Como evitar choques na cadeia de suprimentos com IA: uma oportunidade de US$ 62 bilhões

• A pandemia de COVID-19 mostrou o quão vulneráveis são as cadeias de suprimentos no mundo todo
• No setor de móveis, as vendas foram recordes no início da pandemia, mas recentemente várias empresas faliram por falta de contêineres, escassez de matérias-primas e atrasos no recebimento de componentes essenciais
• A maior crise da cadeia de suprimentos já passou, mas agora certo nível de interrupção e confusão virou rotina
• Estima-se que as interrupções na cadeia de suprimentos tenham causado cerca de US$ 1,6 trilhão em perdas nos últimos anos
• Ao analisar 10 anos de dados sobre interrupções na cadeia de suprimentos, em média as empresas podem perder cerca de metade do lucro de um ano

3 fatores por trás da desordem na cadeia de suprimentos

1. Ferramentas de comunicação que dependem de dados não estruturados

   • Dados não estruturados, como e-mails, mensagens de texto e documentos digitalizados, contêm informações importantes, mas são difíceis de extrair e analisar de forma sistemática, o que torna mais complexa a comunicação com fornecedores
   • Exemplo: na Tesla, informações sobre a escassez de chips passaram despercebidas em e-mails, causando atrasos na produção e resultando em 190 mil unidades afetadas no 3º trimestre de 2021

2. Sistemas EDI antigos e adotados de forma desigual

   • EDI é um sistema de troca de arquivos para documentos de negócios introduzido nos anos 1960, amplamente adotado por grandes fabricantes nos anos 1990
   • Exemplo: grandes empresas como a La-Z-Boy usam EDI para solicitar 50 mil sofás de couro a fornecedores internacionais, enquanto equipes de compras comparam os preços das propostas
   • Já pequenas e médias empresas têm dificuldade para adotar EDI e acabam negociando com fornecedores internacionais por vários canais e plataformas ao longo de dias

3. Silos de dados causados pelo uso de vários sistemas de software de gestão

   • O uso de diversos softwares como ERP, WMS e TMS cria silos de dados que dificultam a visibilidade end-to-end da cadeia de suprimentos
   • Exemplo: na Unilever, a falta de comunicação entre ERP e WMS gerou divergências de estoque, fazendo com que, em 2022, as rupturas de estoque aumentassem 23% globalmente e o excesso de inventário crescesse 17%

Oportunidade de mercado de US$ 62 bilhões viabilizada por IA

• Segundo a Gartner, os gastos anuais com software de gestão da cadeia de suprimentos devem crescer de US$ 29 bilhões em 2023 para US$ 62 bilhões em 2028, com CAGR de 16,3%
• Startups de IA inovadoras, bem posicionadas e ágeis podem conquistar esse mercado
• A IA pode classificar dados visuais, numéricos e textuais e modelar cenários complexos com alta precisão
• Exemplo: sistemas de visão computacional podem inspecionar produtos em linhas de montagem e identificar defeitos com mais consistência do que humanos
• Algoritmos de machine learning podem analisar tudo, de padrões históricos de compra a turbulência política, condições de trabalho e clima, para prever demanda com precisão sem precedentes

3 áreas mais promissoras para adoção de IA

1. Compras (Procurement): sourcing e aquisição dos produtos necessários para a operação da empresa
2. Inteligência de fornecedores (Supplier Intelligence): coleta de dados para avaliar e otimizar o relacionamento com fornecedores
3. Planejamento de demanda (Demand Planning): previsão da demanda futura dos clientes para garantir oferta ideal

Por que automação de compras é um encaixe ideal

• Compras são essenciais para garantir fornecimento estável de matérias-primas, manter relações com fornecedores e melhorar margens
• Startups como Tonkean automatizam boa parte do processo de compras, como renovação de contratos e processamento de faturas
• RPA automatiza processos de entrada com base em regras, mas não consegue lidar com dados não estruturados
• Startups de IA como Didero, Lighthouz AI e Soff extraem insights escondidos em e-mails e PDFs
• A Pulse AI está criando um mecanismo de busca que pesquisa dados não estruturados para responder a perguntas sobre cadeia de suprimentos
• A Mandel AI desenvolve agentes de cadeia de suprimentos que atualizam automaticamente o ERP quando há mudanças no lead time ou no preço de fornecedores

