IA na cadeia de suprimentos: Principais aplicativos e benefícios para as empresas

Introdução à IA na cadeia de suprimentos

A IA está se desenvolvendo rapidamente, fazendo com que suas aplicações e seu potencial sejam de longo alcance, especialmente seu impacto no setor da cadeia de suprimentos. Vamos explorar mais a seguir.

O que é IA na cadeia de suprimentos?

A IA é um ramo da ciência da computação que se refere ao desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas apresentem inteligência semelhante à humana. No gerenciamento da cadeia de suprimentos, a IA é usada para analisar, prever e otimizar as operações para obter o máximo de eficiência.

Com sua capacidade de processar grandes quantidades de dados em alta velocidade, a IA se tornou uma ferramenta inestimável no gerenciamento de cadeias de suprimentos complexas.

A importância da IA no gerenciamento moderno da cadeia de suprimentos

Nos últimos anos, as cadeias de suprimentos passaram por um exame minucioso, principalmente nos EUA. Em 2021, uma Ordem Executiva sobre as cadeias de suprimentos da América foi assinada. Esse pedido visava garantir a resiliência da cadeia de suprimentos dos EUA em setores essenciais, como TIC e semicondutores, assegurando o desenvolvimento, a implantação e a competitividade seguros das tecnologias de IA e, ao mesmo tempo, mitigando os riscos de ameaças geopolíticas, cibernéticas e ambientais. 

Então, em 2023, um relatório de progresso da Casa Branca dos EUA sobre a criação de cadeias de suprimentos resilientes e uma Ordem Executiva sobre Inteligência Artificial Segura, Protegida e Confiável foi lançada.

O relatório mostrou que o CHIPS and Science Act alocou US$ 52,7 bilhões para fortalecer a produção nacional de semicondutores, vital para o desenvolvimento da IA, enquanto os investimentos em treinamento de mão de obra e pesquisa visam apoiar a inovação em campos relacionados à IA. 

Parcerias internacionais, como a Estrutura Econômica do Indo-Pacífico, promoveram cadeias de suprimentos seguras e resilientes para produtos digitais e de TIC, garantindo que os EUA permaneçam competitivos no cenário global de IA. Esses esforços abordam vulnerabilidades em materiais essenciais, promovem a inovação habilitada para IA e protegem as tecnologias que impulsionam a economia da IA.

Uma pesquisa recente da pesquisa da McKinsey também mostrou que a maioria dos entrevistados relatou que a IA levou a um aumento significativo da receita de mais de 5% na cadeia de suprimentos e no gerenciamento de estoque.

Por que usar IA nas cadeias de suprimentos?

A IA apresenta uma oportunidade única para as empresas otimizarem suas operações e obterem uma vantagem competitiva na cadeia de suprimentos. As empresas podem prever com precisão a demanda, identificar possíveis riscos e interrupções e tomar decisões orientadas por dados que levam a uma melhor eficiência e economia de custos.

Além disso, a IA pode automatizar tarefas como gerenciamento de estoque, otimização de rotas e seleção de fornecedores, liberando recursos humanos para se concentrarem em atividades mais estratégicas.

Sem o uso da IA, atingir níveis tão altos de eficiência e precisão seria quase impossível, considerando o ritmo acelerado das cadeias de suprimentos.

O que é IA em logística?

A IA tem um impacto particularmente significativo na logística, o processo de planejamento, implementação e controle do fluxo de mercadorias. Ele permite que as empresas de logística otimizem suas rotas de transporte, operações de armazém e programações de entrega com base em dados em tempo real e análises preditivas.

A IA na logística permite que as empresas alcancem tempos de entrega mais rápidos, reduzam custos e aumentem a satisfação do cliente.

Principais aplicativos de IA na cadeia de suprimentos

A IA já está revolucionando o gerenciamento da cadeia de suprimentos por meio de vários aplicativos importantes. Aqui estão alguns usos comuns:

1. Previsão de demanda

A previsão de demanda com tecnologia de IA permite que as empresas prevejam a demanda futura de produtos com alta precisão, analisando uma ampla gama de fontes de dados, incluindo vendas históricas, tendências de mercado, fatores econômicos e comportamento do cliente.

Diferentemente dos métodos tradicionais de previsão, os modelos de IA podem se adaptar a novos padrões e reagir a dados em tempo real, tornando as previsões mais dinâmicas e confiáveis.

