Trazendo blockchain, IoT e Analytics para cadeias de suprimentos

Onde começar e como medir o sucesso.
Trazendo blockchain
Trazendo blockchain

Três tecnologias – blockchain, Internet das Coisas e análises – estão começando a oferecer avanços dramáticos no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Eles estão tornando mais fácil melhorar o atendimento ao cliente, atingir metas de lucratividade e tornar as cadeias de suprimentos mais resilientes e sustentáveis em termos de meio ambiente e tratamento das partes interessadas. Este artigo fornece uma atualização sobre os recursos necessários para explorar essas tecnologias e oferece conselhos sobre como construí-las.


As cadeias de suprimentos devem atender a vários objetivos: um alto nível de atendimento ao cliente, metas de lucratividade e resiliência a interrupções. As empresas também estão começando a preparar suas cadeias de suprimentos para um futuro responsável, garantindo que seus sistemas de produção e transporte sejam seguros e ecologicamente corretos, as matérias-primas sejam obtidas de fontes sustentáveis e os trabalhadores recebam salários justos. Até recentemente, o custo de atingir todos esses objetivos era exorbitante, forçando as organizações a fazer compensações. No entanto, a análise combinada com a Internet das Coisas (IoT) e a tecnologia blockchain estão rapidamente tornando esses objetivos atingíveis.

Minha pesquisa mostrou que o blockchain pode melhorar muito o desempenho das cadeias de suprimentos. Mas capturar seu potencial para fazer isso requer novos blockchains autorizados (ou seja, blockchains nos quais a participação é restrita a parceiros conhecidos da cadeia de suprimentos), padrões de dados e regras de governança.

Capacidades para desenvolver

As empresas devem tomar quatro tipos de medidas para fortalecer suas cadeias de suprimentos, mas devem ser pacientes; a execução dessas etapas e a realização de ganhos levarão tempo.

1. Adicione IoT e funcionalidade de rastreamento.

As organizações devem equipar suas cadeias de suprimentos com a funcionalidade IoT e a capacidade de rastrear unidades individuais de componentes e estoque de produtos acabados. Em termos simples, a IoT se refere à capacidade das máquinas de usar sensores para coletar automaticamente dados como temperatura, pressão, localização GPS e varreduras de código de barras, e fazer upload autônomo desses dados para um servidor em nuvem via Internet.

A IoT permite que as organizações coletem novos tipos de dados de diferentes estágios de sua cadeia de suprimentos. Por exemplo, esses dispositivos podem rastrear a produção de um produto alimentício embalado, desde o fornecimento de ingredientes até a produção, remessa e varejo, incluindo a condição de estoque e as condições de trabalho nas instalações de fabricação e logística.

Em alguns setores, leis e regulamentos — como o Lei de modernização da segurança alimentar (2011) e o Lei de Segurança da Cadeia de Fornecimento (2013) nos Estados Unidos e no Diretiva de medicamentos falsificados (2013) e o Green Deal Europeu na Europa – em breve exigirá que as empresas rastreiem o movimento de seus produtos, mantenham registros desse movimento para mostrar prova de identidade e meçam o impacto ambiental das atividades em toda a cadeia de suprimentos. A coleta de dados é o primeiro passo crítico para alcançar esses objetivos.

2. Registre os dados da transação.

As organizações devem registrar dados de transações de dispositivos IoT em um blockchain, que pode capturar dados descentralizados extremamente detalhados e pode ser usado para verificar se os registros de transações são autênticos. Uma empresa pode utilizar esses dados para garantir o fornecimento sustentável, melhorar a execução de contratos da cadeia de suprimentos e obter melhores financiamentos.

Uma vez que a implementação de um sistema baseado em blockchain pode ser feita de forma descentralizada passo a passo, não requer grandes investimentos em sistemas de tecnologia da informação ou certificação de terceiros dispendiosa.

3. Padronize e alinhe dados de diferentes fontes.

Isso é necessário para usar os dados coletados dos dispositivos IoT em uma cadeia de suprimentos.

Suponha que uma empresa use sensores de temperatura em um centro de distribuição para registrar a temperatura de armazenamento a cada hora e scanners de estoque para rastrear o movimento do estoque para dentro e para fora do centro de distribuição. A empresa precisa alinhar essas tabelas de dados para saber quais unidades de estoque foram armazenadas em que temperatura e por qual duração.

Aqui está outro exemplo. Quando uma empresa de produtos de consumo usa blockchain para obter óleo de palma de uma agricultura sustentável livre de desmatamento, a unidade de coleta de dados muda em toda a cadeia de suprimentos, de frutas de palma a óleo, produtos derivados e itens de consumo acabados. Os dados em cada estágio são combinados com a lista de materiais para rastrear completamente as entradas em cada lote de produtos acabados. Isso requer recursos de armazenamento de dados, interpolação de valores ausentes e análise descritiva.

