Com capacidades em rápida evolução em IA Generativa, análise de dados, automação, aprendizado de máquina, Internet das Coisas (IoT), blockchain e mais, a cadeia de suprimentos inteligente está a caminho de se tornar a nova normalidade. Com o aprimoramento das novas ferramentas, as organizações podem responder mais rapidamente às demandas diárias, abordar proativamente a resolução de problemas e reduzir erros e ineficiências.

Esses avanços podem proporcionar maior visibilidade, transparência e rastreabilidade. O mais importante é que as organizações se tornarão mais resilientes a futuros impactos na cadeia de suprimentos. Isso foi afirmado por um relatório da consultora KPMG, que destacou a necessidade de abraçar as tendências que definirão 2024.

Isso inclui aprender sobre tecnologias emergentes de IA, plataformas de baixo código e sem código, e eletrificação de frotas. Isso terá que ser seguido pela gestão da migração para uma nova arquitetura digital e sua execução sem problemas, conforme detalhado no texto.

IA Generativa em Operações: Revolucionando a Gestão Logística

É um subconjunto de IA com o potencial de revolucionar a gestão, logística e aquisição da cadeia de suprimentos. Os motores de software alimentados por GenAI podem processar conjuntos de dados muito maiores do que as formas anteriores de aprendizado de máquina e analisar um conjunto de variáveis quase infinitamente complexo.

As capacidades de planejamento existentes não conseguiram atender às demandas de um mundo mais complexo, de vários níveis e mais matizado. O resultado é que poucas empresas conseguem realizar uma análise de cenários eficaz para determinar as consequências financeiras de decisões importantes. A IA permitiu que as aplicações de planejamento operacional (S&OP) e integrado (IBP) ajudassem a eliminar a lacuna entre o planejamento e a execução da cadeia de suprimentos.

O Papel Crítico dos Dados na Gestão da Cadeia de Suprimentos

Os dados continuam sendo um dos principais desafios enfrentados pela gestão da cadeia de suprimentos. Todos os dias, milhões e milhões de registros de datas são gerados ao longo da cadeia de suprimentos a partir de múltiplos sistemas. A proliferação de tecnologias digitais, dispositivos IoT e sistemas avançados de rastreamento agravou o problema.

Essa riqueza de dados resultou em maiores silos dentro das organizações, levando à desconexão de conjuntos de dados. Como resultado, a disponibilidade, qualidade, cadência e coerência dos dados são considerações críticas. Os profissionais da cadeia de suprimentos devem gerenciar as complexidades em seu panorama de dados de maneira eficiente para tomar decisões informadas e aprimorar suas operações.

Transparência e Visibilidade: Chaves para o Sucesso

A falta de visibilidade na cadeia de suprimentos tem consequências significativas para organizações de todas as indústrias. Superar a barreira de visibilidade além do Tier 1 permite que as organizações enxerguem além de sua cadeia de suprimentos imediata, construindo uma visão mais ampla e profunda.

Plataformas de Baixo Código: Automatização Total na Cadeia de Suprimentos

A maioria das tarefas na cadeia de suprimentos pode ser totalmente ou parcialmente automatizada por meio de plataformas de baixo código, que utilizam uma ampla gama de interfaces de programação de aplicativos (APIs) e integrações para conectar sistemas previamente separados.

ESG e a Evolução das Responsabilidades Ambientais

Embora muitas empresas tenham priorizado tradicionalmente a coleta de dados de emissões de Escopo 1 (emissões diretas) e Escopo 2 (eletricidade comprada), o foco mudou decididamente para as emissões de Escopo 3, ou seja, as emissões ao longo de toda a cadeia de valor.

Embora seja voluntário até o momento, a coleta e notificação de dados sobre as emissões de Escopo 3 estão se tornando um requisito legal em muitos países.

Veículos Elétricos, Transporte e Logística: O Futuro Sustentável

A logística inteligente e o transporte também serão acelerados com o contínuo aumento de IA, IoT, análise de dados e nuvem. Isso melhora a otimização de rotas e aplica capacidades de aprendizado de máquina, preditivo e de detecção para fazer melhorias substanciais na eficiência da rede, na experiência do cliente, na redução de riscos e nos objetivos de sustentabilidade.

*Com informações The World Logistcs.
 

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