LogísticaIT.com conversou com os principais representantes das comunidades de analistas e fornecedores para discutir alguns dos principais pontos de discussão e áreas de inovação mais importantes que ocorrem na previsão de demanda e na tecnologia de planejamento.
Com um campo de atuação mais fragmentado e volátil se tornando a norma, as empresas precisam ser capazes de tomar decisões melhores e mais precisas para gerenciar a demanda prevista e real, bem como executar e atender pedidos da maneira mais eficiente possível, evitando rupturas de estoque e entregando no prazo e para especificação, independentemente de o pedido ser direto para a loja ou direto para o consumidor.
Felizmente, a tecnologia disponível está acompanhando esses desafios. É apenas uma questão de ser capaz de navegar pelo que está disponível e pelo que pode atender às suas necessidades específicas e orçamento disponível. Então, quais são exatamente alguns dos principais desafios das soluções relacionadas à previsão de demanda e ao planejamento que podem torná-los um processo menos oneroso?
A conexão entre demanda e oferta é fundamental
Em termos de soluções de planejamento da cadeia de suprimentos, Tim Payne, vice-presidente de pesquisa, Gartner, afirma que a demarcação entre o planeamento da procura e o planeamento da cadeia de abastecimento desapareceu em grande parte. “Portanto, a ligação entre a procura e a oferta é fundamental e cada vez mais temos visto a tecnologia ser capaz de abranger tanto o lado do planeamento da procura como da oferta da equação, porque isso é realmente importante”, diz ele. Payne acrescenta que hoje em dia tudo está na nuvem. “Ninguém traz ao mercado uma nova solução de planejamento que seja puramente local.”
Payne também explica que mais fornecedores estão adicionando mais IA e aprendizado de máquina às soluções de planejamento. “As mudanças nos modelos de negócios significam que as empresas precisam de muita flexibilidade na solução de planejamento”, afirma. “Por exemplo, as empresas de bens de consumo tradicionalmente vendiam a retalhistas tradicionais e esse era o seu canal principal. Agora, com o comércio eletrónico, estas empresas também têm de olhar para a procura de vendas online. Esta é uma mudança no modelo de negócios.
“Você ainda está aplicando essencialmente os mesmos princípios em termos de olhar para a demanda do seu canal de comércio eletrônico da mesma forma que fez para a demanda física, embora a demanda por canais online as vendas serão impulsionadas por fatores diferentes dos de um varejista tradicional. Portanto, as empresas precisam considerar quanto estoque manter e se devem ter locais de estoque separados ou estoques para os dois canais – na loja e online – ou combiná-los porque desejam mais flexibilidade. Portanto, a solução de planeamento da cadeia de abastecimento tem de ser capaz de lidar com este modelo omnicanal.”
Melhorando a qualidade da tomada de decisão
No entanto, Payne acredita que o maior foco das empresas, sejam elas retalhistas ou fabricantes de alta tecnologia, farmacêuticos ou industriais, etc., é conseguir melhorar a qualidade das decisões que tomam. “Portanto, há muito foco nos processos – o processo de planejamento de demanda, o processo da cadeia de suprimentos. o processo de planejamento de vendas e operações, etc. No entanto, muitas vezes ficamos fixados nos processos – estamos seguindo o processo de planejamento de demanda, todos estão em conformidade com nosso processo padrão de S&OP? Porém, o objetivo do planejamento é fundamentalmente tomar decisões. Planejar é uma forma de tomada de decisão e temos que decidir quanto achamos que vamos vender, movimentar, produzir e colocar em estoque. Assim, o resultado do planeamento é a decisão, e o resultado de um bom planeamento é a tomada de boas decisões – o que descrevo como decisões de maior qualidade.
“Se tomarmos decisões de maior qualidade, seremos capazes de reduzir a fuga de valor e criar oportunidades para aumentar o valor, porque obtemos os recursos certos, no lugar certo, na hora certa, e podemos aproveitar as interrupções e os eventos que estão acontecendo em o mercado. Então. há uma mudança acontecendo, especialmente agora que há tanta digitalização acontecendo. Com todo o trabalho de digitalização e transformação digital que as empresas estão realizando, descobrimos que uma grande área de foco é a cadeia de suprimentos.”
