{"id":133319,"date":"2021-03-30T09:00:27","date_gmt":"2021-03-30T13:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.soluparts.com\/?p=133319"},"modified":"2021-03-30T10:51:24","modified_gmt":"2021-03-30T14:51:24","slug":"machine-learning-a-tecnologia-de-ponta-a-favor-da-cadeia-de-suprimentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/soluparts.com\/pt-br\/machine-learning-a-tecnologia-de-ponta-a-favor-da-cadeia-de-suprimentos\/","title":{"rendered":"Machine Learning: a tecnologia de ponta a favor da cadeia de suprimentos"},"content":{"rendered":"
\nA <\/span>Intelig\u00eancia Artificial<\/b><\/a>, Machine Learning<\/span><\/i> e <\/span>Deep Learning<\/span><\/i> est\u00e3o permitindo mudan\u00e7as de padr\u00f5es em todos os campos de atua\u00e7\u00e3o que possamos imaginar \u2013 e est\u00e3o, inclusive, ajudando a ind\u00fastria quando se trata de cadeia de suprimentos: desde a <\/span>aquisi\u00e7\u00e3o<\/b><\/a>, pagamento, planejamento e produ\u00e7\u00e3o at\u00e9 a chegada ao destino final, \u00e9 poss\u00edvel que esse processo seja <\/span>otimizado<\/b><\/a> de uma maneira nunca feita por uma an\u00e1lise tradicional.<\/span><\/p>\n

Um subconjunto de <\/span>intelig\u00eancia artificial<\/b><\/a>,<\/span> 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 \u2013 assim pode ser definido o conceito de <\/span>machine learning<\/span><\/i>, ou aprendizado de m\u00e1quina.\u00a0<\/span><\/p>\n

A partir de observa\u00e7\u00f5es e dados obtidos atrav\u00e9s do uso, o aprendizado de m\u00e1quina treina um modelo de computador, combinando resultados previstos e reais. Dessa maneira, quanto mais informa\u00e7\u00e3o for exposta, melhor o seu funcionamento e assertividade na hora de realizar suas tarefas de maneira aut\u00f4noma.\u00a0<\/span><\/p>\n

Deep Learning<\/i><\/h2>\n

J\u00e1 o <\/span>Deep Learning<\/span><\/i>, ou aprendizado profundo, \u00e9 uma vers\u00e3o mais avan\u00e7ada de aprendizado de m\u00e1quina que surgiu em 2010, no qual computadores s\u00e3o ensinados a aprender por si mesmos a executar tarefas como seres humanos, incluindo identifica\u00e7\u00e3o de imagens, reconhecimento de voz e previs\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Esta tecnologia faz com que seja poss\u00edvel que o computador reconhe\u00e7a padr\u00f5es em v\u00e1rias camadas de processamento, ao inv\u00e9s de apenas organizar e executar dados. Este conjunto de algoritmos modelam abstra\u00e7\u00f5es de alto n\u00edvel compostas por informa\u00e7\u00f5es lineares e n\u00e3o lineares.\u00a0<\/span><\/p>\n

A relev\u00e2ncia destas tecnologias cresce cada vez mais devido \u00e0s suas diversas vantagens. Na era da tecnologia da informa\u00e7\u00e3o, onde a <\/span>complexidade<\/b><\/a> s\u00f3 aumenta, <\/span>processos log\u00edsticos \u00e1geis<\/b><\/a> e eficientes desempenham um papel central.\u00a0<\/span><\/p>\n

N\u00e3o \u00e9 \u00e0 toa que um <\/span>estudo feito pela McKinsey<\/span><\/a> em 2019 mostra que o <\/span>deep learning<\/span><\/i> deve trazer ganhos anuais de US$ 3,5 trilh\u00f5es a US$ 5,8 trilh\u00f5es para companhias em todo o mundo.<\/span><\/p>\n

A import\u00e2ncia do Machine Learning na cadeia de suprimentos<\/h2>\n

Quando falamos sobre cadeia de suprimentos, estamos lidando com grandes quantidades de dados complexos. Com o <\/span>Machine Learning<\/span><\/i>, \u00e9 poss\u00edvel analisar tais informa\u00e7\u00f5es e usar as descobertas para aprimorar seu <\/span>gerenciamento<\/b><\/a>: conforme os produtos se movem, o sistema \u00e9 capaz de comparar esses dados com o hist\u00f3rico da empresa para identificar poss\u00edveis atrasos e dar sugest\u00f5es para acelerar a cadeia, por exemplo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tend\u00eancias sazonais<\/b><\/a> s\u00e3o alguns dos dados que podem ser utilizados para prever demandas espec\u00edficas e gerenciar a fabrica\u00e7\u00e3o e o fornecimento. N\u00e3o podemos esquecer como fornecer bons produtos, com qualidade, \u00e9 algo imprescind\u00edvel nesse setor, e com o aprendizado de m\u00e1quina, o monitoramento funciona para evitar defeitos e erros na entrega, potencializando o funcionamento da cadeia.<\/span><\/p>\n

