A IA é a pedra angular de uma cadeia de suprimentos resiliente. Aqui está a prova.

Vamos todos concordar: a pandemia reformulou a cadeia de suprimentos global. Múltiplos bloqueios combinados com restrições temporárias ao comércio e escassez de mão de obra revelaram vulnerabilidades nas cadeias de suprimentos que antes não eram vistas.

A mudança drástica do cenário forçou os executivos da cadeia de suprimentos a aprimorar seu jogo de gerenciamento estratégico. Para fazer isso, alguns deles se voltaram para tecnologias inovadoras, com a IA da cadeia de suprimentos liderando a corrida.

De fato, embora seja uma prática padrão para as empresas manterem seus projetos de transformação digital em tempos de incerteza econômica, a crise do COVID-19 não impediu os tomadores de decisão da cadeia de suprimentos de recorrer a fornecedores de soluções de inteligência artificial. Um estudo sugere que 92% dos executivos de nível sênior pesquisados ​​continuaram com seus investimentos. O raciocínio? Um valor positivo da IA ​​na cadeia de suprimentos.

Abaixo, analisamos como a inteligência artificial ajuda as cadeias de suprimentos a funcionarem de forma eficaz, investigamos os resultados que a IA na cadeia de suprimentos pode produzir e compartilhamos dicas sobre como entrar no movimento da cadeia de suprimentos digital de maneira livre de riscos.

IA na cadeia de suprimentos: como ela ajuda a atingir metas de gestão estratégica

No início de 2021, a Ernst and Young entrevistou 200 executivos de nível sênior da cadeia de suprimentos para revelar suas principais prioridades para os próximos 12 a 36 meses. Aqui está o que eles encontraram:

• A meta estratégica número um para os tomadores de decisão da cadeia de suprimentos é aumentar a eficiência da cadeia de suprimentos
• O segundo objetivo que eles procuram alcançar é obter melhor visibilidade de suas cadeias de suprimentos
• Outras metas que estão no topo das agendas globais da cadeia de suprimentos estão aumentando a resiliência e otimizando os custos de gerenciamento da cadeia de suprimentos

A inteligência artificial está se tornando essencial para dar vida a essas transformações estratégicas. De fato, 95% das organizações de melhor desempenho veem a IA como a pedra angular do sucesso de sua cadeia de suprimentos.

Aqui está uma visão mais detalhada dos casos de uso de IA na cadeia de suprimentos que ajudam a atingir as metas mencionadas acima.

Casos de uso de IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos que aumentam a eficiência operacional

Previsão de demanda

Compreender as fontes de demanda nunca foi tão desafiador. Com as expectativas dos clientes mudando rapidamente e ficando mais diversificadas, as empresas agora contam com ferramentas de cadeia de suprimentos com inteligência artificial para obter mais insights relacionados à demanda e ajustar suas estratégias de produção de acordo.

A integração dos dados disponíveis sobre cada processo na cadeia de suprimentos (mesmo informações em tempo real) e a execução desses dados por meio de algoritmos de IA podem ajudar as empresas a estabelecer uma visão unificada da demanda e tomar decisões mais ponderadas. Os dados para análise podem ser coletados de fontes internas, como pedidos e vendas, ou fontes externas, por exemplo, fatores macroeconômicos, sentimento da marca e número de casos de COVID-19.

Como resultado desse planejamento, a IA é capaz de retornar um relatório detalhado dos volumes potenciais de consumo, discriminados por nível de cliente e localização. E com os dados detalhados de demanda em mãos, as empresas podem otimizar seus volumes de produção, reduzir os níveis de estoque, armazenar mais mercadorias perto de seus clientes e reduzir remessas desnecessárias.

Definindo as melhores rotas de entrega

Aproveitar a IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos também pode ajudar a projetar melhores rotas de entrega e otimizar a utilização da frota. Considerando critérios como fornecedores e locais de fabricação, locais de armazenamento, potencial desgaste de máquinas e uso de combustível, as soluções de cadeia de suprimentos baseadas em IA apresentam uma rota ideal e fornecem um fluxo mais rápido de itens ao longo da cadeia de suprimentos.

Entregas de última milha e carros sem motorista

Carros autônomos e robôs de entrega de última milha (que também dependem de IA) têm a chance de transformar as cadeias de suprimentos diminuindo a dependência de motoristas humanos e otimizando as rotas de entrega.

Ainda assim, de acordo com o BCG, apenas 10% dos caminhões provavelmente operarão de forma autônoma até 2030. Drones e bots de entrega, por sua vez, já ganharam popularidade significativa. Eles estão sendo cada vez mais usados ​​para entregas em distâncias mais curtas ou para locais onde a transferência terrestre não é segura, confiável ou sustentável.

