Como a IA Elimina os Garras Comuns na Cadeia de Suprimentos

Os gargalos na cadeia de suprimentos podem ser financeiramente devastadores para os fabricantes, fornecedores e distribuidores. A inteligência artificial é uma das soluções emergentes mais promissoras. O uso da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos pode eliminar interrupções e atrasos?

Formas pelas quais os Gargalos na Cadeia de Suprimentos Podem Aparecer

Um gargalo na cadeia de suprimentos — um ponto onde o fluxo de mercadorias é obstruído — pode ocorrer por várias razões.

1. Surpresas de Demanda

Mudanças na demanda do consumidor podem causar interrupções generalizadas na cadeia de suprimentos. Os fabricantes, fornecedores e distribuidores geralmente não estão preparados para lidar com um aumento súbito e maciço de pedidos, o que pode causar atrasos prolongados.

2. Escassez de Mão de Obra

As empresas só podem mover mercadorias se tiverem alguém para distribuí-las. A escassez generalizada de mão de obra afeta todos os aspectos do setor de cadeia de suprimentos, tornando difícil para as empresas de logística manter as coisas fluindo suavemente.

3. Fechamento de Instalações ou Fábricas

Mesmo um único fechamento pode ter um efeito em cascata em toda a cadeia de suprimentos, pois corta o fluxo de mercadorias. As empresas sem planos de contingência ficam correndo para preencher a lacuna. Enquanto isso, seus produtos ficam coletando poeira.

4. Produtos Contrafeitos

A fraude logística é um problema global maciço. De acordo com alguns dos dados públicos mais recentes, mais de US$ 509 bilhões de produtos contrafeitos foram negociados internacionalmente em 2016. Quando eles entram ilegalmente na cadeia de suprimentos, podem confundir e interromper o fluxo de mercadorias.

5. Conflitos Geopolíticos

Quando os países lutam, suas importações e exportações param de ser uma prioridade — e as rotas comerciais próximas frequentemente se tornam perigosas. Conflitos geopolíticos podem interromper as rotinas padrão das organizações logísticas, causando gargalos de longo prazo na cadeia de suprimentos.

6. Eventos Climáticos Extremos

Nenhum lugar do planeta está seguro de eventos climáticos extremos. Inundações, tempestades de neve, terremotos e tornados podem impedir que barcos, aviões e caminhões de entrega sejam entregues. Como a consequência pode durar dias ou semanas, interrupções prolongadas na cadeia de suprimentos são praticamente inevitáveis.

A Importância de Eliminar os Gargalos na Cadeia de Suprimentos

Os gargalos na cadeia de suprimentos podem ter um impacto financeiro negativo. Afinal, as marcas não podem ganhar dinheiro com produtos presos em um armazém. O dano subsequente à reputação da marca — os consumidores não gostam de atrasos de entrega — pode levar a perdas financeiras de longo prazo.

Às vezes, as empresas não têm a chance de mover seus produtos uma vez que o problema da cadeia de suprimentos é resolvido. Produtos perecíveis — flores, cosméticos, laticínios, plantas, produtos e carne — podem ser rapidamente danificados ou destruídos.

Até mesmo as pessoas que não estão envolvidas no processo logístico experimentam impactos financeiros negativos. De fato, a pesquisa mostra que os gargalos na cadeia de suprimentos causaram uma grande parte da inflação nos Estados Unidos de 2021 a 2022. Em outras palavras, todos pagam o preço por esses atrasos.

Como a Utilização da IA na Cadeia de Suprimentos Elimina os Gargalos

As empresas que utilizam a IA na cadeia de suprimentos podem acelerar seus processos logísticos, obter insights baseados em dados e identificar possíveis disruptores antes que se tornem um problema.

1. Análise Preditiva

Os modelos de aprendizado de máquina podem usar dados históricos e atuais para prever resultados futuros. Com a análise preditiva, as empresas logísticas podem prever quando e como os gargalos na cadeia de suprimentos ocorrerão para evitá-los melhor.

2. Previsão de Demanda

Um modelo de aprendizado de máquina pode acompanhar o comportamento do consumidor, tendências do mercado e geopolítica para prever quando a demanda aumentará ou diminuirá. Os fabricantes, fornecedores e distribuidores terão uma tarefa mais fácil para atender aos pedidos no prazo se souberem quando aumentar ou diminuir a produção.

3. Controle de Qualidade

A IA pode distinguir entre produtos genuínos e contrafeitos, prevenindo a interrupção da cadeia de suprimentos. Uma equipe de pesquisa desenvolveu um algoritmo capaz de distingui-los 98% das vezes em média. O controle de qualidade aprimorado pode manter os processos logísticos fluindo suavemente.

4. Coordenação Aprimorada

A tecnologia de IA pode aumentar a visibilidade da cadeia de suprimentos e fornecer insights baseados em dados, ajudando os fornecedores, distribuidores e fabricantes a se coordenar. Além disso, os modelos de processamento de linguagem natural podem ajudá-los a se comunicar, independentemente de suas barreiras linguísticas ou culturais.

