6 aplicações inovadoras de IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos

Hoje, a inteligência artificial (IA) parece impulsionar tudo nas nossas vidas, desde a forma como fazemos compras com chatbots que parecem ler as nossas mentes, até às nossas deslocações diárias, onde os carros autónomos conduzem sozinhos.

Não é de admirar que empresas de todos os tipos em todo o mundo estejam a integrar rapidamente a IA nos seus sistemas operacionais. A pesquisa recente da McKinsey & Company revelou uma impressionante taxa de adoção de IA, que é 2.5 vezes maior hoje do que em 2017.

A capacidade da IA ​​de automatizar tarefas repetitivas e analisar rapidamente grandes volumes de dados permite que as empresas simplifiquem os seus processos, tornando-os mais produtivos e eficientes. Por estas razões, a utilização da IA ​​nas operações da cadeia de abastecimento já não é um extra opcional – é o motor que impulsiona o desempenho e a eficiência de combustível. 

Com algoritmos de IA, as empresas podem prever atrasos, identificar potenciais interrupções nas suas cadeias de abastecimento e até otimizar as operações de armazém, desde a classificação e embalagem de mercadorias até à gestão dos níveis de inventário.

Parece interessante? Continue lendo enquanto explicamos do que se trata a IA e como ela pode revolucionar as cadeias de suprimentos de seis maneiras inovadoras!

Conteúdo
O ABC da IA: uma análise de seus fundamentos e estado atual
Como a IA é usada nas cadeias de abastecimento?
Rumo a uma cadeia de suprimentos otimizada por IA: considerações finais

O ABC da IA: uma análise de seus fundamentos e estado atual

A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que visa criar máquinas e software que possam imitar a inteligência humana. Isso parece excessivamente complexo ou técnico? Não precisa ser assim – vamos explorar juntos o que a IA realmente é antes de nos aprofundarmos em seus usos no gerenciamento da cadeia de suprimentos.

O que é inteligência artificial (IA)?

Inteligência Artificial, ou IA, para abreviar, é como dar a um computador um cérebro que pode pensar, aprender e resolver problemas da mesma forma que os humanos. Não é um cérebro feito de células e neurônios, mas sim um cérebro feito de código de programação que usa dados e experiências para melhorar as tarefas. 

Essas tarefas podem ser qualquer coisa, desde entender palavras faladas (como Siri ou Alexa fazem), reconhecer imagens (como o Facebook identificando seus amigos nas fotos), recomendar qual vídeo assistir em seguida (como faz o Netflix) ou até mesmo dirigir carros. A IA pode ser dividida em dois grandes tipos com base no que faz com as informações que obtém:

• IA discriminativa: Este subconjunto de IA trata de identificação. Por exemplo, se você mostrar um monte de fotos, ele poderá descobrir quais delas têm gatos e quais não. É como um detetive que olha para pistas (dados) para descobrir “quem é o policial” (identificar coisas).
• IA generativa: Em vez de apenas identificar coisas, a IA generativa pode realmente criar coisas novas. Ele não sabe apenas a aparência de um gato; pode imaginar um gato que nem existe e então gerar uma foto ou uma história sobre ele do zero.

Quais são as tecnologias de IA atuais?

As atuais ferramentas generativas de IA tornaram-se cada vez mais capazes de realizar diversas tarefas e funções, desde tarefas administrativas e criação de conteúdo até design e fabricação. Podemos categorizar as atuais tecnologias de IA em duas categorias: aquelas relacionadas a texto e som, e aquelas relacionadas a imagem e vídeo.

Geração de texto e voz

A IA generativa está transformando a maneira como criamos texto e som, facilitando a produção de tudo, desde conteúdo escrito até música. Ferramentas de conversação como ChatGPT e Gemini são treinados em vasto conteúdo da internet. Eles podem manter conversas, redigir e-mails, escrever redações, responder perguntas e até mesmo criar conteúdo escrito do zero.

Quando se trata de voz e som, os avanços são igualmente impressionantes. Por exemplo, ferramentas como MuseNet da OpenAI e juke-box podem gerar composições musicais em uma variedade de gêneros, ou podem receber letras e um estilo musical e gerar uma peça original a partir dessa entrada.

Geração de imagens e vídeos

O processamento de linguagem natural da IA ​​também está mudando o jogo no mundo das imagens e vídeos. Imagine digitar uma descrição simples de uma cena e obter uma imagem original e detalhada que corresponda às suas palavras. É exatamente disso que as ferramentas gostam DALL-E fazer. Você pode dizer ao DALL-E: “Desenhe-me um elefante rosa voando no céu” e pronto, você obterá uma imagem assim.