• Modelos preditivos: Algoritmos de aprendizado de máquinacomo, por exemplo análise de séries temporais e redes neuraisidentificam padrões complexos de demanda e geram previsões mais precisas.
• Ajustes em tempo real: A IA permite ajustes imediatos nas previsões com base em mudanças nos fatores de demanda, como novas promoções, mudanças no mercado ou eventos externos (por exemplo, condições climáticas ou feriados).
• Redução de faltas e excessos de estoque: A previsão precisa da demanda garante que as empresas tenham os produtos certos disponíveis no momento certo, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo os custos associados ao excesso de estoque ou à perda de vendas.

Você pode usar modelos como os seguintes:

• ARIMA sazonal: Os modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) sazonais são usados para previsão de séries temporais, que é o processo de prever valores futuros com base em dados passados. Esses modelos levam em conta os componentes de tendência e sazonais.
• Florestas aleatórias: As florestas aleatórias são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina que usa várias árvores de decisão para gerar previsões. Eles podem lidar com grandes conjuntos de dados com muitas variáveis e têm alta precisão de previsão.

Um bom exemplo de IA nesse caso de uso é o uso da IA pela Amazon para prever as demandas diárias no envio de mais de 400 milhões de produtos durante a temporada de férias de 2023.

2. Gerenciamento de estoque

A IA também otimiza o gerenciamento de inventário. Isso é feito por meio da análise de dados de vendas, da dinâmica da cadeia de suprimentos e de variáveis externas para manter os níveis ideais de estoque. Isso ajuda as empresas a alcançar o delicado equilíbrio entre ter estoque suficiente para atender à demanda e evitar o excesso de estoque que incorre em custos de retenção.

Aqui estão algumas maneiras comuns de gerenciar o inventário usando IA.

• Reabastecimento automatizado: Os sistemas de IA podem reordenar automaticamente os produtos quando os níveis de estoque atingem limites predefinidos, garantindo que o estoque seja reabastecido de forma consistente sem intervenção manual.
• Estoque orientado pela demanda: Ao prever a demanda com mais precisão, a IA ajuda as empresas a estocar produtos de alta demanda e, ao mesmo tempo, minimizar os itens menos populares, o que leva ao uso otimizado do espaço de armazenamento e à redução dos custos de manutenção.
• Eficiência do armazém: Os sistemas orientados por IA otimizam o layout do depósito e as rotas de coleta de produtos, melhorando a velocidade de atendimento e reduzindo o tempo e os recursos gastos no processamento de pedidos.

O gerenciamento de inventário também é um aplicativo comum para o uso de IA no setor de saúdeonde muitos materiais descartáveis são consumidos rapidamente.

3. Otimização da cadeia de suprimentos

A IA aprimora o processo geral de otimização da cadeia de suprimentos e o simplifica.

A IA pode fornecer visibilidade de ponta a ponta e automatizar processos complexos, desde o planejamento da produção até a logística. Os algoritmos de IA podem analisar dados em vários pontos de contato, permitindo a tomada de decisões ideais em relação a cronogramas de produção, rotas de transporte e alocação de recursos.

Mais especificamente, aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode ser usada:

• Otimização de rotas e logística: Os sistemas com tecnologia de IA podem otimizar as rotas de transporte, consolidar remessas e levar em consideração dados meteorológicos e de tráfego em tempo real, reduzindo os tempos de entrega e os custos de combustível.
• Planejamento de produção: Os algoritmos de IA equilibram a capacidade de produção com a demanda, ajustando as programações e os recursos para evitar gargalos e cumprir os prazos com mais eficiência.
• Visibilidade de ponta a ponta: Com a IA, as empresas ganham visibilidade em tempo real em toda a cadeia de suprimentos, permitindo um melhor rastreamento de pedidos, remessas e níveis de estoque, o que ajuda a identificar e mitigar possíveis interrupções antecipadamente.

4. Gerenciamento do relacionamento com o fornecedor

A IA também pode trabalhar para fortalecer o gerenciamento do relacionamento com o fornecedor (SRM).

Um modelo de IA pode fornecer insights sobre o desempenho do fornecedor, fatores de risco e oportunidades de colaboração. Esse insight pode ser gerado pela análise de grandes quantidades de dados corporativos.

