Como a IA Pode Superar a Crise Global da Cadeia de Suprimentos

A pandemia de COVID-19 tornou-se um campo de provas para inovações em múltiplas indústrias. Não é surpreendente. Ao longo da história, crises geraram inovação. Agora, o mundo é convidado a inovar novamente em meio a uma disrupção cataclísmica em nossa cadeia de suprimentos global.

O problema que enfrentamos agora pode parecer um gargalo sem esperança, e as mudanças necessárias para corrigi-lo levarão tempo para gerar valor. Mas a inteligência artificial, combinada com outras tecnologias e inovações, pode trazer melhorias duradouras em toda a cadeia de suprimentos, do chão de fábrica à prateleira do varejo. Aqui estão alguns cenários.

Melhorando o Chão de Fábrica

A cobertura jornalística do gargalo na cadeia de suprimentos tende a focar em navios parados no mar em meio ao fechamento de portos. Mas gestores de cadeia de suprimentos sabem que melhorar a cadeia se estende ao chão de fábrica, onde matérias-primas são transformadas em produtos. A IA conectada a outras tecnologias pode fazer grande diferença. Por exemplo, uma previsão baseada em dados sobre o suprimento de matérias-primas pode ajudar a otimizar decisões de planejamento de manufatura e de mão de obra para reduzir burnout. Além disso, sensores inteligentes no chão de fábrica podem tornar a produção mais eficiente e responsiva a flutuações de oferta e demanda. Sensores inteligentes também podem alertar o fabricante quando peças vitais estão se desgastando, permitindo medidas corretivas proativas antes que uma disrupção ocorra.

Estou mais entusiasmado com o potencial de empresas combinarem tecnologias imersivas — realidade virtual, mista e aumentada — com IA (por exemplo, a união de deep reinforcement learning com simulação 3D) para melhorar processos de manufatura. Empresas podem usar IA para simular diferentes cenários de produção e otimizar o chão de fábrica de formas menos demoradas e mais custo-efetivas. Além disso, com simulação 3D e reinforcement learning, um fabricante pode otimizar todo o processo de produção, enquanto experimentações físicas podem otimizar apenas um processo específico. À medida que a promessa do metaverso se concretiza, essa aplicação virtual de IA pode ajudar a transformar o chão de fábrica, não apenas torná-lo mais eficiente.

Reagindo à Disrupção

A IA possibilita usar dados e análises para identificar e mapear o inventário afetado pela disrupção na cadeia de suprimentos. Se uma empresa não tem visibilidade de um navio transportando seus materiais, deve usar a crise como oportunidade para priorizar a transformação digital da cadeia de suprimentos com dados, internet das coisas e análises avançadas (ex.: machine learning e simulação). Uma empresa precisa saber onde estão seus bens o tempo todo para avaliar com sucesso o impacto das restrições do lado da oferta em suas operações e capacidade de atender às expectativas de demanda do mercado. Isso é especialmente verdadeiro para cadeias de suprimentos complexas que dependem de muitos atores operando globalmente, como vemos na indústria automotiva. Fabricantes e varejistas automotivos lutam para rastrear gargalos na cadeia de suprimentos de semicondutores de um país para outro. Essa falta de transparência torna quase impossível tomar medidas como identificar como romper o gargalo ou prever quando os estoques podem voltar ao normal. Compartilhamento transparente de dados e IA podem ajudar a resolver esse problema.

Respondendo à Demanda do Consumidor

É instrutivo lembrar que não haveria crise na cadeia de suprimentos sem a demanda do consumidor. A IA pode ajudar todos no ecossistema da cadeia de suprimentos a se alinharem melhor com a demanda do consumidor através da tecnologia de prateleira digital. A prateleira digital refere-se genericamente a uma exibição de produto — tanto na loja física quanto online — conectada a toda a operação e cadeia de suprimentos do varejista através de dados em tempo real. Com uma prateleira digital, uma empresa conhece seus níveis precisos de estoque em cada loja a todo momento.

