Como IoT e Analytics Estão a Remodelar Supply Chains Pós-COVID

No mercado volátil de hoje, agilidade e resiliência de supply chain não são mais opcionais — são críticas para sobrevivência. Para atender a estas exigências, empresas estão a recorrer às mais recentes tecnologias digitais.

Key enablers incluem Internet of Things (IoT), automação de infraestrutura, inteligência artificial (IA), analytics avançados, integração API e o conceito emergente de digital supply-chain twins.

O interesse nestas tecnologias acelerou durante a pandemia global de coronavírus, embora muitas empresas já as estivessem a explorar antes do COVID-19.

O inquérito de 2019 da Gartner sobre impacto de negócio digital revelou extensa penetração de IoT, com 59% dos inquiridos a reportar implementação parcial ou total nas suas organizações. Um subsequente 2020 IoT Adoption Survey do IoT World descobriu que 51% dos participantes viam necessidade crescente de iniciativas digitais, incluindo IoT.

"Flexibilidade de supply chain pós-COVID é menos sobre mudança de procura e mais sobre mudança de consumo", diz Amber Salley, diretora e analista na Gartner. Cita o surge de papel higiénico em março de 2020 como exemplo gritante de quão rapidamente padrões de consumo podem mudar.

Líderes de supply chain enfrentam agora decisões de tecnologia de longo prazo enquanto também lidam com modelos de negócio disruptos. Ferramentas de machine learning AI-driven prometem benefícios como gestão de ativos em tempo real, otimização de inventário e manutenção preditiva.

Salley nota que machine learning destaca-se em reconhecimento de padrões — mas apenas quando alimentado com dados de alta qualidade e alto volume. "O desafio é que muitas organizações carecem da amplitude de dados necessária para modelos robustos", diz.

Profissionais de TI navegam um marketplace lotado de soluções analytics. Key vendors incluem Anaplan, Blue Yonder, DHL Supply Chain, EY Supply Chain and Operations, IBM, John Galt, LLamasoft, Logility e SAP.

Dispositivos IoT estão a tornar-se centrais para monitorização de supply chain, e líderes cloud como AWS, Google e Microsoft fazem parceria com especialistas como Accenture, Cognizant, Pluto7 e TensorIoT para entregar analytics personalizados.

Analytics Que Olham para Trás, Não para a Frente

Modelos estatísticos, embora valiosos para análise histórica, lutam para antecipar disrupções sem precedentes. Jeanette Barlow, vice-presidente da IBM Sterling Supply Chain, enfatiza a necessidade de ferramentas forward-looking.

A IBM Sterling aproveita Watson cognitive AI para correlacionar dados à escala, uma capacidade que cresceu em importância à medida que feeds IoT aumentam em volume e velocidade.

Tecnologias Fundacionais para Supply Chain IoT

Adotar machine learning avançado depende da maturidade digital de uma organização. Alex Pradham, líder de estratégia de produto na John Galt Solutions, nota que muitas empresas ainda requerem tecnologias fundacionais antes de escalar IA.

Pradham destaca o custo decrescente de sensores IoT e o valor de dados ultra-frescos para planeamento de curto prazo. "Dados de alta qualidade são o primeiro passo para eficiência operacional", diz.

John Traynor, vice-presidente e gestor geral na TensorIOT, lembra que analytics simples — como médias móveis — são apenas úteis se os dados são válidos. Cita uma parceria recente com AWS e Semtech para criar um kit baseado em LoRa que conecta dispositivos de campo a serviços AWS para asset tracking e aplicações smart building.

Integração API para Supply Chains

IoT está a impulsionar novas categorias de sistemas que automatizam aquisição de dados. O chief digital officer da Cognizant, Prasad Satyavolu, anunciou recentemente a aquisição da Bright Wolf para expandir as suas ofertas IIoT.

"Dados externos podem ser integrados em sistemas de planeamento via APIs", diz Satyavolu. Cita empresas de manufatura incorporando o dashboard COVID-19 da Johns Hopkins como exemplo.

Digital Twins de Supply Chain

A Gartner chama o digital supply-chain twin uma "representação dinâmica, em tempo real, time-phased" da supply chain física. Embora ainda emergente, a tecnologia permite simulação de armazém, forecasting de inventário e análise what-if.

Desenvolvedores como Ansys, Dassault, GE, MathWorks, PTC e Siemens estão a construir plataformas para digital twins. Salley aconselha começar com um problema de negócio claro e provar valor em pequena escala.

Sistemas legados podem requerer upgrades, pois digital twins frequentemente dependem de graph databases para modelar interconexões complexas. "Dados de alta granularidade, baixa latência — exatamente o que IoT entrega — são essenciais", nota.

Com streaming de dados IoT, gestores de supply chain podem antecipar downtime de equipamento, identificar escassez de peças e mudar produção proativamente.

"O objetivo é alcançar melhor visibilidade, agilidade e resiliência", conclui Salley. "Mesmo em disrupção, decisões informadas tomadas sob pressão são possíveis quando tecnologia e pessoas trabalham juntas."