Atualmente, várias tendências de inovação da tecnologia têm surgido para serem usadas em “supply chain”, um termo em inglês significa cadeia de suprimentos. E algumas delas estão sendo muito comentadas no nosso dia a dia.
Em relação a essas inteligências artificiais, é correto afirmar que existem algumas bem promissoras e que agregam muito valor no mercado empresarial.
Mas uma dúvida é: será que elas estão prontas para serem usadas? Elas têm um ROI (Retorno Sobre o Investimento) comprovado? Vale a pena investir o seu dinheiro nelas?
Então, vamos entender agora como será esse avanço no cotidiano, por meio desse artigo que é uma tradução livre do blog post da revista Forbes. Acompanhe:
- O crescimento das hyped technologies
- O surgimento da quinta geração de rede sem fio
- O blockchain para a criação do bitcoin
- O PlanIQ
- A construção de modelos gêmeos digitais
- As torres de controle de última geração
- O armazenamento e a recuperação de robóticos automatizados
1) O crescimento das hyped technologies em Supply Chain
As “hyped technologies” é a tradução em inglês para tecnologias avançadas e evoluídas.
Apesar de receberem um alto investimento para o seu desenvolvimento, elas têm pouco valor comprovado no setor de supply chain.
Isso acontece porque elas ainda são tecnologias em busca de uma solução de otimização.
2) O surgimento da quinta geração de rede sem fio
A tecnologia 5G é a próxima geração de rede de internet móvel. Por meio dela, as velocidades de download e upload são, exponencialmente, mais rápidas, para o uso em equipamentos, como celular e notebooks.
Porém, o tempo de latência reduziu, drasticamente. Ou seja, o período em que os dispositivos levam para se comunicarem entre si nas redes sem fio.
Apesar dos benefícios serem claros em relação a velocidade e o uso, também vai ter vantagens para as cadeias de abastecimento?
Para você entender isso, nós precisamos analisar uma situação em que há mais dispositivos em toda a supply chain e o processo de fabricação se torne parte da Internet das Coisas (IoT).
Nesse caso, esses mecanismos vão produzir um fluxo de dados muito rico e enviar sinais em tempo real, para acionar uma ampla variedade de eventos.
Por exemplo, usando uma rede 5G, um container de peças pode informar que ele está 80% esgotado para este “SKU (Stock Keeping Unit)”, um código identificador único. Isso acionaria um novo pedido das peças necessárias.
Assim, esse evento seria um gatilho em toda a cadeia, o que resultaria em movimentos de armazém, como o “LTL ( Less than Truckload)”, a consolidação, a distribuição e a entrega de reabastecimento.
Por fim, o 5G não está recebendo tanta atenção neste ano quanto no ano passado, mas ainda estamos no estágio de crescimento e de evolução.
Apesar dos comerciais de televisão sugerirem que essa tecnologia já está aqui no Brasil, as redes sem fio ainda estão sendo construídas. Isso acontece porque nem toda a região do país tem sinal para o uso dela.
De fato, esse tipo de rede está evoluindo pouco e em conjunto com o avanço tecnológico da cadeia de suprimentos, para fornecer um novo valor aos seus clientes.
3) O blockchain para a criação do bitcoin
Atualmente, é comum vermos as empresas lançando soluções de blockchain para o uso em supply chain.
Um fato importante é que essa tecnologia é um serviço explorador de blocos do Bitcoin.
Isso ocorre porque o Blockchain é considerado uma solução forte para rastreabilidade ou para fornecer pagamento aos parceiros da cadeia de suprimentos.
Porém, essa tecnologia ainda está em um estágio de otimização e testes, uma vez que é comum ver startups iniciarem um projeto desse tipo e fecharem logo em seguida.
4) As Plataformas de Artificial Intelligence (AI) e o Aprendizado de Máquina (ML)
As plataformas de “Artificial Intelligence (AI)”, um termo inglês que significa Inteligência Artificial. Elas permitem que as empresas recebam grandes quantidades de dados de streaming e históricos em tempo real.
Juntamente com essa tecnologia, o “Machine Learning” (ML), outro termo em da língua inglesa que se refere a aprendizado de máquina, aplica técnicas de algoritmos a esses mesmos dados.
Assim, essas duas tecnologias juntas fazem uma limpeza e uma preparação dessas informações, para que essas últimas forneçam previsões valiosas para negócios.
Em supply chain, as principais empresas de software trabalham, de maneira ativa, para incorporar aplicativos existentes com AI e ML.
