As organizações devem definir o papel da automação no seu processo de planeamento para apoiar uma tomada de decisão mais ágil.
A revolução tecnológica na era atual trouxe consigo uma transformação fundamental na maneira como as empresas gerenciam suas cadeias de suprimentos. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) surgem como os pilares dessa revolução, prometendo aprimorar significativamente a eficiência e a precisão das operações logísticas. No entanto, a implementação dessas tecnologias inovadoras não é uma jornada sem desafios. Líderes e planejadores na cadeia de suprimentos enfrentam a necessidade de fortalecer suas práticas de gerenciamento de dados, enquanto identificam as áreas ideais para integrar soluções de IA e ML. Neste contexto, exploraremos a importância de uma abordagem estratégica para incorporar IA e ML nos processos de planejamento da cadeia de suprimentos, destacando os benefícios tangíveis e delineando um caminho prático para sua implementação.
Desbravando o Potencial da IA no Planejamento da Cadeia de Suprimentos
A crescente onda de entusiasmo em torno das inovações em Inteligência Artificial (IA) gerou uma expectativa palpável de que os líderes da cadeia de abastecimento estão prontos para incorporar IA e outras tecnologias avançadas. Esse movimento coloca um holofote sobre o planejamento da cadeia de suprimentos, instigando a necessidade de aprimorar a proficiência nos fundamentos essenciais para aproveitar ao máximo essas novas soluções. Felizmente, o campo do planejamento da cadeia de suprimentos já está preparado para experimentações em diversos casos de uso de IA e aprendizado de máquina. Pequenos passos hoje podem resultar em grandes avanços no futuro.
Mesmo antes dessa onda de empolgação em torno da IA generativa e do ChatGPT, líderes da cadeia de suprimentos já consideravam a IA e o Aprendizado de Máquina baseados em dados como sua principal prioridade digital entre as tecnologias que estavam testando ou implementando, de acordo com uma pesquisa realizada pela Gartner sobre o Impacto dos Negócios Digitais na Cadeia de Suprimentos, no período de março a abril de 2022.
A intenção de implementar estas tecnologias está claramente presente, entretanto, surge um duplo desafio: fortalecer as práticas existentes de gerenciamento de dados para tirar pleno proveito das tecnologias de IA e ML, enquanto se identificam as oportunidades certas para implementar essas soluções nos processos de planejamento.
Para os líderes da cadeia de abastecimento que enfrentam esses desafios, o momento de ação é agora. As organizações que não adotam processos de planejamento apoiados por IA e ML ficarão em desvantagem competitiva, lutando para obter insights sobre a dinâmica do mercado que poderiam sustentar decisões ágeis e bem fundamentadas.
Se precisar de mais alguma alteração ou acrescentar informações específicas, por favor, me avise!
Simplificando o Avanço da IA e ML na Cadeia de Suprimentos
Em vez de tornar o início da integração da IA e do Aprendizado de Máquina (ML) um processo complexo, é prudente aproveitar as tecnologias já existentes para planejar análises que não demandem extenso desenvolvimento de sistema ou aquisição de dados adicionais. Essa abordagem minimiza riscos financeiros, proporciona um benefício inicial com automação e gera um impulso interno para mais investimentos e implementações. Além disso, os sistemas estabelecidos em sua organização oferecem um ambiente propício para a capacitação e treinamento dos planejadores.
Uma entrada estratégica para a implementação de IA e ML reside no suporte à validação e gerenciamento contínuo da qualidade dos dados. Isso pode abranger desde a limpeza de dados históricos de operações e vendas até a análise e alinhamento de relações entre produtos. Além da validação e limpeza de dados, as soluções já existentes proporcionam oportunidades claras para que os planeadores se familiarizem com a automação de decisões. Vale a pena impulsionar a identificação de oportunidades para casos de uso mais amplos da automação de decisões, considerando quais dados podem ser mais valiosos ou relevantes, e, em seguida, verificar se estão ou poderiam estar prontamente disponíveis.