5. Entrega Autônoma

A entrega de última milha representa 50% dos gastos logísticos, de acordo com algumas estimativas. Volumes de pedidos altos, motoristas ineficientes e complexidade de rotas tornam-na incrivelmente propensa a gargalos. Os veículos autônomos alimentados por IA são uma solução promissora — eles podem entregar itens a locais pré-definidos, como armários de pacotes, para otimizar a entrega.

6. Ajustes em Tempo Real

A utilização da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos permite que as empresas logísticas reajam a mudanças de mercado e demanda em tempo real. Além disso, permite que elas ajam proativamente quando surgem sinais de atrasos ou interrupções.

7. Otimização de Rotas

Algumas das fontes mais comuns de gargalos na cadeia de suprimentos são inevitáveis — as empresas logísticas não podem controlar o clima ou conflitos geopolíticos. No entanto, a IA pode desenvolver planos de contingência específicos para cada caso, fornecendo soluções para interrupções antes que se tornem um problema. Ela pode sugerir rotas ou fornecedores alternativos para manter as coisas fluindo suavemente.

Por Que a IA é Tão Importante para Corrigir Problemas na Cadeia de Suprimentos?

Durante anos, muitas organizações logísticas planejaram digitalizar de alguma forma. De fato, 23% dos administradores de armazém pretendiam adotar tecnologias de automação em 2019. Embora a IA ainda seja uma tecnologia emergente, ela se alinha precisamente com o que eles estavam procurando.

É uma das poucas tecnologias capazes de lidar com o volume maciço de dados que o processo logístico gera. Ela pode agregar, processar e analisar informações de centenas de fontes sem se sobrecarregar.

A velocidade é outra coisa que destaca a IA de tecnologias semelhantes — poucas alternativas podem processar, analisar e produzir resultados à taxa que ela o faz. Ela pode considerar milhões de possibilidades em segundos e responder a interações em tempo real.

A principal vantagem da IA sobre outras tecnologias é sua capacidade de automatizar tarefas e agir de forma autônoma. Ela pode trabalhar de forma independente 24 horas por dia e raramente requer intervenção humana, o que é ideal durante a escassez de mão de obra.

Essa tecnologia também é rentável. De acordo com um estudo, 63% das empresas logísticas que utilizam a IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos obtiveram mais receita. Além disso, 61% relataram ter despesas operacionais mais baixas.

Embora muitas tecnologias possam automatizar tarefas, processar dados rapidamente ou trabalhar de forma autônoma, poucas podem fazer tudo simultaneamente. É por isso que a IA é uma solução tão promissora para interrupções e atrasos na cadeia de suprimentos.

Exemplos de IA na Cadeia de Suprimentos

Sistemas de vigilância alimentados por IA e scanners de código de barras podem prevenir defeitos de produtos e contrafeitos de prosseguir com os canais logísticos. Normalmente, eles são colocados em ou perto de esteiras transportadoras para rastrear o estoque.

As empresas logísticas podem integrar a IA com outras tecnologias da cadeia de suprimentos. Por exemplo, elas podem usar um modelo de aprendizado de máquina para alimentar sensores de embalagem de Internet das Coisas (IoT). Dessa forma, elas podem analisar os dados do produto para rastrear as remessas.

A IA administrativa lida com tarefas de registro interno, gerenciamento, processamento de documentos e compartilhamento de informações. Por exemplo, ela pode processar faturas, pedidos de envio, renovar contratos de fornecedores, enviar solicitações de propostas e agendar funcionários.

Um uso emergente da IA na cadeia de suprimentos envolve veículos autônomos. Caminhões de entrega e drones autodirigíveis podem usar o aprendizado de máquina para reagir ao ambiente em tempo real. Embora os carros autodirigíveis tenham alguns anos de desenvolvimento pela frente, existem provas de conceito.

O Futuro da IA no Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos

Como a IA ainda é relativamente nova, sua taxa de penetração provavelmente permanecerá baixa por alguns anos. Embora 73% das empresas logísticas se sintam otimistas em relação às tecnologias emergentes, 50% planejam adiar a implementação até que se torne menos arriscada. Parece que muitas esperarão até que os casos de uso ideais, lacunas potenciais e as melhores práticas se tornem mais claras.

Embora muitas empresas no setor sejam um pouco hesitantes em adotar a IA, os indicadores sugerem que elas rapidamente crescerão para aceitá-la. Embora apenas 11% dos executivos logísticos sentissem que a IA era crítica em 2022, uma estimativa de 38% deles acreditará que é essencial até 2025. O setor pode experimentar uma mudança significativa à medida que mais empresas utilizam a IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos.

A IA Pode Eliminar Permanentemente os Gargalos na Cadeia de Suprimentos

À medida que a taxa de penetração da IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos aumenta, o potencial transformador dessa tecnologia se tornará evidente. Se as empresas logísticas a utilizarem estrategicamente, elas podem ser capazes de eliminar a maioria — se não todos — dos gargalos padrão.