Contente
- Como funciona uma cadeia de suprimentos
- O que são pontos negativos do gerenciamento da cadeia de suprimentos?
- Como o aprendizado de máquina pode ajudar
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Quais áreas precisam ser melhoradas?
- Casos Práticos de Uso
- Conclusão
Fonte: Trueffelpix / Dreamstime.com
Leve embora:
Para que uma empresa tenha sucesso, ela deve ter uma cadeia de suprimentos gerenciada adequadamente. O aprendizado de máquina está ajudando a melhorar a precisão e a eficiência do gerenciamento da cadeia de suprimentos.
No mundo empresarial volátil e complexo de hoje, é muito difícil criar um modelo confiável de previsão de demanda para cadeias de suprimentos. A maioria das técnicas de previsão produz resultados decepcionantes. As causas raiz desses erros geralmente são encontradas nas técnicas usadas nos modelos antigos. Esses modelos não foram projetados para aprender continuamente com os dados e tomar decisões. Portanto, eles se tornam obsoletos quando novos dados são recebidos e a previsão é realizada. A resposta para esse problema é o aprendizado de máquina, que pode ajudar uma cadeia de suprimentos a prever com eficiência e gerenciar adequadamente. (Para saber mais sobre máquinas e inteligência, consulte Pensando em máquinas: o debate sobre inteligência artificial.)
Como funciona uma cadeia de suprimentos
A cadeia de suprimentos de uma empresa é gerenciada por seu sistema de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Uma cadeia de suprimentos trabalha para controlar o movimento de diferentes tipos de mercadorias em um negócio. Também envolve o armazenamento de materiais em estoque. Portanto, o gerenciamento da cadeia de suprimentos é o planejamento, o controle e a execução das atividades diárias da cadeia de suprimentos, com o objetivo de melhorar a qualidade dos negócios e a satisfação do cliente, enquanto nega o desperdício de mercadorias em todos os nós de uma empresa.
O que são pontos negativos do gerenciamento da cadeia de suprimentos?
A previsão de demandas é uma das partes mais difíceis do gerenciamento da cadeia de suprimentos. A tecnologia atual de previsão geralmente apresenta ao usuário resultados imprecisos, causando erros econômicos graves. Eles não conseguem entender adequadamente as mudanças nos padrões e as flutuações do mercado, e isso prejudica sua capacidade de calcular adequadamente as tendências do mercado e fornecer resultados de acordo.
Muitas vezes, devido às limitações da previsão de demanda, a equipe de planejamento tende a desanimar. Eles culpam os líderes por sua falta de interesse em melhorar o processo de planejamento. Esse desafio surge pelo fato de os dados coletados das demandas dos clientes estarem se tornando cada vez mais complexos. Anteriormente, poderia ser interpretado com muita facilidade. No entanto, com as novas tecnologias de geração de dados entrando em ação, os dados se tornaram muito complexos e quase impossíveis de gerenciar com a tecnologia existente.
Antigamente, as demandas podiam ser facilmente calculadas usando um padrão simples de demanda histórica. Mas agora, sabe-se que a demanda flutua em um prazo muito curto e, portanto, os dados históricos são inúteis.
Como o aprendizado de máquina pode ajudar
Esses problemas não podem ser resolvidos por algoritmos tradicionais devido a suas flutuações. No entanto, com a ajuda do aprendizado de máquina, as empresas podem resolvê-los facilmente. O aprendizado de máquina é um tipo especial de tecnologia através da qual o sistema de computador pode aprender muitas coisas úteis a partir dos dados fornecidos. Com a ajuda do aprendizado de máquina, as empresas podem modelar um poderoso algoritmo que acompanhará o fluxo do mercado. Diferentemente dos algoritmos tradicionais, o aprendizado de máquina aprende com o cenário do mercado e pode criar um modelo dinâmico.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Através do aprendizado de máquina, o sistema de computador pode realmente refinar o modelo sem a ajuda de qualquer interação humana. Isso significa que, à medida que mais dados entram no reservatório do sistema de aprendizado de máquina, eles se tornam mais inteligentes e os dados se tornam mais gerenciáveis e mais fáceis de interpretar.
O aprendizado de máquina também pode se integrar a fontes de grande volume de dados, como mídias sociais, mercados digitais e outros sites baseados na Internet. Até o momento, isso não é possível nos sistemas de planejamento atuais. Em termos simples, isso significa que as empresas podem usar sinais de dados de outros sites gerados pelos consumidores. Esses dados incluem dados de sites de redes sociais e mercados online. Esses dados ajudam a empresa a saber como técnicas mais recentes, como publicidade e uso de mídia, podem melhorar as vendas.
Quais áreas precisam ser melhoradas?