Combinação de diferentes técnicas analíticas
Dentro da cadeia de abastecimento, Payne comenta que a principal área de foco é o planejamento da cadeia de abastecimento porque a digitalização envolve o uso de muitos dados e análises. e particularmente o aprendizado de máquina, que tem tudo a ver com previsão e planejamento tem a ver com previsão. Ele acrescenta que a automação da tomada de decisões também é um foco principal. “Portanto, há muito foco por parte das empresas de manufatura em termos de como elas podem melhorar a qualidade das decisões que tomamos”, diz ele. “Isso está impulsionando muitas das mudanças tecnológicas, não para eliminar abordagens de otimização, mas para adicionar técnicas analíticas adicionais, como aprendizado de máquina em todas as suas diversas formas, aprendizado profundo e processamento de linguagem natural, etc. técnicas que ajudam a melhorar a qualidade da tomada de decisão.”
O impacto do omnicanal
Bryan Ball, analista e consultor do setor, ex-Estratégia e Pesquisa de Aberdeen, afirma que a Covid aplicou muita pressão na capacidade de muitas empresas atenderem pedidos, em grande parte devido ao crescimento do omnicanal. “Isso significava que muitas empresas precisavam atender pedidos em pontos diferentes daqueles inicialmente planejados”, diz ele. “Por exemplo, na indústria de alimentos e bebidas, se os pontos de entrega habituais de distribuição de uma empresa eram mercearias e restaurantes porque as pessoas comiam em restaurantes e faziam compras em mercearias, de repente ela teve que repensar tudo porque os restaurantes fecharam durante a pandemia e tudo mais. passou pelo canal de mercearia tradicional ou por meio de pedidos online. Assim, as empresas que servem este sector tiveram de se ajustar muito rapidamente e movimentar as coisas de uma forma diferente.”
Repensando a realização
Assim, Ball explica que houve novos desafios no lado do planejamento e previsão da demanda relacionados às informações recebidas. “Por outras palavras, surgiram novas questões relativas à origem da procura, ao momento da procura e ao volume da procura, bem como questões em torno dos níveis de precisão dos dados e da volatilidade da procura, e assim por diante”, diz ele. “No entanto, com o enorme crescimento da entrega ao domicílio, por exemplo, em grande parte devido à pandemia, as empresas também tiveram que repensar a forma como se reposicionaram no lado do cumprimento, no lado da execução, e pensar mais sobre onde os produtos deveriam estar localizados para que para atender pedidos com mais rapidez e economia. Historicamente, as mercadorias normalmente seriam armazenadas em centros de distribuição tradicionais que a empresa havia estabelecido, mas devido à mudança para o modelo direto ao consumidor, algumas empresas, especialmente algumas das maiores, começaram a pensar em como poderiam usar locais de armazenamento como pontos de distribuição de atendimento porque estavam mais próximos de onde vinham muitos dos pedidos diretos ao consumidor.
Ball continua: “Historicamente, eles poderiam ter contado com CDs regionais cobrindo grandes áreas regionais. Agora, devido ao grande crescimento do modelo direto ao consumidor, eles podem decidir posicioná-los em uma grande cidade ou grande local mais próximo do ponto de entrega – talvez Nova York, Filadélfia, Atlanta, Houston ou Los Angeles, por exemplo. Anteriormente, as empresas podiam não ter considerado isto como uma opção devido aos desafios logísticos locais devido ao congestionamento do tráfego, mas como estes tipos de locais são agora um foco de pessoas que fazem encomendas online, a entrega em residências e condomínios tornou-se mais uma norma, por isso as empresas estão usando cada vez mais os sites de suas lojas como pontos de atendimento. Portanto, agora não é apenas importante capturar dados tão precisos quanto possível no lado da demanda de entrada e da previsão, mas no lado de saída, há uma necessidade de criar um modelo o mais inteligente possível, informando onde é melhor estocar produtos para minimizar seus custos e entrega."
Considerando que o planejamento e a previsão de demanda costumavam ser mais uma peça inicial relacionada ao que você fazia na cadeia de suprimentos, Ball explica que agora se tornou uma peça muito vibrante do que você precisa fazer para uma execução eficaz e o cumprimento no novo mundo omnicanal – direto para consumidores ou lojas físicas. “A maior parte do modelo de planejamento é baseada em informações recebidas relacionadas a como você pode discriminar melhor determinados itens e obter maior especificidade sobre o melhor local para enviá-los”, diz ele. “Embora a procura global por um determinado tipo de item possa ser bastante estável, o tipo de procura pode variar dependendo da localização do cliente.
