{"id":857,"date":"2020-06-11T22:58:00","date_gmt":"2020-06-11T22:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/suplos.com\/?p=857"},"modified":"2025-07-09T21:58:12","modified_gmt":"2025-07-10T02:58:12","slug":"cadeia-de-suprimentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/suplos.com\/pt\/gerenciamento-de-suprimentos\/cadeia-de-suprimentos\/","title":{"rendered":"Como a IA e a an\u00e1lise da cadeia de suprimentos podem gerar valor para as empresas ap\u00f3s a COVID-19?"},"content":{"rendered":"

Um estudo recente (Pre-COVID19) descobriu que o empresas perdem entre 9% e 20% de seu valor em apenas 6 meses devido a problemas na cadeia de suprimentos.<\/strong> Os problemas, acentuados pela atual pandemia, v\u00e3o desde a escassez de pe\u00e7as, excesso de estoque de produtos acabados, capacidade instalada subutilizada, custos desnecess\u00e1rios de armazenamento e transporte desnecess\u00e1rio de suprimentos e mercadorias.<\/p>\n\n\n\n

Devido \u00e0 obriga\u00e7\u00e3o dos fornecedores de manter seus sistemas de informa\u00e7\u00e3o e vantagens operacionais em reserva, os problemas se repetem com mais frequ\u00eancia, sem possibilidade de romper a in\u00e9rcia.<\/p>\n\n\n\n

Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

As crises demonstram que a avalia\u00e7\u00e3o de riscos e a prepara\u00e7\u00e3o de planos de conting\u00eancia antes de uma mudan\u00e7a dr\u00e1stica na cadeia de suprimentos podem evitar perdas significativas. Para conseguir isso, \u00e9 necess\u00e1rio estrat\u00e9gias proativas e capacidade de prever com precis\u00e3o<\/strong> a probabilidade de ocorr\u00eancia, bem como o impacto dos riscos.<\/p>\n\n\n\n

Essa capacidade pode ser obtida por meio de uma das muitas t\u00e9cnicas fornecidas pela Intelig\u00eancia Artificial, at\u00e9 agora pouco utilizado nas ind\u00fastrias locais:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

-T\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica.<\/h3>\n\n\n\n

-Aproxima\u00e7\u00f5es de redes neurais, representando um conjunto de poss\u00edveis estados e transi\u00e7\u00f5es. Redes Neurais Artificiais (ANN).<\/p>\n\n\n\n

-Metodologias que adotam a modelagem de intera\u00e7\u00e3o com v\u00e1rios agentes.<\/p>\n\n\n\n

Abordagens que usam racioc\u00ednio automatizado baseado em conhecimento.<\/p>\n\n\n\n

-T\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina e Big Data.<\/p>\n\n\n\n

-Algoritmos de m\u00e1quinas de classifica\u00e7\u00e3o, dos quais o SVM (Support Vector Machine) \u00e9 um dos mais populares.<\/p>\n\n\n\n

Como isso funciona?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A Intelig\u00eancia Artificial deve ser habilitada para de forma aut\u00f4noma <\/strong>Decidir sobre o curso de a\u00e7\u00e3o que levar\u00e1 \u00e0 realiza\u00e7\u00e3o bem-sucedida dos objetivos das \u00e1reas de Compras e fazer isso em um ambiente que seja parcialmente desconhecido<\/strong> Gerenciamento da cadeia de suprimentos. A IA baseia-se em representa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas, computa\u00e7\u00e3o evolutiva e estat\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lise de dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A padroniza\u00e7\u00e3o de processos \u00e9 a base para mitigar os riscos inerentes ao fornecimento de bens e servi\u00e7os. Com ela, obtemos os comportamentos \"esperados\" dos agentes e, com a an\u00e1lise de dados, podemos medir e entender com alto grau de certeza o impacto de cada processo e, por fim, estabelecer se s\u00e3o necess\u00e1rios ajustes.<\/p>\n\n\n\n

Com sua implementa\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m podemos garantir a precis\u00e3o das transa\u00e7\u00f5es, que n\u00e3o haja interpreta\u00e7\u00f5es err\u00f4neas com os fornecedores, sugerir, por meio de interpreta\u00e7\u00e3o, como lidar com as exce\u00e7\u00f5es e, acima de tudo, nos permitir tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas que garantam a melhoria cont\u00ednua dos objetivos.<\/p>\n\n\n\n

