A gestão da cadeia de suprimentos desempenha um papel fundamental no cenário empresarial moderno, atuando como a espinha dorsal que conecta fabricantes, fornecedores, distribuidores e vendas a retalho. É um sistema complexo e multifacetado responsável por garantir que produtos e serviços fluam perfeitamente da produção ao consumo, atendendo às demandas dos clientes, ao mesmo tempo em que otimiza custos e recursos. Em meio aos desafios e complexidades da gestão das cadeias de suprimentos, o Machine Learning (ML) emergiu como uma tecnologia inovadora.
Como uma subárea da inteligência artificial (IA), o ML capacita as empresas a aproveitar o poder dos insights orientados por dados e análises preditivas para melhorar as operações da cadeia de suprimentos. Dessa forma, este artigo explora a interseção entre a gestão da cadeia de suprimentos e o ML, lançando luz sobre como esta tecnologia pode aprimorar diversos aspetos das operações, com foco na previsão de demanda e otimização.
I. Fundamentos do Machine Learning
O ML possui alguns fundamentos que devem ser compreendidos para saber como os algoritmos de ML funcionam, como processam dados e como fazem previsões e classificações.
O aprendizado supervisionado é um paradigma fundamental de machine learning em que um algoritmo aprende a fazer previsões ou classificações com base num conjunto de dados rotulado. Nesse contexto, “rotulado” significa que cada ponto de dados no conjunto de treino está associado a um resultado ou objetivo conhecido. Modelos de aprendizado supervisionado são treinados para encontrar padrões e relações nos dados, de modo que eles possam generalizar e fazer previsões precisas em dados não vistos. Exemplos comuns incluem regressão (previsão de um valor contínuo) e classificação (categorias de dados).
O aprendizado não supervisionado, por outro lado, envolve trabalhar com dados não rotulados. O objetivo aqui é descobrir padrões, estruturas ou relações ocultas nos dados sem alvos predefinidos. A clusterização e a redução de dimensionalidade são tarefas comuns no aprendizado não supervisionado. A clusterização visa agrupar pontos de dados semelhantes, enquanto a redução de dimensionalidade ajuda a reduzir a complexidade dos dados identificando as suas características essenciais.
A engenharia de recursos é uma etapa crucial no pipeline de aprendizado de máquina. Ela envolve a seleção, transformação ou criação de novos recursos (variáveis) a partir dos dados brutos para melhorar o desempenho de um modelo. A engenharia de recursos eficaz pode aprimorar a capacidade do modelo de capturar informações relevantes e aumentar a sua precisão preditiva.
O treino do modelo é o processo de ensinar um modelo de machine learning a fazer previsões ou classificações com base nos dados de treino. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo para minimizar a diferença entre as suas previsões e os resultados reais. A avaliação é igualmente importante, pois mede o desempenho do modelo em dados não vistos.
II. Utilização do Machine Learning na Previsão de Demanda
Métodos tradicionais de previsão de demanda têm sido há muito tempo a pedra angular do planeamento da cadeia de suprimentos, dependendo de técnicas estatísticas, dados históricos e julgamento de especialistas. Embora esses métodos tenham os seus méritos, muitas vezes têm dificuldade em se adaptar às complexidades dos ambientes empresariais modernos. A previsão de demanda baseada em ML representa uma mudança de paradigma, oferecendo várias vantagens, dentre elas:
A. Lidar com Padrões de Dados Complexos
O ML se destaca na descoberta de relações intrincadas dentro dos dados. Ele pode identificar e aproveitar padrões complexos que métodos tradicionais podem ignorar. Por exemplo, pode capturar tendências não lineares, sazonalidade e o impacto de vários fatores externos na demanda, fornecendo uma imagem mais detalhada e precisa do comportamento do consumidor.
B. Previsão em Tempo Real
Os modelos de ML podem analisar dados em tempo real, permitindo que as organizações reajam rapidamente às dinâmicas de mercado em constante mudança. Desse modo, isso é crucial em setores onde as flutuações de demanda ocorrem rapidamente, como no comércio eletrónico e na moda. A previsão em tempo real ajuda a otimizar os níveis de estoque e minimizar situações de falta ou excesso de estoque.
C. Escalabilidade
A previsão de demanda baseada em ML pode escalar facilmente para lidar com conjuntos de dados vastos e espaços de recursos de alta dimensão. Além disso, essa escalabilidade é particularmente benéfica em setores com um amplo portfólio de produtos ou aqueles que estão a experimentar um crescimento rápido.
III. Casos de uso de Previsões de Demanda Geradas por Machine Learning na Otimização da Cadeia de Suprimentos
A. Algoritmos de Otimização de Estoque
As previsões de demanda geradas por ML desempenham um papel crítico na otimização dos níveis de estoque. A gestão de estoque tradicional muitas vezes depende de pontos de reordenamento fixos ou modelos de quantidade económica de pedido (EOQ), que podem não se adaptar bem a padrões de demanda flutuantes. Algoritmos baseados em ML atualizam continuamente os pontos de reordenamento com base em previsões de demanda em tempo real. Essa abordagem dinâmica garante que as empresas mantenham estoques suficientes para atender à demanda, ao mesmo tempo em que minimizam os custos de manutenção de estoque em excesso.
B. Agendamento de Produção Adaptativo
As previsões de demanda baseadas em ML permitem o agendamento de produção adaptativo. Os fabricantes podem ajustar os volumes de produção em tempo real com base nas últimas previsões de demanda. Essa flexibilidade permite, assim, que as empresas respondam rapidamente às preferências dos clientes, às condições de mercado ou a interrupções inesperadas. Consequentemente, ela minimiza o risco de superprodução e estoques em excesso.
C. Redução de Desperdício por Meio de Previsões Precisas
Previsões de demanda precisas geradas por ML reduzem a probabilidade de estoque em excesso ou obsoleto. Essa redução de desperdício não apenas diminui os custos de descarte, mas também contribui para os esforços de sustentabilidade. Ao alinhar a produção e aquisição com a demanda real, as empresas reduzem o impacto ambiental associado à superprodução e ao descarte de resíduos.
IV. Conclusão
Em resumo, a colaboração entre estratégias orientadas por ML e expertise humana é, essencialmente, uma parceria que maximiza o potencial de otimização da cadeia de suprimentos. Ao aproveitar as soluções que a machine learning fornece com a utilização do conhecimento de profissionais qualificados, as empresas podem superar problemas e complexidades da gestão da cadeia de suprimentos num mundo em constante mudança.