4. Desenvolva análises preditivas e prescritivas.

Por exemplo, os dados de temperatura dos centros de distribuição podem ser utilizados para prever em quanto tempo um produto alimentício amadurecerá ou estragará. Esse modelo preditivo pode ser usado para orientar o planejamento de estoque e as promoções de design para produtos alimentícios que logo serão estragados. Isso aumentará a lucratividade e reduzirá o desperdício de alimentos.

Ripe.io, uma organização de agro-tecnologia, dados de rastreabilidade usados da produção de tomate para relacionar o sabor do tomate amadurecido às condições de cultivo. A análise preditiva permitiu que a empresa cultivasse diferentes tipos de tomates de acordo com as necessidades de diferentes segmentos de clientes.

Outra organização, a Dibiz, que é uma plataforma blockchain para o abastecimento sustentável de óleo de palma, descobriu que os dados para pequenos agricultores, que sua plataforma tornou visível para todos os membros de sua cadeia de suprimentos, permitiram que revendedores e usinas otimizassem as rotas de coleta com base em colheitas de frutas em tempo real. Isso reduziu o custo logístico, beneficiando agricultores e usinas. Além disso, melhorou a qualidade da fruta chegando aos moinhos, o que resultou em uma maior taxa (em termos de quantidade) de extração de óleo, reduzindo o risco de desmatamento e gerando maiores retornos para os agricultores. (Divulgação: estou no conselho consultivo da Dibiz e possuo uma pequena quantidade de suas opções de ações.)

Por onde começar

Não é necessário que uma organização desenvolva todos os quatro recursos simultaneamente. Pode desenvolvê-los em qualquer sequência e em qualquer escala.

Por exemplo, uma empresa pode começar a registrar dados de transação existentes em um blockchain e usá-los para rastrear o movimento das unidades antes de investir em dispositivos IoT para coletar novos dados. Como alternativa, a empresa pode começar a usar dispositivos e análises de IoT antes de adquirir a tecnologia blockchain. De fato, essas capacidades são complementares: cada uma torna mais viável e frutífera desenvolver as outras. Portanto, mesmo pequenos investimentos em tecnologia IoT, blockchain e análises podem oferecer recompensas significativas a longo prazo.

Como medir o sucesso

Os ganhos obtidos com blockchain, dispositivos IoT e análises podem ser vistos como uma hierarquia.

Em um nível fundamental, a fonte de geração de valor colhida mais rapidamente é a redução de erros de execução e melhoria da produtividade por meio da visibilidade, rastreabilidade e automação das tarefas da cadeia de suprimentos. Esse benefício – que é especialmente útil nas indústrias farmacêutica, alimentícia e de transporte marítimo – pode ser obtido muito rapidamente porque pode ser obtido simplesmente coletando e registrando dados que estavam ocultos anteriormente; não requer mais análises. Por exemplo, O Walmart Canada e a DLT Labs usaram dados de IoT e blockchain para melhorar a precisão do faturamento para fornecedores terceirizados de logística de caminhões. Eles reduziram as disputas de faturamento de 70% para menos de 5%, resultando em economias de custo significativas e desembolso mais rápido dos pagamentos.

O próximo nível de ganhos é baseado em análises preditivas e otimização aplicadas aos dados coletados. Esses aplicativos demoram mais para serem desenvolvidos, mas podem ser de grande valor. Os exemplos Ripe.io e Dibiz que descrevi se enquadram nessa categoria.

Além disso, aplicações desse tipo são possíveis em áreas como cadeias de suprimentos de circuito fechado, nas quais os fabricantes são responsáveis por coletar produtos usados dos consumidores e reciclá-los ou recuperá-los de maneira segura e ecologicamente correta, rastreando os gases de efeito estufa usados em todos os pontos do cadeia de suprimentos e redução do desperdício de alimentos. Por exemplo, normalmente é impossível distinguir lotes de produtos alimentícios perecíveis uns dos outros em um centro de distribuição. Mas se cada lote for rastreado individualmente, sua vida útil restante poderá ser calculada, e esses dados poderão ser usados como uma entrada para projetar novos algoritmos para alocar estoque para lojas de varejo, cozinhas de sopa e despensas de alimentos.

A maior fonte potencial de ganho é a utilização de dados e análises para criar novos produtos e serviços, como a construção de novos mercados que usam dados de blockchain para combinar compradores e vendedores, escrevendo contratos mais eficientes que aproveitam a capacidade de um sistema baseado em blockchain de medir esforço e desempenho com mais facilidade e aproveitando a visibilidade das atividades em todas as camadas da cadeia de suprimentos para criar produtos personalizados.

Como resultado desses avanços, as cadeias de suprimentos podem, em última análise, ser mais ecologicamente corretas e fornecer melhores salários, segurança contra contaminação e mais transparência para todos os membros da cadeia de suprimentos e consumidores.


  • Vishal Gaur is the Emerson Professor of Manufacturing Management and a professor of operations, technology, and information management at Cornell’s SC Johnson College of Business.
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