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Cadeia de suprimentos de IA
Publicado: 20 de maio de 2024
Colaboradores: Amanda Downie e Teaganne Finn
O uso de inteligência artificial (IA) nas cadeias de suprimentos pode revolucionar o planejamento, a produção, a gestão e a otimização das atividades da cadeia de suprimentos. Ao processar grandes quantidades de dados, prever tendências e realizar tarefas complexas em tempo real, a IA pode melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional da cadeia de suprimentos.
Recentemente, essa tecnologia ganhou popularidade à medida que novos avanços, como a IA generativa e ferramentas como chatbots, decolaram e mostraram como os sistemas podem ser benéficos para o gerenciamento da cadeia de suprimentos. Entretanto, a pandemia da COVID-19 ilustrou o quão frágil a cadeia de suprimentos global pode ser e por que melhores ferramentas de gerenciamento são necessárias.
Um subconjunto da IA é o aprendizado de máquina (ML), que é o processo pelo qual um sistema recebe conjuntos de dados e processos de aprendizado deles, em vez de ser programado com instruções integradas. O ML pode ir muito além do que um software tradicional pode fazer. Ele pode fazer forecast a demanda dos clientes, descobrir padrões, fazer previsões de mercado, interpretar textos escritos e de voz e analisar uma infinidade de fatores que podem otimizar o fluxo de trabalho de uma cadeia de suprimentos. Estão surgindo mais casos de uso do que nunca antes.
Embora seja importante adotar a IA, também é fundamental conhecer todos os benefícios e dificuldades que pode trazer antes de introduzir um novo sistema em uma cadeia de suprimentos. Fabricantes e prestadores de serviços de logística devem tomar as medidas necessárias para preparar suas cadeias de suprimentos para sistemas de IA e entender que uma otimização dessa magnitude pode demandar tempo e recursos.
Leia sobre os desafios atuais enfrentados pelas cadeias de suprimentos e como melhorar a resiliência geral.
Os sistemas de cadeia de suprimentos impulsionados por IA estão ajudando as empresas a otimizar rotas, simplificar fluxos de trabalho, melhorar compras, minimizar escassez e automatizar tarefas de ponta a ponta.
Uma cadeia de suprimentos pode se tornar complicada, especialmente para fabricantes de bens que, muitas vezes, dependem de seus parceiros para enviar seus produtos de maneira pontual e organizada. A IA pode manter todas as partes de uma cadeia de suprimentos em equilíbrio com sua capacidade de encontrar padrões e relacionamentos, diferentemente de um sistema tradicional sem IA. Esses padrões podem ajudar a otimizar as redes de logística desde o armazém até os transportadores de carga e os centros de distribuição.
As cadeias de suprimentos modernas são extensas e exigem supervisão completa para evitar interrupções desnecessárias. Os sistemas de IA podem oferecer assistência na forecasting, como planejamento de demanda ou capacidade de prever a capacidade de produção e armazém com base na demanda do cliente. Algumas estão usando IA para extrair insights de um conjunto de dados mais amplo coletado de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) implementados em toda a cadeia de suprimentos.
A IA também pode ser utilizada nas operações da cadeia de suprimentos para rastrear os níveis de estoque e as tendências do mercado. No gerenciamento de estoque, a IA pode melhorar a visibilidade da cadeia de suprimentos, automatizar a documentação de bens físicos e inserir dados de forma inteligente sempre que os itens mudarem de mãos.
Ele pode ajudar na transparência para o fabricante e apresentar dados valiosos para todas as partes interessadas na cadeia de suprimentos. O aprimoramento da transparência da cadeia de suprimentos da IA oferece economia incomparável de tempo e custos. Também ajuda as empresas a atender aos padrões éticos e de sustentabilidade, que historicamente são demorados e caros.
Uma cadeia de suprimentos impulsionada por IA tem muitos benefícios potenciais para construir resiliência na cadeia de suprimentos e uma base mais forte para os fabricantes.
