Como você pode aproveitar o machine learning para tomar melhores decisões na cadeia de suprimentos?

Durante anos, as empresas têm se esforçado para implementar tecnologias inteligentes. O objetivo final é que essas máquinas não apenas tomem decisões, mas que essas decisões sejam “boas” e não precisem ser validadas por um ser humano.

À medida que as empresas adotam a IA, o machine learning e outras técnicas avançadas, como você pode utilizar essa tecnologia revolucionária para criar ganhos de eficiência em toda a cadeia de suprimentos?

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Ao longo deste artigo, vamos nos aprofundar no papel crucial que a machine learning já desempenha em nosso dia a dia e em como as empresas podem explorá-la para criar vantagem competitiva.

Desde a implementação do Machine Learning para a previsão da demanda de produtos até o enriquecimento do seu processo de planejamento de suprimentos, exploraremos alguns dos aplicativos inteligentes da cadeia de suprimentos que já estão apresentando resultados fantásticos.

machine learning tradução

As máquinas podem tomar “boas” decisões?

Vivemos em um mundo em que a tecnologia é uma parte fundamental de nossa vida cotidiana, e as tecnologias das quais dependemos estão avançando em um ritmo exponencial. Exemplos de algoritmos inteligentes habilitados para o machine learning podem ser vistos em todos os setores da vida:

  • A maneira como encontramos produtos na Internet
  • Como realizamos transações bancárias
  • Quando escrevemos algumas palavras em um e-mail e a máquina propõe o final da frase
  • E, cada vez mais, como ferramentas como o ChatGPT criam um diálogo de conversação semelhante ao humano

Muitos desses algoritmos utilizam cada dado que acumulam para aprender e melhorar. Um exemplo famoso é o sistema Deep Blue Chess (DBC) da IBM. Em 1997, a máquina conseguiu derrotar o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, usando algoritmos que foram aperfeiçoados por meio do machine learning.

Entretanto, esses avanços não são sem consequências. É quase como se nosso mundo pudesse começar a se assemelhar a um capítulo de Black Mirror. Ou melhor, todos nós nos tornamos uma pessoa de interesse que está sendo constantemente observada. Ainda assim, estamos todos convencidos de que essas tecnologias inovadoras tornam nossa vida mais fácil, melhor e mais rápida.

Se extrapolarmos isso para a complexidade da cadeia de suprimentos, a aplicação dessa tecnologia inteligente é algo que vem ocorrendo há muito tempo. No entanto, o foco tem sido principalmente a automação de processos em fábricas . A cereja do bolo está no desenvolvimento de máquinas que aprendam a resolver problemas tomando as melhores decisões de forma autônoma.

Inteligência artificial e machine learning

Primeiro, vamos explicar alguns dos conceitos fundamentais.

Sem dúvida, você já se deparou com os conceitos de Inteligência Artificial e Machine learning, mas, para esclarecer a equação, vamos defini-los:

Inteligência Artificial (IA)

Em essência, esse é o conceito de tentar fazer com que as máquinas correspondam ao comportamento humano. Nos últimos tempos, isso ganhou importância devido, em parte, ao grande volume e à variedade de dados que as empresas agora podem coletar e à velocidade com que podem processá-los.

Significado de machine learning

Essa é uma disciplina da IA dedicada ao estudo de algoritmos projetados para executar uma tarefa usando dados. Mais importante ainda, a máquina usa esses dados para aprender e melhorar automaticamente sem intervenção humana.

Em essência, o Machine Learning combina estatística aplicada e ciência da computação com velocidade e precisão para prever comportamentos futuros. Para fazer isso, eles precisam coletar e armazenar uma grande quantidade de dados (Big Data), o que pode ser uma desvantagem para muitas empresas.

Ciência de dados e análise avançada

A ciência de dados abrange a exploração e a interpretação de dados para revelar percepções significativas para as empresas. Combinando princípios e práticas das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e Machine Learning essa abordagem de análise avançada permite que as empresas analisem grandes quantidades de dados.

