Como a COVID-19 Está Moldando Tendências de Automação na Manufatura – Insights da Blue Yonder

Alan Duncan, Diretor Sênior de Estratégia da Indústria (Manufatura), EMEA, Blue Yonder sobre tendências atuais relacionadas à COVID-19 e automação.

"A COVID-19 não está impulsionando uma necessidade de automação em si, mas empresas emergindo desta crise atual mudarão nessa direção a partir de seu estado atual. Empresas continuarão da melhor forma que puderem – desde recuperar caixa e operações, até identificar e mitigar riscos de médio e longo prazo para se tornarem mais resilientes, e construir uma plataforma para crescimento sustentável no futuro. O foco de curto prazo será obter visibilidade sobre demanda, estoque e interrupções de suprimento através de ferramentas como Control Towers; no médio prazo, isso mudará para tentar eliminar os custos extraordinários que ocorreram durante a crise – otimização de custos, planejamento de cenários, busca de fontes alternativas de suprimento, e no longo prazo o foco será em agilidade lucrativa sustentável."

Quais são os desafios que fabricantes enfrentam quando se trata de automação devido à COVID-19?

"Dependendo do tipo de automação, empresas estão descobrindo que nem sempre conseguem lidar com o nível de agilidade necessário para fazê-la funcionar na prática. No passado, empresas instalaram armazéns automatizados para reduzir custos e aumentar a produção, mas descobriram que durante períodos de volatilidade e incerteza extremas, a automação se tornou uma restrição em vez de um benefício. Em resposta, empresas moveram-se para reduzir o nível de automação em seus armazéns – substituindo-o com recursos humanos muito mais flexíveis. No entanto, vimos recentes escassez de mão de obra e falta de capacidade de armazenagem acessível levando empresas a dar séria consideração à automação."

Quais são os benefícios da automação durante uma crise como a COVID-19?

"Vimos padrões de demanda incrivelmente voláteis e imprevisíveis para muitos produtos – particularmente alimentos, bebidas e bens de consumo. Técnicas normais de previsão estatística (baseadas em histórico de vendas) foram incapazes de prever com precisão a demanda futura. No entanto, algoritmos de machine learning foram capazes de identificar padrões e correlações de uma gama muito mais ampla de pontos de dados aparentemente não relacionados para aprender os padrões de demanda e fornecer previsões com precisão utilizável."

Como crises futuras podem ser mitigadas pelo uso de automação?

"Machine learning provou sua capacidade de melhorar a previsão durante a crise atual. Funcionará ainda melhor da próxima vez, tendo 'aprendido' com o período atual. Ajudará a mitigar o impacto de crises futuras através da automação de respostas a interrupções na cadeia de suprimentos e estratégias de sourcing revisadas."

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