Esses aspectos podem ser aprimorados em particular:

• Monitoramento do desempenho do fornecedor: A IA rastreia os principais indicadores de desempenho (KPIs), como prazos de entrega, taxas de defeitos e registros de conformidade, fornecendo uma visão abrangente da confiabilidade e da qualidade de cada fornecedor.
• Avaliação de riscos: A IA identifica e avalia os riscos dentro da base de fornecedores, analisando fatores externos (por exemplo, mudanças geopolíticas, saúde financeira) que podem afetar a estabilidade do fornecedor, permitindo o gerenciamento proativo de riscos.
• Planejamento colaborativo: A IA pode aprimorar a colaboração compartilhando previsões de demanda e planos de produção com os fornecedores, melhorando a coordenação e garantindo que os fornecedores possam atender à demanda com eficiência.

Isso pode ser especialmente útil para cadeias de suprimentos no comércio eletrônicoonde vários parceiros fornecedores estão envolvidos.

Os benefícios da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos

O uso da IA na cadeia de suprimentos proporciona grandes benefícios, incluindo melhor tomada de decisões, redução de custos, eficiência operacional e maior sustentabilidade.

Cada um desses benefícios ajuda as empresas a enfrentar os complexos desafios da cadeia de suprimentos e a permanecer competitivas em mercados dinâmicos.

1. Melhoria na tomada de decisões

A IA transforma a tomada de decisões nas cadeias de suprimentos, fornecendo insights em tempo real e orientados por dados que permitem que as empresas tomem decisões proativas em vez de reativas.

Os sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados de várias fontes, incluindo dados históricos, tendências de mercado e fatores externos, como clima e mudanças econômicas, para gerar insights preditivos e recomendar ações.

• Análise preditiva: Os modelos preditivos com tecnologia de IA preveem a demanda, ajudando as empresas a ajustar o estoque, otimizar as programações de produção e reduzir a probabilidade de falta ou excesso de estoque.
• Planejamento de cenários: Ao simular vários cenários (por exemplo, mudanças na demanda, interrupções no fornecimento), a IA permite que as empresas avaliem os possíveis impactos de diferentes escolhas, melhorando sua capacidade de planejar as incertezas.
• Resposta mais rápida às mudanças: As ferramentas de suporte a decisões habilitadas para IA podem detectar problemas ou tendências em tempo real, como um aumento repentino da demanda ou um gargalo logístico, permitindo ajustes rápidos para manter operações tranquilas. A IA também é capaz de analisar conjuntos de dados maiores com mais rapidez do que a análise manual.

Por exemplo, a tecnologia cognitiva da cadeia de suprimentos da IBM da IBM permitiu que eles respondessem rapidamente a problemas na cadeia de suprimentos antes que ocorresse uma interrupção.

Com isso, você pode tomar medidas rápidas para procurar uma segunda fonte de suprimento se uma delas falhar. Sua tecnologia cognitiva de cadeia de suprimentos que utiliza IA resultou em uma taxa de 100% de atendimento de pedidos mesmo durante a pandemia de 2020.

2. Redução de custos e eficiência operacional

Por meio da mesma tecnologia de cadeia de suprimentos cognitiva baseada em IA, IBM reduziu seus custos de cadeia de suprimentos em US$ 160 milhões.

A IA reduz significativamente os custos e aumenta a eficiência operacional, automatizando e otimizando os principais processos da cadeia de suprimentos. Do gerenciamento do estoque ao planejamento da logística, a automação orientada por IA minimiza as tarefas manuais, reduzindo o erro humano e melhorando a eficiência do processo.

• Otimização de estoque: Os sistemas de IA podem manter níveis ideais de estoque analisando fatores como histórico de vendas, prazos de entrega e sazonalidade, o que reduz os custos de excesso de estoque e minimiza as despesas de armazenamento.
• Agendamento automatizado: A IA otimiza os cronogramas de produção e logística, minimizando o tempo de inatividade e melhorando a utilização dos recursos. Por exemplo, os algoritmos de IA podem otimizar as cargas de caminhões, as rotas de remessa e os tempos de entrega, resultando em menores custos de combustível e entregas mais rápidas.
• Redução de resíduos: Por meio de previsões precisas e alocação eficiente de recursos, a IA reduz o desperdício na fabricação e na logística. Isso não apenas reduz os custos de descarte, mas também contribui para a sustentabilidade ambiental.

3. Sustentabilidade aprimorada

Como discutimos em um artigo separado a IA pode melhorar a sustentabilidade em várias áreas. Nas cadeias de suprimentos, a IA pode permitir o uso mais eficiente de recursos e reduzir o desperdício e as emissões. 

Como as empresas buscam atingir as metas de sustentabilidade, a IA oferece ferramentas para rastrear, medir e otimizar práticas sustentáveis na cadeia de suprimentos.

