A intelig\u00eancia artificial fez mudan\u00e7as percept\u00edveis nas tecnologias em todo o mundo. Talvez o potencial mais not\u00e1vel da IA, no entanto, seja seu papel na ind\u00fastria da cadeia de suprimentos.<\/p>\n
A IA mudou o processo da cadeia de suprimentos de reativo para proativo, o que cria uma mudan\u00e7a maior em como os processos baseados em dados funcionar\u00e3o no futuro. O verdadeiro papel da IA \u200b\u200bna cadeia de suprimentos \u00e9 aprimorar e aumentar a intelig\u00eancia humana e a tomada de decis\u00f5es. Isso \u00e9 muito diferente do que algumas pessoas consideram tornar a intelig\u00eancia humana obsoleta, de acordo com especialistas da Supplyframe .<\/p>\n
A IA tem um papel duplo nas cadeias de abastecimento. O primeiro \u00e9 automatizar tarefas e processos repetitivos nas fun\u00e7\u00f5es da cadeia de suprimentos. A segunda \u00e9 perceber novas formas de colabora\u00e7\u00e3o e tomada de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas.<\/p>\n
\u00c0 medida que tecnologias como AI e ML (aprendizado de m\u00e1quina) 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 neg\u00f3cios. Caso contr\u00e1rio, os investimentos em IA n\u00e3o ter\u00e3o retorno.<\/p>\n
A pandemia for\u00e7ou empresas em quase todos os setores a repensar suas cadeias de abastecimento. Esse impulso mudou as ind\u00fastrias da depend\u00eancia de outras na\u00e7\u00f5es para uma nova meta de melhorar suas pr\u00f3prias capacidades de produ\u00e7\u00e3o de materiais.<\/p>\n
Por causa disso, o valor de reduzir e localizar o processo da cadeia de suprimentos por meio do uso de IA \u00e9 mais aparente do que nunca. Isso posiciona a IA como uma ferramenta vital.<\/p>\n
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 fun\u00e7\u00f5es de suporte ao cliente, de acordo com Ryan Abbott , professor de direito e ci\u00eancias da sa\u00fade da Escola de Direito da Universidade de Surrey e professor assistente adjunto de medicina no David Geffen School of Medicine na UCLA.<\/p>\n
“A complexidade das redes de log\u00edstica global envolvendo centenas de sistemas de abastecimento, produ\u00e7\u00e3o e distribui\u00e7\u00e3o torna o uso de IA fundamental para garantir decis\u00f5es inteligentes e \u00e1geis”, disse ele \u00e0 TechNewsWorld.<\/p>\n
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Automa\u00e7\u00e3o Inteligente
\nA IA parece ser uma mistura de solu\u00e7\u00f5es para lidar com os problemas da cadeia de suprimentos. A IA \u00e0s vezes \u00e9 usada para prever padr\u00f5es de log\u00edstica e at\u00e9 mesmo o comportamento do cliente – mas raramente \u00e9 usada para agregar o verdadeiro valor de obter melhores rendimentos, ter itera\u00e7\u00f5es de produto mais r\u00e1pidas e uma sensa\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a e prote\u00e7\u00e3o. No entanto, \u00e9 muito poss\u00edvel, de acordo com Matthew Putman, cofundador e CEO da Nanotronics .<\/p>\n
“[A cadeia de abastecimento] \u00e9 um sistema antigo onde existem gargalos em muitos lugares”, disse ele \u00e0 TechNewsWorld.<\/p>\n
No contexto da cadeia de suprimentos, “IA” pode ser uma nomenclatura melhor para intelig\u00eancia artificial, observou Suresh Acharaya , professor de pr\u00e1tica na Escola de Neg\u00f3cios Robert H. Smith da Universidade de Maryland. Ele come\u00e7ou a se referir \u00e0 IA como IA ou “automa\u00e7\u00e3o inteligente”.<\/p>\n
“H\u00e1 algum valor em simplificar a\u00e7\u00f5es repetitivas previs\u00edveis – se isso acontecer, execute o plano A, do contr\u00e1rio execute o plano B”, disse ele \u00e0 TechNewsWorld.<\/p>\n
Por exemplo, se n\u00e3o houver estoque suficiente, certifique-se de que seja enviado para o pedido de maior prioridade. Esse tipo de a\u00e7\u00e3o j\u00e1 est\u00e1 automatizada h\u00e1 algum tempo e continua a ser automatizada ainda mais, explicou.<\/p>\n
“No entanto, o poder da IA \u200b\u200best\u00e1 em prever (ou sentir) um resultado poss\u00edvel, muito antes mesmo de acontecer, e recomendar uma a\u00e7\u00e3o proativa”, observou Archarava.<\/p>\n