Quando se trata de vídeo, os avanços são ainda mais emocionantes. OpenAI introduziu recentemente Sora, uma ferramenta de IA de texto para vídeo que pode criar vídeos ricos, detalhados e realistas. Então, alguém pode dizer a Sora para fazer um vídeo sobre um dragão e um cavaleiro dançando, e Sora pode gerar esse vídeo, fazendo com que pareça uma pequena cena de filme real.

Como a IA é usada nas cadeias de abastecimento?

Agora que sabemos do que se trata a inteligência artificial, incluindo os seus últimos avanços, você deve estar se perguntando qual é exatamente o papel da IA ​​na gestão da cadeia de abastecimento é. Continue lendo enquanto exploramos seis aplicações práticas da IA ​​nas cadeias de abastecimento globais.

1. Previsão de demanda

Se há algo poderoso na IA, ela certamente pode processar e analisar big data – vastas quantidades de informações que nossas mentes humanas não conseguem assimilar – em tempo real. Em primeiro lugar, a IA examina estes grandes conjuntos de dados que podem incluir o volume de compras anteriores, as condições meteorológicas prevalecentes, as tendências atuais das redes sociais e quaisquer eventos importantes que possam mudar as preferências de compra dos consumidores.

Então, aproveitando uma técnica chamada aprendizado de máquina, a IA aprende com todos esses dados a prever a quantidade necessária para um produto específico e quando os clientes provavelmente desejarão comprá-lo. Por prever a demanda do cliente de forma mais precisa, as empresas podem alinhar melhor os seus níveis de inventário com a procura esperada, reduzindo os custos de manutenção e minimizando o risco de stock não vendido.

A Amazon é um excelente exemplo de empresa que usa algoritmos de IA para revolucionar a previsão de demanda. Ao usar o Amazon Forecast, um serviço baseado em aprendizado de máquina, a Amazon pode prever a demanda futura de milhões de produtos em todo o mundo em poucos segundos. 

As prateleiras virtuais da Amazon são abastecidas apenas com itens suficientes porque a IA prevê quantos serão vendidos. E como eles têm uma ideia melhor do que será necessário e onde, a Amazon pode mover os itens para mais perto de onde os clientes moram antes mesmo de clicarem em 'comprar. '

2. Otimização do armazém

Armazenagem é uma parte vital do gerenciamento da cadeia de suprimentos, servindo como a espinha dorsal que permite às empresas manter seus produtos armazenados com segurança, organizados e prontamente disponíveis para envio aos clientes. No entanto, o armazenamento está repleto de desafios logísticos, como prever a quantidade certa de stock a manter, descobrir a melhor forma de organizar os itens para acesso rápido e até mesmo lidar com a tarefa física de movimentar mercadorias pelo armazém.

Os algoritmos de IA podem analisar dados históricos sobre movimentação de produtos e padrões de demanda para projetar ou sugerir layouts de armazém ideais. Isto inclui identificar os melhores locais para as mercadorias com base no seu tamanho, peso e frequência de acesso, garantindo assim um posicionamento lógico que maximiza a utilização do espaço e minimiza os tempos de recolha. 

Por exemplo, a Ocado, pioneira em tecnologia de supermercados, utiliza IA para automatizar suas operações de armazém. Embora os projetos de armazéns tradicionais dediquem um espaço significativo aos corredores para que os trabalhadores humanos possam selecionar itens, os armazéns da Ocado são altamente automatizados, onde cada metro quadrado é destinado ao armazenamento de produtos e robôs móveis autônomos (AMRs) recuperam e transportam itens conforme necessário.

Esses robôs se movem em uma grade de armazenamento tridimensional, apelidada de “colmeia”, fazendo uso otimizado de todo o espaço de armazenamento potencial. O design da grade permite que os robôs acessem qualquer produto armazenado de cima, o que representa uma mudança radical em relação ao armazenamento tradicional. Esse design ajuda a Ocado a armazenar mais mercadorias em uma área limitada e atender pedidos rapidamente, já que os robôs podem viajar rapidamente para qualquer local da rede.

3. Logística e planejamento de rotas

O tempo é essencial na logística. A capacidade da IA ​​de analisar padrões históricos de tráfego, condições atuais das estradas, previsões meteorológicas e muito mais, permite prever e determinar as rotas mais eficientes para transporte. Menos tempo na estrada e rotas mais diretas significam que os veículos utilizam menos combustível, o que não só reduz os custos, mas também diminui o impacto ambiental das operações de transporte.

Uma das principais vantagens da IA ​​nas rotas de transporte é a sua capacidade de se ajustar às mudanças à medida que elas acontecem. Caso haja atrasos devido a engarrafamentos ou fechamentos de estradas, a IA é capaz de redirecionar as remessas em tempo real, fazendo os ajustes necessários em horários e rotas. Isto é particularmente útil na coordenação entre diferentes modos de transporte, como caminhões, navios e trens, usados ​​em transporte intermodal or transportando.

