IA ​​para gerenciar a cadeia de suprimentos - Téo Costa
Téo Costa Posted on 9 de novembro de 2020 21:28 0 Comments
A inteligência artificial fez mudanças perceptíveis nas tecnologias em todo o mundo. Talvez o potencial mais notável da IA, no entanto, seja seu papel na indústria da cadeia de suprimentos.
A IA mudou o processo da cadeia de suprimentos de reativo para proativo, o que cria uma mudança maior em como os processos baseados em dados funcionarão no futuro. O verdadeiro papel da IA ​​na cadeia de suprimentos é aprimorar e aumentar a inteligência humana e a tomada de decisões. Isso é muito diferente do que algumas pessoas consideram tornar a inteligência humana obsoleta, de acordo com especialistas da Supplyframe .
A IA tem um papel duplo nas cadeias de abastecimento. O primeiro é automatizar tarefas e processos repetitivos nas funções da cadeia de suprimentos. A segunda é perceber novas formas de colaboração e tomada de decisões estratégicas.
À medida que tecnologias como AI e ML (aprendizado de máquina) se tornam mais comumente usadas em cadeias de suprimentos, a Kinaxis , fornecedora de software de gerenciamento de cadeias de suprimentos, acredita que essas ferramentas podem ajudar, mas apenas quando as empresas identificam a raiz dos problemas de negócios. Caso contrário, os investimentos em IA não terão retorno.
A pandemia forçou empresas em quase todos os setores a repensar suas cadeias de abastecimento. Esse impulso mudou as indústrias da dependência de outras nações para uma nova meta de melhorar suas próprias capacidades de produção de materiais.
Por causa disso, o valor de reduzir e localizar o processo da cadeia de suprimentos por meio do uso de IA é mais aparente do que nunca. Isso posiciona a IA como uma ferramenta vital.
A IA tem um enorme potencial para impactar a cadeia de suprimentos global. Ele pode fazer isso assumindo o trabalho manual demorado e sujeito a erros. Isso pode envolver a IA de forma mais eficiente para prever a demanda, melhorar os tempos de entrega, reduzir custos e assumir funções de suporte ao cliente, de acordo com Ryan Abbott , professor de direito e ciências da saúde da Escola de Direito da Universidade de Surrey e professor assistente adjunto de medicina no David Geffen School of Medicine na UCLA.
"A complexidade das redes de logística global envolvendo centenas de sistemas de abastecimento, produção e distribuição torna o uso de IA fundamental para garantir decisões inteligentes e ágeis", disse ele à TechNewsWorld.
A IA parece ser uma mistura de soluções para lidar com os problemas da cadeia de suprimentos. A IA às vezes é usada para prever padrões de logística e até mesmo o comportamento do cliente – mas raramente é usada para agregar o verdadeiro valor de obter melhores rendimentos, ter iterações de produto mais rápidas e uma sensação de segurança e proteção. No entanto, é muito possível, de acordo com Matthew Putman, cofundador e CEO da Nanotronics .
"[A cadeia de abastecimento] é um sistema antigo onde existem gargalos em muitos lugares", disse ele à TechNewsWorld.
No contexto da cadeia de suprimentos, "IA" pode ser uma nomenclatura melhor para inteligência artificial, observou Suresh Acharaya , professor de prática na Escola de Negócios Robert H. Smith da Universidade de Maryland. Ele começou a se referir à IA como IA ou "automação inteligente".
"Há algum valor em simplificar ações repetitivas previsíveis – se isso acontecer, execute o plano A, do contrário execute o plano B", disse ele à TechNewsWorld.
Por exemplo, se não houver estoque suficiente, certifique-se de que seja enviado para o pedido de maior prioridade. Esse tipo de ação já está automatizada há algum tempo e continua a ser automatizada ainda mais, explicou.
"No entanto, o poder da IA ​​está em prever (ou sentir) um resultado possível, muito antes mesmo de acontecer, e recomendar uma ação proativa", observou Archarava.
No exemplo do inventário, trata-se de sentir a probabilidade de uma escassez e encontrar maneiras de mitigá-la encontrando alternativas viáveis ​​de abastecimento; e sim, nesse sentido, o poder da IA ​​está em ser proativo em vez de reativo, ele brincou, acrescentando que todos os aspectos da cadeia de suprimentos se prestam à automação inteligente.
Olhando para o espaço de planejamento, por exemplo, o aprendizado de máquina pode melhorar muito a previsão da demanda do consumidor. Mas a previsão não é um fim em si mesma. A automação inteligente pode então executar as estratégias ideais de produção ou reposição.
Essa mesma tecnologia pode ser aplicada ao transporte, armazenamento e gerenciamento de suprimentos da loja. Por exemplo, no planejamento de transporte, a IA pode compreender as incertezas associadas ao movimento de mercadorias desde as variabilidades do tempo de entrega até a perecibilidade do produto.
No depósito e na loja, a IA pode ajudar a melhorar a eficiência do trabalho. Da mesma forma, no espaço de logística reversa, a IA pode melhorar significativamente a previsão e gestão de itens devolvidos, uma área crescente impulsionada pelo crescimento do comércio eletrônico, disse Acharaya.
"Portanto, não é necessário ver a IA estritamente com a lente de gadgets como drones, robôs ou veículos sem motorista. Existem avanços algorítmicos trazidos pelo aprendizado de máquina que podem gerar uma enorme eficiência na cadeia de suprimentos", disse ele.
Alguns papéis ocultos
A IA desempenha um papel no gerenciamento da cadeia de suprimentos de maneiras que podem não ser óbvias para o observador casual. Por exemplo, cadeias de suprimentos eficazes exigem otimização de caixa para clientes e seus fornecedores, acrescentou Shan Haq, vice-presidente de estratégia e desenvolvimento corporativo da Transcepta .
