O que é IA?
IA é um campo da ciência da computação que descreve um sistema que imita a inteligência humana. Isso é feito por meio de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo, permitindo que o sistema compreenda algo ao examinar grandes volumes de dados e aplicá-los a um problema ou situação.
Usando redes neurais, um sistema de IA pode analisar dados e utilizar algoritmos para reagir de forma autônoma. O sistema computacional se adapta e age de acordo com o que aprendeu e inferiu dos dados, sem a necessidade de instruções explícitas.
Em um nível básico, todos os computadores são artificialmente inteligentes. Eles operam no nível mais simples de IA: a IA reativa. Eles respondem de forma previsível a uma entrada, sem aprender. Um exemplo disso são os mecanismos de recomendação usados pela Amazon ou Netflix. Eles fazem sugestões personalizadas sobre o que comprar ou assistir com base em nossas ações anteriores. Como são sempre únicas para nós, podem ser consideradas inteligentes, mas não realizam ações autônomas sem serem programadas com antecedência.
Em um nível superior na escala de IA está a capacidade de aprender e reagir. Usando observação e informações históricas, em conjunto com instruções pré-programadas, um sistema pode fazer previsões e agir sobre elas. Veículos autônomos possuem essa capacidade. Eles combinam dados históricos com observações de câmeras e sensores para prever as ações de outros usuários da via e agir de acordo.
Carros autônomos são um exemplo de IA de memória limitada. Existem inúmeros sistemas que utilizam esse nível de IA, empregando traços humanos comuns, como a capacidade de analisar informações, tirar inferências e chegar a uma conclusão. Eles podem raciocinar e resolver problemas, aprendendo com experiências anteriores. Isso inclui sistemas como grandes modelos de linguagem (GPT), chatbots, tecnologia inteligente de resposta por voz e sistemas de reconhecimento de imagem.
Além disso, a IA existe apenas como um conceito. Geralmente, concorda-se que existem mais dois níveis de IA. O primeiro descreve um sistema que possui inteligência emocional adicional e pode discernir autonomamente necessidades, crenças e emoções humanas, para compreendê-las e reagir adequadamente.
O nível mais alto de IA é a IA autoconsciente. Seria um sistema tão semelhante a um humano que possui autoconsciência e pode agir de forma independente no mesmo nível que uma pessoa.
IA na Cadeia de Suprimentos.
Pesquisas recentes mostram que “cadeias de suprimentos habilitadas por IA são mais de 67% mais eficazes, com risco reduzido e custos globais menores”.
A IA pode ser usada em cadeias de suprimentos para melhorar a eficiência e o atendimento ao cliente, economizar dinheiro e manter os clientes satisfeitos, tudo isso enquanto aprende, refina e simplifica os processos da cadeia de suprimentos.
Previsão de Demanda e Gestão de Estoque.
Um dos usos potenciais mais promissores da IA na cadeia de suprimentos é aprimorar a previsão de demanda. Ao analisar grandes volumes de dados, as empresas podem usar a IA para melhorar a precisão de suas previsões. Isso pode incluir informações históricas internas da empresa ou dados e experiências externas.
A IA pode usar análise de dados em tempo real e análise preditiva para tomar decisões sobre requisitos de estoque. Com uma gestão de estoque otimizada por meio da previsão de demanda impulsionada por IA, as empresas podem reduzir o número de rupturas de estoque, enquanto antecipam picos de demanda e garantem que haja estoque suficiente disponível.
Imagine ser capaz de prever com precisão quantos produtos de cada tipo os clientes comprarão no próximo mês ou até no próximo ano. Acertar essas previsões economiza e gera dinheiro, mas depende de uma enorme gama de fatores, como tendências de mercado, população, demografia, clima, fatores econômicos, política, disponibilidade de materiais e muito mais. Apenas um programa de IA sofisticado pode analisar e modelar dados suficientes para acertar isso.
Usando IA, um distribuidor pode prever a ordem em que os itens entrarão e sairão do armazém e usar essa informação para armazenar mercadorias da maneira mais apropriada. Por exemplo, produtos de alto giro que são acessados frequentemente podem ser colocados mais próximos das áreas de embalagem e expedição, para minimizar os movimentos dos operadores no armazém. Aqueles previstos como de menor giro podem ser colocados em áreas menos acessíveis – nas prateleiras mais altas ou mais distantes da embalagem, por exemplo.
Com previsões aprimoradas, as empresas podem liberar espaço de armazenamento e reduzir a quantidade de dinheiro imobilizado em estoque. Usar algoritmos de IA para prever a demanda pode economizar milhões para as empresas. Isso é particularmente crítico para qualquer empresa que opera com margens apertadas, como aquelas no setor de bens de consumo (FMCG).
Dentro do Armazém.
