Questão de Logística — Cadeia de suprimentos — IF-ES 2024
LogísticaCadeia de suprimentos
- Código
- qg239602
- Banca
- IF-ES
- Órgão
- IF-ES
- Ano
- 2024
- Nível
- Superior
- Cargo
- Professor EBTT - Logística
A previsão de demanda tem evoluído significativamente desde suas origens na teoria econômica dos anos 1950, adaptando-se às complexidades das cadeias de suprimentos globais e ao aumento da heterogeneidade dos consumidores. Na atualidade, o planejamento de demanda enfrenta desafios consideráveis devido à globalização, aos eventos imprevistos, como a pandemia de Covid-19 e conflitos geopolíticos, e à abundância de dados disponíveis.Com o avanço da ciência de dados e da Inteligência Artificial, o planejamento de demanda tornou-se mais complexo, exigindo uma abordagem que vai além da simples previsão de eventos específicos. Em vez de buscar previsões exatas, é mais produtivo avaliar cenários possíveis e trabalhar com distribuições estatísticas para aumentar a resiliência das cadeias de suprimentos. Isso reflete uma necessidade crescente de uma mudança de mindset nas áreas de logística e supply chain, nas quais a capacidade de lidar com incertezas e interpretar dados é mais relevante do que a escolha de ferramentas específicas.A integração de tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial conversacional, tem o potencial de transformar a gestão de demanda ao melhorar a explicação de modelos complexos e a personalização do planejamento. Essas tecnologias oferecem novas formas de interação e análise que podem facilitar a adaptação às condições variáveis do mercado.Para alcançar um nível avançado no planejamento de demanda, é essencial investir continuamente em pessoas e processos, garantindo uma visão clara e estruturada. O entendimento profundo das tecnologias e dos dados é crucial para enfrentar a complexidade e a incerteza dos mercados modernos, destacando a importância da competência analítica e da capacidade de interpretação dos dados na gestão eficiente da demanda.Extraído e adaptado de: “Uma fábrica de decisões”: planejamento de demanda apoiado pelo uso de dados. Entrevista exclusiva com o Dr. Donald Neumann, Principal Data Scientist na QuantumBlack. Mundo Logística, edição 94, maio/junho 2023.Qual dos seguintes aspectos é destacado no texto como uma razão pela qual a previsão de demanda se tornou mais difícil, apesar do aumento da disponibilidade de dados?
- AAumento da complexidade dos mercados globais - O texto menciona que a globalização e a interconexão dos mercados tornaram a previsão de demanda mais desafiadora devido à necessidade de considerar uma variedade maior de fatores e dados inter-relacionados.
- BSimplicidade dos novos algoritmos de previsão - O texto sugere que os novos algoritmos tornaram a previsão de demanda mais simples e direta, sem grandes desafios adicionais.
- CRedução da quantidade de dados disponíveis - O texto afirma que a quantidade de dados disponíveis para previsão de demanda tem diminuído, facilitando a análise e previsão.
- DMenor importância dos eventos extremos - O texto argumenta que eventos extremos, como pandemias e crises políticas, têm menor impacto na previsão de demanda do que no passado.
- EAumento da previsibilidade dos consumidores - O texto destaca que os consumidores estão se tornando mais previsíveis e suas demandas são mais fáceis de prever com a abundância de dados.