Como construir uma cadeia de suprimentos mais inteligente com IA
“A chave é uma cadeia de suprimentos orientada por dados, onde combinamos dados públicos, dados da comunidade e dados privados/empresariais e, em seguida, adicionamos algoritmos de inteligência artificial para prever e simular resultados”.
Gerenciar a cadeia de suprimentos sempre foi um negócio complicado. Agora, além do estresse típico, há uma pandemia global, escassez de mão de obra e escassez de suprimentos. Pode facilmente se tornar um pesadelo logístico, mas com as ferramentas e preparação adequadas não precisa ser.
As interrupções na cadeia de suprimentos estiveram na vanguarda das notícias mundiais durante a maior parte da pandemia global.
À medida que as pessoas ficavam em casa, os hábitos de consumo tornaram-se difíceis de rastrear e, com a escassez de mão de obra e de pessoal, as empresas não conseguiam produzir tanto quanto precisavam para atender à demanda do consumidor.
A preparação e utilização de várias ferramentas é a melhor maneira de preparar uma empresa para o sucesso para navegar pelas interrupções da cadeia de suprimentos.
Gráfico do webinar INSIGHT de 22 de abrilA chave é uma cadeia de suprimentos orientada por dados, onde combinamos dados públicos, dados da comunidade e dados privados/empresariais e, em seguida, adicionamos algoritmos de inteligência artificial para prever e simular resultados.
Aqui estão as principais maneiras pelas quais os dados e a IA podem ajudá-lo a lidar com as interrupções da cadeia de suprimentos:
Maior visibilidade: reunir dados públicos, dados da comunidade e dados corporativos fornece visibilidade para as empresas verem como sua cadeia de suprimentos se encaixa no ambiente mais amplo, conectando dados contextuais de fontes públicas, como dados climáticos, de risco ou relacionados à sustentabilidade. Essa visibilidade permite que as empresas dêem um passo para trás e olhem para o quadro geral para ver onde se encaixam e de onde os problemas podem estar se originando, o que lhes dá a oportunidade de resolver problemas antes que surjam.
Flexibilidade e capacidade de adaptação: os algoritmos de IA podem utilizar esses dados agrupados para simular várias situações hipotéticas (por exemplo: problemas de escassez e entrega) para ajudar na solução de problemas antes mesmo de surgirem. Ser capaz de ver todas as situações possíveis pode permitir que os líderes de negócios resolvam problemas e se adaptem às questões da cadeia de suprimentos. A IA pode ser uma grande parceira de negócios nesse sentido, porque em vez de uma pessoa ter que sentar e tentar idealizar todas as possibilidades, os algoritmos podem extrair de uma grande quantidade de dados e fazer o trabalho para você.
Gerenciamento de riscos: não há um bom momento para uma crise na cadeia de suprimentos, portanto, é imperativo identificar possíveis problemas, mitigar antecipadamente e reavaliar com frequência. Qualquer tipo de escassez de suprimentos, problema de entrega ou crise climática pode afetar drasticamente as vendas durante esse período crítico, no qual muitas empresas dependem de uma quantidade significativa de sua receita. A IA pode ajudar a fornecer informações adicionais de novas fontes de dados, permitindo que as empresas julguem as ramificações no estoque e na entrega de mercadorias importantes, automatizando maneiras de notificar clientes e parceiros importantes ou descobrindo meios alternativos de armazenamento e fornecimento, como armazéns pop-up.
Cria eficiências: houve uma grande mudança na demanda do consumidor durante a pandemia e as empresas precisam estar preparadas para atender a essas demandas generalizadas. A utilização da IA pode ajudar a criar eficiências durante esses tempos de alto volume de remessas, pedidos de produtos no prazo e até entrega no mesmo dia ao consumidor. A utilização de IA para prever a demanda do produto ajuda com precisão, o que, por sua vez, pode levar a níveis de estoque mais baixos. A IA também pode ajudar no roteamento da frota e na determinação da melhor rota de transporte, o que, por sua vez, leva a um número reduzido de veículos e quilômetros necessários.
A preparação é fundamental para a cadeia de suprimentos, mas o que os últimos dois anos mostraram é que é incrivelmente difícil se preparar para o inesperado. A chave para enfrentar esses desafios da cadeia de suprimentos é reunir dados de várias cadeias de suprimentos e permitir que a IA crie algoritmos que possam prever, essencialmente, todas as circunstâncias potenciais existentes. Esses algoritmos permitem que as empresas se preparem para todos os potenciais.
Fonte: Smart industry
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