O que é IA na cadeia de suprimentos?

Recentemente, essa tecnologia ganhou popularidade à medida que avanços como a IA generativa e ferramentas como chatbots, robôs e assistentes de IA demonstram o valor que a IA traz para a mitigação de riscos e a resiliência da cadeia de suprimentos. Entretanto, a pandemia de COVID-19 ilustrou o quão frágil a cadeia de suprimentos global pode ser, destacando a necessidade de ferramentas mais inteligentes para reduzir os prazos de entrega e cortar custos.

Um componente fundamental da IA é o aprendizado de máquina (ML), em que os sistemas aprendem com os dados em vez de dependerem de regras pré-programadas. O ML pode prever a demanda do cliente, descobrir padrões, fazer previsões de mercado, interpretar voz e texto escrito, além de analisar uma infinidade de fatores que podem otimizar o fluxo de trabalho de uma cadeia de suprimentos.

Embora seja importante adotar a IA, sua implementação requer um planejamento cuidadoso. 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.

Sistemas de cadeia de suprimentos orientados por IA ajudam as empresas a otimizar rotas, simplificar fluxos de trabalho, melhorar suprimentos, minimizar as rupturas de estoque e automatizar processos de ponta a ponta.

As cadeias de suprimentos modernas são complexas, especialmente para fabricantes que dependem de múltiplos parceiros para enviar mercadorias dentro do prazo e de forma organizada, minimizando interrupções. Ao analisar grandes volumes de dados de toda a cadeia de suprimentos, a IA fornece insights praticáveis que melhoram a eficiência e aumentam a satisfação do cliente.

A IA encontra aplicação prática nas operações da cadeia de suprimentos, como previsão, otimização de rotas de entrega, redução do consumo de combustível e redução de custos operacionais. As ferramentas de otimização de rotas usam dados de dispositivos da Internet das coisas (IoT), provedores de logística e redes de fornecedores implementadas em toda a cadeia de suprimentos para otimizar as redes logísticas.

A IA também pode ser utilizada para rastrear os níveis de estoque e as tendências do mercado. Um recurso específico está no gerenciamento de inventário. 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 forem transferidos entre responsáveis.

Uma tendência emergente no campo da IA é a IA agêntica, na qual cada agente de IA recebe uma consulta em linguagem natural, analisa os dados e fornece respostas relevantes. Os agentes de IA podem atuar em várias funções de negócios, como aquisição, gerenciamento da cadeia de suprimentos e planejamento logístico. Esses agentes de IA podem ir muito além das tarefas rotineiras e, em vez disso, tomar decisões fundamentadas com base nos dados fornecidos por fontes internas e externas.

A gestão personalizada de estoque, a prontidão para remessas e as melhorias em sustentabilidade contribuem ainda mais para o impacto positivo da IA nas operações da cadeia de suprimentos. Os resultados são economias de tempo e custos sem precedentes, juntamente com a análise de dados em tempo real para informar os stakeholders e as equipes da cadeia de suprimentos sobre como melhor executar suas operações.

O futuro das operações da cadeia de suprimentos está na tecnologia de IA e em uma redução geral da intervenção manual.

A IA compreende comportamentos complexos e aprende tarefas repetitivas, como o rastreamento de inventário, e as conclui com rapidez e precisão. Soluções de IA reduzem os custos operacionais gerais identificando ineficiências e mitigando gargalos. Além disso, algumas ferramentas de IA são utilizadas para analisar o desempenho dos fornecedores e realizar comparações de preços, garantindo que qualquer gasto seja bem aproveitado. A IA também redireciona as organizações para fornecedores alternativos e atualiza os cronogramas de entrega de forma rápida, com pouca ou nenhuma intervenção humana.

A IA usa dados históricos e em tempo real para decidir e analisar as condições de mercado. Além disso, as ferramentas de IA evitam possíveis interrupções ou faltas de estoque devido a fatores externos fora do controle dos fornecedores, como previsões meteorológicas. Não há mais necessidade de entrada manual de dados demorada, e a IA proporciona visibilidade de ponta a ponta. Essas ferramentas de IA podem analisar flutuações de demanda e evitar excesso de estoque por meio de recursos de manutenção preditiva.

Um dos benefícios da tecnologia de IA é sua capacidade de identificar comportamentos e padrões. Ao fazer isso, os fabricantes e operadores de armazéns 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 um framework de planejamento de recursos empresariais (ERP) e pode ser incorporada diretamente. Essa abordagem reforça os esforços de gerenciamento de riscos na cadeia de suprimentos e trabalha para evitar erros antes que eles ocorram.

Os agentes de IA otimizam as operações de inventário monitorando os níveis de estoque, realocando recursos e simplificando os ajustes entre os armazéns. Eles reduzem os custos de armazenagem, garantem a disponibilidade dos produtos e minimizam as atualizações manuais, proporcionando operações fluidas com o melhor custo-benefício.

Isso também ajuda os fabricantes e os gestores da cadeia de suprimentos a avaliar o interesse do cliente em um produto e a determinar se a demanda do cliente está aumentando ou diminuindo, fazendo os ajustes necessários. Podem auxiliar no processo de tomada de decisão de um fabricante e melhorar a precisão da previsão da demanda.

Os agentes de IA melhoram a precisão e a velocidade dos pedidos verificando o status da remessa, atualizando os pedidos dos clientes e verificando a disponibilidade do estoque. Eles reduzem os erros manuais, aumentam a produtividade das equipes de suporte de pedidos e melhoram a satisfação do cliente com atualizações claras e oportunas. Os agentes de IA podem simplificar os sistemas de remessa e minimizar a necessidade de supervisão humana durante todo o processo.

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.

Os gerentes da cadeia de suprimentos estão constantemente procurando entender melhor suas operações. Com simulações impulsionadas por IA, eles podem não somente receber insights, como também entender e encontrar maneiras de melhorar. A IA, trabalhando em conjunto com digital twins, pode visualizar potenciais interrupções na cadeia de suprimentos e, por meio de modelos visuais 2D, quaisquer processos externos que possam criar downtime 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, precisa treinar as pessoas que irão interagir com ela em todos os níveis. Devido a essa necessidade, é provável que ocorram downtimes, portanto, é melhor se preparar e programar adequadamente para minimizar as interrupções. Todos os profissionais da cadeia de suprimentos devem estar cientes da possibilidade de downtimes e comunicar abertamente aos parceiros que isso pode 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. Caso a empresa prefira essa opção, algumas vêm pré-construídas ou podem ser construídas do zero. De qualquer forma, é importante treinar o modelo com seus próprios dados históricos e limpos antes de inserir os algoritmos de IA.

O trabalho não para quando 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:

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.

A interação humana deve ser a solução superior e o 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 ampliá-la . Além disso, se a tecnologia falhar, pessoas com conhecimento especializado precisarão manter a cadeia de suprimentos funcionando.

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 tradicional de planejamento e gerenciamento da 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 preocupações 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.

Existem vários tipos de sistemas para escolher, e a opção selecionada por uma empresa depende de suas necessidades e do roteiro que ela desenvolveu. Nesse caso, 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. É provável que o integrador de sistemas trabalhe em conjunto 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 tecnologias 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 com 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 constantemente 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.