Para o mercado, essa é uma maneira menos arriscada e mais econômica de acessar os recursos de AI, de modo geral.
Mas existem empresas globais muito grandes e com receitas em cerca de US $10 bilhões de dólares, que têm centros digitais de excelência.
Essas companhias acreditam que os aplicativos de AI/ML personalizados podem ser desenvolvidos para o fornecimento de valor em espaços negros não cobertos pelos aplicativos da cadeia de suprimentos.
Além disso, o PSLC (Provedores de Serviços de Logística) acredita na criação de um aplicativo personalizado de AI/ML, ou seja, uma vantagem a mais que os seus concorrentes não possuem.
Certamente, vários dos maiores PLs (Planos de Gestão de Logística Sustentável) alegam que estão recebendo um bom retorno ao investir nessa inovação tecnológica.
No entanto, é difícil saber, de modo geral, até que ponto essas afirmações são confiáveis, já que elas podem ser como mensagens de marketing de interesse próprio.
5) O PlanIQ
Atualmente, acontece uma migração para soluções combinadas, como o PlanIQ.
Essa tecnologia é parte de uma nova estrutura de uma plataforma de AI ou de ML, para realizar a previsão e a modelagem contínua de cenários.
Por exemplo, uma fornecedora de planejamento de supply chain chamada Anaplan introduziu recursos de inteligência a partir disso.
Assim, o PlanIQ extrai dados dessa empresa e testa, automaticamente, vários algoritmos de AI/ML antes de selecionar o modelo otimizado. Isso é feito para gerar uma previsão mais forte de dados para um cliente.
Além disso, os clientes Anaplan conseguem obter várias novas técnicas de inovação, como recursos preditivos nativos e integração com sistemas baseados em ML de terceiros.
Um exemplo disso são as novas integrações com o Amazon Forecast, um serviço que usa ML, para fornecer previsões mais precisas.
De fato, as startups têm investido muito dinheiro em testes, mas ainda é difícil ver essa aplicação em frotas de caminhões autônomos nas estradas.
Ou seja, esses veículos ainda vão entregar cargas sem o uso de motoristas em um futuro próximo.
Porém, os valores de investimento estão começando a secar para essa tecnologia em alguns casos.
Apesar desse fato, não podemos nos esquecer de um dos maiores nomes da tecnologia de caminhões autônomos: a empresa Starsky Robotics.
Essa última apresenta uma lista de realizações impressionantes. Só no ano de 2016, ela criou o primeiro veículo de rua legal a ser pago, para fazer um trabalho real sem um motorista ao volante.
Já em 2018, ela gerou o primeiro caminhão de rua a fazer uma corrida totalmente não tripulada. Em 2019, esse último virou o primeiro totalmente não tripulado a circular em uma rodovia ativa.
Nos EUA (Estados Unidos), a previsão é de que esses caminhões não circulem em todas as pistas. Em vez disso, o país vai ter um foco maior na entrega através das pistas direcionadas para clientes selecionados.
Assim, o ROI disso pode ser muito mais alto. A tecnologia ainda pode ajudar a resolver um problema que assombra vários países no exterior: a falta de motoristas.”
6) A construção de modelos gêmeos digitais (Digital Twins)
Basicamente, os gêmeos digitais são modelos virtuais de um produto, processo ou serviço real.
Eles são criados por meio da engenharia assistida por computador e integrados à Internet das Coisas, ao aprendizado de máquina e a análise de Big Data.
Para te explicar melhor sobre a construção de modelos de gêmeos digitais, vamos citar alguns exemplos para que isso fique mais claro. De início, iremos falar da River Logic.
Essa empresa está usando um sistema especialista em AI que conduz um banco de dados de gráficos para auxiliar na automação da construção do gêmeo digital da cadeia de valor.
Em soluções tradicionais de Planejamento da Cadeia de Suprimentos (SCP), o modelo deve ser configurado por etapas. Isso é feito ao separar, por exemplo, a lista de materiais do produto, a rota e o tempo de configuração da máquina de produção.
Assim, essa companhia está divulgando sua solução como aquela em que o sistema de AI projeta e constrói um banco de dados de gráficos. Isso é feito para selecionar e replicar as regras de negócios relevantes ou lógicas com base em um diagrama visual.
Isso permite aos usuários desenhar sua cadeia de valor por meio de ferramentas de arrastar e soltar. De fato, isso acelera muito a construção de modelos e implementações de SCP, o que inclui uma representação mais completa das finanças.
