Por que inteligência artificial (IA) usada na cadeia de suprimentos?
A IA está ajudando a melhorar as cadeias de suprimentos, dando -lhes as poderosas ferramentas de otimização necessárias para um melhor planejamento de capacidade, maior produtividade, melhor qualidade, custos mais baixos e mais produção, enquanto torna o local de trabalho mais seguro.
Além disso, a inteligência artificial pode ser utilizada na cadeia de suprimentos e fabricação. No lado do planejamento da oferta, no entanto, não é necessário usar o aprendizado de máquina para escolher os métodos ideais para otimizar os planos. Quando os planos de fornecimento não se concretizam, é menos a culpa do modelo do que um problema de qualidade de dados ou um evento imprevisto.
Um exemplo de um problema de entrada pode ser: “Estimamos que levaria 20 minutos para configurar esta máquina para produzir o produto C, mas realmente leva 60 minutos quando o produto A é produzido imediatamente antes do produto C.” Um colapso de uma peça crucial de maquinaria é um exemplo de uma ocorrência imprevista.
Utilizando aprendizado de máquina para prever falhas da máquina. No entanto, muito poucas empresas incluem automaticamente esses sinais em suas soluções de planejamento de fábrica. A Aspentech provavelmente alcançou mais nesse campo.
A Aspentech, por exemplo, está alavancando as entradas analíticas preditivas sobre quando máquinas importantes em uma refinaria se decompõem para produzir cronogramas de produção alternadamente alternadamente alternados. A Aspentech possui gerenciamento de ativos (um sistema que pode empregar aprendizado de máquina para alertas de manutenção preditiva) e modelos de planejamento da cadeia de suprimentos que esses avisos podem alimentar.
Cadeia de marketing de produtos
Aceleração na tomada de decisão, redução do tempo de ciclo, operações e melhoria contínua.
O Gartner prevê que o nível de automação de máquinas nas atividades da cadeia de suprimentos quadruplicará nos próximos cinco anos. Além disso, um estudo recente prevê que os gastos globais em plataformas IIOT aumentariam de US $ 1,67 bilhão em 2018 para US $ 12,44 bilhões em 2024, alcançando uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 40 % em sete anos.
À medida que a complexidade das redes globais de suprimentos aumenta, a margem de erros está cada vez mais diminuindo. Com o aumento da competitividade em um mundo digitalmente conectado, torna -se ainda mais crucial maximizar a produtividade, minimizando todos os tipos de incerteza. As expectativas crescentes de velocidade e eficiência hipersônicas em todos os tipos de fornecedores e parceiros de negócios enfatizam a necessidade de o setor usar as capacidades da inteligência artificial (AI) em cadeias de suprimentos e logística.
A aplicação da inteligência artificial (IA) na cadeia de suprimentos e logística
A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) já estão alterando o negócio da cadeia de suprimentos, que piorará a disparidade entre os vencedores e os perdedores. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina geram visibilidade em toda a empresa em todos os elementos da cadeia de suprimentos com granularidade e metodologia que os humanos não podem replicar em escala.
A IA em cadeias de suprimentos contribui para a entrega dos potentes recursos de otimização necessários para um planejamento mais preciso da capacidade, eficiência aprimorada, alta qualidade, custos reduzidos e aumento da produção, além de promover condições de trabalho mais seguras.
De acordo com a Organização de Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), o coronavírus poderia reduzir pela metade o crescimento econômico global, causando um declínio significativo em uma variedade de indústrias.
À medida que o coronavírus se mudou da China para outros países da Ásia, Austrália, Europa, Américas e Oriente Médio, a segunda maior economia do mundo e várias de suas cadeias de suprimentos internas caíram.
Como resultado, medidas preventivas destinadas a interromper a propagação adicional do vírus, como restrições de viagem e quarentena em larga escala, resultaram apenas na interrupção adicional das cadeias de suprimentos globais de alimentos, varejo e suprimentos médicos, a interrupção das operações comerciais essenciais e o congelamento de receitas.
Alguns dos benefícios da cadeia de suprimentos obtidos da IA são menos óbvios que outros. Por exemplo, analisar o impacto da análise preditiva com base nos dados da cadeia de suprimentos pode gerar benefícios a longo prazo, mas algumas organizações estão encontrando uma correlação clara entre as mudanças de receita e a incorporação de IA nas cadeias de suprimentos.
De acordo com pesquisas recentes realizadas pela McKinsey & Company, 61 % dos executivos que implementaram a IA em suas cadeias de suprimentos diminuíram os custos e mais de 50 % relatam receitas mais altas. Mais de um terço dos entrevistados do estudo indicaram aumentos de receita superiores a cinco por cento.