“Por exemplo, pense em roupas pequenas, médias ou grandes. O percentual de vendas em pequeno, médio e grande porte pode não diferir muito no total, mas o percentual de cada tamanho pode variar muito dependendo da localidade. Pode ser que as roupas de tamanhos maiores sejam mais procuradas nas cidades, ou pode ser que as roupas mais leves sejam mais procuradas no Sul, onde as temperaturas são mais consistentemente mais altas ao longo do ano. Assim, a solução de previsão e planejamento de demanda deve oferecer um maior nível de sofisticação no atendimento. Você provavelmente não precisará de limpa-neves no Sul, então se você tem uma fábrica que faz limpa-neves, seria melhor colocá-la em um local que tenha neve e talvez montanhas, como o Tennessee, por exemplo. É um bom ponto de distribuição aos clientes e também oferece fabricação com custos competitivos.”
O impacto das mídias sociais
Steve Murphy, diretor – atendimento ao cliente, Grupo de Consultoria Panorama, observa uma série de áreas-chave que estão mudando a cara da previsão e do planejamento de demanda atualmente. “Uma delas é a evolução do omnicanal para satisfazer a procura dos consumidores e a escolha que os consumidores têm agora entre compras na loja e encomendas online”, afirma. “As vendas online explodiram nos últimos anos, especialmente desde a pandemia. Nas redes sociais, somos todos bombardeados com anúncios direcionados com base no monitoramento rigoroso de sua atividade online hoje. Apenas alguns anos atrás, os anúncios que você veria seriam de quatro ou cinco empresas principais que tinham como alvo esse tipo de publicidade. Hoje, se você visitar uma página online em poucas horas, começará a ver anúncios pop-up relacionados a essa empresa e seus produtos. Quando você se inscreve em sua landing page, seja Google, Yahoo ou qualquer que seja o caso, você verá anúncios ou histórias sobre aquele varejista ou produto.”
Murphy acredita que isso não está mudando apenas devido à tecnologia atual, mas também pode mudar devido a grandes eventos, especialmente a pandemia. “A pandemia foi um acontecimento único, mas mudou tudo”, diz ele. “Mudou a forma como as empresas operam as suas cadeias de abastecimento e as grandes empresas de transporte tiveram que repensar a forma como iriam entregar as mercadorias. Hoje, no caso do frete marítimo, por exemplo, você pode fazer o check-in a qualquer momento e ver exatamente onde está a remessa no GPS.”
AI e aprendizagem de máquinas
Outro grande desenvolvimento no planejamento e previsão de demanda hoje, de acordo com Murphy, é a evolução da IA e do aprendizado de máquina. “Os principais fornecedores de ERP, como Oracle, SAP e Microsoft, bem como os fornecedores especializados de soluções de planejamento e previsão de demanda podem, por exemplo, usar a IA para pegar os padrões econômicos de tendências nos últimos três meses, inseri-los no sistema e estimar com precisão o que a demanda provavelmente será para o próximo mês. O nível de precisão desses sistemas melhorou muito.”
Murphy acrescenta que, embora o aprendizado de máquina forneça mais e melhores dados, um dos pontos principais a lembrar é que você ainda precisa de um ser humano para ter o controle geral. “No caso de grandes eventos que possam ter impacto nas vendas de produtos, como o Super Bowl, as pessoas que entendem de previsão e planejamento de demanda com base em anos de experiência prática podem dizer que acho que os níveis de estoque deveriam aumentar 1% acima do que os dados sugerem ou reduzi-lo para um nível semelhante. Muitas vezes, isso pode ser mais preciso do que os dados de aprendizado de máquina sugeridos. Portanto, você ainda precisa daquele fator humano baseado na previsão de demanda e na experiência de planejamento, em vez de confiar apenas nos números que saem da máquina.”
