Machine learning na supply chain: uma revolução no setor
Processos operacionais automatizados e fluxo de mercadorias eficiente e preciso. Seria um sonho? Com o uso do machine learning na supply chain já é realidade!
A implantação de tecnologia de ponta, que utiliza inteligência artificial para coletar, armazenar e integrar dados, tornou a gestão da cadeia de suprimentos um dos principais pilares estratégicos das empresas.
Esses sistemas que gerenciam e criam insights em tempo real de todas as operações potencializam o alcance de resultados, otimizando toda a cadeia: do fornecedor até o cliente final.
Mas, apesar de revolucionar a área de supply chain, o machine learning ainda gera muitas dúvidas e inseguranças. Gestores de diversos portes e segmentos corporativos buscam mais informações sobre ele para aprimorar o gerenciamento de estoque e de entrega.
Você também precisa entender melhor sobre machine learning na cadeia de suprimentos? Continue a leitura e descubra novas formas de transformar a sua gestão por completo.
O que é machine learning?
O machine learning é um dos braços da inteligência artificial (IA). O termo em português é chamado de “aprendizado de máquina”.
Ou seja, o machine learning é definido como uma tecnologia que aprende a cada interação realizada. A partir de dados e informações registrados no sistema, ele faz análises, conexões e reconhece padrões para oferecer soluções inteligentes.
Podendo ser aplicado em qualquer negócio, ele utiliza o big data (coleta e análise de uma grande quantidade de dados) para avaliar cenários, identificar gargalos e oportunidades e disponibilizar previsões certeiras para a tomada de decisões.
Isto é, quanto mais informações estiverem ao seu alcance, melhor será o resultado apresentado pelo machine learning.
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Machine learning na supply chain
Agora, vamos compreender quais são os impactos e a importância do machine learning na supply chain.
Por meio de algoritmos que aprendem constantemente, o machine learning revoluciona a gestão da cadeia de suprimentos. Ele permite uma visão completa de todos os elos da cadeia, produzindo insights de desempenho em tempo real.
Afinal, quais fatores que mais influenciam o sucesso do setor? Quais precisam ser melhorados? Quais padrões existem na etapas de supply chain? Quais oportunidades de negócio a empresa pode investir?
O machine learning na cadeia de suprimentos usa dados precisos para entender o fluxo do estoque, da previsão de demanda, de pagamentos a serem feitos ou recebidos, planejamento de todas as etapas, desempenho dos fornecedores e processos a serem reestruturados.
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A importância do machine learning na supply chain
A grande vantagem de investir em sistemas inteligentes que apoiem a gestão da cadeia de suprimentos é o fornecimento de dados. Em um mercado tão competitivo, não há mais espaço para decisões estratégicas tomadas por achismo, intuição ou pelo efeito manada (“o que todos estão fazendo, tenho que fazer também”).
O machine learning é extremamente valioso para a equipe saber como está o cenário atual e o que precisa ser feito para aprimorar os processos operacionais. Até porque, com a possibilidade de personalização do software de gestão, os insights apresentados são únicos, exclusivos para cada negócio.
Logo, se alguma operação está com gargalo ou há uma possibilidade de atraso de entrega do fornecedor, o gestor consegue tomar decisões rápidas que evitem prejudicar o abastecimento e a entrega de qualidade da empresa.
Conheça mais 15 benefícios da adoção do machine learning na cadeia de suprimentos:
eficiência e eficácia no fluxo da supply chain;
identificação de novas oportunidades de negócio;
redução ou eliminação de riscos, erros e falhas;
previsão de demanda mais precisa;
fornecimento de relatórios completos.
acesso ágil e prático aos indicadores de desempenho;
automatização de tarefas;
identificação de padrões;
visão geral e maior controle de todos os elos da cadeia de suprimento em tempo real;
homologação e avaliação de fornecedores ágeis e assertivas;
maior satisfação e fidelização do cliente final;
supply chain mais dinâmica e com melhoria contínua;
aumento da vantagem competitiva;
rápida adaptação ao mercado e aos novos hábitos de consumo;
antecipação de demandas.
Logo, é possível perceber que o impacto do machine learning na supply chain é imenso. Todo o setor sofre uma revolução e transformações profundas na mentalidade de negócio.
Colaboradores e gestores desempenham melhor as suas funções e ganham tempo produtivo de realizar análises estratégicas e não apenas tarefas longas e repetitivas que podem ser executadas por uma máquina.
Quanto tempo você acha que um software pode informar o desempenho em tempo real de fornecedores? Em segundos ou minutos. E se fosse um colaborador da sua equipe a executar essa atividade? Com certeza seriam dias ou até semanas, dependendo do porte do seu negócio.
Por isso, contar com o machine learning na cadeia de suprimentos e ter a possibilidade de ter uma máquina pensando, aprendendo e executando é fundamental para o sucesso da empresa.
Continue aprendendo: 4 indicadores de desempenho de fornecedores para agregar mais segurança e eficiência nas parcerias
Como adotar o machine learning na cadeia de suprimentos?
O primeiro e mais importante passo para implantar o machine learning na supply chain é começar agora mesmo o armazenamento de big data.
Não tem como aplicar o machine learning em apenas um histórico de dados de um mês, por exemplo. É preciso muito mais do que isso para o algoritmo de IA fazer o seu trabalho.
E a única solução é coletar e guardar um alto volume de informações em um banco de dados sólido o quanto antes possível.
Agora, vamos a exemplos na prática? Veja três aplicações de machine learning na supply chain.
Aplicação na previsão de demandas: quanto mais informações inseridas no banco de dados, mais aprendizado o sistema ganha. Logo, ele consegue, de modo ágil e preciso, identificar padrões de consumo e de comportamento do cliente final. O uso do machine learning se revelou ainda mais útil ao prever demandas a longo prazo.
Aplicação na mitigação de riscos: o machine learning conecta dados de vários fornecedores. Devido ao seu aprendizado constante, ele identifica padrões e sugere novas formas de executar algum processo para reduzir ou eliminar riscos e ser mais eficiente e menos custoso, como serviços de entrega.
Aplicação na IBM: a adoção de uma plataforma de machine learning ajudou a definir se um produto foi danificado, a classificá-lo por tempo de dano e ainda a sugerir a melhor forma de realizar os reparos. E isso só foi possível devido ao rastreamento, à identificação e aos insights gerados pelo sistema.
Ou seja, é possível escrever sobre inúmeras formas de aplicação do machine learning na supply chain. Versátil e adaptável ele é muito útil principalmente para negócios que lidam com alto volume de demanda.
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