No exemplo do invent\u00e1rio, trata-se de sentir a probabilidade de uma escassez e encontrar maneiras de mitig\u00e1-la encontrando alternativas vi\u00e1veis \u200b\u200bde abastecimento; e sim, nesse sentido, o poder da IA \u200b\u200best\u00e1 em ser proativo em vez de reativo, ele brincou, acrescentando que todos os aspectos da cadeia de suprimentos se prestam \u00e0 automa\u00e7\u00e3o inteligente.<\/p>\n
Olhando para o espa\u00e7o de planejamento, por exemplo, o aprendizado de m\u00e1quina pode melhorar muito a previs\u00e3o da demanda do consumidor. Mas a previs\u00e3o n\u00e3o \u00e9 um fim em si mesma. A automa\u00e7\u00e3o inteligente pode ent\u00e3o executar as estrat\u00e9gias ideais de produ\u00e7\u00e3o ou reposi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
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 at\u00e9 a perecibilidade do produto.<\/p>\n
No dep\u00f3sito e na loja, a IA pode ajudar a melhorar a efici\u00eancia do trabalho. Da mesma forma, no espa\u00e7o de log\u00edstica reversa, a IA pode melhorar significativamente a previs\u00e3o e gest\u00e3o de itens devolvidos, uma \u00e1rea crescente impulsionada pelo crescimento do com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, disse Acharaya.<\/p>\n
“Portanto, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio ver a IA estritamente com a lente de gadgets como drones, rob\u00f4s ou ve\u00edculos sem motorista. Existem avan\u00e7os algor\u00edtmicos trazidos pelo aprendizado de m\u00e1quina que podem gerar uma enorme efici\u00eancia na cadeia de suprimentos”, disse ele.<\/p>\n
Alguns pap\u00e9is ocultos
\nA IA desempenha um papel no gerenciamento da cadeia de suprimentos de maneiras que podem n\u00e3o ser \u00f3bvias para o observador casual. Por exemplo, cadeias de suprimentos eficazes exigem otimiza\u00e7\u00e3o de caixa para clientes e seus fornecedores, acrescentou Shan Haq, vice-presidente de estrat\u00e9gia e desenvolvimento corporativo da Transcepta .<\/p>\n
“Muitos clientes implementam estrat\u00e9gias de gerenciamento de descontos que equilibram a necessidade de um fornecedor por pagamentos flex\u00edveis, previs\u00edveis e pontuais. As estrat\u00e9gias mais avan\u00e7adas incorporam solu\u00e7\u00f5es de contas a pagar que alavancam IA em suas plataformas”, disse ele \u00e0 TechNewsWorld.<\/p>\n
A tecnologia tamb\u00e9m est\u00e1 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 \u00e9 uma redu\u00e7\u00e3o dr\u00e1stica do esfor\u00e7o manual em contas a pagar e fornecedores que s\u00e3o pagos dentro do prazo, observou ele.<\/p>\n
\u201cA IA \u00e9 uma tecnologia de aprendizado. Em \u00faltima an\u00e1lise, se a IA puder amadurecer a ponto de o aprendizado se traduzir em tecnologia preditiva de uma forma significativa, veremos mudan\u00e7as positivas massivas nas opera\u00e7\u00f5es da cadeia de suprimentos\u201d, disse Haq.<\/p>\n
Problemas da cadeia de suprimentos
\nExiste uma tend\u00eancia de consumidores e empresas colocarem a culpa da escassez de produtos no planejamento deficiente de outra pessoa. As causas das interrup\u00e7\u00f5es na cadeia de abastecimento est\u00e3o mais profundamente enraizadas e s\u00f3 pioram com a pandemia.<\/p>\n
O motivo das atuais opera\u00e7\u00f5es da cadeia de suprimentos lutando para atender \u00e0s necessidades de fornecedores e consumidores \u00e9 muito simples, acredita Haq. O comportamento mudou.<\/p>\n
Veja o exemplo freq\u00fcentemente mencionado de produtos de papel. Os consumidores aumentaram a necessidade desses produtos tanto quanto mudaram onde precisam.<\/p>\n
A pandemia manteve as pessoas em casa. Portanto, a distribui\u00e7\u00e3o para restaurantes e escrit\u00f3rios precisa mudar para o supermercado e servi\u00e7os de entrega ao consumidor. Essa din\u00e2mica n\u00e3o foi prevista e as cadeias de abastecimento precisaram de tempo para se ajustar, explicou Haq.<\/p>\n
Outro motivo \u00e9 a press\u00e3o para agradar \u00e0s expectativas dos consumidores antes da pandemia, de acordo com Harish Iyer, vice-presidente de ind\u00fastria e solu\u00e7\u00f5es da Kinaxis.<\/p>\n