O artigo da IBM “AI está alterando a cadeia de suprimentos”, que apresenta o diretor sênior de engajamento da Aera Technology, Arnaud Morvan, destaca quatro benefícios da aplicação da IA aos desafios da cadeia de suprimentos contemporâneos:
Visibilidade de ponta a ponta aprimorada com dados quase em tempo real
Insights analíticos acionáveis com base no reconhecimento de padrões em escala, excedendo muito os recursos dos sistemas convencionais da cadeia de suprimentos.
Trabalho manual humano reduzido
A tomada de decisão informada aprimorada pelo aprendizado de máquina (ML), previsões e recomendações orientadas pela IA com base na análise de vários cenários possíveis.
Que impacto a IA tem nas empresas de logística?
A implementação da IA no ambiente de produção é a etapa final do caminho da transformação digital à maturidade da IA para a organização. Apesar disso, não é incomum que as empresas ainda lutem com a transformação digital, muito sozinho o uso de tecnologias complicadas, como IA, Machine Learning (ML) ou aprendizado profundo. Para atingir um grau de maturidade da transformação digital, as empresas devem considerar o seguinte:
Infraestrutura de TI – o sistema de TI da organização deve ser adaptável e capaz de integrar novas tecnologias;
Pesquisa profunda estudada por pesquisa de mercado sindicata para pesquisa de mercado em todo o mundo
Gerenciamento de dados-As fontes de dados precisam de padronização e corretos de pipelines usados para dados em tempo real;
Pessoal e consultores da IA-A utilização da IA exige que os cientistas de dados analisem os resultados e os comuniquem às partes interessadas responsáveis pela tomada de decisões gerenciais.
Estudos recentes revelaram que o setor de logística é uma das indústrias com a maior proporção de organizações utilizando ativamente os procedimentos de aprendizado de máquina. Isso se deve principalmente ao fato de que as empresas de logística estão conscientes da necessidade de inovar e evoluir para permanecer competitivo.
Mais da metade das organizações logísticas do mundo iniciaram programas de transformação digital, e muitos mais planejam fazê -lo nos próximos dois anos. A IA é uma ferramenta potente para as empresas, pois oferece vantagens significativas sobre as técnicas convencionais. Usando tecnologias de aprendizado de máquina, os supervisores podem automatizar tarefas demoradas, como a previsão da demanda e a otimização de rotas.
Devido à capacidade das máquinas para processamento de alta velocidade, objetividade relativa, acesso a grandes quantidades de fontes de dados e ausência de viés subjetivo em direção a alternativas específicas, essas soluções automatizadas freqüentemente produzem resultados superiores aos alcançados pelos funcionários humanos.
Administração da cadeia de suprimentos (gerenciamento da cadeia de suprimentos)
Ai pode ser utilizada para inúmeras aplicações no SCM (Gestão da cadeia de abastecimento). Primeiro, os sistemas de IA podem gerenciar quantidades enormes de dados rapidamente, tornando -os ideais para otimizar processos com base em vastos volumes de dados relevantes. Como dito anteriormente, os sistemas de aprendizado de máquina podem digitalizar enormes conjuntos de dados e gerar modelos de previsão precisos, permitindo que as organizações sejam mais eficazes e precisas ao prever vendas, alocando estoque ou gerenciamento de rotas de transporte.
8 principais fatores de sucesso na escolha de uma plataforma de inteligência artificial
- Informações em tempo real: A má tomada de decisão é resultado de dados obsoletos.
- Acesso a dados externos: O uso extensivo da inteligência artificial da Internet (IA) deve ter acesso a dados externos e a jusante para produzir melhores resultados do que um sistema tradicional.
- Apoio ao objetivo final: Apesar das limitações, o suporte ao objetivo final de fornecer o melhor serviço ao cliente possível com o menor custo viável.
- A tomada de decisão deve considerar a mudança versus o custo da mudança: O custo da mudança deve ser levado em consideração ao tomar decisões. Ao fazer julgamentos, uma ferramenta de IA deve levar em consideração as compensações entre custos e benefícios.
- O processo de decisão deve ser contínuo: auto-aprendizagem e auto-monitoramento: Deve haver um processo contínuo de auto-aprendizagem e auto-monitoramento. Deve haver um monitoramento constante do problema e dos ajustes nas configurações do sistema de IA, para que seja bem -sucedido.
- Os motores da IA devem ter a capacidade de tomar suas próprias decisões: Quando a IA toma decisões inteligentes e executa essas decisões entre os parceiros comerciais, um valor significativo pode ser realizado.
- Escala: É imperativo que os mecanismos de inteligência artificial sejam altamente escaláveis.
- Grandes quantidades de dados devem ser processadas muito rapidamente pelo sistema. As soluções de IA inteligentes, rápidas e massivamente escaláveis devem estar disponíveis.
- Deve ter uma maneira de os usuários se envolverem com o sistema: Os usuários devem ser capazes de interagir com o sistema de alguma forma. Os usuários precisam ver como o sistema de IA toma suas decisões para entender os desafios que não pode. Monitore e até substitua os julgamentos da IA, se necessário, diz o autor.