Neste percurso, é crucial envolver os planeadores como usuários finais da tecnologia, permitindo-lhes revisar e avaliar os resultados recomendados pela IA e ML. Esta prática é essencial para construir confiança nas técnicas envolvidas e para promover a adoção incremental de decisões relevantes no processo de tomada de decisão.
Como o alinhamento de expectativas pode melhorar a tomada de decisões
A abordagem correta ao considerar IA e ML no planejamento não é encará-los como um fim em si, mas sim como instrumentos para aprimorar a eficiência nas decisões da cadeia de suprimentos. Muitas vezes, desalinhamentos de expectativas ocorrem devido à inexperiência ou falta de adoção de casos de uso específicos do setor por organizações semelhantes. Ao comunicar de forma clara os objetivos de aprimoramento e automação de decisões, definir metas e alinhar as expectativas entre planejadores, líderes de negócios e profissionais de tecnologia, os esforços se tornam mais direcionados e produtivos.
Um objetivo tangível pode ser aprimorar a previsão da demanda, proporcionando uma melhor antecipação da volatilidade. Ao utilizar métodos aprimorados com entradas de dados claramente definidas e sistematicamente disponíveis, é provável que se evidencie o valor dessas técnicas para a organização, promovendo uma visibilidade e engajamento mais amplos.
Além disso, objetivos adicionais podem abranger a expansão do uso em casos de uso preditivos comprovados para IA e ML, como detecção de demanda ou otimização de estoque. Outra alternativa é colaborar com especialistas em ciência de dados, internos ou externos à organização, e aproveitar seus conhecimentos e experiência para identificar as oportunidades mais promissoras para aprimorar o desempenho do planejamento da cadeia de suprimentos. Vale destacar que as plataformas de decisão inteligente estão conquistando cada vez mais espaço, impulsionando o aprimoramento gradativo das decisões por meio da aplicação de técnicas de IA e ML.
Como entender o quadro completo dos dados
Os modelos de IA e ML exigem uma variedade substancial de dados pertinentes para treinamento e teste, que podem rapidamente se tornar volumosos. Você precisará construir um amplo conjunto de dados que inclua dados internos — de vendas, marketing, atendimento ao cliente, qualidade e fontes financeiras — para desenvolver insights sobre influências multifuncionais sob demanda.
Este é um grande empreendimento e exigirá coordenação com vários departamentos. Como ponto de partida, comunique antecipadamente com os principais intervenientes sobre o objetivo, o que é necessário deles e como isso beneficiará as suas equipas. O alinhamento entre departamentos ajudará no processo de coleta de dados.
Estas informações internas devem ser integradas com dados de clientes e fornecedores sempre que possível para obter maior visibilidade sobre padrões de procura, inventários, vendas por distribuidores e volumes. Além disso, aproveite dados de terceiros, disponíveis comercialmente ou publicamente, incluindo clima, mídia social, divulgação macroeconômica, financeira ou informações regulatórias.
Ao compreender os pontos do processo que dependem mais da experiência humana, como onde os resultados marginais esperados não estão totalmente representados nos conjuntos de dados históricos, você pode direcionar essas oportunidades para apoiar melhores decisões, mantendo ao mesmo tempo a capacidade dos planejadores de substituir o sistema automatizado. decisões e sugestões.
Além disso, articule a latência de dados existente e determine o que a cadência das decisões que precisam ser tomadas implica na frequência das atualizações de dados necessárias para apoiar a tomada de decisão ideal. Você também pode garantir a qualidade dos dados concentrando-se na governança de dados como um processo contínuo apoiado por técnicas de IA e ML para garantir que os dados de entrada disponíveis para a ferramenta de planejamento sejam de boa qualidade e, idealmente, de baixa latência – tanto inicialmente quanto contínua.
