Benefícios da IA na cadeia de suprimentos

Os últimos anos chamaram a atenção do público para a fragilidade das cadeias de suprimentos globais. Essas redes de logística expansivas, vitais para fabricantes de todos os países, foram prejudicadas por atrasos no transporte, sobrecarregadas por paralisações de mão de obra e prejudicadas por uma complexidade e interconectividade crescentes que agravam suas ineficiências de longa data.

Os planejadores da cadeia de suprimentos que buscam simplificar essas redes estão conseguindo aprimorá-la com uma tecnologia de ponta que oferece um grande potencial e ainda é pouco explorado. A inteligência artificial está sendo implementada para tornar as cadeias de suprimentos mais eficientes e resilientes à medida que avançamos para um futuro cada vez mais globalizado.

O que é IA na cadeia de suprimentos?

As empresas usam a IA para gerenciar e otimizar as atividades da cadeia de suprimentos com mais eficiência do que o software tradicional, como para monitorar a qualidade do produto, equilibrar os níveis de estoque e identificar rotas de entrega para economizar combustível.

Inteligência artificial (IA) é um termo geral para aplicações que simulam a inteligência humana e executam tarefas complexas. Os subcampos incluem machine learning (ML), no qual os sistemas aprendem com o consumo de grandes quantidades de dados, em vez de serem programados com instruções passo a passo. Graças a esse processo de aprendizagem, os sistemas de IA podem superar o desempenho do software tradicional em funções como decifrar informações de feeds de vídeo, interpretar textos falados e escritos, prever o comportamento futuro do mercado, tomar decisões em cenários complexos e revelar insights ocultos em grandes conjuntos de dados.

Esses tipos de recursos estão se mostrando extremamente úteis para gerenciar e otimizar fluxos de trabalho em quase todas as etapas da cadeia de suprimentos. Por exemplo, os sistemas da cadeia de suprimentos alimentados por algoritmos de ML podem descobrir padrões e relacionamentos dentro de conjuntos de dados que geralmente são imperceptíveis para humanos ou para sistemas que não são de inteligência artificial, de modo que possam prever a demanda do cliente com maior precisão, o que leva à economia no gerenciamento de estoque. A IA também pode analisar fatores como o tráfego e as condições climáticas para recomendar rotas de envio alternativas, reduzindo o risco de atrasos não planejados e melhorando os prazos de entrega. Ela pode monitorar os espaços de trabalho para detectar procedimentos de controle de qualidade insatisfatórios e violações de saúde e segurança. E novos casos de uso estão surgindo constantemente, à medida que os profissionais da cadeia de suprimentos continuam fazendo experiências tecnológicas.

Principais conclusões

• As organizações usam a IA para otimizar o envio e a entrega, gerenciar a capacidade do depósito, rastrear o estoque, prever a demanda de peças e componentes específicos, melhorar a segurança do funcionário e ajudar a garantir a integridade dos registros de transações em todas as cadeias de suprimentos globais.
• Embora a IA possa oferecer grandes benefícios de produtividade para a cadeia de suprimentos e, ao mesmo tempo, reduzir os custos operacionais, a implementação da tecnologia pode ser difícil e onerosa, principalmente quando inclui o treinamento de modelos de ML personalizados em dados proprietários.
• Os fabricantes e provedores de logística podem tomar medidas para preparar as cadeias de suprimentos para a integração de sistemas de IA e a forma como esses sistemas podem transformar o gerenciamento e a operação das redes de logística.

Explicando a IA na cadeia de suprimentos

As empresas estão empregando sistemas de IA nas cadeias de suprimentos para ajudar a otimizar as rotas de distribuição, aumentar a produtividade do depósito, otimizar os fluxos de trabalho da fábrica e muito mais.

Os fabricantes de produtos acabados geralmente dependem de centenas, se não milhares, de componentes enviados de parceiros do mundo todo, que chegam às instalações de montagem de forma cronometrada. A IA está comprovando que pode encontrar padrões e relacionamentos ocultos em grandes conjuntos de dados que ajudam a otimizar essas redes de logística, que abrangem cargueiros, caminhões de entrega, depósitos e centros de distribuição. A otimização da cadeia de suprimentos também exige o rastreamento de mercadorias físicas sempre que elas são transferidas de um local para outro. Aqui, a IA pode automatizar a documentação com sua capacidade de inserir, extrair e classificar de forma inteligente os dados incorporados em arquivos de texto para ajudar a garantir a integridade de transações multipartidárias.

