BCG aponta Inteligência artificial como ferramenta-chave para gerenciamento logístico

BCG aponta Inteligência artificial como ferramenta-chave para gerenciamento logístico

Apesar dos altos investimentos, as organizações ainda não alcançaram todo o potencial de uma cadeia logística gerenciada por inteligência artificial -- é o que aponta o estudo “Why AI-Managed Supply Chains Have Fallen Short and How to Fix Them”, do Boston Consulting Group. No documento, desenvolvido em parceria com a Aera Technology, a consultoria buscou identificar as principais dificuldades em maximizar o valor e o uso de IA nas cadeias de suprimentos. A conclusão foi que a maior questão não está na tecnologia, mas onde ela é aplicada: a maior parte das empresas concentra o uso de inteligência artificial na análise e previsão de demanda e produção, enquanto sua aplicação mais valiosa está no reconhecimento de padrões em big data que os humanos não conseguem identificar.

Um sistema de aprendizado de máquina baseado em inteligência artificial, integrado a todas as funções, pode fazer escolhas com base em dados internos e externos, e aprende continuamente com os resultados para uma melhoria contínua, automatizando a tomada de decisões e tirando essa responsabilidade de um profissional. Empresas que fizerem os investimentos certos podem aumentar sua resiliência à volatilidade do mercado e à escassez de talentos, e alcançaram um desempenho melhor.

Outros destaques do estudo são:

  • A análise do BCG dos KPIs da cadeia de suprimentos de 2011 a 2020 revela progresso insuficiente na abordagem de problemas fundamentais. O desempenho de entrega declinou independentemente dos níveis de estoque e pessoal.
  • A previsão de demanda é a prioridade mais alta para o uso de IA, seguida pelo rastreamento, planejamento e automação. Vemos poucas evidências de que as empresas estão considerando casos de uso de IA que permitem a tomada de decisões autônomas.
  • O gerenciamento da cadeia de suprimentos é inerentemente complexo. As estruturas organizacionais e os sistemas de incentivo motivam os funcionários a otimizar o desempenho de sua própria função ou subfunção, em vez da cadeia de suprimentos de ponta a ponta.
  • As empresas geralmente tentam melhorar o desempenho de sua cadeia de suprimentos adicionando mais pessoas à função.
  • Em muitas empresas, os esforços para implantar novas tecnologias para melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos são impedidos por equívocos. Por exemplo, as empresas confiam demais na tomada de decisões por consenso para promover o alinhamento e o comprometimento entre as partes interessadas. Eles também confiam demais na capacidade das pessoas de entender eventos, situações e dados para orientar os negócios. Finalmente, eles confiam demais em atualizações lineares de tecnologia, deixando de reconhecer a necessidade de implantar tecnologia disruptiva e adaptar sistemas tradicionais ao fazê-lo.
  • Uma plataforma com tecnologia de IA aprende com as decisões anteriores dos profissionais, e considera como elas afetaram os principais objetivos (como nível de serviço e custo para servir). Com base nos padrões observados historicamente, recomenda ações para responder a situações novas e semelhantes. À medida que a execução avança, a plataforma analisa continuamente os dados em tempo real para tomar decisões recorrentes que otimizam o desempenho.
  • Com o tempo, a plataforma amadurece para uma execução mais automatizada e com menos intervenção humana. Ao digitalizar o conhecimento institucional da função da cadeia de suprimentos e executar decisões de forma autônoma em colaboração com humanos, a plataforma ajuda a enfrentar os desafios da escassez de talentos e alta rotatividade.
  • Em vez de usar a IA para analisar dados e aumentar a visibilidade, as empresas precisam confiar nas habilidades da IA ​​para aprender continuamente e tomar decisões que otimizem o desempenho. As primeiras empresas a dominar os desafios liderarão o caminho para capturar todo o valor de uma cadeia de suprimentos autorregulada.

O estudo pode ser lido, na íntegra e em inglês, no site do BCG.

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