A Cadeia de Suprimentos e o Aprendizado de Máquina

Ao executar o estoque de peças em uma organização de MRO, o maior desafio é manter as peças e os materiais corretos nas prateleiras . Por outro lado, existe o risco de ter muito dinheiro amarrado em estoque lento ou parado. Para esses tipos de problemas na cadeia de suprimentos, o aprendizado de máquina oferece soluções.

O aprendizado de máquina é uma forma de inteligência artificial especializada em lidar com grandes conjuntos de dados e encontrar maneiras de resolver problemas complexos. Em aplicações de cadeia de suprimentos, como gerenciamento de peças sobressalentes, o aprendizado de máquina oferece uma maneira de reduzir custos e economizar espaço, melhorando a disponibilidade de peças e reduzindo o tempo médio de reparo.

Princípios básicos do aprendizado de máquina

Um computador pode processar dados com extrema rapidez, mas requer um programa que diga quais operações executar. A inteligência artificial (IA) é uma abordagem alternativa à programação de computadores e depende mais do reconhecimento de padrões e do treinamento. O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA ​​que procura padrões em conjuntos de dados muito grandes.

A maioria dos sistemas de aprendizado de máquina são treinados alimentando-os com dados que já foram rotulados. Podem ser dados sobre o desempenho do fornecedor ou informações sobre a vida útil do componente. Outros tipos de sistemas não são supervisionados para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. Essa abordagem tem menos valor para o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Outro método de treinamento é por tentativa e erro. Isso tem sido eficaz para ensinar os computadores a jogar jogos complexos como Go, mas tem valor limitado para melhorar o gerenciamento de estoque, compras ou logística.

Aprendizado de máquina na cadeia de suprimentos

O aprendizado de máquina no gerenciamento da cadeia de suprimentos está fortemente relacionado ao problema da demanda imprevisível e, em menor grau, ao fornecimento ou disponibilidade altamente variável. Um dos desafios que os gerentes de MRO enfrentam é a mistura de itens de alto valor, alto uso, baixo valor e baixo uso que eles possuem.

Isso pode ser ilustrado por dois casos. Em uma operação de manutenção típica, o consumo de lubrificantes e filtros é razoavelmente previsível ao longo de um ano e pode estar relacionado aos volumes de produção e ao mix de produtos. No entanto, grandes bombas, motores e caixas de engrenagens podem ser necessários apenas raramente, mas quando necessários devem estar disponíveis imediatamente para minimizar as paradas de produção.

Em ambos os exemplos, o aprendizado de máquina pode ajudar a encontrar padrões que poderiam permanecer ocultos. No caso da demanda de lubrificante e filtro, é importante compreender e antecipar as futuras flutuações da programação. Esse conhecimento pode orientar as políticas de estoque e compras.

Da mesma forma, falhas de bombas, motores ou caixas de engrenagens também podem ser previsíveis. O aprendizado de máquina talvez pudesse concluir que existe uma correlação entre as taxas de falha e uma combinação de mix de produtos, demanda e condições climáticas locais - o que pode influenciar a qualidade do fornecimento elétrico.

Quem se beneficia com o aprendizado de máquina no gerenciamento da cadeia de suprimentos?

Qualquer fabricante com equipamento industrial e necessidades de manutenção aproveitando a manutenção preditiva pode se beneficiar do aprendizado de máquina. Essa tecnologia pode melhorar exponencialmente a precisão da previsão e se tornar mais eficaz com o tempo, proporcionando grandes benefícios de ROI.

Indústrias típicas incluem:

• Aeroespacial
• automotivo
• Produtos de construção
• bens de consumo embalados
• Equipamento pesado
• Papel e celulose
• Distribuição de energia
• Pneu e borracha

Benefícios da aplicação de aprendizado de máquina na cadeia de suprimentos

Os aplicativos de aprendizado de máquina na cadeia de suprimentos incluem:

• Otimização de estoque: O objetivo da otimização do estoque é minimizar o número de itens em estoque e, ao mesmo tempo, garantir 100% de disponibilidade quando necessário. Isso também pode estar relacionado à localização do fornecedor, políticas de estoque e horas de operação.
  O aprendizado de máquina contribui aqui, encontrando padrões de uso e fornecimento. Pode, por exemplo, concluir que algumas peças são mais bem seguradas pelo fornecedor, enquanto outras devem ser mantidas no local. Também pode notar que alguns fornecedores são mais confiáveis ​​do que outros e sugerem níveis de reposição adequados e até mesmo preços com base na análise de dados históricos.
• Controle de custos de compra: Os custos de compra cobrem mais do que apenas o preço pago por um item ou itens. O aprendizado de máquina pode ajudar a identificar oportunidades de consolidar pedidos para obter descontos por quantidade. Ele pode avaliar as vantagens de várias condições de pagamento e ajudar a reduzir os custos de frete, por exemplo, economizando em frete prioritário.
• Extensão da vida útil do ativo: Um debate frequente entre as organizações de manutenção relaciona-se aos méritos de peças mais caras, mas de longa duração, em vez de componentes mais baratos e de curta duração. O aprendizado de máquina pode filtrar dados de fontes distintas para chegar a uma conclusão e, assim, estender a vida útil de ativos de alto valor.
• Gestão de transporte: O aprendizado de máquina também beneficia o gerenciamento de transporte, ajudando a identificar e selecionar fornecedores e otimizando os cronogramas de entrega. Isso pode até levar em consideração a logística de entrega, comparando, por exemplo, frete marítimo versus frete aéreo e os impactos relativos na disponibilidade e nos custos.

Ajudando os clientes a maximizar a vida útil e o desempenho dos ativos

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