A Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning estão permitindo mudanças de padrões em todos os campos de atuação que possamos imaginar – e estão, inclusive, ajudando a indústria quando se trata de cadeia de suprimentos: desde a aquisição, pagamento, planejamento e produção até a chegada ao destino final, é possível que esse processo seja otimizado de uma maneira nunca feita por uma análise tradicional.
Um subconjunto de inteligência artificial, que permite que um algoritmo, sistema ou software seja capaz de aprender sozinho a partir de testes em um conjunto de dados, sem ter sido programado para isso – assim pode ser definido o conceito de machine learning, ou aprendizado de máquina.
A partir de observações e dados obtidos através do uso, o aprendizado de máquina treina um modelo de computador, combinando resultados previstos e reais. Dessa maneira, quanto mais informação for exposta, melhor o seu funcionamento e assertividade na hora de realizar suas tarefas de maneira autônoma.
Deep Learning
Já o Deep Learning, ou aprendizado profundo, é uma versão mais avançada de aprendizado de máquina que surgiu em 2010, no qual computadores são ensinados a aprender por si mesmos a executar tarefas como seres humanos, incluindo identificação de imagens, reconhecimento de voz e previsões.
Esta tecnologia faz com que seja possível que o computador reconheça padrões em várias camadas de processamento, ao invés de apenas organizar e executar dados. Este conjunto de algoritmos modelam abstrações de alto nível compostas por informações lineares e não lineares.
A relevância destas tecnologias cresce cada vez mais devido às suas diversas vantagens. Na era da tecnologia da informação, onde a complexidade só aumenta, processos logísticos ágeis e eficientes desempenham um papel central.
Não é à toa que um estudo feito pela McKinsey em 2019 mostra que o deep learning deve trazer ganhos anuais de US$ 3,5 trilhões a US$ 5,8 trilhões para companhias em todo o mundo.
A importância do Machine Learning na cadeia de suprimentos
Quando falamos sobre cadeia de suprimentos, estamos lidando com grandes quantidades de dados complexos. Com o Machine Learning, é possível analisar tais informações e usar as descobertas para aprimorar seu gerenciamento: conforme os produtos se movem, o sistema é capaz de comparar esses dados com o histórico da empresa para identificar possíveis atrasos e dar sugestões para acelerar a cadeia, por exemplo.
Tendências sazonais são alguns dos dados que podem ser utilizados para prever demandas específicas e gerenciar a fabricação e o fornecimento. Não podemos esquecer como fornecer bons produtos, com qualidade, é algo imprescindível nesse setor, e com o aprendizado de máquina, o monitoramento funciona para evitar defeitos e erros na entrega, potencializando o funcionamento da cadeia.
Outro ponto positivo desta tecnologia é a possibilidade de análise de toda a documentação necessária para lidar com fornecedores, levando a melhores acordos e a uma administração mais efetiva.
Vantagens práticas do uso de Machine Learning na cadeia de suprimentos
De maneira clara, pelo menos cinco benefícios operacionais estão presentes no dia a dia da cadeia de suprimentos, segundo Louis Columbus em artigo publicado na Forbes:
Controle mais preciso do estoque
Com algoritmos e a partir de aplicativos que os executam, com Machine Learning, a análise de grandes e diversos conjuntos de dados é feita rapidamente, o que otimiza a precisão da demanda e reduz erros de previsão.
Assim, não é preciso manter um volume de estoque muito grande, já que o fluxo de produtos é atualizado constantemente e acompanhado em tempo real. Outro ponto interessante é que a análise do nível de estoque também identifica quando os produtos estão perdendo popularidade ou ficando obsoletos.
Redução de custos
Além de reduzir os custos de armazenamento, ao estimular a melhoria da qualidade de controle e reduzir o desperdício, consequentemente há diminuição de gastos. O Machine Learning melhora também o desempenho logístico, com uma melhor escolha de rotas, modal e agente de carga, por exemplo, minimizando riscos de atrasos e custos.
Considerando também o calendário de manutenção e histórico de performance dos equipamentos, o aprendizado automático evita operações indevidas de máquinas com baixo rendimento e avisa sobre o momento da manutenção programada, buscando sempre minimizar os custos operacionais.
É possível reduzir despesas também nos processos fiscais previstos na legislação brasileira como emissão de notas fiscais e alterações de cálculos de impostos.
Alto desempenho
Com modelos treinados e capazes de aprender continuamente, é possível obter insights a partir da análise de grandes e diversos conjuntos de dados para melhorar o desempenho do gerenciamento da cadeia de suprimentos, melhorando a precisão da previsão de demanda sob uma perspectiva end-to-end – excelente especialmente em um mundo de rápidas mudanças pós-covid-19.
Inspeções de qualidade
O Machine Learning se destaca no reconhecimento visual de padrões, gerando muitas aplicações potenciais para inspeção física e manutenção de ativos em toda a rede da cadeia de suprimentos. Resultado: inspeções de qualidade e automatizadas para um gerenciamento robusto sem a ocorrência de falha humana.
Através de sensores IoT combinados com o aprendizado de máquina, as empresas estão estendendo a vida útil de seus principais ativos, incluindo máquinas, motores, transporte e equipamentos de armazenamento, encontrando novos padrões nos dados de uso coletados.
Práticas administrativas facilitadas
A gestão de relacionamento com os fornecedores é simplificada a partir do histórico e dos dados fornecidos a cada compra. Para facilitar o trabalho de cotação, por exemplo, é possível gerar uma planilha eletrônica padronizada para todos os fornecedores da empresa.
Redução de fraudes
Ao automatizar as inspeções e processos de auditoria a partir de análises em tempo real, os algoritmos conseguem aumentar a qualidade da entrega do produto e reduzir o risco de fraudes, já que detectam anomalias ou desvios dos padrões normais rapidamente.
Outro exemplo é que tal ferramenta também evita o abuso de credenciais privilegiadas, uma das principais violações dentro de uma cadeia de suprimentos.
Como chegar lá?
Softwares que integram sistemas entre fornecedores e fabricantes são indispensáveis para que a coleta e o processamento de dados sejam feitos automaticamente, facilitando as tomadas de decisões.
Para que esta otimização se concretize, todas as organizações que fazem parte da cadeia de suprimentos devem se modernizar ao mesmo tempo, estando capacitadas a fornecer dados de qualidade e de maneira consistente.
Não se esqueça que após ser integrado ao sistema, o aprendizado de máquina deve ser constantemente acompanhado por profissionais qualificados para que a empresa tenha a certeza de que os dados obtidos estão de acordo com as necessidades e expectativas do negócio e que geram informações qualificadas que de fato contribuam para a tomada de decisão.
Conclusão
Com o alto volume de dados ao qual somos submetidos dentro de uma empresa, o processamento e análise deles com ferramentas de gerenciamento convencionais tornou-se ineficiente. Assim, novos métodos são fundamentais para manter o pleno funcionamento da indústria.
O Machine Learning torna possível otimizar a cadeia de suprimentos a partir de algoritmos de IA que localizam rapidamente os fatores mais influentes para o sucesso de uma rede de suprimentos, ao mesmo tempo em que aprendem constantemente durante esse processo.
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