Mukul Krishna. líder global em práticas de pesquisa – cadeia de suprimentos e logística, Frost & Sullivan, reflete que foi há apenas cerca de uma década que a indústria estava apenas começando a se digitalizar e as pessoas começaram a procurar coletar dados e criar relatórios de dados. “Muitos dados valiosos começaram a surgir em termos de maior precisão das previsões”, diz ele. “Depois, mais recentemente, a pandemia atingiu e isso fez com que muitas empresas repensassem a forma como gerem a previsão e o planeamento da procura.
Partindo dos dados históricos
“Alguém da indústria do vestuário disse-me que o planeamento da sua empresa para a primavera de 2022 se baseava nos dados do ano anterior. No entanto, na sequência da pandemia, todos estes dados históricos que remontam a cerca de um ano foram eliminados. Em tempos voláteis, especialmente quando as coisas mudam muito rapidamente, os dados históricos significam muito pouco. Normalmente, a previsão da procura baseia-se nestes dados históricos, mas agora mais pessoas estão conscientes do facto de que há tanta incerteza por aí que é muito difícil até ler dados económicos regulares.”
Mesmo antes da pandemia, Krishna salienta que muitos clientes retalhistas estavam a ficar muito confortáveis com a ideia do comércio eletrónico. “Depois, durante a pandemia, esses clientes, compreensivelmente, ficaram ainda mais confortáveis em fazer reservas on-line. Portanto, as empresas não só precisam gerenciar as entregas físicas e as entregas diretas ao consumidor, mas também precisam levar em consideração a logística reversa, porque alguns clientes adquiriram o hábito de pedir, digamos, 10 itens, mas apenas pretendendo manter 5 deles, ou até menos. Portanto, agora existe o desafio adicional de gerenciar devoluções e colocar os itens de volta nas prateleiras ou no lugar certo no armazém ou centro de distribuição para estarem prontos para envio a outro cliente.”
Krishna acrescenta que algumas empresas ainda prestam atenção aos dados históricos, mas agora confiam mais em dados de apenas alguns meses. “Eles também estão começando a usar mais inteligência artificial e a tentar triangular o máximo do que está acontecendo para tentar descobrir a verdadeira demanda”, diz ele. “Só porque algo aconteceu no ano passado não significa que acontecerá este ano, por isso as empresas querem aumentar a sua probabilidade de ter uma noção muito melhor de dados precisos em tempos de maior incerteza.”
Além disso, com as alterações climáticas, Krishna acredita que as empresas precisam de se perguntar se o inverno será mais quente, porque isso poderá ter impacto numa maior procura de determinados produtos que, historicamente, poderiam não ter sido tão procurados nessa altura do ano. “Portanto, coisas como essa agora estão se tornando mais importantes para as empresas, pois elas não teriam pensado tanto nelas no passado ao tentar antecipar a demanda.” Em termos de tentar descobrir padrões de demanda mais precisos, em vez de confiar em dados históricos, Krishna explica que mais empresas estão agora tentando modelar melhor os dados usando IA ou análises avançadas para começar a se tornar mais preditivas e prescritivas. “Tudo isso pode ajudar a introduzir mais probabilidade nos algoritmos”, diz ele.
O debate SaaS/no local
Ball observa que muitas empresas e as melhores empresas certamente estão migrando, ou já migraram, algumas de suas funcionalidades para o modelo SaaS, tanto em termos de previsão e planejamento de demanda quanto de ERP. “Eles podem decidir principalmente mover certas peças para a nuvem, como suporte à decisão”, diz ele. “Eles podem não decidir mudar o planeamento financeiro porque vêem que os seus números financeiros são as suas 'chaves do reino'. Eles podem decidir colocar seus dados de planejamento na nuvem.
“No entanto, mesmo assim, eles podem querer ser mais reservados sobre isso porque seus dados de planejamento contêm informações sobre volume, produto, marketing e preços. Portanto, eles podem ser cautelosos com esse tipo de dados. No entanto, eles podem decidir retirar partes desses dados e movê-los para fora do local. Em geral, muitas empresas superaram a atitude de manter tudo internamente. Dito isto, ainda existem muitos fabricantes que não querem a sua fórmula secreta na nuvem e se sentem mais seguros se ela estiver no local. No caso da Covid, onde as pessoas não podiam continuar a trabalhar no local, o SaaS provou ser muito valioso para garantir que dados como os relacionados ao inventário pudessem ser acessados onde quer que estivessem as pessoas que tinham autoridade para ver essas informações.”
