Supply Chain 4.0: O que é, como funciona e como preparar sua empresa
Utilizando tecnologias como Inteligência Artificial e armazenamento em nuvem, a cadeia de suprimentos pode ser gerida como nunca antes se viu.
À medida que a era da digitalização se consolida, uma nova abordagem, conhecida como “Supply Chain 4.0”, emerge como o caminho para otimizar e aprimorar a forma como as empresas gerenciam suas operações logísticas e estratégicas. Utilizando tecnologias de última geração, como Inteligência Artificial e armazenamento em nuvem, a cadeia de suprimentos pode ser gerida como nunca antes se viu.
O que é Supply Chain 4.0?
Supply Chain 4.0 é o nome dado às práticas de Gestão da Cadeia de Logística quando são aplicadas tecnologias associadas à “quarta revolução industrial”, tais como computação em nuvem, inteligência artificial, machine learning, entre outras.
Supply Chain (Gestão da Cadeia Logística) é a coleção de processos que estão relacionados, desde a aquisição de matéria-prima, até a entrega final de um produto ao consumidor. Dentro desse universo de processos, temos, por exemplo, os processos de fabricação, armazenamento, transporte, dentre outros.
Quando falamos de Gestão da Cadeia de Suprimentos, consideramos os processos que surgem desde os primeiros passos na aquisição de matéria prima até a entrega do produto ao cliente.
Supply Chain 4.0: Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos
Empresas no Brasil e no mundo estão aplicando recursos de Inteligência Artificial para otimizar suas cadeias de suprimentos e o gerenciamento de portfólio de produtos, oferecendo soluções que melhoram a eficiência operacional, reduzem custos e permitem uma tomada de decisão mais ágil e precisa.
Um estudo recente indica que o uso de Machine Learning pode reduzir em cerca de 50% os erros relacionados à previsão na cadeia de suprimentos e contribuirá para uma diminuição de cerca de 65% nas perdas em vendas.
Além disso, a aliança entre Machine Learning com Supply Chain pode impactar em redução de custos nos processos de transporte, armazenamento e estoque global em torno de 20% a 50%.
Outra pesquisa da mesma consultoria mostrou que empresas que fazem uso de Inteligência Artificial tem um aumento de mais de 40% nas receitas, com impacto direto nas áreas conectadas ao Supply Chain. A matéria traz que mais de 60% dos líderes de Supply Chain fazem uso de Inteligência Artificial em algum de seus processos.
No ano de 2018, outro estudo fez estimativas sobre o impacto econômico que a Inteligência Artificial causa em diferentes áreas de negócio. Uma das áreas de destaque é o Supply Chain com um impacto de até US$2 trilhões.
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Como aplicar Inteligência Artificial em Supply Chain
A Inteligência Artificial é uma ferramenta importante para levar a gestão da cadeia de suprimentos para um estágio mais tecnológico e automatizado. Confira algumas aplicações possíveis:
Previsão de Demanda
Previsão de Demanda através da análise de dados históricos de vendas e de fatores externos, como tendências de mercado e sazonalidade, para prever a demanda futura com maior precisão. Isso permite que as empresas ajustem seus estoques e capacidade de produção de forma mais eficiente.
Gerenciamento de Inventário
Gerenciamento de Inventário para analisar o estoque atual, as taxas de rotatividade e os padrões de demanda para determinar os níveis ideais de estoque em diferentes locais da cadeia de suprimentos, evitando estoques excessivos ou faltas de produtos.
Roteirização Inteligente
Roteirização Inteligente através da otimização de rotas de transporte, considerando fatores como condições de tráfego, distâncias e custos operacionais, resultando em entregas mais rápidas e eficientes.
Manutenção Preditiva
Manutenção Preditiva utilizando sensores conectados à Internet das Coisas (IoT) para monitorar o estado de máquinas e equipamentos em tempo real, permitindo a previsão de falhas antes que aconteçam, evitando paradas não planejadas e aumentando a eficiência das operações.
Análise do Mercado e de Tendências
Análise do Mercado e de Tendências através do rastreio de informações de mercado, análises de concorrentes e feedbacks de clientes para identificar novas oportunidades de produtos, bem como adaptar produtos existentes às demandas do mercado.
Personalização de Ofertas
Com a personalização de ofertas via análise de dados de clientes individuais, como histórico de compras e preferências, para oferecer recomendações personalizadas de produtos, aumentando a satisfação do cliente e impulsionando as vendas cruzadas.
Ciclo de Vida do Produto
No Gerenciamento de Ciclo de Vida do Produto através da análise de dados de vendas, feedbacks de clientes e informações de uso, fornecendo insights sobre o desempenho de produtos ao longo do tempo, auxiliando na decisão de manter, atualizar ou descontinuar produtos.
Veja na prática como aplicar essas tecnologias em nosso Whitepaper:
Case de sucesso: Simulador de Cenários
Supply Chain é um assunto complexo e que envolve diversos setores de uma mesma empresa. Para uma boa saúde da rede de produção a parte estratégica e operacional devem estar bem alinhadas.
E em alguns momentos, algumas perguntas são feitas e precisam ser respondidas pelo time de operações, por exemplo: “Se mudarmos a produção de A para B, quais impactos sofreremos? Se tiramos de produção o produto Z, temos espaço para o produto Y?“
Perguntas como essas são recorrentes e é importante que sejam respondidas de forma ágil e certeira para a melhor tomada de decisão.
O MJV Lens desenvolveu um simulador de cenários de supply chain. Esta é uma ferramenta importante para todos os tipos de empresa, em particular, o desenvolvimento deste simulador foi feito para uma empresa do ramo alimentício e fármaco. Nessa direção, alguns desafios surgiram no desenvolvimento dessa solução:
- Integrar os dados envolvidos na rede de supply chain.
- Desenvolver um software de simulação que permite usuários manipularem dados e visualizarem os impactos em tempo real.
- Criar um modelo de otimização que consiga modelar a rede logística, produção e de clientes da empresa e maximizar o lucro líquido na rede.
A quantidade de dados envolvida nas simulações é enorme, com diversos parâmetros a serem analisados e de diferentes fontes. Com isso, muitas horas de trabalho são necessárias para criar um único cenário e com o objetivo de reduzir o tempo de criação e permitir que esse tempo seja utilizado na análise dos resultados das simulações, uma infraestrutura especializada foi desenvolvida para dar suporte aos usuários.
Neste projeto, passamos por várias etapas de desenvolvimento:
- Imersão e ideação da solução.
- Desenvolvimento de protótipos, integração e modelagem de dados.
- Criação do modelo de otimização seguindo as regras de negócio
- Desenvolvimento de uma aplicação web com PowerBI embutido para manipulação e visualização de dados.
Por trás de tudo isso, uma infraestrutura de suporte com banco de dados e orquestradores para a automação dos processos de extração, limpeza e transformação de dados. Permitindo usuários simularem em tempo real cenários com dados mais recentes, permitindo análises mais assertivas.
Como o MJV Lens pode ajudar a sua empresa a se tornar mais eficiente?
O MJV Lens possui uma ampla experiência em projetos que envolvem as tecnologias citadas ao longo deste texto. Temos cases relevantes com empresas de diferentes setores, sempre entendendo os desafios do cliente e caminhando lado a lado para a criação de soluções tecnológicas e inovadoras. Agende uma conversa para saber como podemos trabalhar com você: