IA Impulsiona Manufatura Zero Waste: Transformando Fábricas e Cadeias de Suprimentos

Se quisermos um mundo sem desperdício, talvez precisemos de algo além do cérebro humano para alcançá-lo.

A resposta, assim como em tantos outros aspectos dos negócios hoje, reside na inteligência artificial — especificamente, na sua capacidade de eliminar o desperdício industrial na manufatura.

Stephen Pratt é CEO da Noodle.ai, empresa que emprega IA para otimizar operações de fluxo industrial. Ele vê a tecnologia nascente como uma ferramenta para "voltar à forma como fábricas e cadeias de suprimentos deveriam operar". E isso significa alcançar "um fluxo contínuo da matéria-prima à prateleira".

A Busca Histórica pela Eliminação do Desperdício

A eliminação do desperdício na fábrica e além tem sido uma obsessão de executivos de cadeia de suprimentos por décadas. O famoso Sistema Toyota de Produção, que identifica sete formas de muda (a palavra japonesa para desperdício), remonta ao final dos anos 1940. Mais recentemente, as teorias Lean e just-in-time (JIT) para fornecimento de peças às fábricas e produtos acabados aos armazéns eliminaram o que gestores consideravam estoque excessivo. (Tanto que, infelizmente, muitos varejistas ficaram sem produto suficiente para atender à demanda crescente por bens de consumo durante a pandemia de COVID-19. A cadeia de suprimentos "enxuta" de uma pessoa é o stockout de outra.)

Surge a pergunta: as teorias anteriores para lavar o desperdício do sistema renderam mais livros e artigos acadêmicos do que resultados reais na fábrica? Segundo Pratt, o Banco Mundial estima que o desperdício industrial global hoje é 18 vezes maior que o lixo sólido municipal — "o que chamamos de lixo".

Para ser justo, Lean, JIT, metodologia Six Sigma, Teoria das Restrições e outras ferramentas avançadas de planejamento deixaram sua marca nas práticas de gestão na fábrica e além. O desperdício de produção foi drasticamente reduzido, mas continua sendo um problema de US$ 2 trilhões hoje. (Pratt detalha esse número abaixo.) "Não há nada perto de um estado perfeito de fluxo", diz ele. "Muitas cadeias de suprimentos têm regras de negócio fixas, mas pergunte a qualquer planejador de estoque, e ele dirá que a única coisa que sabe é que essas regras estão erradas."

A Abordagem da IA para Controle de Desperdício

Chega a IA com uma abordagem inovadora para controle de desperdício. A diferença, diz Pratt, é o uso de algoritmos complexos para prever quando excesso de peças, produtos e práticas ameaçam entupir o funcionamento. Tais alertas permitem que humanos ajam para evitar o problema antes que afete o fluxo do produto.

O uso de IA especificamente para atacar desperdício de produção tem menos de uma década, diz Pratt, mas já se mostrou "incrivelmente eficaz". Aplicações anteriores de manufatura, incluindo planejamento de necessidades de materiais (MRP) e planejamento de recursos empresariais (ERP), eram prejudicadas por computadores lentos e dados caros.

"O tormento da existência dessas tecnologias é que elas assumiam médias para rendimento de produção e tempos de entrega", explica Pratt. "Isso é como falar do tamanho médio de sapato de uma pessoa no planeta. A diferença entre média e realidade é cerca de metade de todo o desperdício do mundo."

As Quatro Maiores Áreas de Desperdício na Cadeia de Suprimentos

As sete formas de muda da Toyota, identificadas pelo engenheiro industrial japonês Taiichi Ohno, são: transporte, estoque, movimento, espera, superprodução, superprocessamento e defeitos. Com a IA no cenário, Pratt estende o conceito além da fábrica para delinear o que vê como as quatro maiores áreas de desperdício na cadeia de suprimentos hoje:

• Produtos defeituosos. Um item com defeito que passa por todo o processo de produção tem que ser descartado. O custo para fabricantes, diz Pratt, é de cerca de US$ 861 bilhões por ano.
• Paradas de fábrica. Tempo de inatividade não planejado é "um problema gigante", custando US$ 689 bilhões por ano.
• Erros na distribuição. A fábrica produz um produto impecável, que trava na etapa de distribuição porque os sistemas de TI atuais não conseguem atender metas de entrega de tempo, lugar e quantidade. O custo do excesso de estoque: cerca de US$ 446 bilhões por ano.
• Prateleiras vazias. A ausência de algo pode não parecer desperdício. Mas o medo dos varejistas de stockouts quando clientes querem comprar — o que acontece cerca de 9% do tempo — faz com que inundem a cadeia de suprimentos com estoque. Como resultado, diz Pratt, "eles produzem mais do que precisam".

O Poder Computacional como Habilitador

Pela primeira vez, a capacidade computacional crescente torna possível atacar efetivamente as quatro áreas. O computador médio usado para tais cálculos hoje é 2.000 vezes mais rápido que o supercomputador mais rápido do mundo no ano 2000, observa Pratt.

O papel da IA está mudando rapidamente de análise descritiva para prescritiva. Um sistema impulsionado por IA hoje pode escanear anomalias, alertar gestores sobre sua iminência, prever consequências de tais eventos e recomendar ações corretivas. Além disso, diz Pratt, "ele diz como ajustar sua fábrica para não produzir produtos defeituosos".

O Elemento Humano Permanece Essencial

Nada disso significa que as pessoas estão fora do cenário. Pratt vê o sistema ideal como aquele que combina o poder computacional de força bruta da IA com a criatividade e insights do cérebro humano. E, por qualquer medida, a IA ainda tem um longo caminho antes de cumprir sua promessa em ambientes de manufatura, quanto mais no mundo maior.

Como com qualquer tecnologia de ponta, a aceitação da IA será gradual. Mas Pratt acredita que sua maturidade está sendo acelerada por demandas de grandes varejistas como Walmart por desempenho impecável de fornecedores. A capacidade de atender a tais critérios "pode ser a diferença entre existir e perecer", diz ele.