Como a IA poderia resolver a crise da cadeia de suprimentos

A pandemia COVID-19 tornou-se um campo de provas para inovações em vários setores. Isso não é surpreendente. Ao longo da história, as crises geraram inovação. Agora o mundo está sendo convidado a inovar mais uma vez em meio a uma interrupção cataclísmica em nossa cadeia de suprimentos global.

O problema que estamos enfrentando agora pode parecer um gargalo sem esperança, e as mudanças que precisamos fazer para corrigi-lo levarão algum tempo para obter valor. Mas a inteligência artificial, combinada com outras tecnologias e inovações, pode trazer melhorias duradouras em toda a cadeia de suprimentos, desde o chão de fábrica até a prateleira do varejo. Aqui estão alguns cenários.

Melhorando o chão de fábrica

A cobertura das notícias sobre o gargalo da cadeia de abastecimento tende a se concentrar em navios presos no mar em meio ao fechamento de portos. Mas os gerentes da cadeia de suprimentos sabem que a melhoria da cadeia de suprimentos se estende até o chão de fábrica, onde as matérias-primas são obtidas e transformadas em produtos. A IA conectada a outras tecnologias pode fazer uma grande diferença. Por exemplo, uma previsão baseada em dados sobre o fornecimento de matérias-primas pode ajudar a otimizar as decisões de planejamento de manufatura, bem como o planejamento de mão de obra para reduzir o desgaste. Além disso, sensores inteligentes no chão de fábrica podem tornar a produção mais eficiente e responsiva às flutuações de oferta e demanda. Os sensores inteligentes também podem avisar o fabricante quando peças vitais estão se desgastando, possibilitando que o fabricante tome medidas corretivas proativas antes que ocorra uma interrupção.

Estou muito animado com o potencial das empresas para combinar tecnologias imersivas, como realidade virtual, realidade mista e realidade aumentada com IA (por exemplo, o casamento de aprendizagem por reforço profundo com simulação 3-D) para melhorar os processos de fabricação. As empresas podem usar IA para simular diferentes cenários de produção e otimizar o chão de fábrica de uma forma que consuma menos tempo e seja mais econômica. Além disso, com a simulação 3-D e o aprendizado de reforço, um fabricante pode otimizar todo o processo de produção, enquanto as experimentações físicas de manufatura podem otimizar apenas para um processo específico. À medida que a promessa do metaverso se concretiza, esta aplicação virtual de IA pode ajudar a transformar o chão de fábrica, não apenas torná-lo mais eficiente.

Reagindo à Interrupção

A IA torna possível usar dados e análises para identificar e mapear o estoque que está sendo afetado pela interrupção da cadeia de suprimentos. Se uma empresa não tiver visibilidade de um navio transportando seus materiais, ela deve usar a crise como uma oportunidade para justificar a priorização da transformação digital da cadeia de suprimentos com dados, a internet das coisas e análises avançadas (por exemplo, aprendizado de máquina e simulação). Uma empresa precisa saber onde estão seus produtos o tempo todo para avaliar com sucesso o impacto que as restrições do lado da oferta terão sobre suas operações e a capacidade de atender às expectativas de demanda do mercado. Isso é especialmente verdadeiro para cadeias de suprimentos complexas que dependem de muitos participantes que operam globalmente, como vemos na indústria automotiva. Os fabricantes e varejistas automotivos estão lutando para rastrear os gargalos na cadeia de suprimentos de semicondutores de um país para o outro. Essa falta de transparência torna quase impossível para eles tomarem medidas como identificar como romper o gargalo ou prever quando os estoques podem voltar ao normal. O 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 ficarem mais alinhados com a demanda do consumidor por meio da tecnologia de prateleira digital. A prateleira digital refere-se vagamente a uma exibição de produto - tanto na loja quanto online - que está conectada a todas as operações e cadeia de suprimentos de um varejista por meio de dados em tempo real. Com uma prateleira digital, uma empresa sabe seus níveis de estoque precisos em cada loja o tempo todo.

Veja os supermercados da Amazon.com Inc. Os sensores das lojas Amazon Go fornecem inteligência constantemente atualizada nas prateleiras digitais, o que possibilita ao varejista personalizar os níveis de estoque com base na demanda regional e também responder a picos ou quedas repentinas na demanda do produto. Em uma escala maior, o 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 um aumento no comércio online / offline emergente da pandemia removeram qualquer margem de erro para as empresas que gerenciam os níveis de estoque.

Uma prateleira digital não resolverá o gargalo da cadeia de abastecimento, mas ajudará as empresas a gerenciar com mais facilidade um elemento crucial da cadeia de abastecimento - a última milha da entrega.