Tendo uma vantagem
Krishna considera que muitas das preocupações iniciais relacionadas ao SaaS desapareceram. No entanto, ele acredita que em certos setores, como o retalho, as soluções locais e as capacidades de ponta são igualmente importantes na gestão do modelo omnicanal – direto ao cliente e direto à loja. Krishna também salienta que a edge computing pode ter uma vantagem sobre a nuvem em termos de latência reduzida, algo que ele acredita ser cada vez mais importante num mundo de cadeia de abastecimento onde a resposta rápida pode ser crítica para acompanhar a procura e os requisitos de stock.
“Durante a pandemia, muitas pessoas adoeceram e a desistência também atingiu níveis elevados”, afirma. “Muitos deixaram seus empregos para se requalificarem ou aprimorarem suas habilidades e entrarem na economia gig. Em grande parte por causa disso, as empresas tentaram aproveitar mais a automação baseada em IA. Assim, por exemplo, foram utilizados mais robôs de gestão de inventário. Esses robôs são basicamente dispositivos de computação de ponta sobre rodas. Enquanto isso, scanners RFID e visão mecânica foram implantados para escanear itens nos corredores para determinar o que está em estoque e o que não está. Portanto, esses tipos de tarefas que poderiam ter sido consideradas tediosas para os trabalhadores humanos agora podem ser realizadas de forma eficaz pela automação e são capazes de fornecer informações em grande parte em tempo real.”
Mantendo-se atualizado sobre tendências inesperadas
Krishna nos lembra que quando a pandemia atingiu as pessoas começaram a ir direto para todos os tipos de itens que em circunstâncias normais não sairiam das prateleiras, como papel higiênico. “Na minha mercearia local, nunca tinha visto ficar sem cebola antes da Covid”, comenta, acrescentando que algumas lojas começaram então a racionar determinados artigos, permitindo dois artigos por cliente, por exemplo. “Se você receber dados quase em tempo real, poderá começar a monitorar essas tendências inesperadas e instituir certas políticas que o ajudarão a evitar rupturas de estoque”, diz ele.
“No entanto, os dados enviados para a nuvem significam que recuperá-los sofrerá algum nível de latência, e mesmo uma pequena quantidade de latência pode fazer uma grande diferença para atender à demanda e seguir as tendências. Então, você deseja minimizar o nível de latência. Por exemplo, você não quer que seu veículo autônomo se comunique com a nuvem. Em vez disso, você deseja que o veículo tome decisões autônomas sem precisar se comunicar com a nuvem. Portanto, se você tiver muitos veículos autônomos fazendo entregas de última milha usando capacidade de computação de ponta integrada para tomar decisões, em vez de ter que ir para a nuvem e voltar, isso pode ser muito mais eficiente. Da mesma forma, seu robô de gerenciamento de estoque no armazém usando computação de ponta pode informar quase em tempo real que você está com falta de um determinado produto e pode pedir mais antes que o estoque fique esgotado.”
Factoring na despesa
Krishna acrescenta que costuma-se dizer que se você investir dinheiro suficiente no problema, ele desaparecerá. “No entanto, muitas empresas não têm grandes quantias de dinheiro. A tecnologia de ponta pode ser cara, por isso, nos países em desenvolvimento, onde a mão-de-obra ainda é relativamente barata, muitas empresas continuarão a dar o máximo em termos de investimento em tecnologia de ponta. Em vez disso, eles apenas empregarão mais pessoas. Se olharmos para áreas mais ricas, como a América do Norte, a Europa Ocidental, a Coreia do Sul ou o Japão, veremos uma maior utilização de automatização de armazéns e robôs, especialmente em termos de robôs de recolha com braços de recolha ativos - embora em armazéns mais complexos onde os corredores podem Para atingir 30 ou 40 racks de altura, os robôs de coleta precisariam ser altamente articulados e se mover em ângulos muito complexos, o que significaria muito mais complexidade envolvida. Assim, devido a este tipo de complexidade e despesas, as empresas precisam de ter uma razão económica muito boa para migrar para mais automação. Muitas empresas não consideram a sua situação tão grave e têm pessoal suficiente disponível para gerir a recolha de uma forma mais manual.”
