Artigo escrito por por Don Huff, diretor global de serviços e operações ao cliente, Michael Tam, gerente de produtos de dados da cadeia de fornecimento, Maris Serzans, cientista de dados da cadeia de fornecimento da Bloomberg, juntamente com colaboradores da Databricks. Acesse o artigo original aqui.
A resiliência da cadeia de fornecimento está se tornando cada vez mais importante para as empresas. Os gestores de aquisição devem manter uma supervisão transparente em toda a rede da cadeia de fornecimento e estar cientes dos possíveis riscos. Nos últimos anos, as cadeias de fornecimento enfrentaram uma série de interrupções, sendo a mais significativa delas causada por uma pandemia global que manteve os trabalhadores em casa e paralisou as cadeias de fornecimento em todo o mundo. À medida que as empresas emergem da pandemia, os executivos e suas equipes se perguntam como se preparar para a próxima grande disrupção.
De acordo com um relatório da McKinsey and Company de 2022 que pesquisava as práticas das empresas de fabricação, dois terços das empresas implementaram novas práticas de gestão de riscos da cadeia de fornecimento nos últimos 12 meses. Dentre essas iniciativas estão a implementação de processos para monitorar os riscos relacionados aos fornecedores, algo especialmente importante para as empresas que priorizam a entrega ininterrupta e dentro do prazo aos clientes. As empresas também estão enfrentando ciclos de tomada de decisão menores, dado um aumento recente na volatilidade da cadeia de fornecimento.
As corporações precisam de visibilidade e automação de ponta a ponta em toda sua rede da cadeia de fornecimento, o que exige uma solução abrangente de dados. A Bloomberg fornece dados sobre cadeias de cadeias de fornecimento para mais de 100.000 empresas com dados históricos que remontam a 2006, dando às corporações uma forte visibilidade de suas cadeias de fornecimento, de acordo com vários níveis de fornecimento. Neste artigo, exploraremos os dados de risco da Bloomberg, que abrangem dados ESG, sanções e risco de inadimplência, para ajudar os clientes a abordar possíveis problemas na cadeia de fornecimento de uma empresa.
Estudo de caso: análise do risco da cadeia de fornecimento em uma grande montadora de automóveis
Concentramo-nos na rede da cadeia de fornecimento de uma fabricante global de automóveis, transformando conjuntos de dados complexos para gerar insights acionáveis. Destacamos três fatores de risco que nossos clientes consideram ao avaliar os riscos de sua cadeia de fornecimento: risco de inadimplência, risco de sanções e risco climático.
1. Risco de inadimplência
O modelo de risco de inadimplência proprietário da Bloomberg usa dados como a dívida de uma empresa para calcular a probabilidade de inadimplência. Combinando dados de risco de inadimplência e da cadeia de fornecimento, podemos identificar fornecedores upstream que estão passando por dificuldades financeiras. Na cadeia de fornecimento desta montadora, identificamos onze fornecedores com uma probabilidade de inadimplência em um ano de mais de 10%, o que pode ser considerado preocupante. Um fornecedor que está passando por problemas de liquidez pode desencadear interrupções no fluxo de bens/componentes e os consequentes desafios de entrega para os clientes.
2. Risco de sanções
Semelhante ao risco de inadimplência, podemos usar dados de entidades das tabelas DL+ e identificar facilmente entidades sancionadas na rede da cadeia de fornecimento da montadora global de automóveis. Embora apenas um fornecedor direto (nível 1) seja sancionado, vários fornecedores de nível 2 e 3 têm sanções aplicadas a eles.
De acordo com a McKinsey and Company, apenas 10% dos líderes da cadeia de fornecimento pesquisados pela empresa de consultoria em 2022 tinham visibilidade de seus fornecedores de nível 3. Usando os dados de cadeias de cadeias de fornecimento e sanções da Bloomberg, os clientes podem identificar a exposição indireta a empresas sancionadas e conversar com seus fornecedores para identificar alternativas.
3. Risco climático
As corporações estão monitorando cada vez mais de perto suas emissões do Escopo 3 – aquelas geradas pelas atividades da cadeia de fornecimento. Aqui, demonstramos como os usuários mútuos podem revelar com facilidade os dados de emissões de entidades específicas em vários níveis dos fornecedores da montadora por meio do DL+. Embora a montadora mundial em si não tenha uma alta intensidade de emissões, há vários fornecedores de todos os níveis que estão com métricas de intensidade de carbono aquém de seus peers. A montadora deveria determinar se está confortável com as práticas desses fornecedores ou se deseja modificar proativamente sua cadeia de fornecimento.
Os fluxos de pesquisa sobre as cadeias de fornecimento estão se transformando rapidamente com o advento das sofisticadas plataformas em nuvem. Isso possibilitou que as corporações usassem os dados de maneiras poderosas, especialmente em áreas como a análise da cadeia de fornecimento, onde a rastreabilidade e a visibilidade são fundamentais. A capacidade de combinar conjuntos de dados do DL+ em um ambiente de análise unificado pode acelerar os insights sobre a situação da sua empresa e da concorrência.
Nosso estudo de caso destaca três exemplos nos quais os dados da Bloomberg podem ser usados para gerar insights adequados. É possível reproduzir esses modelos de risco em fluxos de trabalho programados compartilhados em toda a sua organização. Ainda há muito a ser explorado – por exemplo, nossa equipe está trabalhando na integração dos dados de risco climático com a exposição das empresas às ameaças ambientais em toda a cadeia de fornecimento.
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