\u201cOs consumidores de hoje se acostumaram com o efeito Amaz\u00f4nia – 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 press\u00e3o sobre as empresas para entregar os itens quase instantaneamente\u201d, disse ele TechNewsWorld. “No entanto, muitas empresas ainda est\u00e3o operando com processos isolados e sequenciais que s\u00e3o lentos demais para acompanhar a velocidade dos neg\u00f3cios atuais e das expectativas dos consumidores.”<\/p>\n
A IA pode quebrar esses silos para dar visibilidade de ponta a ponta a toda a opera\u00e7\u00e3o da cadeia de suprimentos. Isso d\u00e1 \u00e0s empresas um melhor posicionamento para atender \u00e0s expectativas do fornecedor e do consumidor. Suas cadeias de suprimentos podem operar com mais efici\u00eancia e s\u00e3o resilientes o suficiente para atender \u00e0s expectativas do consumidor e do fornecedor, mesmo em meio \u00e0 variabilidade do dia a dia ou volatilidade imprevista, explicou Iyer.<\/p>\n
Enfrentando os problemas da cadeia de suprimentos
\nAI \u00e9 uma palavra da moda popular entre muitas empresas. Mas os l\u00edderes empresariais simplesmente n\u00e3o podem investir em uma solu\u00e7\u00e3o 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 contr\u00e1rio, eles descobrir\u00e3o que a solu\u00e7\u00e3o pode n\u00e3o resolver os problemas mais importantes para a empresa.<\/p>\n
“Ao come\u00e7ar com o problema e focar no valor do neg\u00f3cio, os l\u00edderes de neg\u00f3cios podem aplicar a t\u00e9cnica certa ao problema certo e obter ROI de seu investimento em IA mais rapidamente”, disse ele. “Quando os l\u00edderes de neg\u00f3cios selecionam a solu\u00e7\u00e3o de IA certa para as necessidades espec\u00edficas de sua empresa, o planejador da cadeia de suprimentos tem autonomia para tomar decis\u00f5es mais r\u00e1pidas e confi\u00e1veis.<\/p>\n
A IA ainda \u00e9 relativamente incipiente. No mundo da cadeia de suprimentos, os casos de uso atualmente que mais se beneficiam da IA \u200b\u200bs\u00e3o relacionados \u00e0 transa\u00e7\u00e3o, oferecido pela Transcepta’s Haq.<\/p>\n
\u201cGerenciar dados de fornecedores, receber faturas digitais e pagar fornecedores s\u00e3o \u00e1reas em que a IA j\u00e1 se consolidou. Procure avan\u00e7os em um futuro n\u00e3o muito distante que se concentrem n\u00e3o apenas nas transa\u00e7\u00f5es, mas na colabora\u00e7\u00e3o\u201d, disse ele.<\/p>\n
O maior obst\u00e1culo para superar os problemas da cadeia de suprimentos \u00e9 o hype. Profissionais que n\u00e3o s\u00e3o da IA \u200b\u200bconsideram isso m\u00e1gico, e n\u00e3o \u00e9, argumentou Archaraya da Universidade de Maryland. S\u00e3o algoritmos inteligentes que detectam e detectam padr\u00f5es de uma maneira melhor e mais r\u00e1pida.<\/p>\n
S\u00e3o sensores e dispositivos que se comunicam transmitindo e recebendo informa\u00e7\u00f5es em uma velocidade incr\u00edvel. Eles s\u00e3o mecanismos, principalmente baseados em nuvem, que processam e processam enormes quantidades de dados.<\/p>\n
\u201cPortanto, \u00e9 importante entender quais s\u00e3o os componentes subjacentes que formam o ecossistema de IA e n\u00e3o se deixar levar pelo hype\u201d, concluiu.<\/p>\n
AI para o resgate
\nMovimentos pol\u00edticos ou outros eventos mundiais que mudam as condi\u00e7\u00f5es t\u00e3o rapidamente podem impedir respostas r\u00e1pidas o suficiente. Acrescente a esses eventos imprevistos a estrat\u00e9gia de manufatura “just in time” usada por d\u00e9cadas. Tem um valor enorme na redu\u00e7\u00e3o do desperd\u00edcio de estoque, de acordo com Putman da Nanotronics.<\/p>\n
A chave para o que a IA pode abordar \u00e9 que a pr\u00f3pria cadeia de suprimentos est\u00e1 otimizando para o mesmo objetivo, n\u00e3o apenas todos os membros da cadeia. O ponto seria n\u00e3o culpar um fornecedor ou um n\u00f3 em uma linha de produ\u00e7\u00e3o, mas fazer com que um agente de IA trabalhe em uma a\u00e7\u00e3o corretiva que conserte quaisquer erros, explicou ele.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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