Se tiverem orçamento disponível, Krishna explica que agora mais empresas também estão usando co-bots. “No entanto, à medida que a automação se torna mais comum, ainda não creio que o conceito de dark warehouse vá avançar muito nos próximos dois ou três anos, pelo menos”, diz ele. “O armazém escuro é, obviamente, uma questão delicada, pois as máquinas podem potencialmente substituir grande parte da força de trabalho humana em armazéns e centros de distribuição. O contra-argumento é que, em muitos casos, uma tecnologia mais automatizada pode aumentar e auxiliar o trabalho que a força de trabalho humana realiza.”
O fator de extensão
Embora o SaaS já exista há vários anos, muitas empresas ainda se sentem mais confortáveis em ter seus servidores no local, talvez por motivos de segurança, embora hoje sejam mínimos. No entanto, Murphy explica que se você olhar para os custos de longo prazo de uma solução local, ela pode ser consideravelmente mais cara devido à necessidade de atualização no local e possivelmente contratar consultores para realizar trabalhos de extensão (extensão sendo o termo agora comumente usado em vez de personalização). “É claro que um dos principais benefícios de um modelo de assinatura SaaS em que uma empresa paga trimestralmente ou anualmente é que, pelo menos para a maioria das empresas de nível superior, ocorre uma atualização trimestral automática de seu software. Isso significa que eles estão sempre atualizados com o software e usando a versão mais recente. Acho que esse é provavelmente um dos maiores benefícios do SaaS.”
Outra delimitação entre local e SaaS, de acordo com Murphy, é local, se toda vez que você atualizar você decidir adicionar algumas extensões, provavelmente precisará de um consultor para entrar e gerenciar o trabalho de extensão. “Com o modelo SaaS, você não deseja personalizar a solução para cada usuário, portanto a funcionalidade normalmente é baseada nas melhores práticas para setores específicos. Se alguém tiver uma necessidade específica de uma extensão para se adequar melhor a um determinado negócio, o que recomendamos antes de prosseguir com este plano potencialmente caro é que você pense cuidadosamente sobre o que deseja obter com o software.
É importante saber quais serão os benefícios globais e se faz sentido fazê-lo com base no custo adicional envolvido. Após uma reflexão cuidadosa, você pode decidir que seria mais benéfico confiar apenas no pacote de software padrão. Portanto, uma análise de custo-benefício ou uma análise de mudança-benefício faz sentido. Se uma extensão for a opção preferida, podemos ajudar as empresas de software a projetar essa extensão. Fazer extensões não parece ser um processo tão complexo ou difícil como costumava ser. Agora não é a mesma coisa que fazer algumas das personalizações pesadas que costumávamos fazer.”
O que vem a seguir
Quais podem ser as próximas inovações/desenvolvimentos a serem observados nos próximos um ou dois anos? Murphy explica que, ao incorporar IA e aprendizado de máquina nas soluções atuais de previsão e planejamento de demanda, a tecnologia pode aprender continuamente com todas as transações que ocorrem, tanto no final do pedido quanto no atendimento. Outra coisa a ter em conta, diz Murphy, é que existem muito mais fontes de dados a extrair a partir de agora para monitorizar as tendências da procura, incluindo dados das redes sociais. “Antes, você olhava o histórico de vendas anteriores e as previsões econômicas e o que estava acontecendo em seu mercado com base em diferentes regiões e quais eram as tendências de vendas nessas seções do país.
“Agora, as fontes de dados são tão vastas que tentar recolher mais e melhores dados para colocar no sistema é um dos principais objetivos. Portanto, penso que se conseguirmos encontrar formas melhores de recolher dados para utilizar nos sistemas de previsão e planeamento da procura, é aí que residirão as principais melhorias. Acho que alguém vai projetar um processo de coleta de dados ainda melhor para extrair esses dados valiosos de todas essas vastas fontes. Então, é uma questão de como essas informações mais valiosas são reunidas e processadas pelas melhores soluções de previsão e planejamento de demanda. Este será o próximo passo.”
