IA impulsiona maior sustentabilidade da cadeia de suprimentos

A inteligência artificial (IA) oferece vários caminhos para melhorar a sustentabilidade da cadeia de abastecimento. A integração da IA ​​na gestão da cadeia de abastecimento pode resultar em operações otimizadas, redução de desperdícios, melhor previsão da procura e práticas mais ecológicas.

Veja como a IA está impulsionando a sustentabilidade da cadeia de suprimentos.

1. Previsão de Demanda

Os métodos tradicionais de previsão podem levar à superprodução ou subprodução, que são insustentáveis ​​no longo prazo. No entanto, a IA pode prever com precisão a procura através da análise de grandes conjuntos de dados de diversas fontes. Isso garante às empresas produzir apenas as quantidades necessárias, minimizando desperdícios e excessos.

2. Monitoramento e roteamento de fornecedores

A IA ajuda a selecionar fornecedores sustentáveis, analisando os seus registos de governação ambiental e social. As empresas podem defender a sustentabilidade em toda a cadeia de abastecimento, escolhendo os fornecedores certos.

Além da seleção, a IA também monitora ativamente os fornecedores em tempo real. Isso garante que eles cumpram consistentemente os padrões de sustentabilidade definidos.

3. Gerenciamento de Recursos

Os sistemas inteligentes identificam ineficiências e desperdícios na cadeia de abastecimento. Ao abordar estas ineficiências, as organizações podem reduzir significativamente o desperdício nas fases de produção, armazenamento e distribuição. A IA avalia a utilização de recursos nos processos de produção, recomendando alternativas mais sustentáveis ​​ou formas de utilizar menos recursos.

Em vez de apenas reagir a problemas de equipamento, a IA prevê potenciais falhas de máquinas ou veículos através da análise de dados de desempenho. Esta abordagem proativa garante que a manutenção ou as substituições ocorram antes que ocorram avarias, evitando desperdícios em reparações de emergência.

4. Benefícios ambientais

O sistema pode analisar a eficiência das embalagens e dos materiais, sugerir alterações no design para minimizar o uso de materiais ou promover alternativas biodegradáveis ​​ou recicláveis. A IA facilita a gestão de devoluções de produtos, reparações, reciclagem e reutilização de materiais, contribuindo para uma economia circular mais sustentável.

A IA desempenha um papel crucial no armazenamento e na fabricação, monitorando os padrões de consumo de energia. Ao fazê-lo, fornece informações valiosas para uma utilização mais eficiente da energia ou mesmo para a transição para fontes renováveis. Ao usar sensores, a IA oferece monitoramento em tempo real de vários processos da cadeia de suprimentos. Isto ajuda as empresas a abordar rapidamente áreas de desperdício de recursos ou de elevadas emissões.

As empresas otimizam o roteamento permitindo que os sistemas de IA determinem o rotas de transporte mais eficientes, minimizando o consumo de combustível, reduzindo custos, diminuindo as emissões nocivas e promovendo um ambiente mais limpo.

5. Sentimento do Consumidor

A IA analisa os sentimentos dos consumidores sobre a sustentabilidade. Com estes conhecimentos, as empresas podem migrar para linhas de produtos mais sustentáveis ​​e adotar práticas ecológicas.

A IA simula cenários potenciais da cadeia de abastecimento para avaliar os seus resultados ambientais e sociais, ajudando as empresas a tomar decisões sustentáveis. Pesquisas mostraram as vendas podem aumentar até 20% devido à responsabilidade social corporativa.

Os desafios do uso de IA para a sustentabilidade da cadeia de suprimentos

A IA será, sem dúvida, parte integrante da busca pela sustentabilidade. No entanto, com as tecnologias atuais que a indústria possui, existem algumas desvantagens que as organizações precisam considerar antes de implementar sistemas inteligentes. Compreender estes desafios permite-lhes maximizar os benefícios que obtêm da IA.

1. Qualidade e disponibilidade de dados

Os modelos de IA dependem fortemente de dados para funcionar de forma eficaz. Se as empresas não fornecerem dados claros, estruturados e abrangentes, estes modelos podem produzir resultados imprecisos, levando o sistema a fazer previsões erradas.

2. Dificuldades de integração

Muitas empresas ainda usam sistemas legados de cadeia de suprimentos. Estes sistemas mais antigos representam frequentemente desafios quando as empresas tentam integrar soluções modernas de IA, tornando o processo complexo e intensivo em recursos. Além disso, a criação de IA para operações da cadeia de abastecimento não envolve apenas tecnologia. Envolve ajustar estratégias, redefinir funções e garantir que toda a organização esteja alinhada com a nova abordagem.

O custo é outra consideração importante porque a implementação de soluções de IA na cadeia de abastecimento pode sobrecarregar os orçamentos. As empresas enfrentam despesas relacionadas à aquisição de tecnologia, integração de sistemas, treinamento de funcionários e manutenção contínua de sistemas.

