Integrar Inteligência Artificial e Machine Learning ao setor logístico se torna essencial para entregar eficiência operacional, transparência e satisfação aos clientes
*Por James Barroso
O mercado global está a cada dia mais volátil, com aumento nas demandas de clientes e desafios diversos na cadeia de suprimentos. E, para lidar com as flutuações do setor, as empresas precisam aprender a se adaptar às novidades e reviravoltas em prol da eficiência de suas operações, e a cadeia de suprimentos é um dos processos mais complexos e críticos de qualquer empresa, pois envolve a gestão de diversos aspectos, desde aquisição de matérias-primas até a entrega do produto final aos clientes.
Ao longo desse processo, podem ocorrer vários desafios, como atrasos na entrega, problemas de qualidade dos materiais, falta de transparência nas informações, entre outros. Felizmente, a inteligência artificial pode ajudar a superar muitos desses desafios, trazendo mais eficiência e produtividade para a cadeia de suprimentos. Uma pesquisa realizada pelo IBGE em 2022, mostrou que cerca de 70% das empresas entrevistadas investiu em inovações tecnológicas no ano anterior e 58,4% pretendem expandir seus investimentos em pesquisa e desenvolvimento em 2023.
A tendência é clara: a inovação vem deixando de ser uma possibilidade e vem se tornando uma necessidade quando falamos de otimizar os processos da cadeia de suprimentos, além de posicionar positivamente a organização no mercado e conseguir novos clientes e investidores — e mantê-los satisfeitos. Confira as dicas que separamos para otimizar os processos da cadeia de suprimentos utilizando essas tecnologias:
IA e Machine Learning na logística
É por isso que as tecnologias como a IA (Inteligência Artificial) e Machine Learning vem se destacando no segmento logístico por resolver desafios recorrentes enfrentados pelas companhias, como a possibilidade de automatizar tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, como, por exemplo, o rastreamento de produtos e a gestão de estoques. Com isso, é possível reduzir custos e aumentar a eficiência operacional. Além disso, tais tecnologias podem ajudar a prever a demanda futura e identificar possíveis gargalos na cadeia de suprimentos, permitindo que as empresas antecipem os problemas e tomem decisões mais assertivas.
Outro desafio que a inteligência artificial pode ajudar a resolver na cadeia de suprimentos é a falta de transparência e visibilidade nas informações. Com a utilização de tecnologias como blockchain e IoT, é possível rastrear o histórico dos produtos ao longo de toda a cadeia, desde a origem até o destino. Isso traz mais confiança e segurança aos consumidores e permite que as empresas monitorem a qualidade dos produtos em tempo real.
A melhor comunicação entre os diferentes elos da cadeia de suprimentos é outro ponto que merece atenção, pois permite que as empresas compartilhem informações de forma mais rápida e eficiente, o que é fundamental para garantir a sincronia entre os processos e evitar atrasos e problemas de qualidade ou ainda a completa interrupção na produção por problemas técnicos.
Experts em AI
Também é importante lembrar que as implementações de Inteligência Artificial e Machine Learning bem-sucedidas exigem habilidades especializadas, portanto, quando estiver implementando as ferramentas considere expandir sua equipe de especialistas. Essa é uma área de expertise que requer foco e conjuntos de habilidades daqueles com experiência nessas áreas.
Há muitos desafios na cadeia de suprimentos, mas a inteligência artificial pode ser uma solução eficaz para superá-los. Com a utilização de tecnologias como automação, blockchain e IoT, as empresas podem utilizar esses ativos valiosos, para tornar a cadeia de suprimentos mais eficiente, transparente e produtiva, trazendo benefícios tanto para o negócio quanto para os clientes, além de expandir o conhecimento dos fabricantes sobre seus processos, produtos e produção. Integrar Inteligência Artificial e Machine Learning a seus processos fortalece a tomada de decisões estratégicas e pode agregar valor aos resultados, ambos pontos prioritários no mercado desafiador de hoje.
*James Barroso como diretor de Go To Market Latam
Aviso: A opinião apresentada neste artigo é de responsabilidade de seu autor e não da ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software
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