Como fortalecer a inteligência de fornecedores com IA

• Para encontrar os melhores fornecedores, é preciso considerar requisitos de conformidade, cotações, mudanças de mercado e muito mais
• Além disso, ter vários fornecedores aumenta a resiliência da cadeia de suprimentos diante de choques como a COVID-19 ou a guerra entre Rússia e Ucrânia
• Diferentemente de uma simples caixa de busca, a IA viabiliza mapeamento e correspondência inteligente de fornecedores
• A Altana é líder nessa área, tendo criado uma cadeia de valor inteligente com múltiplas camadas da cadeia de suprimentos e oferecendo um assistente com LLM para consultas sobre fornecedores específicos
• Keelvar e Fairmarkit também oferecem plataformas baseadas em IA que ajudam equipes de compras a encontrar fornecedores com mais facilidade
• Mais recentemente, novas empresas como Kipo AI e Terra estão criando plataformas para conectar empresas e fornecedores

Planejamento de demanda vai além dos dados históricos

• Prever mudanças em oferta e demanda pode evitar que interrupções na cadeia de suprimentos afetem o consumidor
• Softwares tradicionais de planejamento fazem previsões principalmente com base em dados históricos, o que pode ser insuficiente em mercados e cenários geopolíticos em rápida mudança
• A IA pode melhorar a capacidade de planejamento ao considerar tanto dados históricos quanto tendências atuais de mercado
• Segundo pesquisas, a IA consegue identificar outliers e classificá-los como relevantes, detectando casos de "compra por pânico" como a corrida por papel higiênico durante a pandemia
• Segundo a McKinsey, o planejamento autônomo da cadeia de suprimentos pode aumentar a receita em até 4% e reduzir custos em até 10%
• A Ikigai usa modelos gráficos proprietários em larga escala para conectar fontes de dados desconectadas e gerar previsões e cenários
• Empresas emergentes como Spherecast também estão entrando na área de planejamento com motores que gerenciam vários canais e geram previsões de demanda detalhadas em diferentes níveis de granularidade

Transformando a cadeia de suprimentos com IA

• Há dois fatores que tornam o setor de cadeia de suprimentos atraente para startups de IA: sistemas de gestão de software em silos e enorme volume de dados não estruturados
• Seja em compras, inteligência de fornecedores ou planejamento de demanda, tudo indica que a IA vai transformar e fortalecer a cadeia de suprimentos nos próximos anos

Opinião do GN⁺

• Muitas startups estão surgindo para combinar tecnologia de IA com software de gestão da cadeia de suprimentos. Isso, junto com o avanço da IA, abre uma nova oportunidade para transformar métodos tradicionais de gestão que eram fragmentados e ineficientes
• Em especial, espera-se que a IA contribua significativamente para automatizar e otimizar processos existentes nas áreas de compras, inteligência de fornecedores e planejamento de demanda. Isso porque o processamento de dados não estruturados e a modelagem de cenários complexos são pontos fortes da IA
• No entanto, como a cadeia de suprimentos é uma área extremamente complexa e envolve diversos stakeholders, há muitos pontos que precisam ser considerados com cuidado ao adotar IA, como gestão da qualidade dos dados, prevenção de vieses algorítmicos e construção de um modelo eficaz de colaboração entre humanos e IA
• Acima de tudo, é importante lembrar que a IA é apenas uma ferramenta de apoio à decisão, e a responsabilidade final continua sendo humana. Em vez de seguir cegamente os insights fornecidos pela IA, o mais importante é tomar decisões equilibradas com base na experiência e no discernimento de especialistas
• Em resumo, a IA pode ser um divisor de águas para resolver ineficiências e permitir otimização na gestão da cadeia de suprimentos, mas seu uso deve ser estratégico e alinhado aos objetivos do negócio, em vez de baseado em confiança cega na tecnologia

[colus001]

Como a IA implementaria isso? Hm... não consigo me identificar muito com essa ideia. A cadeia de suprimentos envolve problemas físicos, concretos e políticos, então é um pouco estranho pensar que isso seria resolvido com software.