A implementação da inteligência artificial nas cadeias de suprimentos é uma emergência para 45% dos CEOS. O percentual foi apresentado na 24ª Global CEO Survey da PwC, realizada com mais de 4.700 mil líderes.
Para esses executivos, o atraso na adoção da tecnologia impede a criação de mais valor nas operações e nas cadeias de suprimentos. Eles acreditam que “suas empresas não serão viáveis em dez anos se continuarem no rumo atual. No Brasil, o resultado foi de 41%”.
O motivo? Em um mundo cada vez mais digital, as cadeias de suprimentos enfrentam desafios sem precedentes. Ao se deparar com o novo cenário, a solução é se aliar à digitalização para se colocar à frente no mercado.
É assim que a utilização da IA em suprimentos se torna cada vez mais estratégica. A tecnologia é a chave para vencer os desafios da área, como você verá logo a seguir.
Os principais desafios na cadeia de Suprimentos
Os principais desafios de gestão da cadeia de suprimentos estão em aumentar a visibilidade sobre operações e processos, melhorar o fornecimento estratégico com uma contínua redução de custos e gerar previsibilidade do abastecimento para evitar paradas de produção.
Visibilidade e gestão holística
Como um dos sistemas com maior complexidade nas empresas, a cadeia de suprimentos engloba uma grande variedade de stakeholders. Ela conecta produtores, fornecedores, fabricantes, distribuidores e consumidores. Para uma gestão eficiente, é preciso aumentar a visibilidade de todas as operações da cadeia.
Neste sentido, já existiam tecnologias para gestão de cada setor. No entanto, é preciso considerar a relação interdependente entre as partes. É somente a eficiência alcançada em conjunto que será capaz de trazer resultados disruptivos para a Supply Chain.
Este é um dos grandes desafios que a IA em suprimentos pode resolver. Proporcionando uma visão holística e estratégica, possibilita a transformação das operações e a orquestração da gestão de mudanças para que a melhoria contínua possa finalmente acontecer.
Fornecimento estratégico e redução de custos
Conhecida por Strategic Sourcing, a otimização do processo de aquisição de produtos e serviços tem como principal objetivo a redução de custos. O foco da estratégia é a criação de produtos e serviços com preços mais competitivos para melhorar o posicionamento no mercado.
Mas não é tão simplório. Como traz o artigo Strategic Sourcing – Uma Nova Abordagem da Área de Suprimentos:
“A grande sacada do strategic sourcing não está só no ganho financeiro da compra em si, mas, também, na redução de repetições de atividades e, consequentemente, ganho na produtividade.”
O desafio que a IA em suprimentos vem resolver é onde estão essas oportunidades para reduzir custos e aumentar a produtividade da cadeia de suprimentos. O impacto expressivo no mercado depende desta melhoria na gestão de suprimentos. E as empresas já estão nesta corrida.
Previsibilidade e produção contínua
Aumentar a previsibilidade do abastecimento é essencial para que não ocorram paradas de produção. As rupturas de estoque são uma causa comum. Para a prevenção, é preciso otimizar a gestão de compras, realizando pedidos no momento certo e garantindo entregas dentro do prazo acordado no momento da aquisição.
Mas como mexer este ponteiro das entregas de forma estratégica sem prejudicar o relacionamento com fornecedores? A IA resolve este problema, além de ajudar a responder questões, como:
- Qual suprimento é mais prioritário para a compra?
- E quais são os que geram maiores riscos de ruptura?
Esta compreensão ajuda a gerenciar estoques de segurança com precisão. Como consequência, evita rupturas de produção por falta de estoque.
Quais benefícios são percebidos ao utilizar IA em Suprimentos?
Os benefícios do uso da IA em Suprimentos são inúmeros. Entre os mais notáveis, está o aprimoramento da eficiência operacional por meio da otimização de processos.
A automação de tarefas também pode ser realizada com a tecnologia. Mas o benefício mais estratégico é a melhoria da tomada de decisão.
A IA aumenta a capacidade da gestão de suprimentos em prever problemas e oportunidades para ajustes proativos nas operações.
Isso permite antecipar e prevenir riscos com agilidade. Sem dúvidas, é um diferencial competitivo da IA em Suprimentos!
Como a IA resolve problemas na cadeia de suprimentos?
Para vencer os principais desafios da gestão da cadeia, a utilização da IA em Suprimentos se dá com a otimização de processos.
Melhorar a gestão dos processos envolvidos na cadeia de suprimentos melhora diretamente os problemas de: falta de visibilidade e gestão logística; fornecimento estratégico com redução inteligente de custos; e previsibilidade para evitar rupturas de estoque e de produção.
Associada à tecnologia de Process Mining (ou Mineração de Processos), a IA faz a leitura de tudo o que é registrado em sistemas de informação (como ERP – Enterprise Resource Planning). A seguir, gera mapas de como os processos estão sendo executados.
A tecnologia realça os erros, ineficiências, retrabalhos e outros pontos de melhoria, além de oportunidades para o negócio. Para o monitoramento, os dados são apresentados em dashboards executivos.
Para a operação diária, um quadro Kanban mostra as atividades e permite o gerenciamento dos responsáveis. Essa visão holística dos processos amplia a compreensão sobre o funcionamento da cadeia. A gestão pode, desta forma, tomar decisões embasadas em análise preditiva e previsibilidade de riscos e oportunidades.
5 problemas resolvidos pela tecnologia
Entre os problemas solucionados pela IA em Suprimentos com o foco na melhoria de processos, estão a otimização de indicadores chave para o desempenho da área: OTD (On-Time Delivery), lead time, retrabalhos, compras com contrato e custos de aquisição.
- Baixa pontualidade das entregas dos suprimentos: a IA permite monitorar e otimizar continuamente a taxa de OTD, aumentando as entregas no prazo para garantir estoques seguros e evitar paradas de produção.
- Alto lead time do processo de compras ao pagamento: com dados precisos à disposição, a gestão pode negociar prazos de entrega mais curtos com fornecedores, melhorar processos internos do processamento de pedidos e, consequentemente o lead time de compras.
- Retrabalhos e erros nos processos: além de identificar de forma precisa as ineficiências, a IA sinaliza em tempo real a ocorrência de padrões indesejados de comportamento, como erros e retrabalhos, para correção imediata, impactando na redução de custos operacionais.
- Alta taxa de compras com contrato: ao aumentar a previsibilidade de suprimentos e compras, a IA gera a redução de compras emergenciais (ou compras spot), elevando a taxa de compras com contrato e gerando melhores condições de negociação.
- Custos altos de aquisição: uma das consequências de reduzir as compras emergenciais, os erros e retrabalhos, e alcançar um melhor lead time de todo o processo de compras é a redução dos custos de aquisição, otimizando os recursos de toda a cadeia de suprimentos.
Exemplo de otimização da Cadeia de Suprimentos com IA
Um exemplo da transformação da gestão com IA em suprimentos é o caso de uma empresa de bens de consumo. A aplicação da tecnologia desenvolvida pela UpFlux – reconhecida como a IA nº 1 em otimização de processos na América Latina – trouxe resultados expressivos.
Com o apoio dessa solução, foi possível reduzir o lead time em 30%, diminuir o retrabalho em 40% e alcançar 89% de pontualidade nas entregas.
Os avanços foram obtidos com a tecnologia que integra IA e Process Mining. Juntas, elas entregam uma análise inteligente de dados e proporcionam maior visibilidade operacional, resolvendo os principais problemas e desafios da cadeia de suprimentos.
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