Outro ponto positivo desta tecnologia \u00e9 a possibilidade de an\u00e1lise de toda a documenta\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria <\/span>para lidar com fornecedores<\/b><\/a>, levando a melhores acordos e a uma administra\u00e7\u00e3o mais efetiva.<\/span><\/p>\n

Vantagens pr\u00e1ticas do uso de Machine Learning<\/i> na cadeia de suprimentos<\/h2>\n

De maneira clara, pelo menos cinco benef\u00edcios operacionais est\u00e3o presentes no dia a dia da cadeia de suprimentos, segundo <\/span>Louis Columbus<\/span><\/a> em artigo publicado <\/span>na Forbes<\/span><\/a>:\u00a0<\/span><\/p>\n

Controle mais preciso do estoque<\/h3>\n

Com algoritmos e a partir de aplicativos que os executam, com Machine Learning, a an\u00e1lise de grandes e diversos conjuntos de dados \u00e9 feita rapidamente, o que otimiza a precis\u00e3o da demanda e reduz erros de previs\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Assim, n\u00e3o \u00e9 preciso manter um volume de <\/span>estoque<\/b><\/a> muito grande, j\u00e1 que o fluxo de produtos \u00e9 atualizado constantemente e acompanhado em tempo real. Outro ponto interessante \u00e9 que a an\u00e1lise do n\u00edvel de <\/span>estoque<\/b><\/a> tamb\u00e9m identifica quando os produtos est\u00e3o perdendo popularidade ou ficando obsoletos.<\/span><\/p>\n

Redu\u00e7\u00e3o de custos<\/h3>\n

Al\u00e9m de reduzir os custos de armazenamento, ao estimular a melhoria da qualidade de controle e <\/span>reduzir o desperd\u00edcio<\/b><\/a>, consequentemente h\u00e1 diminui\u00e7\u00e3o de gastos. O <\/span>Machine Learning <\/span><\/i>melhora tamb\u00e9m o desempenho log\u00edstico, com uma melhor escolha de rotas, modal e agente de carga, por exemplo, minimizando riscos de atrasos e custos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Considerando tamb\u00e9m o <\/span>calend\u00e1rio de manuten\u00e7\u00e3o<\/b><\/a> e hist\u00f3rico de performance dos equipamentos, o aprendizado autom\u00e1tico evita opera\u00e7\u00f5es indevidas de m\u00e1quinas com baixo rendimento e avisa sobre o momento da manuten\u00e7\u00e3o programada, buscando sempre minimizar os custos operacionais.<\/span><\/p>\n

\u00c9 poss\u00edvel reduzir despesas tamb\u00e9m nos processos fiscais previstos na legisla\u00e7\u00e3o brasileira como emiss\u00e3o de notas fiscais e altera\u00e7\u00f5es de c\u00e1lculos de impostos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Alto desempenho<\/h3>\n

Com modelos treinados e capazes de aprender continuamente, \u00e9 poss\u00edvel obter <\/span>insights<\/i><\/b><\/a> a partir da an\u00e1lise de grandes e diversos conjuntos de dados para <\/span>melhorar o desempenho<\/b><\/a> do gerenciamento da cadeia de suprimentos, melhorando a precis\u00e3o da previs\u00e3o de demanda sob uma perspectiva end-to-end \u2013 excelente especialmente em um mundo de r\u00e1pidas <\/span>mudan\u00e7as p\u00f3s-covid-19<\/b><\/a>.<\/span><\/p>\n

Inspe\u00e7\u00f5es de qualidade<\/h3>\n

O <\/span>Machine Learning<\/span><\/i> se destaca no reconhecimento visual de padr\u00f5es, gerando muitas aplica\u00e7\u00f5es potenciais para inspe\u00e7\u00e3o f\u00edsica e manuten\u00e7\u00e3o de ativos em toda a rede da cadeia de suprimentos. Resultado: inspe\u00e7\u00f5es de qualidade e automatizadas para um gerenciamento robusto sem a ocorr\u00eancia de falha humana.\u00a0<\/span><\/p>\n

