O impacto da IA na gestão da cadeia de suprimentos

Com o advento da IA, o mundo dos negócios está evoluindo rapidamente para se adaptar e capitalizar as oportunidades que oferece. A IA permitiu que as organizações automatizassem suas operações, melhorassem o desempenho, reduzissem custos e gerenciassem riscos de forma mais eficaz. Um aspecto das operações comerciais que pode beneficiar substancialmente é a IA na gestão da cadeia de abastecimento.

À medida que o nosso mundo se torna cada vez mais interligado, as redes inteiras da cadeia de abastecimento tornam-se cada vez mais complexas. A IA tem o potencial de ajudar as organizações a lidar com estas complexidades e a otimizar as suas cadeias de abastecimento de forma mais eficaz.

Ao explorar como a IA está a impactar o planeamento da cadeia de abastecimento e o que isso significa para os negócios globais, podemos tirar partido destas oportunidades.

O conceito de gerenciamento da cadeia de suprimentos

O gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM) é o processo de gerenciamento e supervisão da rede da cadeia de suprimentos de uma empresa e de todas as atividades envolvidas. Inclui a coordenação, controle e integração de todos os processos na jornada que um produto percorre desde a criação até o consumo.

SCM é um aspecto vital da supervisão de um negócio lucrativo porque gerenciar recursos de forma eficiente e, ao mesmo tempo, adaptar-se às mudanças nas condições do mercado é essencial para manter uma organização funcionando sem problemas. Ao monitorizar o inventário e garantir que este é entregue dentro do prazo, as organizações da cadeia de abastecimento podem aumentar a sua competitividade, garantindo que os seus produtos estão prontamente disponíveis e com preços competitivos.

Componentes do gerenciamento da cadeia de suprimentos

O SCM pode ser resumido em quatro componentes básicos: aquisição, produção, distribuição e logística.

• Compras: o processo de obtenção e compra de bens ou serviços.
• Produção: o processo de transformação de matéria-prima em produto acabado.
• Distribuição: o processo de levar os produtos das fábricas aos clientes.
• Logística: o processo de planejar, organizar e controlar o movimento de mercadorias desde o ponto de origem até o destino.

Um sistema SCM que funcione bem requer um gerenciamento eficiente de cada um desses componentes, a fim de entregar bens e serviços com sucesso e dentro do cronograma.

Inteligência Artificial – Uma cartilha

Antes de mergulharmos na IA nas cadeias de abastecimento, vamos aprender mais sobre inteligência artificial em geral.

O que é Inteligência Artificial?

IA é o termo usado para descrever uma máquina equipada com as habilidades que comumente associamos a uma mente humana cognitiva. Abrangendo uma ampla gama de tarefas e aplicações, pode ser usado para criar algoritmos complexos, analisar dados instantaneamente para fazer previsões e muito mais.

A inteligência artificial teve um crescimento exponencial nas últimas duas décadas, com máquinas agora capazes de maior precisão nas decisões do que os humanos em muitas áreas, tais como reconhecimento de imagens, compreensão de linguagem e navegação autónoma.

As várias formas de IA

Existem muitos tipos diferentes de IA que são usados ​​para diversas funções. Isso inclui aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PNL) e automação robótica de processos (RPA). Cada um tem seus próprios casos de uso:

• Aprendizado de máquina (ML): utiliza algoritmos para ensinar às máquinas como aprender com os dados.
• Processamento de Linguagem Natural (PNL): concentra-se na compreensão e interpretação da linguagem humana.
• Automação Robótica de Processos (RPA): projetado para automatizar tarefas repetitivas baseadas em regras usando algoritmos.

IA nos negócios: uma breve visão geral

A IA está revolucionando muitos setores de negócios, desde saúde até transporte. As empresas orientadas pela IA são capazes de tomar decisões e se adaptar às mudanças com mais rapidez, melhorar o atendimento e a satisfação do cliente e reduzir custos.

Um exemplo está no setor de saúde, onde a IA está sendo utilizada para diagnóstico médico por meio de tecnologia de reconhecimento de imagem.

Na indústria dos transportes, a IA está a ser utilizada para desenvolver veículos e sistemas autónomos que podem otimizar rotas em tempo real. Com veículos autônomos movidos por IA operando com um Taxa de confiança de 99,9% em 0,5 milhãoestamos ao alcance de um futuro de carros autônomos.

