{"id":17538,"date":"2019-02-15T18:39:10","date_gmt":"2019-02-15T20:39:10","guid":{"rendered":"http:\/\/infoeconomico.com.br\/portal\/5-maneiras-de-otimizar-a-cadeia-de-suprimentos-usando-ai\/"},"modified":"2019-02-15T18:39:10","modified_gmt":"2019-02-15T20:39:10","slug":"5-maneiras-de-otimizar-a-cadeia-de-suprimentos-usando-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoeconomico.com.br\/portal\/5-maneiras-de-otimizar-a-cadeia-de-suprimentos-usando-ai\/","title":{"rendered":"5 maneiras de otimizar a cadeia de suprimentos usando AI"},"content":{"rendered":"

As ind\u00fastrias est\u00e3o investindo agressivamente em projetos de intelig\u00eancia artificial (AI)<\/strong><\/a> para gerar efici\u00eancia e ter melhor desempenho dos neg\u00f3cios.<\/p>\n

A International Data Corporation (IDC) previu que os investimentos em intelig\u00eancia artificial alcan\u00e7ar\u00e3o uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 46,2% a partir de 2016, crescendo para se tornar uma ind\u00fastria de US$ 52,2 bilh\u00f5es at\u00e9 2021.<\/p>\n

A AI pode melhorar de forma significativa as opera\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios aproveitando a enorme quantidade de dados gerados pelos sensores que monitoram a produ\u00e7\u00e3o e a movimenta\u00e7\u00e3o de produtos usando a IoT. O resultado final \u00e9 a AIIOT, que \u00e9 a fus\u00e3o da AI e da IoT para gerenciar estoques, log\u00edstica e fornecedores com um n\u00edvel mais alto de conscientiza\u00e7\u00e3o e precis\u00e3o.<\/p>\n

A cadeia de suprimentos \u00e9 uma \u00e1rea que pode se beneficiar ao m\u00e1ximo da racionaliza\u00e7\u00e3o, uma vez que influencia diretamente a lucratividade e a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente. J\u00e1 existem v\u00e1rias implementa\u00e7\u00f5es em que a efici\u00eancia da cadeia de suprimentos \u00e9 aprimorada devido a AI e machine learning. Aqui est\u00e3o alguns exemplos:<\/p>\n

1. Manuten\u00e7\u00e3o preditiva<\/strong><\/p>\n

Utilizando sensores para monitorar as condi\u00e7\u00f5es operacionais, os t\u00e9cnicos podem ser alertados antecipadamente sobre poss\u00edveis problemas de equipamentos e m\u00e1quinas de servi\u00e7os com base no desgaste em tempo real, em vez de ter que realizar visitas programadas de revis\u00e3o com base nas recomenda\u00e7\u00f5es gerais dos fabricantes. A Siemens implementou com sucesso a manuten\u00e7\u00e3o preditiva dos sistemas de resfriamento da NASA na Base da For\u00e7a A\u00e9rea dos EUA Edwards na Calif\u00f3rnia, monitorando o desempenho de ventiladores, bombas, manipuladores de ar e torres de resfriamento para obter insights sobre poss\u00edveis redu\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o e custos operacionais. A Deutsche Bahn (DB) e a Siemens lan\u00e7aram uma aplica\u00e7\u00e3o piloto para a manuten\u00e7\u00e3o preditiva e a manuten\u00e7\u00e3o de trens de alta velocidade.<\/p>\n

2. Envios mais inteligentes<\/strong><\/p>\n

Os algoritmos est\u00e3o sendo usados para gerenciar as altera\u00e7\u00f5es de \u00faltima hora, incluindo a sele\u00e7\u00e3o da melhor \u201cporta de sa\u00edda\u201d alternativa quando a porta original \u00e9 bloqueada, incluindo a estimativa de horas de entrega e at\u00e9 mesmo a estimativa da probabilidade de uma transportadora cancelar uma reserva. A AI tamb\u00e9m est\u00e1 sendo usada para calcular a influ\u00eancia do clima extremo nos hor\u00e1rios de envio. A IBM e sua subsidi\u00e1ria, The Weather Company, utilizam 100 terabytes de dados meteorol\u00f3gicos por dia para produzir previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas espec\u00edficas para cada local e que calculam poss\u00edveis atrasos devido a tempestades, furac\u00f5es e tuf\u00f5es.<\/p>\n