Menores custos operacionais
A IA pode aprender e entender comportamentos complexos e pode aprender tarefas repetitivas, como rastreamento de inventário, e concluí-las com rapidez e precisão. As soluções de IA podem reduzir os custos operacionais gerais identificando ineficiências e mitigando gargalos.
Decisões em tempo real avançadas
A IA utiliza dados históricos e em tempo real para tomar decisões em tempo real, muitas vezes com respostas de conversação. A IA processa os dados e pode analisar a raiz do problema e sugerir uma solução naquele momento.
Reduza erros e desperdícios
Um dos benefícios da tecnologia de IA é sua capacidade de identificar comportamentos e padrões. Ao fazer isso, os fabricantes e operadores de armazém podem treinar algoritmos para encontrar falhas, como erros de funcionários e defeitos de produtos, muito antes que erros maiores sejam cometidos. Além disso, a IA pode ajudar a simplificar uma estrutura de ERP e pode ser diretamente incorporada.
Gerenciamento de estoque mais personalizado
Conforme discutido anteriormente, a IA pode ajudar a prever a demanda com o uso extensivo de informações de estoque. Ele pode ajudar os fabricantes e gerentes da cadeia de suprimentos a avaliar o interesse de um cliente em um produto e determinar se a demanda de um cliente está aumentando ou diminuindo e ajustar de acordo. Ele pode ajudar no processo de tomada de decisão de um fabricante e melhorar a precisão da forecasting de demanda.
Eficiência aprimorada no armazenamento
A IA, especificamente os modelos de ML, ajuda a organizar os armazéns de forma mais eficiente, pois é capaz de avaliar a quantidade de materiais que chegam e melhorar os níveis de serviço. O sistema de IA também pode planejar as rotas ideais para máquinas e para trabalhadores e ser uma potência geral de gerenciamento de armazém.
Melhor sustentabilidade da cadeia de suprimentos
Usando as análises preditivas que a IA oferece, as empresas podem tornar as cadeias de suprimentos mais sustentáveis e melhores para o meio ambiente. Os fabricantes podem utilizar modelos de IA e ML para otimizar as cargas de caminhões, prever as rotas de entrega mais eficientes e reduzir o desperdício de produtos no mercado.
Operações otimizadas por meio da simulação
Os gerentes da cadeias de suprimentos estão sempre procurando entender melhor suas operações. Com simulações baseadas em IA, eles podem não somente receber informações, como também entender e encontrar maneiras de melhorar. A IA, trabalhando com gêmeos digitais, pode visualizar possíveis interrupções na cadeia de suprimentos e visualizar, por meio de modelos visuais 2D, processos externos que podem criar tempo de inatividade desnecessário.
A implementação da IA pode ser complicada, e as empresas devem entender os desafios e riscos da introdução dessa nova tecnologia.
Sempre que uma empresa adota uma nova tecnologia, ela precisa treinar as pessoas que interagirão com ela em qualquer nível. Devido a essa necessidade, é provável que ocorra um tempo de inatividade, por isso é melhor se preparar e programar adequadamente para limitar as interrupções. Todos os profissionais da cadeia de suprimentos devem estar cientes do possível tempo de inatividade e ser transparentes com os parceiros sobre a possibilidade de isso ocorrer.
Há várias considerações de custo na implementação da IA. Junto com o custo do software para executar o sistema, os modelos de aprendizado de máquina também são uma despesa a ser considerada. Alguns vêm pré-construídos ou podem ser criados do zero, se a empresa preferir essa opção. De qualquer forma, é importante treinar o modelo com seus próprios dados históricos e limpos antes de inserir algoritmos de IA.
O trabalho não para assim que a IA é implementada. Um sistema de IA em escala global é complexo e exige que os planejadores da cadeia de suprimentos acompanhem constantemente o desempenho das ferramentas e os ajustem conforme necessário.
Há três riscos comuns ao integrar a IA nas cadeias de suprimentos:
Imprecicisão dos dados
A IA é criada e gerada a partir de grandes quantidades de dados encontrados em diversas fontes. Devido à natureza da origem dos dados, imprecisões e vieses podem estar presentes, o que resultaria na disseminação de desinformação. Por esse motivo, a IA exige revisão humana para garantir que os dados sejam justos, imparciais e explicáveis.