A interseção entre IA e gerenciamento da cadeia de suprimentos

Os gerentes da cadeia de suprimentos estão constantemente procurando maneiras de melhorar os processos de negócios. A introdução da IA ​​pode levar à otimização e melhoria da cadeia de abastecimento.

A necessidade de IA em SCM

O desenvolvimento da IA ​​nas cadeias de abastecimento está a ocorrer a um ritmo rápido e o potencial para aumentar a eficiência, reduzir o erro humano e melhorar as previsões é vital para permanecer competitivo. Aumentar a eficiência nos sistemas de gestão da cadeia de abastecimento, mesmo nas margens mais pequenas, pode aumentar significativamente os lucros.

Por exemplo, a UPS começou a operar com um sistema de navegação alimentado por IA que atualiza automaticamente as rotas dos motoristas, criando constantemente a rota mais eficiente.

​​Com a maioria das interrupções na cadeia de abastecimento resultantes de erro humano, o custo para as empresas pode ser substancial. A IA tem potencial para cortar gastos e maximizar o ROI, eliminando o erro humano.

Com o aprendizado de máquina à sua disposição, a capacidade de prever corretamente as tendências globais aumenta significativamente. Ao permitir que a IA analise tendências e cenários anteriores do mercado, você estará mais bem equipado para prever os resultados do mercado, permitindo-lhe tomar decisões ideais.

Usos atuais de IA em SCM

Atualmente, a IA está a ser utilizada para melhorar os sistemas de gestão da cadeia de abastecimento em todo o mundo, permitindo-nos copiar o que funciona e aprender com o que não funciona. As aplicações mais comuns da IA ​​são armazenamento automatizado, transporte inteligente e previsão de demanda.

Por exemplo, o Walmart usa automação orientada por IA para seus armazéns, o que os ajuda a otimizar seus níveis de estoque, reordenando automaticamente o estoque quando necessário. Testado inicialmente em 2021, o sucesso do teste levou o Walmart a implementar o novo sistema em 65% das lojas até 2026. O Walmart viu um Redução de 20% nos custos de armazenamento desde que fez a mudança, e a superloja planeja integrar ainda mais a IA em suas operações de cadeia de suprimentos no futuro.

O Walmart não é de forma alguma o único negócio que utiliza IA. Outras empresas também aproveitaram a previsão da procura baseada na IA para otimizar as suas cadeias de abastecimento. A Amazon, por exemplo, utiliza um algoritmo de previsão que leva em consideração dados de clientes, tendências de vendas e outros fatores para prever com precisão as demandas futuras — exatamente como elas alcançaram sua participação no mercado.

Aprofundamento: Tecnologias de IA no gerenciamento de operações da cadeia de suprimentos

Muitos líderes da cadeia de suprimentos estão utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para automatizar diversas tarefas de SCOM, como previsão de demanda, otimização de estoque e atendimento de pedidos. Além disso, certas tecnologias de IA, como o processamento de linguagem natural (PNL), estão sendo usadas para processar rapidamente grandes quantidades de dados para identificar padrões ou tendências, permitindo que as empresas maximizem o ROI.

IA em compras

Fazendo a ponte entre os métodos tradicionais de processos da cadeia de abastecimento e as soluções inovadoras, a IA está a revolucionar o panorama das compras.

Papel da IA ​​nas compras

A utilização da IA ​​nas cadeias de abastecimento está a transformar o processo de aquisição das organizações. Ao utilizar ferramentas poderosas de análise de dados, como algoritmos de aprendizado de máquina, as tecnologias baseadas em IA oferecem insights valiosos que ajudam as empresas a tomar decisões de compras mais inteligentes.

Além disso, a automação orientada por IA simplificou vários processos de aquisição, incluindo pesquisa de fornecedores, criação de pedidos de compra e gerenciamento de estoque. Essa automação não apenas aumenta a eficiência, mas também diminui os erros humanos.

Casos de uso e benefícios

Quando utilizada em cadeias de abastecimento, a IA permite análises preditivas para otimizar o planeamento da procura, garantindo que as organizações estão preparadas para necessidades futuras e podem gerir o inventário de forma eficaz. À medida que as tendências dos clientes se tornam notoriamente difíceis de prever, um sistema analítico alimentado por IA pode fornecer amplos dados da cadeia de abastecimento, permitindo que os sistemas tenham avisos adequados antes de picos de procura.

Outro uso da IA ​​em compras são os chatbots com tecnologia de IA. Este aplicativo pode agilizar consultas comuns de fornecedores e clientes, permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas mais complexas. Isso reduz custos e melhora a satisfação do cliente.

