A Inteligência Artificial pode ser útil para Supply Chain ?

A grande tendência do momento é a IA. Empresas de vários segmentos de mercado estão investindo muitos milhões de dólares no desenvolvimento de ferramentas baseadas nessa tecnologia. Mas esses esforços serão úteis para o contexto de Supply Chain ? Será que o mundo físico, dinâmico e complexo da logística e cadeia de suprimentos pode ser realmente impactado pela IA ?

A resposta é um estrondoso SIM ! E não estamos falando de um futuro distante, já há muitas iniciativas reais funcionando a nosso favor. Quer saber mais sobre isso ? Leia abaixo o artigo que preparamos para você.

Para começar

Este artigo visa trazer conceitos e informações sobre a aplicação da IA no ambiente de Supply Chain. Nossa intensão é apenas de aguçar a curiosidade do leitor para as vantagens e nossa experiência neste segmento. Desenvolver um compêndio completo sobre o assunto ou tratar de aspectos técnicos da programação dos algoritmos ficarão para outra oportunidade.

Um pouco de história e conceitos gerais

De maneira geral a IA está presente no nosso dia a dia há várias décadas. Isso mesmo: qualquer calculadora digital é um exemplo dos primórdios de como o ser humano aprendeu a acelerar sua inteligência, “ensinando” artefatos a realizar tarefas mecânicas. Mais recentemente, esse termo acabou se tornando uma referência genérica para ferramentas que executam tarefas complexas, desde comunicar-se com clientes online até jogar xadrez. Neste espectro estão incluídos outros conceitos como “machine learning” (ML) e IA generativa.

O Machine Learning é a base, a criação de sistemas que aprendem ou melhoram seu desempenho usando os dados que consomem. São, em resumo, modelos matemáticos treinados previamente com uma quantidade muito grande de dados existentes.

Já a IA generativa é um conceito mais avançado que pode criar novos conteúdos como textos, imagens, vídeos e músicas usando técnicas como reconhecimento de imagem, tradução direta e processamento de linguagem natural (PLN). Ela reutiliza dados de treinamento para resolver novos problemas. Os algoritmos de IA generativa exploram e analisam dados complexos de novas maneiras. Através de rapidez no processamento, inexistência de regras pré-concebidas, sumarização de conteúdos, delineamento de caminhos alternativos de solução, podem descobrir tendências e padrões não aparentes à observação tradicional.

Como exemplos comuns da aplicação prática desses conceitos temos, ChatGPT, Google Bard, Clipchamp da Microsoft, QuillBot e muitos outros. Para quem quiser se aprofundar mais sobre o tema (não é o caso aqui), existe farta bibliografia online a respeito.

Respostas inesperadas

Também é consenso entre os desenvolvedores e pesquisadores que as ferramentas de IA generativa podem trazem resultados inesperados. O clássico exemplo da ferramenta desenhar duas bananas quando o pedido é de apenas uma, até hoje gera controvérsias a respeito.

Todo “aprendizado” da IA se baseia em um conjunto de dados existentes para criar uma nova condição, considerando principalmente correlações e probabilidades. Se numa escola primária a maioria dos alunos de baixo nível responder que 2+3 = 7, um observador externo pode achar que essa resposta é a mais adequada por ser mais frequente que a correta. Ou seja, quanto maior a base de dados e mais abrangente o nível de pesquisa, melhores serão os resultados.

Mas, por não haver um “professor” que ajuste as respostas da IA, temos sempre que considerar a possibilidade de lidarmos com “alucinações” das ferramentas.

Impactos no meio ambiente

Um debate paralelo tem gerado questionamentos sobre os reais benefícios desse tipo de tecnologia. Para que a IA seja realmente eficiente é preciso que o banco de dados armazenados e a velocidade de processamento sejam fantasticamente elevados. Assim, grandes corporações têm investido na construção de Data Centers enormes, consumindo quantidades imensas de recurso e principalmente energia. Tanto o funcionamento quanto a refrigeração dessas instalações fazem com que sua pegada de carbono seja tremendamente alta se comparada aos benefícios reais do seu uso.

