Big Data e Inteligência Artificial na Supply Chain: um fator-chave de sucesso

Atualmente, as ferramentas equipadas com Inteligência Artificial permitem aperfeiçoar as previsões logísticas e melhorar o processo de tomada de decisão através do tratamento eficiente da informação. No entanto, para que isso funcione, os intervenientes devem alimentar a Inteligência Artificial com dados relevantes. Damos-lhe a conhecer os pontos essenciais para tornar a Inteligência Artificial na Supply Chain um fator de sucesso para a sua organização.

O que é um dado explorável pela Inteligência Artificial na Supply Chain?

A Inteligência Artificial está cada vez mais eficiente, contudo, não tem capacidade para ter "bom senso". Ou seja, apesar de conseguir tirar conclusões dos dados que lhes são transmitidos, não sabe distinguir informação útil e informação irrelevante.

É necessário alimentar a ferramenta com dados:

• Classificados ; 

• Organizados ; 

• Transmissíveis ; 

• Adequados às necessidades da empresa.

Inicialmente, isso envolve um trabalho de engenharia de dados. Estes são colocados num ambiente técnico específico, onde se pode selecionar a relevância e estruturá-los de forma adequada.

Essas manipulações iniciais envolvem a conceção de um processo para uma transferência otimizada de dados entre ecossistemas. É crucial que a transferência de informações seja executada corretamente para obter um resultado da Inteligência Artificial. Se as informações não chegarem ao seu destino de forma fiável, compromete-se a realização dos cálculos, privando o utilizador das conclusões esperadas.

A avaliação da relevância dos dados ocorre numa lógica de resposta a um problema empresarial. Nesta perspetiva, só serão mantidos os dados necessários para produzir a solução empresarial desejada.

Em resumo, a qualidade e estrutura dos dados fornecidos à Inteligência Artificial têm mais peso do que a quantidade.

Como alimentar adequadamente a Inteligência Artificial com dados logísticos?

As fontes de informação que podem alimentar a Inteligência Artificial orientada para a Supply Chain são diversas. Por exemplo, num armazém equipado com um WMS (Sistema de Gestão de Armazém), as informações nesta ferramenta podem ser facilmente utilizadas. São estruturadas, geralmente fiáveis e não exigem um trabalho de engenharia muito complexo.

As operações dos utilizadores integradas no sistema informático constituem outra fonte crucial de dados. Estes são gerados durante os diferentes processos logísticos e são representativos da realidade no terreno. Ao alimentar os algoritmos com estes dados, fornecem uma base sólida para decisões operacionais mais eficientes.

Por último, o fornecedor da solução deve considerar os dados provenientes das interações com o seu cliente:

• Quais são os problemas empresariais que a ferramenta deve resolver?

• Quais são as especificidades da empresa e da sua organização?

• Quais são as necessidades específicas das partes interessadas (internas e externas)?

  Como podem os serviços logísticos integrar a Inteligência Artificial?

  Dependendo das empresas e das suas expectativas, existem duas correntes principais.

  Algumas organizações preferem criar a sua própria solução internamente. Investem em cientistas de dados e formam equipas dedicadas à Inteligência Artificial na Supply Chain. Nestas equipas, os engenheiros de dados desempenham um papel fundamental.

  Geralmente, a aplicação é testada gradualmente até ser adotada pelos utilizadores finais. Portanto, é um processo demorado e por vezes complexo.

  «Para ajudar os utilizadores a entender os processos por trás da tomada de decisão da Inteligência Artificial, temos que ser capazes de descrever os elementos utilizados pelo algoritmo.»

   

  Do outro lado, algumas empresas optam por comprar soluções prontas a usar que integram Inteligência Artificial. Por exemplo, o RMS disponibilizado pela Generix utiliza a Inteligência Artificial como instrumento de performance.

  Esta opção permite beneficiar de uma ferramenta construída com as melhores práticas do setor. Além disso, a modularidade destes programas garante uma personalização e adaptação às restrições e especificidades da organização. Algoritmos personalizados são frequentemente utilizados numa fase exploratória, facilitando o início do projeto.

  Nota: em termos de responsabilidade e custos operacionais, os serviços baseados em Inteligência Artificial encapsulada em software (ou ofertas SaaS) têm a vantagem de serem operados pelo fornecedor.