Nos últimos anos, a crescente sofisticação da inteligência artificial trouxe níveis sem precedentes de precisão, eficiência e inovação à gestão da cadeia de abastecimento. Está remodelando a forma como as tarefas são executadas, os dados são gerenciados e o atendimento ao cliente é prestado.
O futuro da IA na cadeia de abastecimento é ainda mais emocionante. Para marcas e retalhistas, a mera visibilidade já não é suficiente. Eles querem saber mais do que aconteceu anteriormente, ou mesmo do que está acontecendo agora. Eles desejam ser capazes de prever o futuro com a maior precisão e rapidez possível, à medida que se esforçam para equilibrar a oferta e a demanda e, ao mesmo tempo, superar as expectativas dos clientes.
A seguir estão três áreas principais onde a IA deverá causar um impacto significativo na indústria da cadeia de suprimentos.
Armazenagem e Transporte
Decisões de roteamento mais inteligentes. Os algoritmos de IA já se revelaram fundamentais para ajudar a agilizar as rotas de entrega, reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente. Capaz de aprender com dados e feedback, o sistema torna-se ainda mais inteligente na determinação do menor tempo de viagem e consumo de combustível, contabilizando variáveis como tráfego, clima, cronogramas de entrega, layouts de edifícios e capacidade do veículo.
Estoque e movimentação. Um dos aspectos críticos do gerenciamento de armazém é otimizar a movimentação de mercadorias dentro das instalações. Os algoritmos de IA levam em consideração fatores como demanda de produtos, layout do armazém e dados em tempo real sobre níveis de estoque. As ferramentas baseadas em IA utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para prever padrões de demanda, para que os armazéns possam antecipar quais produtos serão necessários com mais frequência e posicioná-los para acesso mais rápido. Esses sistemas adaptam-se continuamente às mudanças nas condições, garantindo que as decisões permaneçam ideais mesmo em ambientes dinâmicos.
Dados. No domínio do gerenciamento da cadeia de suprimentos, os dados são fundamentais. A análise baseada em IA fornece aos armazéns informações valiosas sobre suas operações, permitindo a tomada de decisões baseada em dados. Essas ferramentas analisam grandes quantidades de dados gerados por sensores, etiquetas de identificação por radiofrequência e dispositivos de internet das coisas dentro do armazém.
A análise preditiva, por exemplo, pode prever necessidades de inventário e possíveis gargalos. A análise descritiva oferece uma visão geral abrangente dos dados históricos, ajudando os armazéns a identificar tendências e áreas de melhoria. A combinação destas abordagens não só aumenta a precisão na gestão de inventário, mas também contribui para uma alocação e planeamento de recursos mais eficazes.
Os sistemas alimentados por IA podem analisar dados históricos para prever padrões de demanda, otimizar os níveis de estoque e reduzir a probabilidade de rupturas de estoque. Estes avanços também resultam em transformações profissionais, permitindo que os trabalhadores se envolvam em funções estratégicas e mais estimulantes do ponto de vista intelectual, como a supervisão e a otimização de processos automatizados.
Cumprimento e embalagem. Nos últimos anos, a IA e a automação têm revolucionado a forma como as tarefas são executadas no armazém. Atividades rotineiras e de mão-de-obra intensiva, como separação de pedidos, embalagem e gerenciamento de estoque, estão sendo automatizadas. Sistemas alimentados por algoritmos de aprendizado de máquina podem organizar e embalar itens com eficiência, reduzindo o tempo necessário para o atendimento. Esses sistemas levam em consideração fatores como tamanho, peso e fragilidade da embalagem, para garantir configurações ideais de embalagem, minimizar a necessidade de espaço e reduzir o risco de danos durante o transporte.
Cross-docks. AI algorithms can analyze a myriad of factors, including weather conditions, traffic patterns and delivery times, enabling dynamic adjustments to routing plans. This results in more responsive and adaptable cross-docking operations. AI’s ability to process vast amounts of information ensures that cross-docks can make informed decisions based on the current state of the transportation network.