Por outro lado, se considerarmos que hoje grande parte dos negócios, comunicações e informações da nossa vida diária depende da informática, o impacto da IA em todo esse ambiente torna-se relativamente menor. Temos que aprender a conviver com essa nova realidade e buscar soluções razoáveis para esse impasse.

Aplicações práticas para Supply Chain

Tudo isso é muito interessante, mas segue a questão: como a IA pode ser usada para aprimorar o ambiente da cadeia de suprimentos ? Pois bem, seguem abaixo apenas alguns exemplos de aplicações reais já existentes e disponíveis a todos. Como especialistas em solucionar questões relativas a problemas da cadeia de suprimentos, nós na Miebach temos utilizado internamente e em clientes alguns desses conceitos.

• • Previsão de Demanda: uso de algoritmos de IA na análise de padrões históricos de consumo versus fatores externos, tais como condições econômicas ou sazonais, para prever a demanda com mais precisão. A melhor acuracidade resulta num potencial de redução de estoques e setups de produção.
    
    
  • Roteirização: ferramentas de IA otimizando rotas de transporte, considerando fatores como trânsito localizado, condições meteorológicas, perfil de roubos e custos de combustível, atualizados em tempo real. Obviamente esse tipo de resposta reduz os custos logísticos e melhora o nível de serviço e informação ao cliente.
    
    
  • Gestão de Risco: através de algoritmos de IA é possível identificar e mitigar riscos de abastecimento, analisando dados de comportamento de fornecedores e condições do mercado para prever possíveis quebras na cadeia. Na prática, permite a tomada de decisão mais ágil mitigando os efeitos de desabastecimento.
    
    
  • Monitoramento Preditivo: tanto para equipamentos de produção quanto para frotas de movimentação e transporte, a IA prevê falhas e sugere manutenções preditivas antes que ocorram problemas. Além de reduzir os impactos de paradas em linhas de produção e veículos, os custos totais são reduzidos.
    
    
  • Segurança de dados: algoritmos específicos detectam comportamentos maliciosos antes de permitir que intrusos penetrem no seu servidor ou na base de dados, aumentando o nível de segurança cibernética geral da empresa.
    
    
  • Análise de Fornecedores: a IA analisa de forma rápida o desempenho dos fornecedores, avaliando critérios comuns como qualidade, pontualidade e custo, mas também os mais complexos como níveis de desconto diante de fatores externos, para ajudar na escolha e gestão de parcerias melhores.
    
    
  • Personalização do Atendimento ao Cliente: como um dos fatores já em uso há mais tempo no e-Commerce, a IA personaliza a experiência do cliente, recomendando produtos com base em suas preferências e histórico de compras, aumentando o ticket médio deste canal.
    
    
  • Torres de Controle: os algoritmos da IA acessam e processam grandes volumes de dados e os transformam em informações úteis para composição das torres de controle. Além disso, podem fornecer insights “fora da caixa” sobre a cadeia de suprimentos, aprimorando a tomada de decisões da empresa.

Além desses, existem ainda inúmeros exemplos e casos práticos de aplicações da IA na gestão de operação das cadeias logísticas. A tendência é de que, cada vez mais empresas adotem essas soluções, por meios próprios ou com ajuda de parceiros especialistas como nós.

Fazer parte dessa nova onda na otimização e modernização das cadeias de suprimento é um dos focos da Miebach. Além de termos nosso próprio centro de investigação e desenvolvimento de IA, temos acompanhado essa evolução em clientes e parceiros. Diversos prestadores de serviços logísticos, desenvolvedoras de software para logística, e ainda vários clientes estão investindo na aplicação deste tipo de tecnologias à suas operações e produtos.

Não há como fugir da transformação trazida pela IA. Em médio prazo, para se manterem competitivas no mercado, as empresas deverão eventualmente adotar ferramentas baseadas em IA, criando um ecossistema de IA.

Pode ser que a sua empresa seja uma exceção, mas a maioria dos leitores não possui o conhecimento, talento e a experiência interna para desenvolver esse tipo de ecossistema e capturar os benefícios trazidos pela IA.

Se quiser ter uma jornada bem-sucedida de transformação para IA, que inclua desenvolvimento de estratégia e acesso a ferramentas, busque um parceiro como a Miebach, com experiência no setor e um portfólio abrangente de serviços relacionados.