Isso, por sua vez, pode ser usado para fazer uma análise descritiva (que se baseia na explicação do que aconteceu por meio de estatísticas, gráficos e tabelas). No entanto, o que realmente agrega valor às técnicas de machine learning é a realização de dois tipos mais sofisticados de análise: análise preditiva (fazer previsões com base em situações passadas para uso futuro) e análise prescritiva (simular diferentes cenários e avaliar quais ações obterão os melhores resultados no futuro).

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Exemplo de machine learning: vamos vê-lo em ação

Como já mencionamos, as aplicações do machine learning a são extensas. Mas vamos dar um exemplo simples para mostrar como as técnicas de Machine Learning podem ser utilizadas para obter melhores resultados comerciais.

Imagine que você trabalha em uma academia de ginástica e quer tentar reter os clientes que podem estar pensando em cancelar a associação nas próximas semanas. Sua meta é identificar esses membros e envolvê-los no momento certo para persuadi-los a permanecer.

Vamos ver como isso se desenrola:

Machine Learning Exemplos

Como a machine learning pode agregar valor à sua supply chain?

A integração da machine learning no gerenciamento da cadeia de suprimentos ajuda as empresas a automatizar tarefas aparentemente de pouco valor, permitindo que mais tempo seja dedicado a atividades comerciais estratégicas e de maior impacto. No entanto, a machine learning abre um universo de possibilidades mais ambiciosas.

Aqui estão alguns exemplos de como a machine learning beneficiou as equipes da cadeia de suprimentos:

Gerenciamento da supply chain

  • Otimização das rotas de reabastecimento entregas em diferentes pontos da rede logística em tempo real
  • Criação de um calendário de pedidos de fornecedores considerando várias restrições, como custos de armazenamento , prazo de entrega , capacidade do depósito , etc
  • Fornecer uma compreensão em tempo real da posição exata de cada palete na cadeia de suprimentos e os meios para determinar o tempo exato de chegada ao próximo ponto da cadeia.

Otimização do armazém

  • Automatização de inspeções de qualidade usando reconhecimento de imagem para detectar danos em contêineres e embalagens
  • Projetar o layout dos produtos no armazém, otimizando as rotas de preparação, minimizando os erros na preparação, etc.
  • Melhorar o gerenciamento de recursos, considerando as informações sobre o absenteísmo esperado e a rotatividade de pessoal, a fim de otimizar os padrões de turnos
  • Determinar o melhor momento para realizar a manutenção preventiva de máquinas e equipamentos para reduzir o tempo de inatividade

Planejamento da produção

  • Coleta de dados para entender a produtividade das máquinas e identificar oportunidades de otimização (por exemplo, redistribuição dos tempos de produção)
  • Automatização de ações repetitivas para aumentar a velocidade e a agilidade da produção, permitindo que a equipe se concentre em outros tipos de tarefas que agregam mais valor
  • Possibilitando a personalização e a customização, com máxima precisão e produção rápida
  • Detectar possíveis anomalias na produção, garantindo que elas não afetem o processo de produção

Como você pode utilizar o machine learning para a previsão de demanda de produtos?

Até agora, falamos sobre as aplicações do Machine Learning na cadeia de suprimentos em um sentido geral. Na próxima seção, vamos nos concentrar em uma área mais específica, onde o poder dessa tecnologia empolgante está produzindo resultados reais.

Ao permitir que as empresas criem previsões cada vez mais precisas, o Machine Learning está desempenhando um papel significativo para ajudar as empresas a aprimorar os processos de tomada de decisão. Quando aplicado à previsão de demanda de produtos, os pontos fortes do Machine Learning são claros.