Aumentar a satisfação do cliente com IA pode parecer contra-intuitivo à primeira vista, mas mensagens instantâneas e funis bem planejados podem economizar tempo para os clientes e permitir que eles concluam suas consultas sem problemas.

Algoritmos de aprendizado de máquina também podem automatizar a seleção de fornecedores, ajudando as empresas a identificar os fornecedores mais confiáveis. Ao eliminar o potencial de erro humano e melhorar a eficiência, as empresas podem reduzir custos significativamente.

IA em produção

O aproveitamento da IA ​​não só otimiza os processos de produção, mas também fortalece a resiliência da cadeia de abastecimento.

Papel da IA ​​na produção

A IA nas cadeias de abastecimento está a tornar-se importante em áreas além das compras. A produção é outro processo que obteve benefícios substanciais com a integração da IA. A aprendizagem automática e a Internet das Coisas (IoT), por exemplo, estão a ser aproveitadas para permitir a manutenção preditiva, o controlo de qualidade, a avaliação de riscos e outros aspectos da produção.

A manutenção preditiva é um processo no qual os sistemas orientados por IA ajudam a identificar potenciais problemas antes que surjam. Isso permite que as empresas resolvam os problemas antes que eles causem grandes interrupções ou levem a reparos dispendiosos.

Essencialmente, a tecnologia preditiva de IA analisa dados de interrupções anteriores e identifica padrões. Por sua vez, isto reduz os custos de reparação e também evita interrupções, proporcionando duas vias de redução de custos.

Ao usar algoritmos de aprendizado de máquina, as organizações também podem melhorar seus processos de controle de qualidade e garantir que os produtos atendam aos padrões desejados. Isto é feito através da análise de grandes conjuntos de dados provenientes de testes de produtos e da identificação de padrões de defeitos, permitindo à empresa identificar pontos fracos no seu processo de produção.

Da mesma forma, as soluções baseadas em IA permitem a avaliação de riscos em tempo real e garantem que a produção continue sem atrasos ou gargalos inesperados. Isto ajuda a melhorar a eficiência geral do processo de produção, bem como a reduzir os custos associados ao tempo de inatividade e à correção de problemas.

Casos de uso e benefícios

A integração da IA ​​no processo de produção pode ser uma economia significativa de custos para qualquer organização. Ao automatizar processos usando IA e automação robótica, as empresas podem aumentar a velocidade e a precisão da produção, resultando em economia de custos através da redução dos custos de mão de obra humana, bem como na melhoria da qualidade do produto. Os custos de automatização deste processo, embora elevados, superam os custos laborais a longo prazo. E como a automação robótica não exige tempo de inatividade, ela pode funcionar significativamente mais rápido que o trabalho humano.

No processo produtivo, a IA também é utilizada para inspeção de qualidade dos produtos fabricados, reduzindo custos e maximizando a eficiência. Os algoritmos de aprendizagem automática permitem que os computadores analisem grandes quantidades de dados e identifiquem rapidamente padrões em defeitos, permitindo à empresa identificar quaisquer pontos fracos no seu processo de produção – melhorando, em última análise, a qualidade do produto.

A análise preditiva pode ser usada para programar manutenção ou reparos em máquinas antes que ocorra qualquer falha mecânica. Ao prever potenciais avarias nas máquinas e programar a manutenção em conformidade, as organizações podem poupar tempo de inatividade e reduzir atrasos ou soluços inesperados.

IA em Logística e Distribuição

Com a ascensão da IA ​​na cadeia de abastecimento, o impacto é especialmente profundo em áreas como logística e distribuição.

Papel da IA ​​na Logística e Distribuição

Os processos de logística e distribuição também estão sendo impactados pela IA. Ao aproveitar a otimização de rotas, sistemas de entrega automatizados e recursos de rastreamento em tempo real, as empresas conseguem agilizar suas operações e melhorar a experiência dos clientes.

A otimização de rotas habilitada para IA é o processo de previsão da IA ​​das rotas mais eficientes para remessas e transporte por meio de análise de dados. Isto reduz os custos de transporte, bem como maximiza os lucros, reduzindo o investimento de tempo. Isso significa que as mercadorias chegam ao seu destino em tempo hábil.

Os sistemas de entrega automatizados eliminam a necessidade de intervenção humana, garantindo entregas rápidas e tranquilas. Além disso, o rastreamento em tempo real baseado em IA permite que as empresas monitorem de perto suas remessas e garantam a entrega no prazo.

