- Adoção de IA e ML para crescer amplamente na otimização da cadeia de suprimentos
- Implementando AI / ML na Gestão de VUCA como Estratégia de Cadeia de Suprimentos
- Papel da Inteligência Artificial na Gestão da Cadeia de Abastecimento
- As técnicas de IA e ML influenciam uma abordagem sincronizada para o planejamento e otimização da cadeia de suprimentos
- Desafios na adoção de inteligência artificial e aprendizado de máquina no gerenciamento da cadeia de suprimentos
Em meio à Quarta Revolução Industrial, a convergência da tecnologia com vários processos de produção, incluindo a cadeia de suprimentos e logística, tornou-se uma parte indispensável dos negócios hoje. As empresas estão expressando a necessidade de ferramentas para aprimorar ainda mais a visibilidade e rastreabilidade da cadeia de suprimentos, definindo uma nova maneira de ampliar os lucros na Era da Informação. Consequentemente, a transformação digital do sistema de gestão da cadeia de suprimentos está emergindo como uma das últimas tendências no mundo dos negócios.
Nos últimos anos, os investimentos nas tecnologias mais recentes para apoiar a transformação digital da gestão da cadeia de suprimentos alcançaram novos patamares. Com a integração de tecnologias de próxima geração, como análise cognitiva, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) com os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos, os fabricantes têm conseguido atingir altos níveis de eficiência ao fechar a lacuna entre a oferta e a demanda.
Adoção de IA e ML para crescer amplamente na otimização da cadeia de suprimentos
Uma pesquisa foi publicada recentemente pela JDA Software, Inc. - uma empresa de software americana - e KPMG LLP - uma empresa de consultoria multinacional - descobriu que mais de três quartos dos entrevistados consideraram a visibilidade e rastreabilidade da cadeia de suprimentos como as áreas de maior investimento para o fornecimento executivos da rede.
A pesquisa também descobriu que quase 80% dos entrevistados viam a IA e o ML como as tecnologias de maior impacto neste cenário, devido à sua aplicabilidade no tratamento de questões complexas na cadeia de suprimentos e sistemas da cadeia de valor. Com a visibilidade preditiva ponta a ponta se tornando um dos aspectos mais importantes nas formas modernas de otimizar as cadeias de abastecimento, a onipresença das ferramentas de IA e ML aumentará drasticamente nos sistemas de gerenciamento da cadeia de abastecimento em diversas áreas industriais.
Como a IA e o ML estão emergindo como algumas das tecnologias de maior impacto nas operações da cadeia de suprimentos de qualquer empresa, o investimento nessas tecnologias permanecerá em alta. No entanto, é de imensa importância entender o impacto exato da IA e do ML, juntos, no gerenciamento da cadeia de suprimentos para garantir a capitalização dessas tecnologias em todo o seu potencial. A inteligência artificial na gestão da cadeia de abastecimento não só automatiza o processo, mas também toma decisões sobre compras, gestão de inventário, logística de abastecimento, etc., sem qualquer intervenção humana.
Implementando AI / ML na Gestão de VUCA como Estratégia de Cadeia de Suprimentos
Embora a tendência da Indústria 4.0 esteja incorrendo em mudanças quantitativas e qualitativas nas indústrias para impulsionar as melhorias organizacionais, a digitalização de várias operações industriais também desencadeou muitos fatores de risco, como volatilidade, incerteza, complexidade e ambigüidade (VUCA). Os VUCA são os principais obstáculos para padronizar os processos de gerenciamento da cadeia de suprimentos, e as empresas encontraram uma maneira de lidar com esses problemas com o advento de tecnologias avançadas, como IA e ML.
Ele está ganhando popularidade como uma forma eficaz de gerenciar o VUCA ao integrar Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina em sistemas de gerenciamento de cadeia de suprimentos e logística, que podem não apenas identificar, mas também definir as contingências em vários processos. Com a adoção de ferramentas baseadas em IA e ML no gerenciamento da cadeia de suprimentos, os fabricantes foram capazes de gerenciar ambigüidades, complexidades e outros desafios VUCA associados a produtos de alta tecnologia, enquanto a tendência da Indústria 4.0 continua a aumentar.
