A Cadeia de Suprimentos Autônoma: Revolucionando Logística e Gestão de Riscos

A era de carros e caminhões autônomos está quase sobre nós. E quanto a cadeias de suprimentos autônomas?

Nas últimas décadas, a tecnologia se insinuou em todos os aspectos da gestão da cadeia de suprimentos. Até agora, no entanto, a presença de um humano para tomar decisões-chave sobre produção e distribuição tem sido necessária.

Isso é especialmente verdade quando se trata de gestão de riscos, uma disciplina que se tornou essencial para a sobrevivência de organizações globais modernas. Gestores de cadeia de suprimentos devem ponderar a probabilidade de qualquer número de disrupções potenciais ocorrerem, sejam desastres naturais como inundações, tsunamis e vulcões, ou eventos causados por humanos como greves e ataques terroristas, e tomar ações apropriadas. Tal determinação foi considerada além da capacidade das máquinas.

Até agora. Inteligência artificial, com sua capacidade de peneirar quantidades massivas de dados e detectar padrões invisíveis ao olho humano, está desempenhando um papel cada vez maior em previsão e gestão de riscos. O dia pode chegar em breve em que máquinas terão melhor visão do futuro do que os humanos que as construíram.

As inovações mais promissoras em IA hoje estão ocorrendo em farmacêuticos e bens de consumo embalados, segundo Fred Laluyaux, diretor executivo da Aera Technology, Inc. Eles estão sob a maior pressão da Amazon para transformar radicalmente a maneira como servem clientes.

"Um cliente descreveu de forma eloquente", relembra Laluyaux. "Eles disseram: 'Somos os próximos a ir embora se não mudarmos'."

Para comerciantes tradicionais, o desafio está em proteger suas marcas em um momento em que consumidores estão mais interessados em preço, conveniência e velocidade. Graças à Amazon, Laluyaux diz, ir a uma loja está se tornando "irrelevante". Para igualar as capacidades do gigante do e-commerce, vendedores devem aumentar eficiências em todos os estágios de suas cadeias de suprimentos. E isso inclui fazer um trabalho melhor de gestão de riscos.

Análise Preditiva e Big Data

Grande parte dos avanços em IA está ocorrendo na área de análise preditiva. Fabricantes são forçados a acelerar o processo de levar produto aos compradores. Ao mesmo tempo, a disponibilidade de "big data", enquanto apresenta um quadro muito mais amplo do mercado, está inundando planejadores com informações. Sem a ajuda de sistemas automatizados para interpretar essa entrada, eles não conseguem distinguir "sinal" de "ruído".

Empresas não podem mais se dar ao luxo de planos de promoção anuais e ciclos de planejamento de vendas e operações (S&OP) de seis meses. Condições no mercado — em particular, os gostos de consumidores voláteis — mudam muito rapidamente para isso. "Você tem que chegar ao próximo nível de desempenho", diz Laluyaux. "Esse [grau de] automação leva você a onde humanos não podem seguir."

O objetivo final, se elusivo, é um sistema que responda a condições de mercado em tempo real. Detecção de demanda dificilmente é uma disciplina nova, mas há muito tempo foi dificultada por ferramentas e processos legados que atrasam ações necessárias. Em sua forma atual, a capacidade se estende bem além de acessar números de vendas para incluir elementos como embalagens "inteligentes".

Entradas consistem em tudo, desde dados de ponto de venda (POS) a previsões meteorológicas, classificações Nielsen, posts em mídia social e inteligência competitiva. No mundo farmacêutico, adicionam-se atualizações sobre aprovação governamental de novos medicamentos.

"A rede está ficando cada vez mais ampla", diz Laluyaux, "e o grão cada vez mais fino."

Integração de Sistemas e Colaboração Humano-Máquina

Como sistema autônomo, a IA tem pouco valor. Para ser eficaz, ela tem que combinar fluxos díspares de dados e se espalhar por múltiplas funções da cadeia de suprimentos. Digamos que um varejista esteja experimentando um aumento de 2% nas vendas para um item específico. Para atender à demanda inesperada, precisa ser capaz de identificar a fonte ideal para aumentar a produção, avaliar capacidades de fabricação, revisar a lista de materiais e ajustar níveis de estoque adequadamente. Se sistemas de transação não estão "conversando" entre si, esse processo pode levar dias — tarde demais para o comerciante aproveitar uma tendência passageira.

Além disso, o sistema de IA precisa mesclar seu tesouro de dados com especialistas humanos, que ainda são responsáveis por tomar decisões finais sobre quando e onde o produto deve ser enviado.

Laluyaux descreve o conceito de "bancada de trabalho cognitiva", onde a IA interpreta os dados e faz recomendações, que são então (na maior parte) executadas por especialistas humanos. Mas isso é apenas uma fase de transição no avanço da IA. A natureza do aprendizado de máquina é que o sistema melhora com a experiência em chegar às ações apropriadas a serem tomadas. Em última análise, deveria ser capaz de tomar muitas dessas decisões-chave sem a necessidade de intervenção humana. Nesse ponto, a análise "preditiva" se torna "prescritiva".

Estamos longe do ponto onde a automação assume totalmente de gerentes humanos. Se a progressão vai de preditiva a prescritiva a totalmente autônoma, então muitas empresas permanecem presas entre os estágios um e dois, diz Laluyaux. As perspectivas para uma cadeia de suprimentos "autônoma" são razoavelmente boas; é apenas a linha do tempo que está em questão. Por enquanto, é cedo demais para humanos pensarem em tirar as mãos do volante.