Funcionários ruins ou informações ruins?

Durante os 15 anos que trabalhei na indústria de carnes gerenciei diversas áreas, incluindo vendas, gerenciamento de produtos, preços, programação de produção e gerenciamento de projetos. Os sistemas com os quais trabalhei ao longo dos anos todos tinham uma coisa em comum: eles são terríveis na disseminação de informações úteis de uma forma útil e conveniente. Não importava se era o antigo sistema AS400, planilhas complexas ou SAP - todos ficaram aquém.

Outro aspecto do meu tempo na indústria: críticas executivas à equipe sempre que a equipe ficava aquém das expectativas devido a esses sistemas desatualizados. Felizmente, raramente precisávamos remover funcionários, pois a maioria dos meus funcionários era ótima, mas as críticas permaneceram.  

Depois de alguns anos no setor, senti que finalmente havia colocado o dedo no verdadeiro problema por trás das reclamações e, pelo resto do meu tempo dirigindo o negócio, me tornei um defensor de uma solução.

O problema que causava todos os problemas era a falta de informações úteis, precisas e imediatas. 

Vamos desvendar o que isso realmente significa usando um programador de produção hipotético altamente competente chamado Jim como nosso exemplo.  

Quando Jim entra no escritório todas as manhãs, ele precisa saber o máximo sobre o que aconteceu desde o momento em que saiu ontem até esta manhã, e precisa saber no mais curto espaço de tempo.  

Jim precisa saber:

  • O que foi enviado curto
  • Qual foi a variação do cronograma para a produção real
  • O que precisa ser refeito, removido da programação, etc.
  • O que precisa ser refeito, removido da programação, etc.
  • Há alguma mudança nos tempos de funcionamento das instalações para esta semana
  • Há alguma mudança nas restrições para esta semana 
  • Mudanças nas demandas para a próxima semana
  • Mudanças na oferta para a próxima semana
  • O que resta para vender

Jim precisa saber de tudo isso antes de tomar uma única decisão acertada. Na verdade, ele não pode tomar decisões sobre quaisquer modificações na programação do dia atual e futuro até que analise essas informações. Como qualquer bom empresário sabe, “Tempo é dinheiro”.  

Nesse caso, pode ser muito dinheiro. Se levar uma hora (ou mais!) Para desempacotar todas essas informações, depois outra meia hora para formular uma estratégia e outra para implementar mudanças no plano de produção para o dia, o pobre Jim precisa aparecer para trabalhar às 4 da manhã ou enviar alterações após a planta iniciar a produção. Nenhum desses cenários é ideal, além disso, fazer mudanças no cronograma durante a produção pode ser muito caro para a eficiência e a mão de obra - sem mencionar fazer com que você faça um produto que você não precisa.

Eu também argumentaria que, na maioria dos casos, essas informações não são facilmente acessadas. Na verdade, uma hora para recuperar todas essas informações críticas de negócios seria excepcional com a maioria dos sistemas ERP. Portanto, Jim cometerá erros porque trabalha tão arduamente para encontrar informações para tomar uma boa decisão quanto para pensar sobre o curso de ação adequado para otimizar cada linha de produção.  

Então, digamos que Jim saiu na segunda-feira à tarde planejando fazer três cargas de um produto de equilíbrio de lombo com osso na terça-feira porque não havia vendas para esse produto. No entanto, um pedido de exportação foi feito no final da tarde de segunda-feira para 30 carregamentos de lombos desossados a serem feitos e congelados que usarão a mesma matéria-prima. Jim não terá ideia de que o produto foi vendido até que o vendedor envie um e-mail ou diga a ele pessoalmente.  

Jim aparece na terça de manhã e já tem mais de 100 e-mails para pesquisar. Ele não vê o e-mail do lombo desossado até 45 minutos após o início do dia, e agora ele tem que refazer toda a sua programação. Não só para os lombos, mas também para todos os subprodutos que deles obterá, como costelas, filé mignon, aparas, etc. Além disso, a planta já começou a fazer o código de equilíbrio. Isso significa que a equipe de vendas agora tem que “despedir a venda” desse produto, causando uma perda significativa de margem. Eles também terão que se apressar para vender todos os subprodutos, causando ainda mais oportunidades perdidas em muitos casos.

É culpa de Jim que ele não viu o e-mail imediatamente? É culpa do vendedor de exportação que ele seguiu o procedimento e enviou o e-mail quando fez a venda às 5h30 da noite passada? Vou argumentar que não é culpa de nenhuma pessoa. É a falta de ferramentas de software adequadas e você descobre que as organizações com visão de futuro não têm esse problema.

A alternativa é um software inteligente construído usando ciência de dados avançada e aprendizado de máquina que permite ao vendedor inserir uma demanda diretamente no sistema, que então flui automaticamente para as telas de programação - assim que o pedido de exportação é atendido. Em seguida, a programação será criada pelo sistema, levando em consideração todas as restrições de oferta, demanda e capacidade e otimizando o processo de tomada de decisão. Nessa situação, Jim entra no escritório e sua programação já foi criada com as informações mais recentes. Informações que levariam horas para localizar, analisar e implementar apenas com seu ERP.

Agora Jim, um de seus funcionários mais experientes e competentes, recupera horas do seu dia, indo do combate a incêndios para fazer melhorias reais em seus negócios. Ele não comete o "erro" percebido de produzir um produto que não deveria, causando ineficiência nas instalações de produção.  

Em conjunto com este ROI imediato, você terá funcionários mais felizes que não partirão para pastagens mais verdes (ou apenas darão uma olhada) porque sentem que têm as ferramentas adequadas para ter sucesso e, como gerente, você não está constantemente procurando superestrelas apenas para passar um dia. 

Eu vi muitas pessoas boas ficarem esgotadas por causa de informações precárias, críticas da administração e uma carga de trabalho que era insustentável. Por causa disso, decidi mudar o paradigma criando soluções como nosso aqui na Austin Data Labs para resolver esses problemas muito complexos, mas críticos.

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