Alguns fabricantes aproveitando a IA em estimativas, usando-a para prever a capacidade de produção e otimizar a capacidade do depósito com base na demanda do cliente. Alguns estão utilizando a IA para sinalizar possíveis atrasos e mau funcionamento de equipamentos antes que causem problemas de produção. Outros estão usando a IA para derivar insights operacionais de grandes fluxos de dados que fluem da proliferação de dispositivos e sensores de Internet das Coisas (IoT) instalados na infraestrutura de armazenamento e transporte.

Embora a IA ofereça muitos benefícios para a cadeia de suprimentos, a implementação da tecnologia pode ser difícil e onerosa. A execução de aplicações inteligentes em produção requer sistemas de computação avançados – servidores de borda on-premises ou instâncias baseadas em nuvem – que geralmente precisam receber dados de sensores e dispositivos integrados implantados em campo como parte de uma abordagem da Indústria 4.0. Normalmente, as empresas obtêm os maiores benefícios quando treinam modelos de machine learning em seus próprios conjuntos de dados, um processo ainda mais dependente de dados e intensivo em termos de computação.

Transparência de ponta a ponta na cadeia de suprimentos com IA

As cadeias de suprimentos modernas se tornaram tão complexas, confusas e expansivas, que os fabricantes têm dificuldades para manter a supervisão de ponta a ponta do fluxo de materiais e mercadorias que chegam nas instalações. A capacidade exclusiva da IA de analisar rapidamente grandes conjuntos de dados pode esclarecer o funcionamento interno até mesmo das redes de logística mais complexas.

Ao ingerir fluxos maciços de dados registrados e outros sinais logísticos, os algoritmos inteligentes treinados por meio do machine learning geralmente revelam insights valiosos, como causas de variabilidade ou formas de melhorar a capacidade de processos com elementos de tempo fixos e variáveis que causam gargalos. E as ferramentas de gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM) alimentadas por IA são melhores do que os sistemas tradicionais no rastreamento de grandes quantidades de suprimentos em tempo real, à medida que passam por parceiros intermediários de fabricação e distribuição no caminho para se tornarem produtos acabados. Essa visibilidade e rastreabilidade aprimoradas podem ajudar os fabricantes a identificar os fornecedores que estejam potencialmente violando práticas éticas de qualidade ou de fornecimento.

Ao melhorar a transparência da cadeia de suprimentos, o uso da IA pode gerar economia de tempo e de custo, que será abordada mais adiante. Isso também pode ajudar os fabricantes a garantir que os componentes usados para fabricar seus produtos sejam obtidos de acordo com padrões éticos, de qualidade e de sustentabilidade; uma responsabilidade que os órgãos reguladores e muitos consumidores esperam que sejam atendidos. As organizações simplesmente não podem correr o risco de trabalhar com fornecedores que infringem as regras trabalhistas, de boa governança ou ambientais, mesmo que estejam sediados no exterior; e as ferramentas analíticas incorporadas às aplicações da cadeia de suprimentos habilitadas para IA, podem identificar padrões que revelam um fornecimento fraudulento ou antiético.

9 benefícios da IA na cadeia de suprimentos

A vanguarda da inovação em IA tem sido liderada pelos fabricantes, experimentando e implantando várias formas de tecnologia em diversas instalações de produção nas cadeias de suprimentos modernas, como centros de armazenamento e distribuição e veículos de transporte. Isso pode gerar uma série de benefícios.

Desafios da IA na cadeia de suprimentos

Colocar a IA para trabalhar no planejamento e gerenciamento de cadeias de suprimentos não é um processo rápido. Embora a tecnologia ofereça um enorme potencial para reduzir custos e simplificar processos, ela também pode ser cara e difícil de implementar. Existem alguns desafios comuns que as empresas enfrentam ao usar inteligência nas operações da cadeia de suprimentos.

