A Philips parou de apenas auditar fornecedores e passou a prever quem precisaria de ajuda

As auditorias tradicionais de sustentabilidade de fornecedores informam ao comprador o que deu errado, mas são caras para escalar em milhares de fornecedores. A Philips precisava de uma forma de melhorar o desempenho com dados limitados, e não apenas inspecionar mais fábricas.

A estrutura CARE reformulou o problema como coletar, avaliar, reagir e aprimorar. O aprendizado de máquina inferiu níveis de sustentabilidade a partir de informações gerais dos fornecedores, como localização, porte e setor; a otimização então escolheu ações de melhoria.

A Philips usou a estrutura em seu programa de fornecedores. O estudo publicado relata uma melhoria de 24% no desempenho de sustentabilidade, ano a ano, em 2021, para os fornecedores que entraram no programa em 2020.

Transformar auditorias em direcionamento de melhorias

As autoavaliações dos fornecedores são baratas o suficiente para cobrir uma base muito maior do que auditorias repetidas.

A previsão a partir de atributos gerais dos fornecedores permite ao comprador concentrar a atenção especializada, que é escassa.

A otimização transforma pontuações de risco em escolhas de ação, e não em painéis de visualização.

O programa mede a melhoria, não apenas as falhas de conformidade.

Um programa de fornecedores escala melhor quando a análise de dados decide onde a ajuda muda o comportamento, em vez de apenas encontrar violações após as auditorias.

A abordagem CARE deu à Philips uma alternativa escalável à gestão de fornecedores centrada em auditorias. A melhoria relatada em 2021 entre os fornecedores inscritos foi de 24%, o que sustenta a defesa de um desenvolvimento de fornecedores proativo e orientado por análise de dados.