Técnicas de aprendizado de máquina na gestão da cadeia de suprimentos

Sep 07, 2023

As organizações podem obter uma vantagem competitiva e maximizar os lucros, aproveitando o poder da tecnologia para aumentar a eficiência em sua cadeia de suprimentos. Mas eles precisam entender o que é o aprendizado de máquina e o que não é, se quiserem reduzir custos, aumentar os lucros e melhorar a experiência do cliente. (Foto: Getty Images)

As organizações podem obter uma vantagem competitiva e maximizar os lucros, aproveitando o poder da tecnologia para aumentar a eficiência em sua cadeia de suprimentos. Mas eles precisam entender o que é o aprendizado de máquina e o que não é, se quiserem reduzir custos, aumentar os lucros e melhorar a experiência do cliente. (Foto: Getty Images)

O mercado de aprendizado de máquina está crescendo aos trancos e barrancos, e os especialistas projetam um crescimento contínuo. Um relatório da McKinsey indica que a IA tem um grande potencial para ser um importante impulsionador do crescimento econômico. Em meio à concorrência implacável, as organizações estão recorrendo ao aprendizado de máquina para melhorar a eficiência dos negócios e reduzir despesas.

O gerenciamento da cadeia de suprimentos é uma das principais áreas que afetam os resultados das empresas. As organizações podem obter uma vantagem competitiva e maximizar seus lucros, aproveitando o poder da tecnologia para aumentar a eficiência em suas operações de cadeia de suprimentos. Ao aproveitar o poder do ML, as empresas podem reduzir custos e aumentar os lucros, ao mesmo tempo em que oferecem uma melhor experiência ao cliente.

Este artigo analisa as aplicações comuns de aprendizado de máquina que oferecem excelentes soluções no gerenciamento da cadeia de suprimentos.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que sistemas de computador aprendam com dados, identifiquem padrões e tomem decisões sem serem programados. Ao analisar grandes quantidades de dados históricos, os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões e tendências que, de outra forma, seriam difíceis ou impossíveis de serem reconhecidos pelos humanos. Sua empresa pode usar esses insights para tomar decisões mais informadas, com rapidez e precisão, sobre seus processos de gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Gestão da cadeia de abastecimento

As principais competências da maioria das empresas incluem suas cadeias de suprimentos. A cadeia de abastecimento consiste em todas as etapas necessárias para obter um bem ou serviço desde o seu início até seus consumidores finais. Pessoas, informações, canais, recursos e meios de transporte, como grupos separados, fazem parte da cadeia de suprimentos e estão conectados. A gestão da cadeia de abastecimento integra todas as atividades da cadeia de abastecimento; dos fornecedores originais na aquisição até o atendimento aos usuários finais.

Pontos problemáticos na gestão da cadeia de suprimentos

Existem alguns problemas enfrentados pelas cadeias de suprimentos que os algoritmos de aprendizado de máquina podem resolver. Alguns dos desafios distintos incluem:

• Má gestão de relacionamentos da cadeia de suprimentos

• Planejamento de recursos inferior

• Manutenção padrão de baixa qualidade e segurança

• Altos custos de transporte

• Necessidades não atendidas do cliente

• Ineficiências de custo

Como as técnicas de aprendizado de máquina podem ajudar

Muitos estudos investigaram as várias aplicações do aprendizado de máquina em partes das cadeias de suprimentos. Algumas dessas aplicações incluem seleção de fornecedores, previsão de riscos financeiros e da cadeia de suprimentos e automação de estruturas de SCM. Os aplicativos de ML ajudam a melhorar a eficiência das operações da cadeia de suprimentos, reduzindo custos, minimizando atrasos e melhorando a satisfação do cliente.

Vamos examinar alguns usos padrão de aplicativos de aprendizado de máquina no gerenciamento da cadeia de suprimentos.

1. Automação do framework SCM. O ML pode automatizar determinadas tarefas da cadeia de suprimentos, como gerenciamento de estoque, previsão de demanda e atendimento de pedidos. A automação de tarefas pode ajudar a reduzir custos e melhorar a eficiência, simplificando processos e eliminando o trabalho manual. Os algoritmos de ML podem ajudar a automatizar tarefas de atendimento ao cliente, como rastreamento de pedidos e resolução de consultas, liberando recursos da equipe para tarefas de maior valor agregado, como marketing ou desenvolvimento de produtos.