Mais automação para mitigar o mercado de trabalho restrito
Continuando com o tema de possíveis desenvolvimentos futuros Alex Macpherson diretor de consultoria de soluções e gerenciamento de contas Associados de Manhattan, aponta para a continuação da automação para mitigar o mercado de trabalho apertado, especialmente no setor de armazéns. “Isso visa fornecer capacidade nos períodos de pico impulsionados por eventos e não apenas nos picos sazonais habituais que os negócios têm experimentado”, diz ele. “O formato desta automação irá variar desde ASRS convencionais e automação acionada por transportadores até cobots e robótica.” Macpherson acrescenta que o uso de IA e aprendizado de máquina explodirá no ambiente de armazém, impulsionando muitas tarefas que foram iniciadas manualmente, como a execução de ondas e a previsão de mão de obra antecipada. “O setor não tem visto um uso extensivo de IA e isso está prestes a mudar”, diz ele.
Macpherson acrescenta que será interessante observar como os varejistas tratam os retornos nos próximos 12 a 18 meses. “A extensão que os retornos têm para todas as empresas e os enormes custos na sua gestão foram finalmente percebidos e serão resolvidos”, afirma. “Seja cobrar pelas devoluções ou fazer com que os clientes paguem taxas anuais pela devolução de mercadorias, esta será outra área que mudará rápida e decisivamente. Já vimos a vantagem de ser pioneiro por parte de vários varejistas de alto perfil, e isso dará o ímpeto para que os demais atuem.”
Sem luzes apagadas
Payne acredita que veremos muito mais do ponto de vista da IA. “Se olharmos para os tempos pré-Covid, ouvi muitos usuários finais dizendo que queriam planejamento sem luzes, planejamento sem toque ou planejamento autônomo. Felizmente, essas empresas líderes perceberam que isso não vai acontecer. Você nunca irá automatizar todas as tomadas de decisões na cadeia de suprimentos. Você pode automatizar muito disso, mas não pode automatizar tudo. Ainda há necessidade de certos tipos de decisões com base no julgamento humano, que é o que sempre dissemos. O planejamento totalmente autônomo era uma quimera, mas você pode fazer muito mais do que a maneira manual como o planejamento ainda é feito por muitas empresas em planilhas.”
De acordo com Payne, a IA generativa terá um impacto crescente. “Atualmente, muitos dizem que o Chat GPT transformará a maneira como fazemos as coisas. É apenas mais uma técnica de IA, mas a utilização de grandes modelos de linguagem poderia transformar a forma como os planeadores interagem com os sistemas de planeamento. Assim, você poderia ter uma conversa mais natural com o sistema de planejamento. Provavelmente é aí que veremos alguns dos casos de uso iniciais no mundo do planejamento.”
Dados sintéticos
Outra área de inovação que provavelmente ganhará mais força, na opinião de Payne, é a criação de dados sintéticos. “Você poderia potencialmente usar seu gêmeo da cadeia de suprimentos digital junto com recursos de IA generativa para ser capaz de criar dados sintéticos – em outras palavras, dados que não foram criados pela cadeia de suprimentos física, mas foram criados digitalmente. Com esses dados, você poderá testar todos os tipos de cenários e opções.”
Mudança estrutural
Um desenvolvimento adicional que poderemos ver nos próximos anos, de acordo com Payne, é uma mudança na estrutura das soluções de previsão e planeamento da procura. “Hoje, quando as empresas compram uma solução tecnológica de planejamento, elas podem dizer que é necessário fazer planejamento de demanda, planejamento de estoque, planejamento de reposição, planejamento de produção, planejamento de vendas e operações ou planejamento de negócios integrado. Basicamente, o que eles procuram é uma solução completa de planejamento de ponta a ponta. É aqui que atuam fornecedores como Kinaxis, SAP, Oracle, Blue Yonder e todas essas grandes plataformas.
No entanto, pode ser que uma empresa queira funcionalidades extras que não estejam integradas na plataforma fechada que usa atualmente e, portanto, busque soluções de terceiros ou construa algo por conta própria, talvez usando suas equipes de análise e ciência de dados para preencher a lacuna no agendamento. ou análises, etc. No entanto, há uma tendência crescente de soluções que oferecem blocos de construção intercambiáveis de funcionalidade, quer você use a maioria dos blocos de construção de um fornecedor ou de uma combinação. O Gartner chama isso de composibilidade, tornando a solução muito mais modular e adaptável.”
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- Fonte: https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
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