Quando se considera a natureza desse processo crítico da cadeia de suprimentos, a machine learning é um ajuste natural para o produto previsão de demanda:

  • As técnicas de previsão normalmente dependem de um amplo conjunto de dados
  • Com várias fontes de dados e camadas de agregação, geralmente há um alto grau de complexidade
  • Os insights resultantes podem ser usados para apoiar a tomada de decisões em toda a organização e podem até mesmo se estender à seleção de parceiros da cadeia de suprimentos

Dada a complexidade e a importância da previsão de demanda de produtos para apoiar um processo eficaz de tomada de decisões na cadeia de suprimentos, muitas empresas adotam modelos estatísticos para antecipar a demanda futura. No entanto, a inclusão do machine learning no mix permite que as empresas criem uma visibilidade que os modelos estatísticos simples não conseguem igualar.

Vamos nos aprofundar no assunto e explorar três aplicações práticas do machine learning na previsão de demanda de produtos:

Machine Learning Previsao Demanda De Produtos

1) Previsão da demanda por novos produtos

Novos produtos são notoriamente difíceis de planejar. No entanto, ao aplicar algoritmos de machine learning com configuração avançada, os sistemas habilitados para machine learning podem agrupar de forma autônoma o histórico de demanda de vários produtos para identificar e prever tendências na demanda. Isso, por sua vez, permite que o sistema preveja o potencial volume futuro da demanda.

O resultado: as equipes da cadeia de suprimentos podem criar previsões robustas para novos produtos com muito mais rapidez e, ao mesmo tempo, eliminar a incerteza e o risco do lançamento de novos produtos.

2) Previsão de detecção de anomalias

Usando técnicas semelhantes àquelas utilizadas na detecção de fraudes, as técnicas de Machine Learning permitem que as equipes da cadeia de suprimentos identifiquem exceções no histórico de demanda e as excluam de qualquer análise. Além disso, ao utilizar redes neurais avançadas para agrupar SKUs altamente sensíveis a anomalias, esses produtos podem ser gerenciados de forma mais proativa.

Ao detectar anomalias nas transações dos clientes, na disponibilidade do site e no status do estoque, a robustez de outros algoritmos de suporte só melhora.

3) Otimização de promoções

Não há dúvida de que as promoções representam uma grande dor de cabeça para as empresas. No entanto, com o avanço dos algoritmos de Machine Learning, as empresas estão aproveitando a tecnologia para otimizar o processo de tomada de decisão em relação às promoções. Utilizando uma técnica chamada “aprendizagem por reforço profundo”, as empresas podem desenvolver políticas de promoções mais eficazes que aumentem as vendas e minimizem o risco de remarcações não planejadas.

Pré-requisitos para aplicar os princípios de machine learning em sua operação

Dado o número crescente de fontes de dados em potencial, juntamente com a rápida taxa de evolução da capacidade de computação, o machine learning pode ser uma ferramenta extremamente poderosa na previsão de demanda de produtos e em outros processos importantes da cadeia de suprimentos.

No entanto, em essência, ele ainda é “apenas mais uma ferramenta na caixa”. E, é claro, há desvantagens na machine learning. Portanto, não deve se tornar um objetivo para as empresas “fazer” o machine learning só por fazer.

O machine learning não é o Santo Graal; ele encontra sua força em situações em que os dados são abundantes, mas o grau de complexidade é tão alto que a matemática tradicional fica aquém. Mas de quantos dados exatamente estamos falando?

Se tivermos uma situação com 5 variáveis que podem assumir, cada uma, 10 valores diferentes, já teremos milhares de combinações possíveis para a máquina aprender. Em forecasting , por exemplo, há muitas outras variáveis que podem assumir vários valores.

Se os dados estiverem disponíveis, o machine learning tem um poder enorme. No entanto, na prática, esse é o maior ponto fraco da machine learning. Portanto, os gerentes devem considerar como os dados podem ser coletados de forma estruturada, eficiente e “limpa”.

O machine learning também exige muito poder de computação. Alguns algoritmos de Machine Learning são baseados em um número enorme de cálculos numéricos, e isso às vezes pode ser um problema no gerenciamento de estoques.