• Menores emissões de carbono: A otimização de rotas e logística com tecnologia de IA pode reduzir o consumo de combustível selecionando rotas eficientes, consolidando remessas e minimizando o transporte desnecessário, o que leva à redução das emissões de gases de efeito estufa.
• Eficiência energética: Na fabricação, a IA pode otimizar o uso de equipamentos, minimizar os tempos ociosos e programar a produção com base na disponibilidade e no custo da energia, o que reduz o consumo de energia e melhora a sustentabilidade operacional.
• Minimização de resíduos: Ao prever a demanda com precisão, a IA ajuda a reduzir a superprodução e o estoque desnecessário, o que minimiza o desperdício e apoia uma abordagem de economia circular, em que os recursos são reutilizados ou reaproveitados.

O setor de transporte e cadeia de suprimentos é responsável por 25% das emissões globais de gases de efeito estufa, de acordo com um relatório da ONU. Com a redução do desperdício e as melhorias no gerenciamento do inventário por meio do uso de IA, é possível que haja reduções nas emissões de gases de efeito estufa.

A incorporação da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos leva a operações mais ágeis, econômicas e ambientalmente responsáveis.

Esses aprimoramentos ajudam as empresas não apenas a economizar dinheiro e otimizar recursos, mas também a se alinharem com os esforços globais de sustentabilidade, melhorando a imagem da marca e o apelo aos clientes ambientalmente conscientes.

Você está pronto para implementar a IA em sua organização? Nossos Fundamentos de IA seria o ponto de partida perfeito para você aprender todas as habilidades necessárias em IA.

IA generativa na cadeia de suprimentos

A IA generativa é uma forma avançada de inteligência artificial que usa a aprendizagem profunda para criar resultados novos e exclusivos com base em um conjunto de dados de treinamento. No gerenciamento da cadeia de suprimentos, a IA generativa pode ajudar a otimizar os processos, gerando vários cenários e sugerindo o curso de ação mais eficiente.

Aqui estão alguns casos de uso em potencial:

• Geração de rotas alternativas de transporte para minimizar custos e aumentar a eficiência
• Criação de programações de produção otimizadas com base em níveis de demanda variáveis
• Geração de possíveis soluções para interrupções na cadeia de suprimentos em tempo real

Estudos de caso

A IA generativa está transformando o gerenciamento da cadeia de suprimentos, permitindo que as empresas otimizem as operações, aumentem a eficiência e melhorem a tomada de decisões. Aqui estão alguns exemplos reais de empresas que utilizam a IA generativa em suas cadeias de suprimentos:

1. Cadeia de suprimentos da DHL

A DHL fez uma parceria com o Boston Consulting Group para implementar aplicativos de IA generativa com o objetivo de aprimorar o gerenciamento e a análise de dados. Um aplicativo é uma ferramenta de limpeza de dados que processa e analisa dados de clientes potenciais, permitindo que os engenheiros da DHL projetem soluções de logística com mais eficiência. 

Outro aplicativo auxilia as equipes de vendas, fornecendo insights durante o desenvolvimento de propostas, permitindo propostas mais rápidas e personalizadas para os clientes.

2. Mars Incorporated

A Mars está colaborando com a Celonis para utilizar a IA generativa para otimizar as cargas dos caminhões. Ao analisar fatores como o clima e os detalhes da remessa, o sistema de IA recomenda consolidações de carga, reduzindo os esforços manuais em 80% e diminuindo os custos de remessa e as emissões.

3. ThredUp

A varejista de roupas de segunda mão ThredUp emprega IA em seus centros de distribuição para aumentar o rendimento e a produtividade. A IA é usada para gerar descrições detalhadas de itens para produtos, simplificando as operações e melhorando a eficiência.

4. UPS

A UPS utiliza seu sistema ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation)que utiliza IA e algoritmos avançados para otimizar as rotas de entrega em tempo real. O sistema considera fatores como volume de pacotes, janelas de entrega, condições de tráfego em tempo real e clima para gerar rotas eficientes, economizando mais de 10 milhões de galões de combustível anualmente e reduzindo custos e emissões de carbono.

Esses exemplos demonstram como a IA generativa está sendo aplicada em vários setores para aumentar a eficiência da cadeia de suprimentos, reduzir custos e melhorar a eficácia operacional geral.

