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Transformações na cadeia de suprimentos com o aprendizado de máquinas

A transformação na indústria proporcionada pelas novas tecnologias fará com que nos próximos anos, todas as grandes empresas implementem soluções baseadas em Internet das Coisas (IoT).

No mundo já há mais máquinas conectadas a internet do que celulares. São aproximadamente 8,4 bilhões de máquinas conectadas – de bicicletas e maquininhas de pagamento a robôs na indústria – contra 2,1 bilhões de smartphones.

Com o início das operações em 5G o número de “coisas” conectadas a internet mais do que dobrará nos próximos anos, com previsão de chegar a 20 bilhões em 2020.

Na cadeia de suprimentos, muitos desafios são baseados em restrições de tempo, custo e recursos, tornando o aprendizado de máquina uma solução ideal. Os algoritmos de aprendizado de máquina e os modelos em que eles se baseiam são excelentes para encontrar anomalias, padrões e insights preditivos em grandes conjuntos de dados.

Estudos realizados pela Gartner apontam que até 2020 95% dos fornecedores da cadeia de suprimentos estarão contando com o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado em suas soluções. Até 2023, algoritmos inteligentes, e as técnicas de IA serão incorporadas ou aumentadas em 25% de todas as soluções de tecnologia de cadeia de suprimentos.

Com a adição das tecnologias os empreendimentos industriais serão capazes de fazer frente a competição no mercado, com maior eficiência e menor custo nas operações diárias. O melhor aproveitamento da tecnologia – que se encontra cada vez mais acessível – garante aos gestores o retorno sobre os investimentos (ROI).

A cadeia de suprimentos pode reduzir em até 50% os erros de previsão usando técnicas baseadas em aprendizado de máquina. As vendas perdidas devido a produtos não disponíveis estão sendo reduzidas em até 65% através do uso de técnicas de planejamento e otimização baseadas em aprendizado de máquina. Reduções de estoque de 20 a 50% também estão sendo alcançadas hoje, quando são usados ​​sistemas de gerenciamento de cadeia de suprimentos baseados em aprendizado de máquina.

Utilizando o aprendizado de máquinas hoje, as empresas também passam a revolucionar o gerenciamento da cadeia de suplementos no processo. Atualmente, as soluções de aprendizado de máquina indicam a melhor forma de operação atrelados aos ganhos alcançados em eficiência.

No entanto, com a elevada confiança nas máquinas e nos algoritmos, em breve os modelos de aprendizado de máquina poderão tomar suas próprias decisões sem interferência humana. Desta maneira, mesmo processos complexos poderão ser automatizados de maneira autônoma.

Revolução no gerenciamento da cadeia de suprimentos com o aprendizado de máquina

A ampla variação nos conjuntos de dados gerados a partir dos sensores de IoT, telemática, sistemas de transporte inteligentes e dados de tráfego têm o potencial de oferecer o máximo valor para melhorar as cadeias de suprimento usando aprendizado de máquina.

A aplicação de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para melhorar as cadeias de suprimento começa com conjuntos de dados que têm a maior variedade e variabilidade neles. As questões mais desafiadoras enfrentadas pelas cadeias de suprimento costumam ser na otimização da logística, portanto, os materiais necessários para concluir uma produção chegam na hora certa.

Aprendizado de máquina mostra o potencial para reduzir os custos de logística, encontrando padrões nos dados de rastreamento e rastreamento capturados usando sensores habilitados para IoT, contribuindo para uma economia anual de US$ 6 milhões.

O BCG analisou recentemente como uma cadeia de suprimentos descentralizada usando aplicativos de acompanhamento e rastreamento poderia melhorar o desempenho e reduzir custos. Eles descobriram que, em uma configuração de 30 nós, quando o blockchain é usado para compartilhar dados em tempo real em uma rede de fornecedores, combinado com uma melhor visão analítica, é possível obter economias de custo de US $ 6 milhões por ano.

Capitalizar o aprendizado de máquina para prever a manutenção preventiva de máquinas de carga e logística com base em dados da IoT está melhorando a utilização de ativos e reduzindo os custos operacionais.

A McKinsey descobriu que a manutenção preditiva aprimorada pelo aprendizado de máquina permite uma melhor previsão e eliminação de falhas, combinando dados dos sensores avançados de Internet das Coisas (IoT) e registros de manutenção, bem como fontes externas. Aumentos de produtividade de ativos de até 20% são possíveis e os custos gerais de manutenção podem ser reduzidos em até 10%.

Leve a Transformação Digital de IoT para a sua empresa!

Tudo está mudando muito rapidamente. Novos modelos e processos de negócios são criados com uma velocidade sem precedentes. Empresas grandes e consideradas imbatíveis foram impactadas pela disrupção em seus negócios e desapareceram da noite para o dia.

Queira ou não, o seu negócio será impactado pela Internet das Coisas (IOT), mesmo que ela não faça parte do seu negócio principal. Algum impacto importante a IOT terá no seu negócio, seja para melhorar os produto, processos e/ou atender melhor os seus clientes.

Não espere que o seu concorrente tome a dianteira nesta corrida, venha conhecer no ABINC Summit – Conexão IOT soluções e melhorias que empresas como a sua tem implantado com sucesso.

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Referências: G1, Forbes

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