• Custos de treinamento. Como acontece com qualquer nova tecnologia, implementar a IA e integrá-la aos ambientes de produção exige a capacitação daqueles que usarão esses sistemas novos, que podem ser intimidadores. Treinar os funcionários e superar a resistência às mudanças geralmente exige o planejamento de inatividade, o que tem um preço. Antes desse tempo de inatividade, os parceiros de toda a cadeia de suprimentos devem trabalhar com seus fornecedores ou integradores de IA para desenvolver programas de treinamento que sejam construtivos e acessíveis, embora seja importante observar que qualquer abordagem de treinamento provavelmente incorrerá em um custo financeiro.
• Custos operacionais e de inicialização. Os custos de implementação de IA normalmente vão além da aquisição e integração do hardware e do software que executam esses sistemas. Os algoritmos de machine learning nem sempre precisam ser criados do zero; há modelos predefinidos disponíveis que podem ser adaptados para atender a uma grande variedade de casos de uso da cadeia de suprimentos. No entanto, para obter maiores benefícios, as empresas devem treinar os modelos usando os próprios dados. A coleta, a agregação, a validação, a transformação e a limpeza de grandes quantidades de dados de qualidade podem exigir um grande esforço. Se as empresas não prepararem corretamente um conjunto de dados de alta qualidade, elas correm o risco de se lembrarem da máxima "garbage in, garbage out". O treinamento do modelo de ML com esses dados é uma fase de uso intensivo de computação que geralmente exige servidores alimentados por unidades de processamento gráfico (GPUs), o que pode fazer com que as contas de serviços em nuvem aumentem e monopolizem os recursos on-premises.
  Operar e gerenciar sistemas de IA em escala em uma rede de logística global não é um processo único. Embora a execução de sistemas de IA não seja tão intensiva quanto o treinamento em termos de computação, ainda é um processo contínuo que requer plataformas avançadas, sejam elas servidores de borda ou máquinas virtuais baseadas em nuvem. No entanto, essas soluções baseadas em nuvem estão tornando a tecnologia de IA mais acessível e econômica. E alguns fornecedores de infraestrutura de nuvem oferecem plataformas gerenciadas de ciência de dados que simplificam o processo de criação de modelos de ML, automatizando a evolução e gerenciando fluxos de trabalho de IA.
• Sistemas complexos. Os sistemas de IA têm muitas partes móveis, incluindo dispositivos e sensores que transmitem dados em tempo real, servidores alimentados por GPU usados para o treinamento inicial e evolutivo de modelos de machine learning, servidores de borda e de nuvem que executam esses modelos na produção e aplicações que atuam nos padrões descobertos ou nas recomendações feitas. As organizações devem integrar esses elementos nos diversos nós de uma cadeia de suprimentos global. Eles também devem monitorar consistentemente esses sistemas e ajustar o desempenho, além de identificar e corrigir falhas.

Exemplos de IA na cadeia de suprimentos

Imagine um fabricante de automóveis norte-americano que monta três modelos populares na fábrica em Michigan. As milhares de peças e componentes, como aço, pneus, velas de ignição e agulhas para medidores, são provenientes principalmente de usinas e centros de fabricação localizadas em alguns estados dos EUA, e também do Canadá, da China, da Alemanha, do Japão e do México. Alguns componentes são produzidos nas instalações que a empresa possui e opera, e outros vêm de distribuidores terceirizados.

Nossa hipotética empresa automobilística frequentemente recebe grandes entregas, algumas vindas do exterior em cargueiros e outras transportadas por caminhões de outros estados ou das fronteiras da América do Norte. Esses suprimentos devem ser agrupados na fábrica de Michigan para a montagem final em um SUV, caminhão ou sedã. Mas, primeiro eles precisam ser encomendados, pagos, rastreados, recebidos e armazenados em grandes depósitos com capacidade limitada que a empresa mantém nas proximidades da fábrica.

Como se a operação de uma cadeia de suprimentos tão grande e complexa não fosse desafiadora o suficiente, a empresa automobilística precisa enfrentar a inflação, que encarece a aquisição de suprimentos, e o aumento dos custos de energia, que afeta as margens de lucro. Aumentar os preços dos veículos acabados poderia ser uma solução, mas os líderes de vendas acreditam que isso prejudicaria a demanda dos clientes. E, depois da pandemia, a empresa precisa atender às novas regulamentações que regem os ambientes de trabalho nas fábricas, incluindo o uso de EPIs.

Os executivos mais preocupados perguntam aos consultores de tecnologia se eles podem se beneficiar da IA e em quais pontos da cadeia de suprimentos ela pode ser implementada. A resposta é sim, e em quase todos os pontos.

Para começar, a IA pode superar o desempenho do software básico da empresa ao prever as vendas de cada tipo de veículo com base nas tendências. Ela também pode modelar com maior precisão como as vendas poderão ser afetadas pelo aumento do preço da gasolina ou pela penetração inesperada de veículos elétricos no mercado. Essas previsões inteligentes são imprescindíveis para os planejadores da cadeia de suprimentos, pois os ajudam a obter a quantidade certa de suprimentos para atender à demanda sem incorrer em custos adicionais de pedidos ou excesso de estoque. Com as previsões, os planejadores têm a confiança para investir na abertura – ou economizar com o fechamento – de várias linhas de produção e garantir que elas tenham o pessoal adequado.