Casos de uso<\/h3>\n\n\n\n

1. sele\u00e7\u00e3o automatizada de fornecedores com base em identifica\u00e7\u00e3o de riscos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

2. sele\u00e7\u00e3o automatizada de propostas usando par\u00e2metros definidos em algoritmos<\/strong> de m\u00e1quinas de classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

3. Propaga\u00e7\u00e3o modelada do risco na rede de suprimentos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

4. Identifica\u00e7\u00e3o e previs\u00e3o de pr\u00e1ticas enganosas<\/strong> na cadeia de suprimentos.<\/p>\n\n\n\n

5. Explica\u00e7\u00e3o do desastres<\/strong> orientado por dados.<\/p>\n\n\n\n

6. Suporte de ponta a ponta<\/strong> para facilitar a interrup\u00e7\u00e3o colaborativa no gerenciamento.<\/p>\n\n\n\n

Exemplos aplicados avan\u00e7ados<\/h4>\n\n\n\n

1. identifica\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis cr\u00edticas (\"Confian\u00e7a R\u00e1pida\" e \"Compartilhamento Transparente de Informa\u00e7\u00f5es\".<\/strong>) durante um evento de desastre (como o terremoto do Nepal em 2015) para obter uma cadeia de suprimentos confi\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

2. O governo chin\u00eas discute sua fornecer dados para treinar m\u00e1quinas de classifica\u00e7\u00e3o.<\/strong> Esses dados s\u00e3o usados para determinar se uma empresa tem a capacidade de produzir, demandar e fornecer por meio de eventos externos disruptivos.<\/p>\n\n\n\n

3. As previs\u00f5es bayesianas s\u00e3o usadas para determinar os riscos de atrasos nas cadeias de suprimentos<\/strong> aeroportos.<\/p>\n\n\n\n

4. Sensores de alimentos em supermercados que ajustar dinamicamente os pre\u00e7os<\/strong> dependendo de sua maturidade e perfil de temperatura.<\/p>\n\n\n\n

Dando o primeiro passo para o uso de dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Embora a Am\u00e9rica Latina at\u00e9 agora se aventure a tomar as primeiras iniciativas, isso requer uma equipe de gerenciamento corajosa que acredite na ado\u00e7\u00e3o de novas tecnologias para liberar o poder dos dados que suas empresas produzem todos os dias. <\/p>\n\n\n\n

Isso n\u00e3o significa que a Intelig\u00eancia Artificial e a An\u00e1lise de Dados sejam as \u00fanicas que devem ser levadas em considera\u00e7\u00e3o na tomada de decis\u00f5es estrat\u00e9gicas, mas que devem ser consideradas como ferramentas cruciais para descobrir novos insights. Dessa forma, os verdadeiros tomadores de decis\u00e3o podem combin\u00e1-los com sua pr\u00f3pria experi\u00eancia e chegar a resolu\u00e7\u00f5es ideais.<\/p>\n\n\n\n

Fontes:<\/p>\n\n\n\n

-Gerenciamento de riscos da cadeia de suprimentos e intelig\u00eancia artificial: estado da arte e dire\u00e7\u00f5es futuras de pesquisa.<\/span><\/p>\n\n\n\n

-Automatiza\u00e7\u00e3o do gerenciamento da cadeia de suprimentos<\/a><\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un estudio reciente (Pre-COVID19) encontr\u00f3 que las empresas pierden entre el 9% y el 20% de su valor, en tan solo 6 meses debido a problemas con su cadena de suministro. Los problemas, acentuados por la Pandemia actual, var\u00edan desde escasez de partes, exceso de inventario de producto terminado, capacidad instalada subutilizada, costos innecesarios de almacenamiento, hasta […]<\/p>","protected":false},"author":10,"featured_media":17518,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[34],"tags":[],"class_list":["post-857","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-gestion-de-abastecimiento"],"acf":[],"yoast_head":"\n\u00bfC\u00f3mo la IA y Supply Chain Analytics pueden generar valor?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Un estudio reciente (Pre-COVID19) encontr\u00f3 que las empresas pierden entre el 9% y el 20% de su valor. 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