Agora que funções essenciais dos produtos estão se tornando cada vez mais comoditizadas, o desenho de produtos surge como uma fonte crucial de diferenciação. Entretanto, as melhores empresas já aproveitaram isso ao máximo, extraindo inúmeras vantagens.
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Portanto, o próximo nível de otimização de produtos não apenas combina o mais recente design thinking com diversas fontes de dados, mas também explora metodologias sofisticadas de advanced analytics para gerar insights sobre possíveis melhorias de custo e valor. Por exemplo, ferramentas CAD [desenho assistido por computador] conectadas a vastos pools de dados sobre procurement, atividades em redes sociais e benchmarks de custos e complexidade permitem que uma empresa identifique rapidamente desenhos capazes de maximizar a rentabilidade e minimizar o desperdício de tempo e esforço.
E esses avanços não estão ocorrendo apenas no setor de bens de consumo. Um dos maiores conglomerados industriais do mundo coloca essas ideias em prática com produtos idealizados não para indivíduos, mas para empresas de serviços públicos, cujo modelo de negócio tradicional foi subvertido pelas fontes de energia renováveis (cada vez mais geradas pelos próprios clientes) e por consumidores mais sofisticados. A meta de melhoria do conglomerado: em quatro anos, reduzir o lead time de entrega em mais de 50%, proteger e aumentar seu market share e aumentar as margens de lucro em cerca de 30%.
Gestão da complexidade
Nas empresas de serviços públicos, como na maior parte do mundo dos negócios de hoje, décadas de aquisições deixaram muitas empresas com a responsabilidade de gerenciar dezenas de sistemas – especialmente sistemas de TI – que nunca chegam a ser completamente integrados. Ao mesmo tempo, a proliferação de produtos é uma batalha constante, pois pequenas variações nas especificações geram centenas de SKUs, a maioria deles sobrepostos.
How to start building your next-generation operating model
As metodologias padrão para combater essa complexidade não só exigem uma grande quantidade de tempo e esforço, como podem nem chegar a identificar as mudanças certas. Entretanto, devido às novas ferramentas de digital analytics, o conglomerado concluiu uma análise – em apenas duas semanas, em vez de vários meses – que identificou atributos específicos em comum que poderiam ser usados pela empresa para reduzir as variações entre famílias de produtos, subsistemas e componentes.
Analytics e automação
O analytics transformou o procurement em uma área muito mais promissora em termos de economias, pois permitiu explorar uma fonte de dados que era pouco prática anteriormente: as faturas de materiais dos próprios departamentos de procurement e engenharia. Novas ferramentas podem computar milhares de registros, armazenados no mundo todo em dezenas de idiomas locais e com diferentes estruturas de numeração de peças, para encontrar possíveis pontos em comum e oportunidades de negociar preços melhores. Um passo inicial na direção da inteligência artificial, a automação de processos por meio da robótica, permite que softwares “robôs” assumam processos maçantes – por exemplo, compilar informações de sistemas distintos em formulários complexos –, liberando as pessoas para se dedicarem a atividades que exijam seu bom senso e experiência. Por fim, combinar diversos fluxos de dados – sobre gastos efetivos, estruturas de custo dos produtos, vendas etc. – em um “lago” de dados permite que algoritmos sofisticados contribuam de forma dinâmica para a otimização, viabilizando ajustes constantes à medida que as condições vão mudando.
Análise poderosa de portfólios
Juntas, técnicas como essas podem gerar uma análise muito mais detalhada de um portfólio completo de produtos. Com ligeiras modificações, o conglomerado verificou que poderia eliminar de 15% a 80% das variantes de produtos de uma categoria. Os custos já apresentaram melhorias de aproximadamente 30%.
Este artigo foi adaptado de “Ops 4.0 Fueling the next 20 percent productivity rise with digital analytics”.