Além disso, o sistema especialista de AI compõe e gera um modelo matemático completo da cadeia de valor do cliente. Isso permite que as otimizações avançadas de cenário sejam, rapidamente, formuladas e operacionalizadas.
Outra empresa chamada Infor também usa um banco de dados de gráficos para sua “Multi Enterprise Supply Chain Business Network”, conhecida como Infor Nexus.
A rede Nexus conecta empresas em toda a supply chain, para fornecedores, fabricantes, corretores, 3PLs e bancos. Logo, isso promove uma maior visibilidade, colaboração e orquestração dessa cadeia.
Ademais, a Infor informa que a capacidade dessas informações de inferir relacionamentos pode ajudar a manter o modelo atualizado.
Por exemplo, uma empresa pode presumir que um componente do fornecedor construído em Wuhan China se move pelo porto de Shenzhen e leva 22 dias em média, para chegar ao porto de Long Beach na Califórnia.
Mas pode ser que muitas vezes as entregas fluam, na realidade, por um porto em Xiamen e levem 25 dias para chegar à Califórnia.
Em resumo, o banco de dados de gráficos pode ajudar a manter o modelo da cadeia de suprimentos preciso. E isso é crítico para um desempenho eficaz.
7) As torres de controle de última geração
Uma robusta torre de controle de supply chain é construída em um gêmeo digital multifuncional de ponta a ponta em supply chain.
O que dá mais visibilidade sobre como os eventos afetarão a capacidade de atender aos pedidos dos clientes.
Para obter os dados, limpá-los e normalizá-los, a maioria dessas torres modernas estão sendo construídas por meio do uso de lagos de dados.
Enquanto isso, o gêmeo digital modela as restrições de transporte, armazenamento e produção. Para depois produzir planos otimizados e lidar com as exceções inevitáveis que surgem.
No passado, as torres de controle concentravam mais em lidar com o transporte, em vez de usar a otimização real para maximizar o serviço ao menor custo.
8) O armazenamento e a recuperação de robóticos automatizados
Nos últimos anos, uma forma de automação da entrega de mercadorias chegou ao mercado: o sistema de transporte “robótico”.
Isso é uma mistura entre o sistema de transporte tradicional e robôs de roaming gratuitos.
Atualmente, há diversos provedores que oferecem soluções que se enquadram nessa categoria. E cada um aborda um problema de maneira diferente.
No entanto, todos eles oferecem o benefício de alta densidade de armazenamento e um alto grau de flexibilidade devido ao movimento dinâmico dos bots.
E essa agilidade automática do bot remove as restrições de transferência e sequenciamento, proporcionando um maior potencial de produtividade.
De fato, essas soluções se alinham às necessidades operacionais de muitos setores da cadeia de suprimentos. No entanto, eles estão chegando ao mercado no momento em que a demanda está acelerando para o atendimento de pedidos online no mesmo dia.
Este aumento da demanda é, extremamente, predominante no atendimento de supermercados, de modo geral. O que faz com que essas soluções consigam atender todos os seus próximos pedidos online de mercearias.
9) A automação de processos robóticos (RPA)
A automação de processos robóticos é um software usado para automatizar tarefas repetíveis de alto volume e vem termo em inglês “Robotic Process Automation” (RPA).
Com o tempo, os sistemas corporativos se tornaram mais independentes e os usuários podem fazer seu trabalho com mais eficácia.
Mas as empresas que usam sistemas legados podem ter a oportunidade de usar uma solução RPA externa para automatizar o trabalho dentro do sistema legado.
Os RPAs fazem isso executando as mesmas teclas do computador e abrindo os mesmos módulos que os humanos fazem.
Um fato interessante é que ele também é usado para examinar sites de operadoras para agendamento de consultas.
Por exemplo, a Descartes está incorporando o RPA em sua solução de roteamento.
Ela ainda destaca: “criar o melhor plano não é tão simples quanto carregar os dados e clicar no botão otimizar”, para todos os problemas de planejamento de rota, exceto os mais simples.
Em vez disso, os melhores planejadores passam por várias etapas para gerar resultados ideais. Essencialmente, o RPA pode modelar as etapas que os melhores planejadores realizam para produzir resultados superiores.
Porém, ainda não podemos documentar o ROI ou outros benefícios importantes.
Agora que você já conhece as várias tendências de tecnologia para supply chain da atualidade, você pode fazer uma análise sobre otimizar essa rede, nesse artigo.
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Carol – 04/05/2021
