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Por natureza, as atividades da Supply Chain produzem um alto volume de dados relacionados a rodadas de entrega, armazenamento de mercadorias e preparação de pedidos. Com inteligência artificial, essas informações podem agora ser usadas para otimizar a cadeia logística por meio de análise preditiva.
No campo da distribuição, os algoritmos de machine learning agora oferecem recursos de previsão incomparáveis ao estimar mudanças na atividade. Eles permitem avaliar a influência combinada de uma infinidade de forças de demanda interna e externa, considerando também as particularidades de cada setor.
O machine learning, ou aprendizado de máquina, opera com dados que os parceiros de distribuição transmitem para os vendedores. Mais especificamente, ele é usado para detectar critérios que, de outra forma, poderiam não ter impacto sobre a demanda. Munido desse conhecimento, o distribuidor pode lidar com o estoque, o merchandising e a movimentação de mercadorias com sutileza, a fim de comercializar os produtos certos no momento certo e, o que é mais importante, em quantidade suficiente e pelos canais apropriados.
No armazém, a preparação dos pedidos está sujeita a grandes picos de carga. Os responsáveis pela equipe geralmente precisam limitar os recursos internos para otimizar os custos e chamar trabalhadores temporários quando o consumo é particularmente alto. Para ajudar os operadores inexperientes a tomar as decisões corretas e levá-los a uma velocidade produtiva mais rapidamente, os gestores têm a opção de usar inteligência artificial e soluções de machine learning.
Tomemos o exemplo de um operador cujo trabalho é carregar caixas em paletes. Ao analisar as dimensões da embalagem, o algoritmo pode escolher a melhor maneira de posicioná-las no palete (deitando, de lado, verticalmente, etc.) para otimizar o carregamento e reduzir o número de paletes a serem despachados.
No final da cadeia, essas decisões têm um impacto considerável nos custos de transporte e na satisfação do cliente, pois os destinatários podem receber seu pacote sem esperar pela próxima rodada. Além disso, otimizar o circuito de coleta de mercadorias permite que os preparadores de pedidos evitem viagens desnecessárias e se tornem mais rápidos e eficientes.
Em relação ao planejamento, a IA pode ajudar os gerentes de armazenamento a prever o número de operadores necessários para absorver picos de atividade. Ao analisar um período em particular em relação às previsões de demanda, eles podem calcular com precisão os recursos adicionais necessários e aumentar o desempenho de um site de logística.
Usando sensores inteligentes, as empresas na Supply Chain têm à sua disposição novos meios para prolongar a vida útil de seus veículos de transporte e equipamentos de gerenciamento de armazém. Os dados emitidos pelos dispositivos IoT permitem detectar fatores que influenciam a vida útil da máquina e criar novos modelos de uso. Com o machine learning, torna-se mais fácil medir a Eficácia Geral do Equipamento (Overall Equipment Effectiveness – OEE), um indicador-chave de desempenho para a supply chain.
Para garantir visibilidade de ponta a ponta para todas as operações na supply chain, a vigilância em tempo real é uma obrigação. Combinado com sensores IoT e algoritmos avançados de machine learning, uma plataforma digital implementada com dados acessíveis em tempo real pode permitir análises completas.
Para estudar de perto o comportamento e propor modelos de previsão confiáveis, uma solução de inteligência artificial deve ter acesso a altos volumes de informações para analisar. Esse é um pré-requisito não negociável para o funcionamento correto do algoritmo. Três semanas de histórico não são suficientes para instalar e executar uma aplicação de machine learning, pois não haveria dados suficientes para trabalhar.
O armazenamento de big data é um grande desafio para as empresas. Eles precisam:
Para que os dados possam ser usados em tempo real, também é necessário avaliar o histórico de dados e entender algumas informações que se tornaram obsoletas. Se uma referência não existe mais, pode ser necessário considerar o comportamento de sua família em vez de procurar trabalhar com a própria referência.
Para garantir que os mecanismos de inteligência artificial permaneçam totalmente operacionais e continuem a se beneficiar de seus recursos preditivos, as empresas da supply chain devem começar imediatamente a armazenar seus dados. Para fazer isso, elas devem construir rapidamente um banco de dados suficiente para operações futuras.
A inteligência artificial já é uma realidade na Supply Chain. Usando o machine learning, os algoritmos possibilitam aumentar a receita e melhorar o desempenho do gerenciamento de estoque da empresa. Para aproveitar ao máximo o que oferece, as empresas precisam ter um banco de dados sólido disponível. Se você ainda não começou a construir seu banco de dados, comece a armazenar seus arquivos o mais rápido possível.
Projetado para respeitar os requisitos regulamentares relacionados à proteção de dados (ou seja, RGPD), a solução Generix Group Data Lake permite coletar e armazenar dados com segurança. Quer saber mais sobre nossa oferta? Consulte nossos especialistas!
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