Soluções híbridas que combinam vans de entrega e drones também surgiram recentemente. A Amazon, por exemplo, trabalha em um sistema em que vans entregam itens perto de seu destino e enviam um drone controlado por IA para a entrega final.

Casos de uso de IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos que proporcionam melhor visibilidade

Gestão de inventário

A adoção da IA ​​no gerenciamento da cadeia de suprimentos pode ajudar a descobrir o desempenho do estoque em vários canais e vendedores e identificar anomalias, como atrasos ou baixos níveis de estoque. Com dados de estoque detalhados, as empresas podem ajustar suas estratégias de estoque para operar com mais eficiência.

Gerenciamento de pedidos

As plataformas de cadeia de suprimentos alimentadas por IA facilitam o gerenciamento de pedidos e ajudam a reunir vários participantes da cadeia de suprimentos envolvidos no processo. Por exemplo, uma plataforma de gerenciamento de carga baseada em IA que a ITRex ajudou a desenvolver pode prever os custos de envio de pedidos com base em até 60 parâmetros, processar solicitações de clientes para eliminar pedidos duplicados e sugerir melhores opções de correspondência de transportadoras e rastrear envios desde o despacho até a entrega.

Casos de uso de IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos que aumentam a resiliência

Análise preditiva para gerenciamento de riscos

A pandemia colocou a gestão de risco no topo de todas as agendas corporativas. A McKinsey relata que 59% das empresas adotaram uma nova abordagem para o gerenciamento de riscos da cadeia de suprimentos no ano passado.

Um exemplo típico de como a aplicação de IA na cadeia de suprimentos melhora o gerenciamento de riscos é otimizar a avaliação de fornecedores, sinalizando fornecedores como de baixo, médio ou alto risco. Para isso, uma solução de IA pode avaliar métricas como o impacto nas receitas que uma empresa provavelmente enfrentará se uma determinada fonte for perdida, o tempo que um fornecedor específico levaria para se recuperar de uma interrupção, a disponibilidade de fontes alternativas e outros dados.

Outra maneira de alavancar a IA para a cadeia de suprimentos é prever interrupções na cadeia de suprimentos. Alimentando-se de dados operacionais históricos, a IA pode ajudar a identificar e corrigir ineficiências operacionais em tempo real, fornecendo uma visão aprofundada do desempenho, oportunidades e riscos da cadeia de suprimentos. Fazer isso de forma proativa permite que os executivos da cadeia de suprimentos operem com custos mais baixos sem sacrificar a eficiência. De fato, de acordo com a McKinsey, as organizações que adotaram a IA relatam uma redução de 44% nas despesas operacionais.

Gêmeos digitais

Expandindo ainda mais a dependência da inteligência artificial na cadeia de suprimentos, as empresas podem criar os chamados gêmeos digitais – simulações virtuais de todos os ativos corporativos, armazéns, rotas e fluxos de materiais e produtos. Os gêmeos digitais ajudam a projetar cadeias de suprimentos mais resilientes e eficazes e permitem testar o desempenho da cadeia de suprimentos e prever riscos.

IA na cadeia de suprimentos: cinco exemplos do mundo real

Vejamos os exemplos de empresas que já adotaram a IA para o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Amazonas

A gigante do comércio eletrônico usa análises preditivas baseadas em IA para impulsionar sua cadeia de suprimentos e prever a demanda por produtos antes de comprar e estocar seus armazéns. A empresa diz que a análise preditiva se tornou a espinha dorsal de sua estratégia de cadeia de suprimentos. A previsão de demanda com inteligência artificial “inicia a cadeia de suprimentos” e ajuda a empresa a determinar quais produtos e quanto de cada comprar.

UPS

A empresa usa IA para gerenciar o fluxo de pacotes. A equipe da empresa tem uma visão geral do número de pacotes na rede de entrega, os picos esperados no volume de mercadorias em trânsito, bem como possíveis interrupções. A solução de cadeia de suprimentos baseada em IA depende de informações históricas e em tempo real, incluindo dados climáticos e de tráfego, para criar as maneiras mais rápidas e seguras de entregar pacotes.

DHL

A empresa emprega uma ferramenta baseada em IA para prever atrasos no frete aéreo. A solução analisa 58 pontos de dados e prevê atrasos ou acelerações com uma semana de antecedência. A ferramenta também indica os motivos pelos quais as alterações no itinerário podem ocorrer.

