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1. Monitoramento e
Avaliação de
Indicadores em
Logística
Neste contexto, o monitoramento e avaliação de indicadores logísticos
envolvem a coleta, análise e interpretação de dados. Utiliza-se
ferramentas e técnicas de Business Intelligence (BI) para acompanhar os
indicadores e extrair insights valiosos para aprimorar a gestão e os
processos logísticos.
by Erison marques Lucena

2. Coleta de Dados
Logísticos
Controle
Eficiente
A coleta eficiente de dados
logísticos é essencial para
o funcionamento
adequado de toda a cadeia
de suprimentos.
Fontes
Diversificadas
Os dados podem ser
provenientes de sistemas
internos, parceiros de
negócios e, cada vez mais,
de dispositivos IoT.
Consistência e
Qualidade
É fundamental garantir a
consistência e a qualidade
dos dados coletados,
evitando falhas na análise
e interpretação.

3. Análise de Dados Logísticos
Ferramentas
Estatísticas
A análise envolve o uso de
ferramentas estatísticas
avançadas, como regressão
linear e séries temporais.
Data Mining
Técnicas de data mining são
empregadas para identificar
padrões e tendências nos
dados logísticos.
Visualização de Dados
Gráficos, dashboards e
mapas são utilizados para
visualizar os dados e facilitar
a interpretação.

4. Interpretação de Indicadores
com BI
1 Tendências de
Desempenho
O BI permite acompanhar as
tendências de desempenho,
identificando áreas que requerem
melhorias.
2 Alertas e Notificações
Sistemas de BI podem gerar alertas
e notificações automáticas com
base nos indicadores monitorados.
3 Relatórios Customizados
São gerados relatórios customizados, adaptados às necessidades específicas da
gestão logística.

5. Importância da Avaliação de
Indicadores
Identificar Ineficiências
A avaliação dos indicadores permite identificar ineficiências e gargalos nos
processos logísticos.
Tomada de Decisões
Os dados avaliados fornecem insights valiosos para embasar a tomada de
decisões estratégicas.
Otimização Contínua
O processo de avaliação contínua é essencial para a otimização dos
processos logísticos de forma perene.

6. Técnicas Avançadas de Avaliação
Análise de Variância Identificação de fontes de variações nos
indicadores logísticos.
Teoria das Restrições Identificação e superação de gargalos por
meio de pontos de foco específicos.
Modelagem Preditiva Uso de algoritmos para prever
comportamentos futuros baseados nos dados
atuais.

7. Gestão Estratégica de
Indicadores
90%
Tomada de
Decisões
5K
Indicadores
Monitorados
+30%
Otimização de
Processos

8. Práticas de Monitoramento
Contínuo
1 Gestão de KPIs
Definição e acompanhamento de Key Performance Indicators para a gestão
otimizada dos processos logísticos.
2 Aprendizado Automatizado
Implementação de sistemas de Machine Learning para aprendizado e
adaptação contínua baseada nos dados de monitoramento.
3 Melhoria Iterativa
Processo contínuo de refinamento e melhoria com base nos insights
extraídos da monitorização efetiva dos indicadores.

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