Papel da Inteligência Artificial na Gestão da Cadeia de Abastecimento
Como a automação de processos robóticos está se tornando uma parte inevitável da maioria das operações industriais, bem como de equipamentos, os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos também estão passando por uma transformação digital. Desse modo, tecnologias como IA e ML fazem parte não apenas da fabricação de equipamentos, mas também do fornecimento, das cadeias de valor e do gerenciamento de depósitos que prosperam principalmente na tomada de decisão rápida, porém precisa.
A pressão implacável de tomar decisões apropriadas mais rápido do que nunca está fazendo com que os fabricantes usem técnicas de IA e ML para reduzir, não substituir, a interferência humana no gerenciamento da cadeia de suprimentos. A maioria das ferramentas auxiliadas por IA e ML implementam técnicas de raciocínio humano como um modelo quando são integradas aos processos de tomada de decisão no gerenciamento da cadeia de suprimentos, o que melhora a velocidade e a precisão dos insights sobre o produto, bem como as tendências que são finalmente alcançadas por esses protocolos.
Como decisões atrasadas podem ter um impacto significativo nos lucros, receitas, fluxo de caixa e até mesmo na satisfação do cliente em alguns casos. Desse modo, AI e ML estão permitindo que os fabricantes aumentem a velocidade dos protocolos de tomada de decisão em sistemas de gerenciamento de cadeia de suprimentos de alta tecnologia. Com o impacto positivo das ferramentas baseadas em IA e ML nos processos de tomada de decisão na cadeia de suprimentos, sua adoção provavelmente influenciará o crescimento positivo das empresas em transformação digital.
As técnicas de IA e ML influenciam uma abordagem sincronizada para o planejamento e otimização da cadeia de suprimentos
O gerenciamento da cadeia de suprimentos é sempre considerado uma interconexão de vários processos analíticos e orientados por dados, e a sincronização dessas enormes quantidades de dados torna-se imperativa para garantir um planejamento preciso da cadeia de suprimentos. Além disso, a crescente complexidade da cadeia de suprimentos orientada para a tecnologia tem trazido uma mudança fundamental na forma como o processo de planejamento sincronizado é realizado para garantir a otimização da cadeia de suprimentos.
Ferramentas baseadas em IA e ML estão entrando no cenário de planejamento da cadeia de suprimentos, facilitando a transição de uma sequência estática para uma sequência dinâmica de várias operações da cadeia de suprimentos. Essas ferramentas orientadas para a tecnologia estão sendo incorporadas aos sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos atuais, e isso está destacando seus benefícios na sincronização do planejamento de ponta a ponta da cadeia de suprimentos. Essas ferramentas também podem ser usadas para automatizar procedimentos para atender à demanda e ao fornecimento, bem como aos processos de tomada de decisão em tempo real, o que, em última instância, sincroniza o ecossistema de planejamento no cenário da cadeia de suprimentos.
Desafios na adoção de inteligência artificial e aprendizado de máquina no gerenciamento da cadeia de suprimentos
Embora o cenário industrial global esteja avançando em direção à adoção de tecnologias de próxima geração para impulsionar a transformação digital, a adoção dessas tecnologias em áreas de nicho, como gerenciamento da cadeia de suprimentos, permanece significativamente baixa. A lacuna entre o hype de tecnologias como IA e ML e o valor tecnológico real é atribuída principalmente às limitações na adoção de ferramentas orientadas para a tecnologia na gestão da cadeia de abastecimento.
A maioria dos gerentes e executivos de negócios não consegue entender e visualizar os benefícios e impactos exatos da IA e do ML no gerenciamento da cadeia de suprimentos no crescimento dos negócios. Além disso, as ferramentas de IA e ML requerem manutenção periódica para garantir um funcionamento perfeito dentro dos parâmetros esperados dos sistemas de gestão da cadeia de abastecimento, o que se traduz em um custo adicional. Esses desafios têm dificultado fortemente a penetração dessas tecnologias em todas as regiões geográficas do mundo. No entanto, como a consciência sobre a influência dramaticamente positiva da IA e do ML no gerenciamento da cadeia de suprimentos está crescendo rapidamente, sua adoção se tornará inevitável nos próximos anos, apesar desses desafios.