management