Pode parecer coisa de filme, mas o conceito de Inteligência artificial (IA) já está presente nas empresas, inclusive no ramo logístico. Sistemas desse tipo são utilizados em diversas áreas, desde o processamento de dados até previsão de demanda no processo de vendas.

E não é só isso! Ferramentas como Big Data, machine learning e Internet das Coisas têm sido introduzidas gradualmente no mundo corporativo. O seu objetivo é renovar o aparato tecnológico por meio de softwares desenvolvidos para desempenhar um comportamento inteligente, que cria conexões entre informações e “aprende” no decorrer do tempo.

Pensando na relevância deste assunto, trazemos este post para explicar como esse recurso pode otimizar toda a cadeia de suprimentos. Confira!

Inteligência artificial: conquistando espaço nas empresas

Imagine se houvesse uma tecnologia capaz de simular a comunicação humana e que pudesse ser utilizada para interagir com potenciais clientes. Pode deixar a imaginação de lado, porque já existem robôs chamados de chatbots que são desenvolvidos para exibir a capacidade de comunicação.

Muitas instituições já usam esse recurso para automatizar tarefas simples como o esclarecimento de dúvidas e o cadastro de informações. Essa mudança tem impacto direto na melhoria do desempenho das equipes de atendimento e suporte, uma vez que oferece soluções mais ágeis.

O impacto da previsão de demanda na Logística

As empresas estão sempre vivenciando o presente, mas mantendo um olhar cuidadoso sobre o futuro — não somente para a organização, mas sob o ponto de vista do mercado. Afinal, o comportamento dos clientes é influenciado por tendências e novidades.

Por isso, fabricantes, distribuidores e varejistas dedicam tempo e recursos para projetar expectativas de demandas compatíveis com a realidade. Quanto mais exata é a previsão criada melhor será a capacidade alinhar todas as etapas da cadeia de suprimentos.

Para isso, as empresas desenvolvem estimativas com base no consumo observado em períodos anteriores e em informações coletadas pelo varejo. Esses números interferem diretamente nas atividades logísticas, que devem:

• disponibilizar espaço para alocar a produção;
• planejar a distribuição em todo o território nacional;
• dimensionar corretamente o volume de produtos a ser fabricado;
• programar a entrega periódica para evitar estoque excedente nos pontos de venda.

As principais vantagens inteligência artificial

O aperfeiçoamento de processos, sejam eles operacionais ou estratégicos, é um dos pilares para a utilização de novas tecnologias voltadas para a gestão da cadeia de suprimentos.

A inteligência artificial surge como solução ao incorporar a análise do fluxo de informações e a automatização de atividades. Estamos vivendo na era da Indústria 4.0 e da Logística 4.0, o que agrega novas funcionalidades à execução do trabalho.

Quando consideramos a demanda, é importante compreender qual é o seu papel na operação dos fabricantes. Todos os elementos da produção giram em torno da quantidade de mercadorias que será consumida pelo mercado.

Com isso, é possível determinar a necessidade de mão-de-obra, o total de horas de trabalho e a aquisição de insumos. Esse é um direcionamento trazido da produção enxuta, na qual o trabalho é realizado com o intuito de evitar erros e desperdícios.

Como consequência, as empresas conquistam uma redução de custos significativa o que, por sua vez, influencia a lucratividade do negócio. Por isso, é visível como a previsibilidade da demanda constitui um avanço para as empresas.

Inteligência artificial como aliada na logística

A expansão das ferramentas dotadas de inteligência artificial tem se mostrado cada vez mais promissora no setor logístico. Contudo, para começar a observar resultados positivos é preciso dedicar tempo e foco para analisar os resultados obtidos. Por isso, listamos que princípios devem ser adotados:

Diversificação das estratégias de venda

Marketplaces e comércio eletrônico têm se tornado pontos de venda cada vez mais comuns. O importante aqui é rever a estratégia de vendas para ampliar o volume de produtos comercializados.

Se o seu modelo depende da ação de outras empresas para colocar os produtos à disposição dos clientes, considere expandir os canais de venda. Mesmo que em menor escala, é possível criar uma equipe comercial voltada para a distribuição direta ao consumidor final.

Esse método é chamado de sell-out e pode ser implementado simultaneamente com o sell-in — a venda para distribuidores, por meio do alinhamento de ambas as estratégias.

Diminuição dos níveis de estoque

Voltando ao tema da produção enxuta, é importante destacar como a redução de insumos e produtos mantidos em armazéns são essenciais para o seu sucesso. Existem dois modelos de produção, são eles:

• manufatura puxada (pull system): a produção começa a partir do pedido do cliente, ou seja, é o processo just in time;
• manufatura empurrada (push system): o processo produtivo é planejado de acordo com a demanda baseada no comportamento do mercado.

A abordagem empurrada tende a ser mais utilizada pelos fabricantes devido a sua capacidade de abastecer o mercado conforme a necessidade. Atualmente, a inteligência artificial é empregada para auxiliar gestores a controlar os níveis de estoque, evitando, assim, o excedente da produção.

Processamento de dados

As transações de compra e venda geram um volume imenso de dados, que os profissionais não são capazes de processar em tempo hábil. Por isso, recursos como machine learning têm sido utilizados para categorizar as informações e reconhecer padrões que podem contribuir para subsidiar a tomada de decisão.

Essa geração de valor começa com a percepção de insights que apontam para a tendência de consumo, a qual pode ser utilizada para calcular a demanda. Como esse aprendizado é contínuo, os padrões observados são aprimorados com o tempo e tornam-se cada vez mais confiáveis.

Mapeamento do perfil dos produtos

Essa análise é considerada bastante complexa, pois busca classificar as linhas de produto de acordo com a rentabilidade obtida e o potencial de vendas. Por isso, prever o consumo com esse nível de detalhes ajuda a solucionar problemas com a gestão de estoque.

Um dos desafios para criar uma previsão de demanda confiável é a falta de integração entre os elos da cadeia de suprimentos. Fornecedores tomam as suas decisões baseadas em dados históricos, enquanto distribuidores utilizam o comportamento do consumidor como parâmetro. Esse é um exemplo claro do efeito chicote em ação.

Por esse motivo, a inteligência artificial é a ferramenta ideal para considerar todas as variáveis e gerar uma projeção aprimorada. Como o sistema é voltado para a solução de problemas, é possível aumentar as vendas e personalizar o atendimento.

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