As câmeras conectadas a modelos visuais com tecnologia de IA podem monitorar as linhas de produção e as instalações de distribuição da empresa automobilística para garantir que os funcionários sigam os protocolos de segurança e do meio ambiente. Outros modelos treinados por machine learning podem analisar dados de logística para ajudar a otimizar rotas de remessa, cargas e operações de depósito, aumentando as entregas no prazo. Por fim, a IA e os modelos de tomada de decisão podem automatizar os processos repetitivos envolvidos não apenas no manuseio de suprimentos físicos, mas também na manutenção do estoque e dos registros de transações necessários para garantir que todas as partes da cadeia de suprimentos sejam pagas de forma justa e pontual.

As empresas automobilísticas estão melhorando a eficiência, reduzindo erros, aumentando a precisão contábil e realocando funcionários para melhor atender às necessidades da empresa, economizando em quase todas as áreas das operações da cadeia de suprimentos. Pense na Mazda Motor Logistics, que usa o Oracle Transportation Management para ajudar a identificar a transportadora, a rota e o nível de serviço ideais na distribuição de carros e peças automotivas em toda a Europa, aumentando a pontualidade nas entregas.

Como preparar sua cadeia de suprimentos para IA

Em geral, as empresas acham desafiador e caro manter a integridade operacional da IAem ambientes de produção. Elas podem tomar essas medidas – em alguns casos, mesmo antes de identificar um projeto específico – para preparar um sistema legado de planejamento e gerenciamento da cadeia de suprimentos para impulsionar a inteligência.

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A cadeia de suprimentos de um fabricante abrange instalações geograficamente dispersas e operacionalmente isoladas – geralmente gerenciadas por vários parceiros independentes – e as rotas de distribuição que as conectam. Cada fase da jornada – desde a matéria-prima ou subcomponente até o produto acabado – exige soluções tecnológicas distintas. Essas soluções lidam com funções que incluem aquisição, planejamento, transporte, inventário, manutenção e análise – e todas elas podem se beneficiar da IA.

Embora esses sistemas multifacetados executem trabalhos muito diferentes, eles não podem ser isolados; os dados devem percorrer junto com os suprimentos por toda a rede de logística. O Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) é um conjunto abrangente de aplicações que manipula e conecta perfeitamente cada fase da cadeia de suprimentos. Essas aplicações de SCM usam machine learning incorporado para ajudar a melhorar a automação, as previsões e os insights. O software baseado em nuvem também estimula a colaboração dentro de uma empresa, bem como com subcontratados e parceiros externos.

Perguntas frequentes sobre IA na cadeia de suprimentos

A IA melhora com o tempo?
A IA é uma tecnologia única, pois é capaz de melhorar com o uso. Por exemplo, quanto mais dados passam por um modelo de machine learning, maior será a precisão de funcionalidades e insights fornecidos aos planejadores da cadeia de suprimentos.

Como a inteligência artificial economiza tempo e esforço na fabricação?
Os fabricantes geralmente usam a IA para obter insights de grandes quantidades de dados, que os ajudam a aumentar a eficiência de processos de montagem, redes de logística e fluxos de trabalho. A tecnologia também pode ajudar a automatizar tarefas repetitivas, reduzindo a necessidade de trabalho manual.

A IA é o futuro da cadeia de suprimentos?
A IA provou ser incrivelmente hábil em melhorar o planejamento, o gerenciamento e as operações da cadeia de suprimentos. A tecnologia já está sendo incorporada em quase todas as facetas das operações da cadeia de suprimentos, e novos casos de uso continuam surgindo. A IA certamente será uma parte integrante de todos os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos no futuro.

Por que a IA é importante no gerenciamento da cadeia de suprimentos?
Nos últimos anos, as cadeias de suprimentos tornaram-se cada vez mais complexas, interconectadas e estendidas, desafiando a capacidade dos fabricantes de gerenciá-las. A IA pode ajudar analisando a quantidade crescente de dados gerados pelas cadeias de suprimentos modernas e usando esses dados para desenvolver previsões extremamente precisas, revelar insights operacionais e melhorar a eficiência dos processos de armazenamento e transporte em vastas redes de logística que envolvem vários parceiros independentes.

Como a IA pode ser usada na cadeia de suprimentos
A IA pode ajudar em quase todas as funções de uma cadeia de suprimentos moderna, incluindo planejamento, gerenciamento de estoque e depósito, processamento de transações, transporte, monitoramento e inspeção. E novos casos de uso para a tecnologia versátil continuam sendo desenvolvidos.