Considere as lojas de conveniência da Amazon.com Inc. Sensores nas lojas Amazon Go fornecem inteligência constantemente atualizada nas prateleiras digitais, permitindo ao varejista personalizar níveis de estoque com base na demanda regional e responder a picos ou quedas repentinas na demanda de produtos. Em escala maior, a Walmart Inc. também está desenvolvendo essa capacidade.

O conceito de prateleira digital existe há alguns anos, mas a pandemia o tornou mais urgente e oportuno. Isso porque as mudanças rápidas e imprevisíveis na demanda do consumidor e o aumento do comércio online/offline emergindo da pandemia eliminaram qualquer margem de erro para empresas gerenciando níveis de estoque.

Uma prateleira digital não resolverá o gargalo da cadeia de suprimentos, mas ajudará as empresas a gerenciar mais suavemente um elemento crucial — a última milha da entrega.

Gerenciando a Escassez de Mão de Obra

Uma das razões pelas quais a crise da cadeia de suprimentos se intensificou é a falta de mão de obra disponível, como trabalhadores de armazém para descarregar produtos e caminhoneiros para transportá-los. A IA pode ajudar as empresas a gerenciar uma oferta apertada de mão de obra, especialmente se as empresas forem criativas sobre como usá-la para obter mão de obra contratada. Muitas empresas ainda operam na idade das trevas quando precisam de ajuda temporária para gerenciar picos de capacidade: pegam o telefone e ligam para uma empresa de staffing. Esta é uma abordagem altamente ineficiente. E se uma empresa encontrasse os recursos necessários acessando um único portal alimentado por dados e IA? Assumindo que empresas e seus parceiros de staffing mantivessem o portal atualizado com informações sobre necessidades e recursos de pessoal, a IA poderia combinar recursos dependendo de fatores como escopo da necessidade, proximidade de pessoal e recursos disponíveis e prazo. A IA não resolveria o problema se zero recursos estivessem disponíveis — mas certamente ajudaria se habilitada pela plataforma certa.

Planejando a Próxima Crise

A IA pode ajudar uma empresa a realizar exercícios de planejamento de cenários e informar decisões críticas de negócios. A pandemia é um alerta para as empresas planejarem a próxima disrupção — seja outra pandemia, desastre natural, agitação civil ou qualquer outra disrupção. A IA pode ajudar as empresas a antecipar escassez e problemas de suprimento antecipadamente e responder com estratégias de resiliência — por exemplo, redirecionar a entrega de materiais essenciais quando ocorre o fechamento de um porto. Isso exigiria ter os dados e ser capaz de simular respostas de resiliência. A IA também poderia ajudar empresas ao longo da cadeia de suprimentos a prever se uma disrupção específica (como um desastre natural prejudicando a produção de café) é transitória ou de longo prazo e simular cenários de resposta baseados nesses dados.

Semelhante à simulação de fábrica com IA, empresas podem usar gêmeos digitais para planejamento de cenários para a próxima disrupção. Como observou o MIT Technology Review: "E se houver uma seca em Taiwan e a escassez de água fechar a fabricação de microchips? Um gêmeo digital poderia prever o risco disso acontecer, rastrear o impacto que teria em sua cadeia de suprimentos e — usando reinforcement learning — sugerir quais ações tomar para minimizar o dano."

Não há saída fácil da crise da cadeia de suprimentos. A IA por si só não fornecerá a solução. Sugiro que as empresas primeiro dividam a crise em pontos de dor menores e descubram como resolvê-los, como este post fez. Perguntar "Como podemos proteger nosso negócio da próxima disrupção?" é provavelmente uma pergunta ampla demais. Em vez disso, foque em algo mais concreto e facilmente solucionável, como "Como posso alinhar minha frota de caminhões de forma mais eficaz com picos de demanda?" Responder à pergunta ajudará a empresa a entender um papel claro e convincente para a IA.

Ahmer Inam é chief AI officer na Pactera EDGE, empresa global de serviços digitais e de tecnologia.