Por exemplo, a United Parcel Service (UPS), uma das maiores empresas de entrega de pacotes do mundo, usa o On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION), um sistema baseado em IA, para otimizar dinamicamente as rotas de entrega. ORION recalcula rotas de entrega de pacotes individuais ao longo do dia conforme as condições de tráfego, compromissos de coleta e pedidos de entrega mudam. 

Ao otimizar rotas de forma dinâmica, o ORION economiza tempo significativamente e reduz o uso de combustível. O sistema supostamente consegue economizar de 2 a 4 milhas por motorista todos os dias, permitindo que mais entregas sejam concluídas em um prazo mais curto.

4. Avaliação e seleção de fornecedores

Na gestão da cadeia de abastecimento, um bom fornecedor traduz-se em produtos de qualidade, custos reduzidos, entregas dentro do prazo e, em última análise, clientes satisfeitos. Contudo, realizar avaliações de fornecedores envolve a triagem de centenas de fornecedores potenciais para identificar aqueles que atendem a critérios pré-determinados (por exemplo, custo, qualidade, prazos de entrega). Isto constitui uma carga de trabalho manual substancial e propensa a erros.

Felizmente, os algoritmos de IA podem extrair e analisar dados de várias fontes, incluindo sites de fornecedores, registros de desempenho, relatórios do setor e fóruns comerciais on-line, permitindo um processo de seleção mais informado. Depois de processar todos os dados, a IA pode criar e atualizar automaticamente perfis dinâmicos detalhados para cada fornecedor, incorporando fatores como:

• Desempenho de qualidade: Métricas históricas de qualidade, taxas de devolução, conformidade com padrões de qualidade (certificações ISO), etc.
• Estabilidade financeira: Pontuações de crédito, tendências de lucratividade, análise de índices financeiros, etc.
• Desempenho de entrega: Taxas de entrega no prazo, prazos de entrega, confiabilidade no cumprimento dos cronogramas de entrega, etc.
• Custo-benefício: Competitividade de preços, análise da estrutura de custos, custo total de propriedade, etc.
• Capacidade tecnológica: Adoção de tecnologias avançadas de fabricação, participações de propriedade intelectual, etc.
• Gerenciamento de riscos: Exposto a riscos geopolíticos, resiliência da cadeia de abastecimento, histórico de tratamento de interrupções, etc.
• Considerações geográficas: Proximidade dos principais mercados ou locais de fabricação, impacto dos custos de logística e transporte, etc.

Após a seleção, a IA pode continuar a monitorar o desempenho dos fornecedores. Por exemplo, pode utilizar a análise de sentimentos para avaliar a saúde financeira dos fornecedores ou detectar sinais precoces de instabilidades ou perturbações.

Por exemplo, a IBM Gerenciamento do ciclo de vida do fornecedor Emptoris O aplicativo apresenta um módulo de Avaliação de Desempenho projetado para criar, gerenciar e avaliar classificações de fornecedores multifuncionais. 

Este processo de Avaliação de Desempenho avalia o desempenho de um fornecedor durante um período designado, considerando medidas quantitativas (fatos concretos) e qualitativas (por exemplo, inovação). Juntamente com a avaliação de desempenho, a IBM Risco de Fornecedor O módulo auxilia na identificação precoce de riscos, conduzindo cálculos de risco em tempo real e acionando alertas adequadamente.

5. Otimização de embalagens

A embalagem é uma ferramenta poderosa para branding e marketing; contudo, e mais importante ainda, tem impacto directo na eficiência e na relação custo-eficácia da distribuição de produtos. Embalagem otimizada não apenas reduz os custos de material, mas também reduz os custos de envio devido à otimização do peso e da utilização do espaço.

Ao analisar fatores como formato do produto, fragilidade, peso e propriedades de diferentes materiais, a IA pode identificar projetos que utilizam uma quantidade mínima de material e, ao mesmo tempo, garantir a segurança do produto durante o transporte. Além disso, as ferramentas alimentadas por IA podem simular e otimizar tamanhos e formatos de embalagens para acomodar mais produtos em cada remessa, reduzindo assim o número de viagens necessárias.

Um ótimo exemplo do mundo real é como Tamanho da embalagem, líder em soluções de embalagem sob demanda, conta com um sistema alimentado por IA para analisar as dimensões de cada item a ser embalado e criar embalagens de tamanho personalizado para cada pedido. A IA considera vários fatores, incluindo:

• As dimensões do(s) item(s)
• Espaço de proteção ou acolchoamento necessário
• A melhor orientação do item dentro da caixa
• Restrições materiais e eficiências

O resultado é um tamanho de embalagem ideal que garante o mais alto nível de proteção, minimiza o material de embalagem utilizado e reduz o espaço que cada pacote ocuparia durante o transporte. 