Gerenciando a escassez de mão de obra

Um dos motivos pelos quais a crise da cadeia de suprimentos se intensificou é a falta de mão de obra disponível, como trabalhadores em depósitos para descarregar produtos e caminhoneiros para transportá-los. A IA pode ajudar as empresas a administrar uma oferta restrita de mão de obra, especialmente se as empresas forem criativas sobre como a usam para obter mão de obra terceirizada. Muitas empresas ainda estão operando na idade das trevas quando encontram ajuda temporária para gerenciar picos de capacidade:pegam o telefone e ligam para uma empresa de recrutamento. Esta é uma abordagem altamente ineficiente. E se uma empresa encontrasse os recursos de que precisava acessando um único portal alimentado por dados e IA? Presumindo que as empresas e seus parceiros de pessoal mantivessem o portal atualizado com informações sobre suas necessidades e recursos de pessoal, a IA poderia combinar recursos dependendo de fatores como o escopo da necessidade, proximidade com a equipe e recursos disponíveis e prazo. A IA não resolveria o problema se nenhum recurso estivesse disponível - mas certamente ajudaria se ativada pela plataforma certa.

Planejamento para 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 que as empresas planejem a próxima interrupção - seja outra pandemia, desastre natural, agitação civil ou qualquer outra interrupção. A IA pode ajudar as empresas a antecipar a escassez e os problemas de fornecimento e, em seguida, responder com estratégias de resiliência - por exemplo, redirecionando 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 pode ajudar as empresas ao longo da cadeia de abastecimento a prever se uma determinada interrupção (como um desastre natural que afeta a produção de café) é transitória ou de longo prazo e simula cenários de resposta com base nesses dados.

Semelhante à simulação de fábrica com IA, as empresas podem usar gêmeos digitais para fazer o planejamento de cenários para a próxima interrupção. Como observou o MIT Technology Review, “E se houver uma seca em Taiwan e a escassez de água interromper a fabricação de microchips? Um gêmeo digital poderia prever o risco de isso acontecer, rastrear o impacto que isso teria em sua cadeia de suprimentos e - usando o aprendizado por reforço - sugerir quais ações tomar para minimizar os danos. ”

Não há saída fácil para a crise da cadeia de suprimentos. A IA por si mesma também não fornecerá a solução. Eu sugiro que as empresas primeiro dividam a crise da cadeia de suprimentos em pontos menores de dor e descubram como resolvê-los, como este post fez. Perguntar:“Como podemos proteger nosso negócio da próxima interrupção?” provavelmente é uma questão muito ampla. Em vez disso, concentre-se em algo que seja mais concreto e mais fácil de resolver, como "Como posso alinhar minha frota de caminhões de forma mais eficaz com os picos de demanda?" Responder à pergunta ajudará a empresa a entender um papel claro e atraente para a IA.

Ahmer Inam é diretor de IA da Pactera EDGE, uma empresa global de serviços digitais e de tecnologia.

A pandemia COVID-19 tornou-se um campo de provas para inovações em vários setores. Isso não é surpreendente. Ao longo da história, as crises geraram inovação. Agora o mundo está sendo convidado a inovar mais uma vez em meio a uma interrupção cataclísmica em nossa cadeia de suprimentos global.

O problema que estamos enfrentando agora pode parecer um gargalo sem esperança, e as mudanças que precisamos fazer para corrigi-lo levarão algum tempo para obter valor. Mas a inteligência artificial, combinada com outras tecnologias e inovações, pode trazer melhorias duradouras em toda a cadeia de suprimentos, desde o chão de fábrica até a prateleira do varejo. Aqui estão alguns cenários.

Melhorando o chão de fábrica

A cobertura das notícias sobre o gargalo da cadeia de abastecimento tende a se concentrar em navios presos no mar em meio ao fechamento de portos. Mas os gerentes da cadeia de suprimentos sabem que a melhoria da cadeia de suprimentos se estende até o chão de fábrica, onde as matérias-primas são obtidas e transformadas em produtos. A IA conectada a outras tecnologias pode fazer uma grande diferença. Por exemplo, uma previsão baseada em dados sobre o fornecimento de matérias-primas pode ajudar a otimizar as decisões de planejamento de manufatura, bem como o planejamento de mão de obra para reduzir o desgaste. Além disso, sensores inteligentes no chão de fábrica podem tornar a produção mais eficiente e responsiva às flutuações de oferta e demanda. Os sensores inteligentes também podem avisar o fabricante quando peças vitais estão se desgastando, possibilitando que o fabricante tome medidas corretivas proativas antes que ocorra uma interrupção.

Estou muito animado com o potencial das empresas para combinar tecnologias imersivas, como realidade virtual, realidade mista e realidade aumentada com IA (por exemplo, o casamento de aprendizagem por reforço profundo com simulação 3-D) para melhorar os processos de fabricação. As empresas podem usar IA para simular diferentes cenários de produção e otimizar o chão de fábrica de uma forma que consuma menos tempo e seja mais econômica. Além disso, com a simulação 3-D e o aprendizado de reforço, um fabricante pode otimizar todo o processo de produção, enquanto as experimentações físicas de manufatura podem otimizar apenas para um processo específico. À medida que a promessa do metaverso se concretiza, esta aplicação virtual de IA pode ajudar a transformar o chão de fábrica, não apenas torná-lo mais eficiente.