3. Gest\u00e3o de armaz\u00e9m<\/strong><\/p>\n

A AI tem a capacidade de identificar padr\u00f5es de invent\u00e1rio e pedidos para revelar quais itens est\u00e3o sendo vendidos e que devem ser reabastecidos primeiro. O reconhecimento de voz tamb\u00e9m pode ser usado para aumentar a efici\u00eancia e a precis\u00e3o da coleta de produtos, permitindo que o Warehouse Management System (WMS) informe aos funcion\u00e1rios por meio de um headset qual item escolher e onde ele est\u00e1 localizado. Quando o item \u00e9 encontrado, o trabalhador l\u00ea o n\u00famero do item e o sistema reconhece a voz do operador e confirma o item escolhido. Quanto mais usado, o sistema \u00e9 “treinado” para aprender os padr\u00f5es de tom e fala do funcion\u00e1rio, permitindo que ele possa trabalhar com as m\u00e3os livres e com mais seguran\u00e7a. Al\u00e9m disso, ao implementar a IoT, cada parte de um determinado produto pode ser rastreada desde quando \u00e9 fabricada pela primeira vez at\u00e9 quando \u00e9 montada e enviada para um cliente final. A BMW segue uma pe\u00e7a do ponto em que foi fabricada at\u00e9 quando o ve\u00edculo \u00e9 vendido de todas as suas 31 instala\u00e7\u00f5es de montagem localizadas em mais de 15 pa\u00edses, utilizando o machine learning para otimizar a log\u00edstica.<\/p>\n

4. Entrega<\/strong><\/p>\n

A \u201c\u00faltima milha\u201d \u00e9 essencial, e as companhias de navega\u00e7\u00e3o est\u00e3o competindo para ter os servi\u00e7os de entrega mais avan\u00e7ados e eficientes. A DHL est\u00e1 investindo em trabalhadores rob\u00f3ticos inteligentes em seus armaz\u00e9ns e centros de carga a\u00e9rea, caminh\u00f5es semi-aut\u00f4nomos que dirigem de forma independente com interven\u00e7\u00e3o humana m\u00ednima para percursos longos e rob\u00f4s “follow-me” que podem transportar cargas para pessoas em locais urbanos. Na UPS, a an\u00e1lise preditiva \u00e9 usada para planejar rotas de motoristas e cronogramas de entrega em constante mudan\u00e7a, incluindo a previs\u00e3o de resultados, dado um determinado conjunto de condi\u00e7\u00f5es de rota. Rob\u00f4s de seis rodas est\u00e3o realizando entregas de alimentos em Londres (lan\u00e7ados pela Starship Technologies, uma empresa criada pelos co-fundadores do Skype). As m\u00e1quinas de auto-condu\u00e7\u00e3o s\u00e3o embaladas com nove c\u00e2meras e GPS e s\u00e3o monitoradas por pessoas reais que podem imediatamente entrar e assumir o controle remotamente quando necess\u00e1rio. Al\u00e9m de serem mais eficientes em termos de custos e mais gentis com o meio ambiente, eles podem monitorar e manter a temperatura adequada para melhorar a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente.<\/p>\n

5. Gest\u00e3o de fornecedores<\/strong><\/p>\n

Os dados coletados e agregados pelo rastreamento da cadeia de suprimentos tamb\u00e9m s\u00e3o importantes, pois permitem que as empresas adaptem seus pr\u00f3prios cronogramas de produ\u00e7\u00e3o, bem como identifiquem os fornecedores que podem estar despendendo recursos desnecess\u00e1rios. Segundo a IBM, at\u00e9 65% do valor dos produtos
\nou servi\u00e7os de uma empresa \u00e9 derivado de seus fornecedores. Essa alta porcentagem d\u00e1 \u00e0s empresas um enorme incentivo para gerenciar o relacionamento com mais efici\u00eancia. Algoritmos podem garantir que a sele\u00e7\u00e3o de fornecedores seja objetiva, incorporando medidas de desempenho qualitativas e quantitativas. Ao criar modelos de decis\u00e3o baseados em v\u00e1rios fatores diferentes, a AI permite que a \u00e1rea de compras se torne estrat\u00e9gica, indo al\u00e9m do papel tradicional de redutores de pre\u00e7os.<\/p>\n

Usar a intelig\u00eancia artificial para otimizar a cadeia de suprimentos traz muitos benef\u00edcios financeiros, mas exige um investimento. Existem certos requisitos pr\u00e1ticos para um sistema de AI funcional, incluindo uma infra-estrutura flex\u00edvel para conformidade com as regulamenta\u00e7\u00f5es, escalabilidade para gerenciar grandes volumes de dados, bem como uma integra\u00e7\u00e3o perfeita de dados para alimentar algoritmos de machine learning. Para que a AI seja usada de forma eficaz, v\u00e1rios sistemas diferentes precisam ser integrados, incluindo sistemas de Gerenciamento do Ciclo
\nde Vida do Produto (PLM), Planejamento de Recursos Empresariais (ERP) e Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente (CRM).<\/p>\n

*Stephan Romeder \u00e9 Vice Presidente Global Business Development da Magic Software Enterprises<\/em><\/p>\n

O post 5 maneiras de otimizar a cadeia de suprimentos usando AI<\/a> apareceu primeiro em Computerworld<\/a>.<\/p>\n

Fonte: Computer Word<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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