Dentro do armazém, sistemas habilitados por IA podem usar visão computacional para inspecionar mercadorias. Tão bons – ou talvez até melhores – que um humano, esses sistemas podem detectar falhas de fabricação e montagem. Empregados na própria linha de produção, eles podem ser usados para retirar produtos defeituosos antes que cheguem às prateleiras do armazém.
Para empresas que fabricam e distribuem produtos caros, a IA pode economizar dinheiro limitando o número de devoluções causadas por produtos defeituosos. Ou, para aquelas que dependem de procedimentos de segurança rigorosos, ter testes habilitados por IA pode prevenir acidentes e preservar a reputação.
Usando sensores inteligentes e dados históricos, a IA também pode ser usada para prever quando máquinas e equipamentos podem falhar. Isso garante que a manutenção seja agendada corretamente e evita problemas. Isso tem aplicações para todos os tipos de equipamentos usados em armazéns, desde veículos como empilhadeiras até braços robóticos, esteiras e outros equipamentos especializados de movimentação de materiais.
Robôs móveis autônomos (AMRs) também são, por vezes, alimentados por IA. Aqueles impulsionados por IA usam sensores para evitar colisões com prateleiras, veículos ou trabalhadores, e utilizam dados para encontrar as rotas mais curtas ou rápidas dentro de uma instalação.
Logística e Transporte.
Existe um potencial enorme para a IA transformar a logística e a entrega de última milha.
Usando IA, as empresas podem melhorar a otimização de carga, utilizando dados que preveem números de pedidos e volumetria. Isso reduziria o número de viagens realizadas, limitando a quantidade de veículos e motoristas necessários. Outras economias de custos impulsionadas pela IA viriam da manutenção preditiva, garantindo que os veículos estejam sempre em condições de rodar e sejam mantidos no tempo certo.
O planejamento de rotas já se beneficia da tecnologia de IA. Algoritmos de dados complexos podem gerar as rotas mais eficientes analisando padrões de tráfego, obras nas vias, condições climáticas e pontos de entrega. Eles podem prever como o tráfego pode ser afetado dependendo do dia ou do horário.
Para a entrega de última milha, várias empresas foram pioneiras no uso de drones, caminhões autônomos e veículos de entrega autônomos. Esses veículos podem melhorar a segurança, reduzir custos de transporte e acelerar as entregas.
Atendimento ao Cliente na Cadeia de Suprimentos.
A IA é usada em situações de atendimento ao cliente na cadeia de suprimentos para facilitar e melhorar as comunicações. Usando grandes modelos de linguagem (LLMs) – a tecnologia por trás de ferramentas como o ChatGPT – chatbots podem conversar em linguagem natural, fazer deduções, responder perguntas e resolver problemas dos clientes.
Além dos benefícios que as empresas podem obter na prestação de serviços ao cliente, um LLM pode ser treinado com a vasta quantidade de dados internos da empresa, como e-mails, notas de reuniões e outros documentos corporativos. Aqui, o objetivo pode ser responder a consultas internas ou preencher lacunas de conhecimento institucional.
Por exemplo, um LLM impulsionado por IA poderia revelar quais clientes provavelmente pagarão com atraso, explicar por que um determinado fornecedor só entrega às quartas-feiras ou fornecer detalhes sobre como um problema específico foi tratado anteriormente.
Obstáculos à Adoção de IA na Cadeia de Suprimentos.
Embora o futuro pareça brilhante para a IA na cadeia de suprimentos, é importante estar ciente dos obstáculos e restrições envolvidos.
Construir e integrar um sistema de software de IA pode ser caro e demorado para as empresas. Isso não apenas exige um conjunto de habilidades que muitas empresas não possuem, mas também envolve navegar por uma curva de aprendizado íngreme devido às complexidades envolvidas nesses sistemas.
É difícil encontrar pessoas com a formação em dados e habilidades técnicas certas para desenvolver e implementar IA, bem como gerenciar suas capacidades dinâmicas. Além disso, para muitas empresas, os custos de recrutamento e contratação de pessoal adicional são proibitivos.
Além da implementação inicial, uma empresa também deve considerar se as tecnologias escolhidas exigem atualizações regulares, bem como a capacidade da empresa de fornecer as entradas de dados contínuas necessárias.
Aproveitando o Poder da IA na Gestão da Cadeia de Suprimentos.
Olhando para o futuro, é evidente que a IA desempenhará um papel cada vez mais fundamental na transformação da gestão da cadeia de suprimentos.
Com sua capacidade de automatizar tarefas, reduzir erros e desbloquear insights valiosos, a IA tem o potencial de revolucionar a forma como as empresas da cadeia de suprimentos operam. As vantagens que ela oferece na otimização da previsão de demanda, no aprimoramento das operações de armazém, na melhoria da entrega de última milha e na elevação do atendimento ao cliente tornam essa uma jornada empolgante.
Ao aproveitar o poder da IA, as empresas podem deixar de ser reativas para serem proativas e desbloquear um futuro onde a gestão da cadeia de suprimentos entregue maior eficiência e custo-benefício.
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