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Opinião

Os maiores benefícios da Cadeia de Valor Digital?

Agregar valor aos modelos de negócio existentes e criar novos modelos de negócio

Christian Geronasso *

Publicada em 03 de julho de 2018 às 08h31

Algo em comum entre todas as cadeias de valor é a interdependência entre os seus participantes. No modelo tradicional de Michael Porter é possível identificar rapidamente a interdependência entre as atividades primárias.

Ao investir em campanhas de Marketing para alavancar vendas é necessário preparar estrategicamente a compra de matéria prima para que as operações produzam o produto final deixando-o disponível para logística distribuir entre os diversos canais de venda. Para aumentar a retenção de clientes investe-se em serviços pós-venda para garantir suporte técnico e devoluções/trocas.

As tecnologias que se consolidaram nos últimos anos também formam uma cadeia de valor interdependente: a Cadeia de Valor Digital (imagem abaixo). Olhar de forma individual para IoT ou Big Data poderá levar a uma visão míope do contexto geral, que é agregar valor aos modelos de negócio existentes e criar novos modelos de negócio. 

Aplicando as novas tecnologias, desafios do varejo,  como controlar entrada e saída de estoque direto na gôndola, em tempo real, já se tornam diferencial de mercado e não apenas sonho.

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(Abra a imagem em uma nova janela para ampliar)

A Internet das Coisas (Internet of Things) não é uma novidade, desde a década de 70 máquinas industriais possuem sensores que coletam dados operacionais. O grande diferencial atualmente é que o custo destes sensores caiu consideravelmente, ao ponto de uma pessoa física, como você leitor, adquirir um sensor bluetooth que realiza a leitura de umidade, pressão, temperatura, fluxometria, magnetismo e movimento, por apenas 29 dólares*. Cada sensor destes pode gerar 13 milhões de informações durante 24 horas de operação.

A consultoria Gartner aponta que, até 2020,  teremos 30 bilhões de IoTs conectados. Desta forma serão necessários diversos repositórios de dados inteligentes que permitam a administração de forma eficaz. Grandes volumes de dados exigem milhares de correlações para obtenção de insights, o que fica a cargo do Machine Learning (Aprendizado de Máquina), que é o caminho para a Inteligência Artificial.

Ao compreender uma situação é imprescindível que se tome uma ação o mais rápido possível e plataformas conversacionais garantirão esta agilidade. Chatbots, robôs com a habilidade estabelecer diálogos como seres humanos, caso do Google Duplex anunciado recentemente pela Google, têm a capacidade de ligar para estabelecimentos comerciais e agendar um corte de cabelo, por exemplo.

A partir do momento que uma planta industrial possuir sensores suficientes para retratar todas as condições reais, através do dados em um ambiente virtual, passará a ser possível alimentar modelos digitais tridimensionais com estas informações, criando um Gêmeo Virtual (Digital Twin), que representará tudo que está acontecendo na planta industrial física, em tempo real. Esta tecnologia possibilitará que, de forma muito rápida, em um ambiente virtual, técnicos simulem evacuações de emergência, impactos na vida útil de equipamentos devido a mudanças de temperatura ou humidade, sem levantar de sua mesa ou direcionar recursos físicos para tal.

O objetivo desta cadeia de valor digital é oferecer dados estratégicos para tomada de decisão e o propósito é a Inteligência sobre os Dados (Data Intelligence). À medida que a maturidade desta cadeia de valor aumentar, as possibilidades de tomada de decisão, como desligar um equipamento, ficará a cargo de algoritmos inteligentes sendo executados na própria linha de produção - esses dispositivos são chamados de Edge Computing.

Com a evolução do modelo, menos dados serão necessários, reduzindo o tamanho inicialmente planejado do seu Big Data. A tecnologia Cloud atribui elasticidade a toda a cadeia, habilitando a redução ou aumento de processamento e armazenamento a qualquer momento e o efeito disso é a possibilidade de redução de custos e escalabilidade.

Desta forma, é importante ressaltar que decolar um drone para mapear árvores que precisam ser podadas utilizando reconhecimento de imagem não é inovação alguma. Inovação é solucionar problemas de negócio utilizando um grupo de tecnologias como meio, ou seja, definir uma rota para que drones identifiquem, através de algoritmos de Machine Learning, quais árvores necessitam ser podadas.

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Equipes em campo têm suas rotas de poda otimizadas de acordo com os locais e ao se deparar com um erro de classificação (uma árvore que não precisa ser podada) o técnico com seu smartphone rejeita a indicação o que fará que o algoritmo seja, automaticamente, re-treinado para que na próxima decolagem não considere para a poda árvores com as mesmas características. 

Ao identificar que houve um rompimento da rede um chatbot inteligente entra em contato com os clientes afetados comunicando a ação de reparo em andamento. Assim, executivos da empresa poderão monitorar em tempo real a redução de seus indicadores de DEC e FEC, críticos para o setor de energia.

 

(*) Christian Geronasso é membro do Comitê Macroeconômico do ISAE – Escola de Negócios



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