Atrav\u00e9s de <\/span>sensores IoT<\/b><\/a> combinados com o aprendizado de m\u00e1quina, as empresas est\u00e3o estendendo a vida \u00fatil de seus principais ativos, incluindo m\u00e1quinas, motores, transporte e equipamentos de armazenamento, encontrando novos padr\u00f5es nos dados de uso coletados.<\/span><\/p>\n

Pr\u00e1ticas administrativas facilitadas<\/h3>\n

A gest\u00e3o de relacionamento com os fornecedores \u00e9 simplificada a partir do hist\u00f3rico e dos dados fornecidos a cada compra. Para facilitar o <\/span>trabalho de cota\u00e7\u00e3o<\/b><\/a>,<\/b> por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel gerar uma planilha eletr\u00f4nica padronizada para todos os fornecedores da empresa.<\/span><\/p>\n

Redu\u00e7\u00e3o de fraudes<\/h3>\n

Ao automatizar as inspe\u00e7\u00f5es e processos de<\/span> auditoria<\/b><\/a> a partir de an\u00e1lises em tempo real, os algoritmos conseguem aumentar a qualidade da entrega do produto e reduzir o risco de fraudes, j\u00e1 que detectam anomalias ou desvios dos padr\u00f5es normais rapidamente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Outro exemplo \u00e9 que tal ferramenta tamb\u00e9m evita o abuso de credenciais privilegiadas, uma das principais viola\u00e7\u00f5es dentro de uma cadeia de suprimentos.<\/span><\/p>\n

Como chegar l\u00e1?<\/h2>\n

Softwares que integram sistemas<\/b><\/a> entre fornecedores e fabricantes s\u00e3o indispens\u00e1veis para que a coleta e o processamento de dados sejam feitos automaticamente, facilitando as tomadas de decis\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Para que esta otimiza\u00e7\u00e3o se concretize, todas as organiza\u00e7\u00f5es que fazem parte da cadeia de suprimentos devem se modernizar ao mesmo tempo, estando capacitadas a fornecer dados de qualidade e de maneira consistente.\u00a0<\/span><\/p>\n

N\u00e3o se esque\u00e7a que ap\u00f3s ser integrado ao sistema, o aprendizado de m\u00e1quina deve ser constantemente acompanhado por profissionais qualificados para que a empresa tenha a certeza de que os dados obtidos est\u00e3o de acordo com as necessidades e expectativas do neg\u00f3cio e que geram <\/span>informa\u00e7\u00f5es qualificadas<\/b><\/a> que de fato contribuam para a tomada de decis\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n

Com o alto volume de dados ao qual somos submetidos dentro de uma empresa, o processamento e an\u00e1lise deles com ferramentas de gerenciamento convencionais tornou-se ineficiente. Assim, novos m\u00e9todos s\u00e3o fundamentais para manter o pleno funcionamento da ind\u00fastria.\u00a0<\/span><\/p>\n

O <\/span>Machine Learning<\/span><\/i> torna poss\u00edvel 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.<\/span><\/p>\n

Melhorar a <\/span>efici\u00eancia da cadeia de suprimentos<\/b><\/a> desempenha um papel crucial em qualquer empresa, aumentando o lucro e tornando mais f\u00e1cil lidar com os desafios. No blog da <\/span>Soluparts<\/b>, voc\u00ea encontra diversos conte\u00fados sobre como <\/span>otimizar a cadeia de suprimentos<\/b> <\/a>utilizando a tecnologia.<\/span><\/p>\n

Mas n\u00e3o para por a\u00ed: com a <\/span>Soluparts<\/b>, voc\u00ea tamb\u00e9m conta com um parceiro<\/span> especializado em negocia\u00e7\u00e3o<\/b><\/a> para compras de materiais indiretos. Com uma equipe multicultural e vasta experi\u00eancia em negocia\u00e7\u00e3o com fornecedores, estamos localizados nos mercados mais estrat\u00e9gicos do mundo para facilitar as suas compras. <\/span>Entre em contato conosco para saber mais<\/b><\/a>.<\/span><\/p>\n

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Machine Learning tem revolucionado o gerenciamento da cadeia de suprimentos e proporcionado aumento da efici\u00eancia de processos, redu\u00e7\u00e3o de custos, controle mais preciso do estoque, aumento de vida \u00fatil dos equipamentos entre v\u00e1rios outros 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