Reagindo à Interrupção

A IA torna possível usar dados e análises para identificar e mapear o estoque que está sendo afetado pela interrupção da cadeia de suprimentos. Se uma empresa não tiver visibilidade de um navio transportando seus materiais, ela deve usar a crise como uma oportunidade para justificar a priorização da transformação digital da cadeia de suprimentos com dados, a internet das coisas e análises avançadas (por exemplo, aprendizado de máquina e simulação). Uma empresa precisa saber onde estão seus produtos o tempo todo para avaliar com sucesso o impacto que as restrições do lado da oferta terão sobre suas operações e a capacidade de atender às expectativas de demanda do mercado. Isso é especialmente verdadeiro para cadeias de suprimentos complexas que dependem de muitos participantes que operam globalmente, como vemos na indústria automotiva. Os fabricantes e varejistas automotivos estão lutando para rastrear os gargalos na cadeia de suprimentos de semicondutores de um país para o outro. Essa falta de transparência torna quase impossível para eles tomarem medidas como identificar como romper o gargalo ou prever quando os estoques podem voltar ao normal. O 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 ficarem mais alinhados com a demanda do consumidor por meio da tecnologia de prateleira digital. A prateleira digital refere-se vagamente a uma exibição de produto - tanto na loja quanto online - que está conectada a todas as operações e cadeia de suprimentos de um varejista por meio de dados em tempo real. Com uma prateleira digital, uma empresa sabe seus níveis de estoque precisos em cada loja o tempo todo.

Veja os supermercados da Amazon.com Inc. Os sensores das lojas Amazon Go fornecem inteligência constantemente atualizada nas prateleiras digitais, o que possibilita ao varejista personalizar os níveis de estoque com base na demanda regional e também responder a picos ou quedas repentinas na demanda do produto. Em uma escala maior, o 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 um aumento no comércio online / offline emergente da pandemia removeram qualquer margem de erro para as empresas que gerenciam os níveis de estoque.

Uma prateleira digital não resolverá o gargalo da cadeia de abastecimento, mas ajudará as empresas a gerenciar com mais facilidade um elemento crucial da cadeia de abastecimento - a última milha da entrega.

Gerenciando a escassez de mão de obra

Um dos motivos pelos quais a crise da cadeia de suprimentos se intensificou é a falta de mão de obra disponível, como trabalhadores em depósitos para descarregar produtos e caminhoneiros para transportá-los. A IA pode ajudar as empresas a administrar uma oferta restrita de mão de obra, especialmente se as empresas forem criativas sobre como a usam para obter mão de obra terceirizada. Muitas empresas ainda estão operando na idade das trevas quando encontram ajuda temporária para gerenciar picos de capacidade:pegam o telefone e ligam para uma empresa de recrutamento. Esta é uma abordagem altamente ineficiente. E se uma empresa encontrasse os recursos de que precisava acessando um único portal alimentado por dados e IA? Presumindo que as empresas e seus parceiros de pessoal mantivessem o portal atualizado com informações sobre suas necessidades e recursos de pessoal, a IA poderia combinar recursos dependendo de fatores como o escopo da necessidade, proximidade com a equipe e recursos disponíveis e prazo. A IA não resolveria o problema se nenhum recurso estivesse disponível - mas certamente ajudaria se ativada pela plataforma certa.

Planejamento para 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 que as empresas planejem a próxima interrupção - seja outra pandemia, desastre natural, agitação civil ou qualquer outra interrupção. A IA pode ajudar as empresas a antecipar a escassez e os problemas de fornecimento e, em seguida, responder com estratégias de resiliência - por exemplo, redirecionando 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 pode ajudar as empresas ao longo da cadeia de abastecimento a prever se uma determinada interrupção (como um desastre natural que afeta a produção de café) é transitória ou de longo prazo e simula cenários de resposta com base nesses dados.

Semelhante à simulação de fábrica com IA, as empresas podem usar gêmeos digitais para fazer o planejamento de cenários para a próxima interrupção. Como observou o MIT Technology Review, “E se houver uma seca em Taiwan e a escassez de água interromper a fabricação de microchips? Um gêmeo digital poderia prever o risco de isso acontecer, rastrear o impacto que isso teria em sua cadeia de suprimentos e - usando o aprendizado por reforço - sugerir quais ações tomar para minimizar os danos. ”

Não há saída fácil para a crise da cadeia de suprimentos. A IA por si mesma também não fornecerá a solução. Eu sugiro que as empresas primeiro dividam a crise da cadeia de suprimentos em pontos menores de dor e descubram como resolvê-los, como este post fez. Perguntar:“Como podemos proteger nosso negócio da próxima interrupção?” provavelmente é uma questão muito ampla. Em vez disso, concentre-se em algo que seja mais concreto e mais fácil de resolver, como "Como posso alinhar minha frota de caminhões de forma mais eficaz com os picos de demanda?" Responder à pergunta ajudará a empresa a entender um papel claro e atraente para a IA.

Ahmer Inam é diretor de IA da Pactera EDGE, uma empresa global de serviços digitais e de tecnologia.