FedEx

O serviço de entrega usa o Roxo – um robô que depende da IA ​​para automatizar as entregas de última milha. O robô foi projetado para ser usado em um raio de três a cinco milhas de instalações de armazenamento. Ajudou a empresa a satisfazer melhor as necessidades de seus clientes e melhorar seus benchmarks de desempenho.

Eco Logística Global

A empresa de gerenciamento de transporte se baseia na IA para enviar mercadorias com rapidez, segurança e economia. As áreas em que a empresa emprega IA são múltiplas – desde a otimização da aquisição de transporte até o gerenciamento de transportadoras e o rastreamento inteligente de remessas.

Embarcando em uma jornada de transformação da cadeia de suprimentos orientada por IA

Cerca de 60% dos projetos que lidam com IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos são entregues com atraso ou acima do orçamento. Estabelecemos um roteiro de adoção de IA para ajudá-lo a superar os desafios de implementação de IA e facilitar suas jornadas de transformação da cadeia de suprimentos.

Etapa 1. Formule um caso de negócios e pense nos aspectos estratégicos da adoção da IA

Apenas um terço das empresas que adotam a transformação orientada por IA realizam uma auditoria de diagnóstico antes de lançar a tecnologia. Para garantir que você não esteja perdendo as oportunidades da IA, recomendamos iniciar seu projeto de digitalização identificando e priorizando as possibilidades de criação de valor em todos os segmentos da cadeia de suprimentos – desde a aquisição até a fabricação e o envio. Com uma avaliação completa realizada, defina a estratégia de digitalização da cadeia de suprimentos e certifique-se de que ela reflita as descobertas. Faz sentido começar digitalizando um segmento da cadeia de suprimentos que mostra o maior potencial de criação de valor para impulsionar o ROI mais rapidamente. E assim que a solução base for lançada, você poderá evoluir ainda mais, tanto verticalmente, expandindo a lista de recursos disponíveis, quanto horizontalmente, estendendo os recursos de IA para outros segmentos da cadeia de suprimentos.

Etapa 2. Procure um fornecedor ideal para dar vida à sua solução

Devido à complexidade e à natureza multifacetada das cadeias de suprimentos, todas as suas expectativas dificilmente poderiam ser atendidas por um único fornecedor. Portanto, não tenha medo de examinar o que o mercado de tecnologia da cadeia de suprimentos tem a oferecer e integrar as melhores ofertas em uma solução que atenda às suas necessidades específicas. Outro conselho é optar por um integrador independente de fornecedor, para evitar o aprisionamento de tecnologia e solução.

Etapa 3. Supervisionar o desenvolvimento e a integração da solução

De acordo com a McKinsey, apenas 15% das empresas envolvidas no gerenciamento da cadeia de suprimentos relatam que seus objetivos estão alinhados com os de seus fornecedores. Para evitar isso e garantir uma implantação tranquila, mapeie o processo de desenvolvimento para a estratégia inicial de digitalização da cadeia de suprimentos e tenha em mente o valor-chave que você pretende explorar. Priorizar as oportunidades de criação de valor e dividir o processo de desenvolvimento em incrementos de acordo com as prioridades definidas pode ajudar a navegar na implementação de IA de ponta a ponta.

Etapa 4. Garanta a adoção tranquila da solução e dimensione os recursos implementados

Alimentar uma cadeia de suprimentos com IA é um empreendimento complexo que é mais do que apenas implantar a tecnologia. A digitalização de uma cadeia de suprimentos também requer gerenciamento abrangente de mudanças e requalificação. Portanto, antes de entrar no movimento da IA, recomendamos estabelecer um plano de gerenciamento de mudanças para ajudá-lo a lidar com a lacuna de habilidades e a mudança cultural. Comece explicando o valor da IA ​​para os funcionários e eduque-os sobre como adotar as novas formas de trabalhar.

Em uma nota final

Nos últimos anos, a inteligência artificial tornou-se um elemento vital de uma cadeia de suprimentos resiliente. As ferramentas de gerenciamento da cadeia de suprimentos baseadas em IA estão ajudando as organizações a acelerar o fluxo de materiais e produtos acabados, reduzir custos operacionais e navegar efetivamente pelas mudanças.

Se você deseja aproveitar o poder transformador da IA ​​e digitalizar sua cadeia de suprimentos para obter melhor visibilidade, resiliência e capacidade de resposta, deixe a ITRex de lado. Seus especialistas responderão às suas perguntas e ajudarão a navegar no processo de transformação com pouco ou nenhum risco.

Originalmente publicado em https://itrexgroup.com em 21 de fevereiro de 2022.