OMC Consult - Qualidade e Inovação em Projetos de Supply Chain

O estudo do “case” a seguir não contém o nome ou localização da empresa, para manter o sigilo das informações. Para mais informações, entre em contato com a OMC Consultoria.

A Empresa

Multinacional de bilhões de Dólares em faturamento anual, com mais de 30.000 profissionais em todo o mundo e operando em mais de 50 países, provê serviços completos em engenharia, suporte à produção, gerenciamento de manutenção e serviços para os segmentos da indústria de energia.

Uma Realidade Incontestável

O Custo Total de Propriedade (TCO) está levando as empresas a racionalizar e consolidar a seus Sistemas de Gestão Empresarial na utilização de uma informação única em toda a organização centrada em um único dado comum (um único item, associado a um único código, com uma descrição única e completa),ou seja, sem duplicidades.

Embora sejam alocadas quantias milionárias para consolidação de todas as etapas de um ERP, o enriquecimento das descrições e melhoria das demais informações do item é uma atividade freqüentemente ignorada e, na maioria das vezes, considerada muito cara para o projeto.

Os aspectos prejudiciais dessa decisão, só se tornam visíveis após as consolidações das implantações dos ERPs, quando as empresas percebem que continuam com as mesmas ineficiências e em geral , nos mesmo processos (estoques,
compras armazenagem, recebimento e relacionamento com os fornecedores) não sendo capazes de alcançar o ROI
esperado. Os empresários, responsáveis pelas verbas desses projetos, e demais usuários têm que proteger o investimento através da construção sólida e sustentável de um item mestre claro e limpo. Assim, torna-se imperativo atribuir uma fração do orçamento da implantação/consolidação do ERP ao projeto de otimização do item mestre.

As soluções de ERP foram criadas para a otimização da produtividade, concentrando-se no planejamento e relatórios executivos da empresa como uma unidade integrada. As funcionalidades do arquivo Mestre de Itens são consideradas básica para qualquer sistema ERP que seja utilizado para planejar a fabricação/distribuição. Elas servem como um repositório central para definir as características dos itens em estoque de uma empresa.

O banco de dados do item mestre (muitas vezes referida apenas como “mestre de materiais”, compreende todos os registros dos materiais individuais armazenados no sistema) contém descrições e uma variedade de elementos de dados, incluindo: código do item, descrição, e muito mais, que uma empresa adquire, produz e mantém em estoque.

Um número exclusivo é atribuído a cada registro mestre de material. Números mestres materiais são designados para identificar cada unidade de manutenção de estoque (SKU) dentro de uma empresa.

A integração de todos os dados relevantes em um banco de dados único de materiais elimina o problema de redundância de dados e permite que os dados a serem utilizados não apenas através da compra, mas por outras aplicações como, gestão e planejamento de materiais; controle da produção, verificação de faturas, e assim por diante.

Escopo dos serviços solicitados à OMC Consultoria

O cliente precisava que a descrição de seus itens se adequasse aos processos de aquisição de bens e produtos, bem como armazenamento e gestão de estoques. Havia um quadro de duplicidade de materiais, descrições que não permitiam ao setor de suprimentos uma consulta ao mercado, pois, com a descrição existente o fornecedor vinha sendo o mesmo. Havia também itens que não era adquiridos há mais de 3 anos.

Objetivo

A OMC CONSULTORIA foi chamada para liderar um projeto com o objetivo de realizar a revisão, padronização das descrições que resultasse no saneamento da base de dados do mestre de materiais do sistema de gestão do cliente.

Para a realização deste projeto, atuamos diretamente com nosso time de profissionais para definir a melhor estrutura de
taxonomia e PDM que atendesse aos objetivos propostos; bem como utilizando metodologia proprietária da OMC seriam definidos e indicados em relatório os itens obsoletos, inservíveis e múltiplos para ação do cliente.

Desafios e Benefícios

Muitos itens para a classificação, obtenção dos  atributos técnicos, racionalização dos fornecedores, informação e enriquecimento do cadastro do item. Os fatores determinantes para o sucesso do projeto de racionalização dos dados mestre foram, aumento do volume de gastos negociados através de descrições limpas de itens e consistentemente bem
classificados; melhores informações dos itens em estoques facilitando as requisições e separação dos mesmos
através de uma busca precisa do item usando descrições baseadas em atributos-chave; pedidos de compras perfeitos devido a exata requisição, faturas e pagamento sem problemas; redução do tempo de ciclo de compra até o pagamento.

Conclusão

Dados precisos e claramente bem definidos do item mestre são capazes aumentar a qualidade de todos os processos que requerem informações precisas. Muitas vezes ao lidar com projetos de gestão empresarial, surge no seu início um problema clássico de redução de custos na adoção de padronização dos itens, o chamado efeito pingüim ou inércia em excesso (Farrell e Saloner, 1985; Farrell e Saloner, 1986). o projeto para revelar se a qualidade dos dados pode ser um driver que é forte o suficiente para superar o efeito como um pingüim barreira para adoção de dados de uso da piscina. Como piscinas de dados são em grande parte sujeita a efeitos de rede (Katz e Shapiro, (1994), as empresas hesitam em pioneiro na adoção para evitar o risco de fazer o investimento, mas não ser capaz de acumular benefícios se outras empresas não adotam a piscina. Isso stand-off fechaduras em empresas ineficientes bilateral item de dados mestre de câmbio. Muitas vezes as empresas preferem mesmo câmbio manual de dados por fax ou planilhas anexadas aos e-mails. Como é conhecido há mais de 20 anos, a manipulação manual de dados é extremamente propensa a erros (Dearing, 1990). O envolvimento elevado de trabalho manual pode reduzir a qualidade do item de dados mestre de forma substancial e, portanto, é uma causa de o nível acima mencionado baixo da qualidade dos dados.

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