Como as empresas da cadeia de suprimentos podem construir roteiros com IA

A cadeia de suprimentos como a conhecemos está no precipício de tombar de décadas de dinâmica de "push" de aceleração constante para um novo modelo de "push-and-pull".

Quatro fatores principais estão contribuindo para essa mudança global em todo o setor:

Compradores cada vez mais experientes de hoje. Os clientes vivem no mundo digital e exigem uma experiência contínua. Se não, eles irão para outro lugar. Isso significa que a cadeia de suprimentos - que é otimizada para “empurrar” o estoque para os clientes - precisa adicionar otimização para o que os clientes desejam “puxar” para si.

O clima geopolítico atual. Quer sejam as tendências nacionalistas em exibição globalmente, disputas tarifárias entre os EUA e a China, Brexit ou o foco global em questões de sustentabilidade, as cadeias de abastecimento estão mais do que nunca expostas à incerteza e ao risco.

Avanços desiguais na Indústria 4.0 e na cadeia de abastecimento digital. Fábricas, cadeias de suprimentos e lojas estão se tornando mais conectadas, permitindo que diferentes sistemas compartilhem informações e reduzam os prazos de entrega - mas apenas para empresas que podem agir. A produção está se deslocando para mais perto dos clientes, interrompendo padrões de comércio regional de longa data.

A tecnologia de cadeia de suprimentos existente está no final de seu ciclo de vida. Soluções de software legado, construídas para resolver um problema específico e isolado, como previsão ou planejamento de fábrica, não são mais adequadas para o propósito. Para simplificar, este software simplesmente não consegue acompanhar.

Insira a inteligência artificial para a cadeia de abastecimento. Seja por meio de manutenção preditiva na fábrica, caminhões autônomos na cadeia de logística ou automação na loja, as soluções de IA estão surgindo para melhorar a eficiência e reduzir os custos operacionais para os participantes da cadeia de suprimentos. No entanto, há uma desconexão, como na maioria dos setores, em torno de como reconhecer totalmente o valor da IA.

A primeira etapa é criar um roteiro:um portfólio de oportunidades de IA avaliadas priorizadas para atingir objetivos de negócios estratégicos em curto e longo prazo. O aprendizado por experimento continua crítico para a adoção de IA, mas ter um roteiro de IA é uma estratégia necessária. Ele permite que aqueles que lidam com a melhoria da logística da cadeia de suprimentos planejem e escolham as melhores táticas para a adoção de IA inteligente.

Como você desenvolve um roteiro de IA para capturar o momento da mudança na cadeia de suprimentos em sua empresa? Primeiro, você precisa definir o escopo do trabalho no nível de uma linha de negócios ou área funcional - não todo o negócio, nem um único processo ou tarefa. Em uma configuração de fábrica, por exemplo, áreas como estoque ou gerenciamento de qualidade são bons lugares para começar porque representam sistemas completos de processos, dados, funções e metas.

Depois de escolher seu foco, você precisará educar seus executivos sobre como é uma boa oportunidade de IA e, em seguida, trabalhar com sua equipe para explorar as possibilidades de combinar recursos de IA com oportunidades.

Boas oportunidades de IA são práticas e valiosas. Eles tratam de qual previsão ou decisão será feita pela IA, usando quais dados e como essa saída será aplicada para criar valor. No gerenciamento da qualidade da fábrica, por exemplo, os sistemas de IA podem usar os dados da linha de produção para prever defeitos, prescrever manutenção ou aumentar as respostas dos analistas às perguntas.

A descoberta envolve tanto encontrar essas opções quanto formar uma hipótese a respeito de quais vale a pena perseguir. Após a descoberta, sua equipe deve ter um conjunto de estudos de caso que agora precisam ser validados.

Ao estimar o impacto de um caso de uso de IA, observe mais do que apenas melhorias incrementais de precisão ou eficiência. Analise o valor criado acima e além do status quo.

Por exemplo, um caso de uso de IA pode ser criado para ajudar um funcionário de contas a pagar que regularmente lê relatórios e processa faturas. Com um recurso de IA, como inteligência de documentos, faturas simples podem ser tratadas por processamento direto. O funcionário pode então lidar com as faturas restantes mais rapidamente, auxiliado por recursos como resumo automático de documentos e extração de informações, como para identificação de discrepâncias. Uma métrica inicial para esse benefício poderia ser simplesmente faturas processadas ou economia de tempo, mas há um panorama mais amplo. Se um funcionário do AP ganha uma hora extra por dia, ele pode gastá-la na análise da causa raiz e na correção de problemas de pedido, ou no gerenciamento de sua carga de trabalho para aproveitar melhor os descontos do fornecedor.

A fase de análise é feita quando cada caso foi definido a ponto de os tomadores de decisão executivos terem informações suficientes para tirar conclusões difíceis sobre a priorização de casos em uma visão e plano.

Finalmente, com casos de uso bem definidos em mãos, sua equipe está pronta para sequenciar os investimentos em IA para obter o máximo impacto, equilibrando três objetivos:

• Configurando as próximas etapas imediatas com projetos valiosos e acionáveis,
• Configurar vitórias maiores com um plano deliberado para construir e dimensionar recursos ao longo do tempo e
• Liberando suporte e orçamento alinhando executivos em torno de uma visão comum.

Os dois primeiros objetivos são sobre como equilibrar o valor de curto e longo prazo. A terceira é sobre como desbloquear o progresso, garantindo a adesão da liderança executiva sobre os custos e benefícios realistas dos investimentos em IA na cadeia de suprimentos.

À medida que a cadeia de suprimentos se inclina para um novo padrão responsivo, push-and-pull, será cada vez mais vital para os tomadores de decisão agirem rapidamente para aproveitar o momento. No entanto, as complexidades do gerenciamento da cadeia de suprimentos ditam que o reequilíbrio da cadeia de suprimentos não é uma atividade única. Reservar um tempo para descobrir, analisar e priorizar seus investimentos em IA fará toda a diferença entre progredir ou perder seu tempo.

Karthik Ramakrishnan é vice-presidente, chefe de assessoria e capacitação, e Ben Humphries é chefe de pré-vendas globais da Element AI.