A inteligência artificial (IA) vem ganhando bastante espaço especialmente pela popularização de IAs baseadas em machine learning generativas, como o ChatGPT. O seu uso pode nos trazer benefícios significativos, automatizando e agilizando diversas tarefas. Na cadeia de suprimentos, onde o planejamento é fundamental para o sucesso e a redução de custos, a habilidade das IAs em auxiliar na análise de grandes quantidades de dados pode ser crucial no auxílio a tomada de decisões, aumentando sua velocidade e assertividade e reduzindo a necessidade da participação humana em uma área cheia de complexidades e desafios.
A cadeia de suprimentos é composta por diversos elos que exigem o monitoramento de inúmeros indicadores e variáveis para garantir seu funcionamento ideal. Gerir e acompanhar esses dados, identificar tendências ou sinais de possíveis problemas é fundamental para a otimização da cadeia de suprimentos, um grande desafio para as empresas. No entanto, a recente transformação da inteligência artificial tem o potencial de facilitar esse trabalho, o treinamento de um sistema de IA permite que ele identifique esses sinais, aprimorando sua precisão e velocidade ao aprender com cada novo conjunto de dados.
Na logística onde a velocidade da tomada das decisões é crucial para que se possa reagir sem comprometer o nível de serviço, o uso da IA se torna uma vantagem competitiva enorme. Pesquisas já indicam que a introdução da IA nas cadeias de suprimentos podem reduzir custos e aumentar receita.
A seguir estão alguns exemplos que ilustram as diversas aplicações e benefícios do uso de IA ao longo das etapas e áreas da cadeia de suprimentos:
Previsão de capacidade e demanda
A previsão permite o planejamento adequado, a alocação eficiente de recursos e a minimização de custos, hoje existem diversas ferramentas computacionais para auxiliar neste processo, o uso de inteligência artificial pode facilitar a limpeza de dados, selecionar a melhor base para o seu treinamento, identificar padrões, entre outras tarefas, criando assim modelos preditivos mais precisos sem a necessidade de análise manual profunda de cada um dos modelos. O sócio executivo do ILOS, Leonardo Julianelli, escreveu um artigo que aborda os potenciais benefícios da IA e ML nas atividades de planejamento. Dado que grande parte das empresas já utilizam linguagens ou ferramentas de programação para realizar seu processo de planejamento, inserir machine learning e IA neste processo é viável e pode gerar grandes ganhos.
Gestão de estoques e armazenagem
Com empresas trabalhando com cada vez mais variedades de produtos, chegando a dezenas de milhares, a gestão dos estoques e da armazenagem é uma das etapas que mais tem dados associados, e garantir que o produto possa passar pelo armazém de maneira eficiente e prevenir falta ou excesso de estoque, pode em alguns casos, ser o aspecto mais importante de toda a cadeia de suprimentos. Os sistemas de IA podem auxiliar a administrar essa quantidade gigante de dados, alocando cada SKUs (Stock Keeping Units) nos lugares mais adequados do armazém, gerar alertas para produtos com pouco giro e/ou próximos de vencimento, gerir o FIFO (First In First Out) ou FEFO (First Expire First Out) do seu estoque e até mesmo fazer o inventário de maneira automática com o uso de drones.
Aumento da eficiência e redução de custos operacionais
Devido à interconexão entre os elos das cadeias de suprimentos, um atraso gerado em uma parte da rede pode afetar todo o fluxo logístico. O uso de IA pode trazer uma visão muito mais abrangente da cadeia, ajudando a identificar falhas e oportunidades de melhoria e integração, como por exemplo, a consolidação de múltiplos fornecedores, a melhor roteirização de entregas, entre outros. A IA também reduz a dependência manual, liberando recursos humanos para atividades mais estratégicas.
Melhora do nível de serviço
Os sistemas de IA auxiliam na redução de tarefas manuais, reduzindo erros e tornando o processo mais rápido e eficiente, todas essas vantagens afetam diretamente o elo final da cadeia, o consumidor, garantindo que ele receba o produto de forma mais rápida ao remover possíveis gargalos e ineficiências que existam na cadeia.
Os desafios da implementação de IA
O uso da inteligência artificial claramente pode ser muito benéfica a operação de supply chain, mas seu uso e implementação não vem sem desafios associados, a grande quantidade de dados que uma IA processa exigem hardwares poderosos, com alto poder de armazenagem e de processamento, o custo de treinar esses sistemas também é um grande barreira de entrada, é necessário uma alocação de recursos para treinar o sistema e preparar os dados para que ele dê bons outputs, além de que os benefícios provindos do seu uso podem levar um tempo para serem percebidos e gerar ganhos na operação.
A consulta Adhara Ginaid fez um post recentemente sobre a importância dos mapeamentos dos processos antes de se aventurar na implementação de soluções como a IA, que destaca bem um desses desafios.
A iminente revolução da inteligência artificial no cenário empresarial traz consigo vantagens significativas para as empresas. Embora sua implementação apresente desafios, adaptar-se e aproveitar o potencial das IAs para impulsionar o progresso, parece ser inevitável para se manter competitivo e prosperar.
- https://decrypt.co/resources/how-artificial-intelligence-can-revolutionize-supply-chain-optimization
- https://medium.com/@blinx/an-expert-guide-to-ai-in-supply-chain-and-logistics-e45fdc26b5f8
- https://throughput.world/blog/ai-in-supply-chain-and-logistics/#Challenges_of_AI_in_Supply_Chain
- https://www.tecnologistica.com.br/artigos/geral/17087/inteligencia-artificial-e-machine-learning-no-planejamento-da-demanda/
- https://www.dhl.com/global-en/delivered/digitalization/ai-in-logistics.html