Existem muitos lugares onde o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimoramento. No entanto, existem três locais principais em que os procedimentos tradicionais de planejamento criam problemas. Esses problemas e a melhoria desses aspectos através do aprendizado de máquina são discutidos abaixo:
Problemas da equipe de planejamento
Freqüentemente, as equipes de planejamento usam técnicas antigas de previsão, que envolvem avaliar manualmente todos os dados. Esse processo é extremamente demorado e os resultados geralmente não são precisos o suficiente. Esse tipo de situação não apenas diminui o moral dos funcionários, mas também dificulta o crescimento da empresa. No entanto, com o aprendizado de máquina, o sistema pode pegar muitas variáveis de acordo com suas prioridades com base nos dados e criar um modelo altamente preciso. Esses modelos podem ser usados pelos planejadores para um planejamento muito mais eficaz e também não demoram muito tempo. Os planejadores também podem aprimorar ainda mais o modelo por meio de suas experiências. (Para saber mais sobre o uso de dados para planejar com antecedência, consulte Como a integração mútua pode capacitar análises preditivas.)
Níveis de estoque de segurança
Com os métodos tradicionais de planejamento, uma empresa deve manter altos os níveis de estoque de segurança quase o tempo todo. No entanto, o aprendizado de máquina pode ajudar avaliando muito mais variáveis para definir um nível ótimo de estoque de segurança.
Planejamento de Vendas e Operações
Se a previsão da equipe de planejamento de vendas e operações (S&OP) for insatisfatória e imprecisa ou não for flexível o suficiente para se adaptar de acordo com o comportamento do mercado, talvez seja hora de atualizar o sistema. O aprendizado de máquina encontra um uso perfeito aqui, pois pode melhorar a qualidade da previsão, aprendendo as tendências atuais do mercado por meio de diferentes tipos de dados. Assim, o aprendizado de máquina pode facilitar muito o trabalho de S&OP.
Todas essas áreas têm uma margem de melhoria e essas lacunas podem ser preenchidas pela técnica de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina pode revisar completamente a arquitetura do gerenciamento da cadeia de suprimentos de uma empresa. Muitas empresas já começaram a usá-lo e acham que sua divisão de planejamento está muito melhorada.
Casos Práticos de Uso
Devido às muitas vantagens do aprendizado de máquina na previsão de demanda, ele está sendo usado em uma variedade de campos. No entanto, essas organizações não mudaram completamente seus sistemas para sistemas de aprendizado - eles estão usando sistemas de aprendizado de máquina ao lado dos sistemas tradicionais. Os sistemas de aprendizado de máquina cobrem as lacunas dos sistemas legados e aprimoram seu desempenho. Alguns exemplos desses casos de uso são fornecidos abaixo.
Granarolo
Esta é uma empresa de laticínios italiana, que usou o aprendizado de máquina para aumentar sua precisão de previsão em cinco por cento. Os prazos de entrega também foram reduzidos em cerca de metade do tempo original, o que resultou em melhor satisfação do cliente.
Groupe Danone
Esta empresa está sediada na França e vende muitos tipos diferentes de produtos. Anteriormente, as previsões de resposta a ofertas promocionais feitas pela empresa eram 70% imprecisas, o que resultou em grandes perdas. No entanto, com a implementação do aprendizado de máquina em sua arquitetura de planejamento, houve muitas melhorias nas vendas e nas previsões.
Lennox International
A Lennox é uma empresa dos EUA que fabrica dispositivos de refrigeração e aquecimento. Ele se expandiu por toda a América do Norte. Portanto, para oferecer total satisfação ao cliente, enquanto lida com o processo de expansão, a Lennox integrou o aprendizado de máquina à sua arquitetura de previsão. Com a ajuda do aprendizado de máquina, a Lennox conseguiu prever com precisão as necessidades de seus clientes, o que ajudou ainda mais a empresa a entender melhor as demandas comuns dos clientes. O aprendizado de máquina também ajudou em grande parte a empresa a automatizar completamente seu procedimento de planejamento.
Conclusão
O aprendizado de máquina, se implementado no lugar certo e no momento certo, pode ser muito benéfico para a cadeia de suprimentos de uma empresa. Isso pode ajudar a tornar modelos precisos para previsão de demanda e também facilitar o trabalho do departamento de planejamento. Não é necessário alterar completamente um sistema inteiro agora, mas em um futuro próximo, toda cadeia de suprimentos certamente usará o aprendizado de máquina para melhorar a capacidade de previsão com a criação de modelos dinâmicos que serão atualizados regularmente pelo sistema de aprendizado de máquina. Portanto, essa nova tecnologia provará ser uma ferramenta indispensável para as empresas.