"Muitos clientes implementam estratégias de gerenciamento de descontos que equilibram a necessidade de um fornecedor por pagamentos flexíveis, previsíveis e pontuais. As estratégias mais avançadas incorporam soluções de contas a pagar que alavancam IA em suas plataformas", disse ele à TechNewsWorld.
A tecnologia também está ajudando os menores fornecedores nos bastidores. O processo de envio de faturas e recebimento de pagamentos aproveitou a IA para extrair dados automaticamente de faturas, verificar e combinar pedidos aprovados e resolver problemas. O resultado é uma redução drástica do esforço manual em contas a pagar e fornecedores que são pagos dentro do prazo, observou ele.
"A IA é uma tecnologia de aprendizado. Em última análise, se a IA puder amadurecer a ponto de o aprendizado se traduzir em tecnologia preditiva de uma forma significativa, veremos mudanças positivas massivas nas operações da cadeia de suprimentos", disse Haq.
Problemas da cadeia de suprimentos
Existe uma tendência de consumidores e empresas colocarem a culpa da escassez de produtos no planejamento deficiente de outra pessoa. As causas das interrupções na cadeia de abastecimento estão mais profundamente enraizadas e só pioram com a pandemia.
O motivo das atuais operações da cadeia de suprimentos lutando para atender às necessidades de fornecedores e consumidores é muito simples, acredita Haq. O comportamento mudou.
Veja o exemplo freqüentemente mencionado de produtos de papel. Os consumidores aumentaram a necessidade desses produtos tanto quanto mudaram onde precisam.
A pandemia manteve as pessoas em casa. Portanto, a distribuição para restaurantes e escritórios precisa mudar para o supermercado e serviços de entrega ao consumidor. Essa dinâmica não foi prevista e as cadeias de abastecimento precisaram de tempo para se ajustar, explicou Haq.
Outro motivo é a pressão para agradar às expectativas dos consumidores antes da pandemia, de acordo com Harish Iyer, vice-presidente de indústria e soluções da Kinaxis.
"Os consumidores de hoje se acostumaram com o efeito Amazônia – fazer seus pedidos e esperar entregas em um ou dois dias. Por sua vez, essa expectativa se transmite para cima na cadeia de suprimentos e coloca mais pressão sobre as empresas para entregar os itens quase instantaneamente", disse ele TechNewsWorld. "No entanto, muitas empresas ainda estão operando com processos isolados e sequenciais que são lentos demais para acompanhar a velocidade dos negócios atuais e das expectativas dos consumidores."
A IA pode quebrar esses silos para dar visibilidade de ponta a ponta a toda a operação da cadeia de suprimentos. Isso dá às empresas um melhor posicionamento para atender às expectativas do fornecedor e do consumidor. Suas cadeias de suprimentos podem operar com mais eficiência e são resilientes o suficiente para atender às expectativas do consumidor e do fornecedor, mesmo em meio à variabilidade do dia a dia ou volatilidade imprevista, explicou Iyer.
Enfrentando os problemas da cadeia de suprimentos
AI é uma palavra da moda popular entre muitas empresas. Mas os líderes empresariais simplesmente não podem investir em uma solução de IA sem primeiro consultar os planejadores da cadeia de suprimentos para entender a raiz do problema e o que precisa ser resolvido, advertiu Iyer da Kinaxis. Caso contrário, eles descobrirão que a solução pode não resolver os problemas mais importantes para a empresa.
"Ao começar com o problema e focar no valor do negócio, os líderes de negócios podem aplicar a técnica certa ao problema certo e obter ROI de seu investimento em IA mais rapidamente", disse ele. "Quando os líderes de negócios selecionam a solução de IA certa para as necessidades específicas de sua empresa, o planejador da cadeia de suprimentos tem autonomia para tomar decisões mais rápidas e confiáveis.
A IA ainda é relativamente incipiente. No mundo da cadeia de suprimentos, os casos de uso atualmente que mais se beneficiam da IA ​​são relacionados à transação, oferecido pela Transcepta's Haq.
"Gerenciar dados de fornecedores, receber faturas digitais e pagar fornecedores são áreas em que a IA já se consolidou. Procure avanços em um futuro não muito distante que se concentrem não apenas nas transações, mas na colaboração", disse ele.
O maior obstáculo para superar os problemas da cadeia de suprimentos é o hype. Profissionais que não são da IA ​​consideram isso mágico, e não é, argumentou Archaraya da Universidade de Maryland. São algoritmos inteligentes que detectam e detectam padrões de uma maneira melhor e mais rápida.
São sensores e dispositivos que se comunicam transmitindo e recebendo informações em uma velocidade incrível. Eles são mecanismos, principalmente baseados em nuvem, que processam e processam enormes quantidades de dados.
"Portanto, é importante entender quais são os componentes subjacentes que formam o ecossistema de IA e não se deixar levar pelo hype", concluiu.
AI para o resgate
Movimentos políticos ou outros eventos mundiais que mudam as condições tão rapidamente podem impedir respostas rápidas o suficiente. Acrescente a esses eventos imprevistos a estratégia de manufatura "just in time" usada por décadas. Tem um valor enorme na redução do desperdício de estoque, de acordo com Putman da Nanotronics.
A chave para o que a IA pode abordar é que a própria cadeia de suprimentos está otimizando para o mesmo objetivo, não apenas todos os membros da cadeia. O ponto seria não culpar um fornecedor ou um nó em uma linha de produção, mas fazer com que um agente de IA trabalhe em uma ação corretiva que conserte quaisquer erros, explicou ele.