Casos de uso e benefícios

Foi comprovado que a IA nas cadeias de abastecimento traz benefícios e melhorias substanciais. Através de uma infinidade de aplicações, especificamente análise de dados e automação, a IA está transformando para melhor os sistemas de logística e distribuição.

A IA ajuda as empresas a otimizar suas rotas, ao mesmo tempo que reduz os custos associados ao tempo de inatividade e corrige problemas. Isto leva a uma maior satisfação do cliente através de prazos de entrega mais rápidos e custos logísticos mais baixos. Ao aproveitar o poder da IA ​​nas suas operações, as empresas são agora capazes de operar de forma mais eficiente e ganhar uma vantagem competitiva nos mercados em que competem.

O futuro da IA ​​nas cadeias de abastecimento

A utilização da IA ​​na gestão da cadeia de abastecimento está a tornar-se rapidamente mais prevalente à medida que a tecnologia avança, e isto só continuará. Todas as possibilidades e melhorias potenciais da IA ​​ainda são desconhecidas. À medida que as tecnologias IoT e blockchain se tornam mais amplamente adotadas, a análise preditiva baseada em IA se tornará ainda mais importante para o gerenciamento das cadeias de suprimentos.

Os dispositivos IoT podem fornecer dados em tempo real sobre os níveis de inventário e o estado dos envios, enquanto a tecnologia blockchain pode permitir uma transferência segura de dados e ativos entre parceiros da cadeia de abastecimento.

As implicações e benefícios potenciais do aproveitamento destas tecnologias na SCM são imensos. Ao usar ferramentas analíticas baseadas em IA para simplificar a análise de grandes conjuntos de dados, as empresas podem aumentar a precisão de suas decisões e, ao mesmo tempo, torná-las mais rápidas do que nunca.

A análise preditiva também permite insights sobre tendências futuras e padrões de demanda, permitindo que os profissionais de SCM antecipem melhor as necessidades dos clientes e otimizem as cadeias de suprimentos de acordo.

Desafios potenciais

Um dos principais desafios que as empresas enfrentam quando se trata de adotar IA no SCM é a privacidade dos dados. À medida que mais dados são partilhados entre parceiros da cadeia de abastecimento, aumenta o risco de os dados serem expostos ou roubados.

Além disso, as empresas devem garantir a conformidade com vários regulamentos e padrões do setor ao lidar com informações de clientes. Embora isto possa acrescentar custos e perdas imprevistas, a recompensa compensa o risco. Embora as violações de dados sejam possíveis, à medida que a IA se torna mais inteligente, mais autónoma e cada vez mais poderosa, será possível utilizar sistemas de segurança de rede autónomos que poderão ajudar a prevenir a ocorrência destes ataques.

Outro desafio associado ao uso de IA em SCM é o custo inicial. As tecnologias de IA podem ser caras de implementar e manter, e as pequenas empresas podem ter dificuldades para alocar fundos para esses investimentos. À medida que a IA se desenvolve, uma maior quantidade de serviços está a tornar-se disponível gratuitamente ou a um custo muito baixo.

Conclusão

A IA está revolucionando os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos em todo o mundo. Devido ao imenso potencial de redução de custos e maximização do ROI, os sistemas de aquisição, produção e logística baseados em IA tornaram-se comuns. Através da sua capacidade de prever tendências com precisão, cronogramas de manutenção e rotas ideais para remessas, a IA se tornará cada vez mais onipresente em nossos escritórios.

Embora existam desafios associados à integração da IA, como a privacidade dos dados e o seu custo inicial, estes problemas podem ser resolvidos através de uma maior implementação e de melhores sistemas de segurança.

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Perguntas frequentes

Qual é o impacto da IA ​​na gestão da cadeia de abastecimento?

A IA transformou a gestão da cadeia de abastecimento, permitindo às empresas criar facilmente redes otimizadas e, ao mesmo tempo, reduzir custos.

Como a IA é usada atualmente no gerenciamento da cadeia de suprimentos?

A IA é atualmente utilizada na gestão da cadeia de abastecimento, principalmente para reduzir custos, aumentar a eficiência e maximizar lucros através da minimização de erros humanos e interrupções.

Qual é o futuro da IA ​​na gestão da cadeia de abastecimento?

No futuro, um número crescente de empresas adotará tecnologias de IA na gestão da cadeia de abastecimento para obterem maior controlo sobre as suas operações a cada dia.