Dependência excessiva da IA
A interação humana deve ser a solução superior e a principal especialista no gerenciamento e no tratamento dos riscos da cadeia de suprimentos. a IA é uma ferramenta; não é possível construir relacionamentos. Há um equívoco de que a IA pode substituir a inteligência humana, mas, na verdade, a IA deveria amplia -la. Além disso, se a tecnologia falhar, pessoas com experiência precisarão manter a cadeia de suprimentos funcionando.
Vulnerabilidades de segurança e privacidade
O aumento da coleta e do uso de dados de clientes para modelos de IA também aumenta os riscos de vigilância, hackers e ataques cibernéticos. As empresas devem priorizar e proteger a privacidade e os direitos dos consumidores em relação aos dados, oferecendo garantias explícitas sobre como os dados são utilizados e protegidos.
Antes de uma empresa implementar uma solução de IA, ela deve preparar seu sistema legado de planejamento e gerenciamento de cadeia de suprimentos.
Veja o que está e o que não está funcionando para sua empresa. Faça um balanço dos gargalos ou áreas onde surgem problemas constantes para garantir que a tecnologia de IA esteja beneficiando você da melhor maneira possível.
O que você pode fazer:
- Identifique pontos problemáticos na cadeia de suprimentos de ponta a ponta.
- Limpe os dados para determinar como os dados estruturados e não estruturados devem ser utilizados.
Decida quais problemas sua empresa quer resolver primeiro e quais são menos necessários. É provável que haja vários problemas para uma cadeia de suprimentos, portanto, a priorização é fundamental.
O que você pode fazer:
- Priorize os problemas com base nas necessidades da sua cadeia de suprimentos.
- Assuma primeiro as questões mais difíceis e urgentes e, em seguida, delineie entre as de média e baixa importância.
Há vários tipos de sistemas para escolher, e a escolha de qual empresa dependerá de suas necessidades e do roteiro que desenvolveu. Neste ponto, uma empresa pode trazer um consultor ou especialista do setor para receber orientação.
O que você pode fazer:
Analise cada opção de sistema para ver qual se encaixa melhor nas metas de gerenciamento da cadeia de suprimentos da empresa.
Considere a possibilidade de contar com uma visão profissional de um especialista do setor.
A empresa precisa começar a implementação da tecnologia de IA neste momento. O integrador do sistema provavelmente trabalhará com a equipe interna de TI e o fornecedor da solução de IA para colocar tudo em funcionamento.
O que você pode fazer:
Prepare e instrua a equipe sobre a tecnologia de IA.
Esteja pronto para contratempos ou erros durante o processo.
A tecnologia de IA pode ser uma grande mudança que requer treinamento, paciência e um plano. Os funcionários precisam aprender a fazer seu trabalho, e a comunicação aberta é fundamental para uma implementação bem-sucedida da tecnologia de IA.
O que você pode fazer:
Elabore um plano de comunicação a todos os funcionários antes do início da implementação.
Considere o tempo de inatividade necessário para treinar os funcionários e criar um cronograma.
A tecnologia de IA está sempre mudando, melhorando e se ajustando. As equipes que devem gerenciar a tecnologia precisam testar e acompanhar o que acontece quando ocorrem ajustes, para que refinamentos periódicos possam ser feitos.
O que você pode fazer:
Teste regularmente a solução de IA e solucione problemas de seus recursos.
Garanta que haja um método de rastreamento organizado para quando os testes ocorrerem.
Os serviços de consultoria em cadeia de suprimentos da IBM podem fortalecer o gerenciamento da cadeia de suprimentos, ajudando os clientes a criar cadeias de suprimentos de ponta a ponta resilientes, ágeis e sustentáveis para o futuro.
O IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite é uma solução de otimização e automação baseada em IA projetada para organizações que enfrentam dificuldades para resolver interrupções na cadeia de suprimentos por meio da transformação tradicional.
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