3. Gestão de Mudanças

Quando as empresas introduzem IA na sua cadeia de abastecimento, muitas vezes ajustam processos e fluxos de trabalho de longa data. Os funcionários habituados aos métodos tradicionais podem resistir a estas mudanças, tornando a transição um desafio.

A IA sofre de uma notável lacuna de competências, uma vez que é um campo de especialização relativamente novo. Muitas vezes, as empresas têm dificuldade em contratar ou reter indivíduos com o conhecimento necessário para gerir a IA nas operações da cadeia de abastecimento. Além disso, os especialistas e treinadores em IA aumentam o custo de investimento da integração da IA ​​nos processos da empresa.

4. Excesso de dependência da tecnologia

Os sistemas inteligentes podem dar às organizações uma falsa sensação de segurança. Embora a IA seja muito confiável e precisa, uma falha ou erro no sistema pode causar interrupções significativas na cadeia de abastecimento sem a devida supervisão humana. Isto é especialmente verdadeiro para situações onde o julgamento humano matizado é necessário.

5. Preconceito e questões de segurança

Os modelos de IA às vezes podem refletir preconceitos presentes em seus dados de treinamento. Quando isso acontece, o sistema pode tomar decisões que não estão alinhadas com os padrões éticos ou normas sociais da empresa. Por exemplo, a IA treinada para a eficiência e priorizando o baixo custo pode encomendar embalagens não biodegradáveis ​​ou recicláveis ​​– algo problemático para uma empresa que se posiciona como uma marca amiga do ambiente.

Alguns algoritmos de IA funcionam como “caixas pretas”, tornando opacos os seus processos de tomada de decisão. Esta falta de clareza pode fazer com que as partes interessadas e os utilizadores desconfiem da tecnologia. A integração da IA ​​nas cadeias de abastecimento também aumenta o risco de ataques cibernéticos. Entidades maliciosas podem ter como alvo estes sistemas de IA para interromper operações ou aceder a dados confidenciais.

6. Escalabilidade e preocupações regulatórias

À medida que uma empresa cresce, a sua solução de IA deve ser dimensionada com ela. Algumas plataformas, no entanto, não são dimensionadas de forma eficiente, levando a gargalos operacionais. O cenário em evolução dos sistemas inteligentes também traz consigo mudanças nas regulamentações. As empresas devem manter-se atualizadas com estas mudanças para permanecerem em conformidade, o que pode ser exigente.

Estudos de caso reais de IA na sustentabilidade da cadeia de suprimentos

Várias organizações já se envolveram na IA, otimizando a sua utilização na cadeia de abastecimento, a maioria com resultados favoráveis. Algumas empresas até relatam que a IA proporciona tempos de atendimento mais rápidos de até 6.7 dias em comparação com seus métodos convencionais.

Stella McCartney e Google

Vários participantes da indústria da moda colaboraram com o Google, incluindo Stella McCartney. Juntos, eles desenvolveram uma ferramenta que aproveita a análise de dados e o aprendizado de máquina. Esta ferramenta fornece uma visão clara de um impacto ambiental da cadeia de abastecimento, auxiliando marcas de moda na seleção de matérias-primas e técnicas de produção sustentáveis.

Starbucks

A Starbucks demonstrou seu compromisso com o fornecimento de café produzido de forma sustentável. Adotou IA e blockchain para oferecer aos consumidores um recurso de rastreabilidade do grão até a xícara. Agora, os consumidores podem rastrear a origem do seu café, garantindo grãos de origem sustentável e compensação justa para os agricultores.

Unilever

Dada a sua utilização extensiva de óleo de palma em produtos, a Unilever utiliza monitorização por satélite, IA e dados de geolocalização para monitorizar a sua cadeia de fornecimento de óleo de palma. O objetivo é combater o desmatamento ligado à produção de óleo de palma. Esta tecnologia fornece alertas em tempo real sobre riscos de desmatamento, orientando a empresa em direção a decisões sustentáveis.

Walmart

O Walmart implementou um Sistema baseado em IA e blockchain rastrear a origem dos produtos alimentícios em suas lojas. Além de garantir a segurança alimentar, esse sistema permite ao Walmart identificar fornecedores sustentáveis ​​e priorizar seus negócios.

Sustentabilidade da cadeia de suprimentos baseada em IA

A IA tem o potencial de revolucionar as operações da cadeia de abastecimento, mas a sensibilização e a consideração cuidadosa dos seus desafios são cruciais. O planeamento eficaz, a formação contínua e as avaliações periódicas podem ajudar a mitigar estes desafios e garantir que a integração da IA ​​valerá o investimento.

Cada um destes exemplos do mundo real enfatiza o papel da IA ​​no aumento da transparência, rastreabilidade e monitorização em tempo real da cadeia de abastecimento. Com uma visão mais clara das suas cadeias de abastecimento, as empresas podem tomar decisões informadas que priorizem a sustentabilidade, minimizem o impacto ambiental e promovam o fornecimento ético.