Machine Learning: o que é e qual o seu impacto na cadeia de suprimentos?

Você já ouviu falar em Machine Learning? O termo em inglês pode passar a impressão de se tratar de algo complexo e distante, mas acredite: essa é uma tendência que merece ser acompanhada de perto!

Como o tema está em alta no mercado, é importante que os gestores busquem mais informações e entendam como isso pode ampliar os resultados da empresa — e, por isso, preparamos este post!

A seguir, você poderá entender o que é e quais são os impactos do Machine Learning na cadeia de suprimentos. Continue a leitura deste artigo e aprenda mais sobre o tema!

O que é Machine Learning?

O termo “Machine Learning” pode ser traduzido para o português como “aprendizado de máquina” e revela que estamos lidando com equipamentos inteligentes.

Há algum tempo, isso até poderia ser um roteiro de filme de ficção científica, mas esses equipamentos já existem e começam a ocupar espaço em empresas de todos os segmentos.

Trata-se de uma vertente da inteligência artificial que se baseia no fato de que as máquinas podem aprender com os dados, fazer análises, identificar padrões e agir sem a intervenção humana — ou, pelo menos, com a mínima atuação de algum ser humano.

Em outras palavras, a máquina é “treinada” com uma grande quantidade de dados e algoritmos que permitem a ela aprender a executar uma tarefa. Em vez de determinar as rotinas de um software manualmente, a máquina consegue coletar informações, analisar o cenário e completar a ação sozinha.

De fato, esse é um conceito inovador e que pode gerar insegurança em muitas pessoas, mas essa tendência deve evoluir ainda mais nos próximos anos. Afinal, poder programar um equipamento para que ele execute tarefas automaticamente e de maneira precisa gera grandes benefícios às empresas.

Quais são os impactos do machine learning na cadeia de suprimentos?

Contar com máquinas inteligentes, por si só, já é algo extremamente interessante para quem lida diariamente com processos constantes dentro de uma empresa, mas você já imaginou o quanto isso pode favorecer a cadeia de suprimentos?

Na relação entre indústria, varejos e distribuidores, o Machine Learning ganha uma aplicação importante, permitindo o aumento da eficiência da cadeia, a personalização da produção e, é claro, fornecendo dados valiosos para cada fase do processo produtivo e para a gestão e distribuição de estoque.

Esse método de análise de dados em máquinas tem como base o uso de algoritmos para identificar padrões, fazer previsões e recomendar ações, tendo em vista a visualização de informações que não eram facilmente identificadas — mesmo que o sistema não esteja programado para procurá-las. Continue a leitura e saiba como isso acontece!

O machine learning reduze riscos

A redução dos riscos é um benefício expressivo do Machine Learning. Em ambientes repletos de máquinas pesadas em operação, como nas linhas de produção da indústria, essa metodologia tem a capacidade de eliminar possíveis acidentes derivados de falhas humanas.

Os softwares inteligentes ajudam a identificar insights

Com a capacidade de analisar dados, o machine learning contribui para que a empresa visualize insights importantes e tome ações imediatas para resolver problemas, como falta de produtos nas gôndolas, estoques em excesso e atrasos na produção e entrega, tornando o fluxo da cadeia de suprimentos mais eficiente. Além disso, a partir dessas informações inteligentes, as empresas podem encontrar novas oportunidades de negócio.

Explicando melhor, a atuação focada em dados e análises ajuda a visualizar situações que podem representar bons negócios e eliminar situações de risco. À medida que o sistema evolui e “aprende”, a cadeia de suprimentos se torna mais eficiente e atenta a oportunidades.

Na prática, temos um software que observa, analisa, visualiza insights e toma decisões estratégicas — tudo isso de maneira automatizada.

A inteligência artificial melhora o nível de serviço ao cliente

A inteligência artificial é a capacidade de uma máquina exercer tarefas de modo semelhante ao humano. Com isso, ela consegue perceber, analisar, calcular, solucionar demandas, tomar decisões e contribuir para o alcance das metas empresariais.

Podemos observar que, ao identificar a demanda de produtos de maneira precisa, a máquina aumenta os níveis de serviço ao cliente. Isso acontece porque o uso de algoritmos baseados em sinais de venda antecipada ajuda a otimizar os níveis de estoque e a planejar o reabastecimento, eliminando a ruptura e a escassez de produtos nas gôndolas.

O aprendizado de máquina conduz a uma cadeia de suprimentos dinâmica

O uso do Machine Learning no planejamento da cadeia de suprimentos permite o desbloqueio de novas fontes de economia de receita. Via de regra, ela passa a ser mais dinâmica, observando, monitorando e corrigindo constantemente as falhas e o tempo de reposição dos produtos.

Com base em relatórios e histórico de cada produto existente em estoque, o software consegue visualizar essas questões e ajustar o reabastecimento do varejo e dos distribuidores automaticamente.

A aprendizagem automática ajuda a empresa a se adaptar ao mercado

É importante observar que a aprendizagem automática faz com que a empresa tenha acesso a dados mais precisos e consiga se programar com base neles. O que isso quer dizer? De uma maneira simples, você conseguirá manter seu estoque em um nível ideal, sem prejudicar os processos ou ampliar os gastos.

Essas análises qualificadas fazem com que a empresa consiga se adaptar às demandas do mercado de maneira antecipada e se destaque em relação aos seus concorrentes.

Satisfazer o consumidor é a principal razão de existir de uma empresa. E a conquista de uma cadeia produtiva e eficiente é a maneira mais coerente de se alcançar essa meta.

Não há como deixar de mencionar que as empresas que se preocupam em atender as demandas reais dos seus clientes devem investir em tecnologia. Afinal, em um mercado tão competitivo, assegurar que o produto esteja sempre disponível é uma maneira de valorizar e demonstrar respeito pelo seu público.

Com isso, o que podemos concluir é que o uso do Machine Learning é uma decisão estratégica, pois permite que a empresa atue dentro das necessidades do mercado. Assim, mantém o foco em proporcionar aos seus consumidores uma experiência de compra satisfatória.

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