Processos manuais e fluxo de trabalho
Verificar eventos. A entrada manual de dados tem sido um aspecto trabalhoso e sujeito a erros no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Muitas empresas hoje ainda contam com carimbos de data/hora manuscritos quando um produto chega ou sai de um local. A digitalização automatizada não apenas acelera a entrada de dados, mas também elimina virtualmente os erros associados à entrada manual. A digitalização disponível em todas as fases da viagem de uma palete ou encomenda permite maiores oportunidades de consolidação ao longo da cadeia. Ao capturar e processar dados em tempo real, esses sistemas contribuem para o rastreamento preciso do estoque, o atendimento de pedidos e a visibilidade geral da cadeia de suprimentos. A localização em tempo real é transmitida diretamente às partes interessadas por meio de um aplicativo ou plataforma fácil de usar.
Agendamento de compromissos. Algoritmos de IA estão sendo cada vez mais empregados para otimizar o agendamento de compromissos, levando em consideração fatores como capacidade do armazém, congestionamento das docas, disponibilidade da transportadora e janelas de entrega. Esses sistemas podem ajustar dinamicamente os horários em resposta a eventos imprevistos, como perturbações climáticas ou atrasos no trânsito. Ao automatizar o agendamento de compromissos, as empresas podem minimizar os tempos de espera, reduzir os custos de transporte e melhorar a eficiência geral da cadeia de abastecimento.
Tecnologia de rastreamento e rastreamento. Os sistemas de rastreamento e rastreamento guiados por IA fornecem visibilidade de ponta a ponta, até o consumidor final. No caso de um recall ou problema de qualidade, as empresas podem rastrear rapidamente os produtos afetados, minimizando o impacto tanto para os consumidores quanto para a cadeia de abastecimento em geral.
Serviço ao cliente personalizado
Chatbots e IA conversacional. O cenário de atendimento ao cliente passou por uma transformação significativa com a integração de chatbots alimentados por IA e IA conversacional. Na indústria da cadeia de abastecimento, os chatbots oferecem uma solução escalável para lidar com as dúvidas dos clientes e fornecer atualizações em tempo real. Os chatbots baseiam-se no processamento de linguagem natural (PNL) e no aprendizado de máquina para compreender e responder às dúvidas dos clientes. Quer os clientes estejam perguntando sobre o status do pedido, rastreamento de remessa ou informações do produto, os chatbots podem fornecer respostas instantâneas e precisas. Enquanto isso, os trabalhadores humanos podem se concentrar em lidar com interações complexas e com nuances emocionais.
Solução de problemas. A IA identifica e aborda problemas na cadeia de abastecimento antes que aumentem. A análise preditiva e os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar proativamente possíveis interrupções, como atrasos no transporte, escassez de estoque ou gargalos na produção. Através da análise de dados em tempo real, os sistemas de IA podem identificar a causa raiz dos problemas e sugerir soluções adequadas.
Pesquisa sobre reivindicações. Os sistemas orientados por IA podem analisar e cruzar dados de múltiplas fontes para investigar a validade das reivindicações de forma eficiente. Isto inclui examinar registros de remessa, dados de inventário e registros de comunicação para fornecer uma compreensão abrangente e precisa da situação. Ao automatizar o processo de pesquisa, as empresas podem agilizar a resolução de reclamações.
Trabalhos como entrada de dados, gestão de inventário, roteamento e análise básica estão se tornando cada vez mais automatizados, liberando os trabalhadores humanos para se concentrarem em funções mais complexas e estratégicas. Mas isso não precisa ser negativo para os trabalhadores da área de logística. Embora a automação possa substituir certos empregos, ela cria simultaneamente novas oportunidades. A ascensão da IA levou ao surgimento de novas funções, como treinadores de sistemas de IA, técnicos de manutenção de sistemas robóticos e analistas de dados especializados em otimização da cadeia de suprimentos.
À medida que a indústria evolui, há uma procura crescente de indivíduos com experiência na gestão e manutenção de sistemas automatizados, sublinhando a importância dos programas de melhoria de competências e requalificação. Por mais que o aprendizado de máquina continue a melhorar e se adaptar, sempre haverá necessidade de um toque humano quando houver emoções envolvidas.
À medida que as empresas continuam a adotar estas tecnologias, posicionam-se não só para enfrentar os desafios de hoje, mas também para prosperar no cenário dinâmico e em constante evolução do futuro. O desenvolvimento e a adoção contínuos da IA na cadeia de abastecimento sublinham o seu papel fundamental na promoção da inovação e na garantia da resiliência das redes de abastecimento globais.
Daniel Sokolovsky é CEO e cofundador da WARP.
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- Fonte: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38847-how-ai-and-automation-are-poised-to-revolutionize-the-supply-chain-industry
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