Além disso, a Packsize embalagem sob demanda máquinas, como o sistema Box On Demand, usam as especificações de design recomendadas pela IA para cortar, dobrar e colar automaticamente o papelão ondulado em uma caixa de tamanho personalizado. O maquinário traduz o design da IA ​​em uma embalagem física perfeitamente dimensionada para o produto.

6. Fornecimento global inteligente

O sourcing global em plataformas online B2B como Alibaba.com está a tornar-se cada vez mais um elemento estratégico da gestão da cadeia de abastecimento. No entanto, o sourcing global apresenta uma série de possíveis erros e desafios, especialmente para compradores iniciantes.

Por exemplo, os compradores podem enfrentar dificuldades em encontrar o produto certo entre milhões de produtos disponíveis. Além disso, o envolvimento com fornecedores de diferentes países introduz potenciais mal-entendidos devido a barreiras linguísticas.

Com a IA, os compradores podem experimentar um processo de aquisição otimizado. Os algoritmos de IA podem identificar e acompanhar tendências de mercado, sugerir os melhores momentos para obter categorias específicas de produtos e até automatizar tarefas rotineiras de compras, como a criação de pedidos de compra, o processamento de faturas e o rastreamento de pagamentos.

Um ótimo exemplo do mundo real é como o Alibaba.com aproveitou a IA por meio da ferramenta Smart Assistant para fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana para compradores e ajudá-los a tomar decisões processo de fornecimento tão eficiente quanto possível. 

O Smart Assistant é um guia pessoal intuitivo e baseado em IA para sourcing que ajuda as empresas a descobrir novas oportunidades, manter-se atualizadas sobre as tendências, rastrear pedidos perfeitamente e muito mais, tudo por meio de um ponto de contato único e eficiente. Entre muitas funções de assistência, três características principais para tornar o sourcing global inteligente incluem:

• Pesquisa de imagens atualizada
• Solicitação Inteligente de Proposta (RFQ)
• Ajuda instantânea

Os dois primeiros recursos foram introduzidos em setembro de 2023 e, desde então, têm ajudado as empresas a adquirir produtos com eficiência e precisão. O Pesquisa de imagens atualizada O recurso permite que os usuários pesquisem produtos usando imagens, em vez de consultas baseadas em texto. Os compradores podem fazer upload de uma imagem do item que desejam comprar, momento em que a IA do Smart Assistant interpreta com precisão o conteúdo da imagem para encontrar produtos visualmente semelhantes. 

Por outro lado, o Smart RFQ aproveita a IA para automatizar o processo, tornando mais rápido para os compradores gerar Solicitações de cotação. De acordo com Alibaba.com, os compradores que usaram a ferramenta Smart RFQ testemunharam um 29% de aumento nas cotações de fornecedores, enquanto os fornecedores tiveram um aumento de 21% nas respostas dos compradores às cotações em comparação com o processo tradicional de RFQ manual.

O terceiro recurso, Ajuda Instantânea, está planejado para lançamento em 2024. Esse recurso emprega um chatbot de IA que não apenas responde a perguntas básicas, mas também oferece insights do setor em tempo real, conhecimento essencial do setor e detalhes do produto. Além disso, traz dicas práticas destinadas a aprimorar a comunicação entre compradores e fornecedores.

Rumo a uma cadeia de suprimentos otimizada por IA: considerações finais

Se há algo que podemos tirar de todas as aplicações e exemplos, é que a IA pode agilizar todas as operações da cadeia de abastecimento, desde a determinação da procura de produtos até à logística e distribuição. No entanto, as empresas devem ter em mente alguns desafios relacionados com a IA que podem dificultar a sua aplicação nas cadeias de abastecimento, tais como:

• Riscos de segurança cibernética: Por exemplo, os hackers podem usar IA para prever e explorar rotas ou horários de envio.
• Preocupações éticas e de privacidade: Por exemplo, tecnologias de vigilância de IA que monitorizam a produtividade dos trabalhadores sem consentimento.
• Altos custos de implementação: Por exemplo, foram necessárias atualizações na infraestrutura existente para apoiar a integração da IA.
• Integração com sistemas existentes: Por exemplo, ferramentas de análise de IA incompatíveis com software ERP mais antigo.

Interessado em aprender mais sobre como a IA pode revolucionar o gerenciamento da cadeia de suprimentos? Confira este blog poste para ver como a IA generativa está gerenciando todos os aspectos do processo de desembaraço aduaneiro, desde o preenchimento da documentação necessária até a estimativa de direitos aduaneiros e impostos!