Além disso, é importante ter em mente o fato de que as soluções em gerenciamento de estoque não dependem apenas de resultados quantitativos. Em última análise, são as pessoas que devem entender e trabalhar com as soluções. Portanto, a gerência deve monitorar isso de perto. Como resultado, é importante facilitar o conhecimento sobre Machine Learning e o gerenciamento teórico de estoques em toda a empresa.

Mesmo assim, para as empresas que esperam trabalhar com mais eficiência, o Machine Learning oferece vantagens competitivas significativas. Desde vencer campeões mundiais de xadrez até ajudá-lo a obter insights mais confiáveis sobre a demanda futura, o Machine Learning apresenta às empresas novas oportunidades que já estão revolucionando a cadeia de suprimentos atual.

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Perguntas frequentes sobre machine learning para previsão de demanda de produtos

O que é machine learning?

O machine learning , ou “aprendizado de máquina” (machine learning tradução) em português, é um ramo da inteligência artificial que se dedica a desenvolver algoritmos e modelos matemáticos que permitem a um sistema computacional aprender a partir de dados passados e realizar previsões ou tomar decisões com base em entradas futuras. Esse processo de aprendizado ocorre por meio da análise de grandes quantidades de dados, e o resultado final é um sistema capaz de fazer previsões ou tomar decisões autonomamente com base em novos dados de entrada. O machine learning é utilizado em uma ampla gama de setores, incluindo reconhecimento de imagem, previsão do tempo, diagnóstico médico e muito mais.

Como o machine learning ajuda a melhorar a precisão da previsão da demanda de produtos?

Ao aproveitar algoritmos avançados e empregar técnicas estatísticas para analisar dados históricos a fim de identificar padrões e tendências e fazer previsões sobre a demanda futura, a aprendizagem automática pode ajudar a melhorar a precisão das previsões de demanda de produtos.

Os algoritmos de machine learning podem lidar com a sazonalidade e outros padrões baseados em tempo na previsão de demanda de produtos?

Os algoritmos de machine learning podem capturar e incorporar com eficácia a sazonalidade nos modelos de previsão de demanda, considerando os padrões históricos e ajustando as previsões de acordo. Por exemplo, os algoritmos de Machine Learning incorporam uma série de técnicas, incluindo análise de séries temporais, média móvel integrada autorregressiva (ARIMA) e métodos de suavização exponencial para prever a demanda, levando em conta a sazonalidade e outros padrões baseados no tempo.

Quais são as possíveis limitações ou riscos associados ao uso da machine learning para a previsão de demanda de produtos?

O machine learning pode agregar grande valor ao processo de previsão de demanda de produtos. No entanto, devemos estar atentos às suas limitações. Aqui estão alguns exemplos de coisas que inevitavelmente afetarão sua precisão e eficiência:

  • Qualidade e disponibilidade dos dados
  • Complexidade e interpretabilidade
  • Vieses sistemáticos
  • Incerteza e eventos inesperados

Há alguma habilidade específica necessária para implementar a machine learning para a previsão de demanda de produtos?

Para aproveitar ao máximo o machine learning na previsão de demanda de produtos, é necessária uma combinação de habilidades técnicas e conhecimento do domínio. Por exemplo, para interpretar os resultados de forma eficaz, as seguintes habilidades podem ser vantajosas:

  • Proficiência em análise de dados
  • Sólida compreensão dos conceitos de machine learning
  • Familiaridade e bom conhecimento de técnicas de análise estatística
  • Um bom entendimento das nuances da dinâmica do setor e do domínio do produto

Como os modelos de machine learning podem ser combinados com o julgamento humano e/ou percepções de especialistas para aumentar a precisão da previsão de demanda?

A combinação de modelos de Machine Learning com julgamento humano e/ou percepções de especialistas pode aumentar a precisão da previsão de demanda, aproveitando os pontos fortes de ambas as abordagens. Embora os algoritmos de Machine Learning ofereçam uma base estatística sólida para a previsão de demanda de produtos, a inteligência humana pode permitir que as empresas enriqueçam a previsão com insights qualitativos.