Desafios e considerações sobre a implementação de IA

Apesar de seus muitos benefícios, a implementação da IA nas cadeias de suprimentos não está isenta de desafios. Esses desafios podem representar uma dificuldade para as organizações que não estão preparadas para essa mudança.

Privacidade dos dados

A privacidade e a segurança dos dados são preocupações importantes, pois os sistemas de IA dependem do processamento de grandes quantidades de informações potencialmente confidenciais. As empresas devem garantir que suas práticas de tratamento de dados estejam em conformidade com as normas e os padrões internacionais.

Se você é uma organização que reside na UE, a Lei de IA da UE é uma diretriz importante com regras rígidas de privacidade de dados que devem ser respeitadas. Você pode ler mais sobre isso em nosso Guia da Lei de IA da UE para líderes.

Como você pode ver na imagem acima, a Lei de IA da UE impõe uma boa governança de dados, o que pode ser um desafio para muitas pequenas empresas.

Qualidade e complexidade dos dados

Os algoritmos de IA são tão bons quanto os dados com os quais são treinados. As empresas devem garantir que seus dados sejam precisos, relevantes e constantemente atualizados para evitar previsões errôneas.

Em todos os setores, a qualidade dos dados é um desafio importante quando se trata da adoção da IA. Esses problemas com a precisão e a integração dos dados são especialmente verdadeiros em cadeias de suprimentos complexas.

Por exemplo, em uma cadeia de suprimentos global, os dados devem ser coletados e analisados de vários fornecedores, fabricantes e distribuidores em diferentes países e fusos horários. Isso apresenta desafios para a integração, a padronização e a interoperabilidade dos dados.

Altos custos de implementação

Com a implementação de qualquer nova tecnologia, há um custo inicial. As empresas devem considerar cuidadosamente o retorno sobre o investimento e os possíveis benefícios antes de investir em IA.

Alguns desses custos podem vir de você:

• Contratação de profissionais qualificados para desenvolver e manter sistemas de IA
• Atualização da infraestrutura existente para dar suporte à tecnologia de IA
• Manutenção de grandes modelos de IA no local

No entanto, os resultados positivos da IA superam em muito os desafios financeiros e operacionais da adoção de soluções de IA.

Treinamento e adaptação da força de trabalho

O impacto sobre a força de trabalho é outra consideração. Embora a IA possa automatizar muitas tarefas, ela também pode levar à necessidade de requalificação e aprimoramento da IA. As empresas precisam encontrar um equilíbrio entre o avanço tecnológico e a manutenção da base de habilidades de sua força de trabalho. 

As organizações devem estar preparadas para equipar os funcionários para trabalhar com IA e usar essas novas ferramentas de IA para preencher as lacunas de habilidades que possam surgir.

É aqui que você vai encontrar o DataCamp for Business pode te ajudar. O DataCamp for Business oferece uma solução abrangente para treinamento corporativo em ciência de dados e habilidades de IA que estão em alta demanda nessa área crescente de IA na cadeia de suprimentos. Comece com uma demonstração hoje mesmo.

O futuro da IA na cadeia de suprimentos

Olhando para o futuro, o papel da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos provavelmente se expandirá. As tecnologias emergentes aprimorarão ainda mais os recursos de IA, oferecendo soluções ainda mais sofisticadas para os desafios da cadeia de suprimentos.

Cadeias de suprimentos autônomas

Por exemplo, as cadeias de suprimentos avançarão em direção à autonomia, com processos e máquinas orientados por IA trabalhando de forma independente. Isso pode levar a uma precisão e eficiência quase perfeitas, reduzindo a necessidade de intervenção humana.

Análise preditiva

A análise preditiva continuará a evoluir, permitindo que as empresas antecipem as interrupções com mais antecedência e façam os ajustes necessários rapidamente. Isso ajudará as empresas a gerenciar proativamente os riscos e evitar possíveis contratempos.

Inovação geradora orientada por IA

A IA generativa também desempenhará um papel mais significativo na inovação da cadeia de suprimentos. A IA generativa pode ser útil na elaboração de várias opções de design para produtos e processos. Assim, as empresas podem encontrar as melhores soluções, o que talvez não fosse possível com os métodos tradicionais.

Considerações finais

A IA já fez incursões substanciais no gerenciamento da cadeia de suprimentos, e seu papel continuará a se expandir. Para organizações e indivíduos, é fundamental manter-se atualizado com esses desenvolvimentos. DataCamp para empresas equipará suas equipes e funcionários com as habilidades de IA necessárias para capitalizar os empolgantes desenvolvimentos do setor.