95% dos fornecedores da cadeia de suprimentos usarão Machine Learning até 2020

A transformação digital das indústrias, impulsionada pelas novas tecnologias de IoT, fará com que, em um curto intervalo de tempo, todas as empresas relevantes em seus segmentos de atuação tenham que implementar a inovação nos processos, caso queiram manter-se competitivas no cenário global. 

Especificamente no que se refere à cadeia de suprimentos, muitos dos tradicionais impasses relacionados a restrições de tempo, custo e recursos já podem ser resolvidos com o aprendizado de máquinas (Machine Learning) e a consequente tomada de decisão automatizada a partir de plataformas de IoT. Isso porque os algoritmos de aprendizado e os modelos em que se baseiam tornaram-se peças fundamentais para a detecção de erros, padrões e insights preditivos, diante de um volume cada vez maior de dados ao longo da cadeia produtiva.

Fonte: McKinsey

A Gartner afirmou recentemente que até 2020, ao menos 95% dos fornecedores da cadeia de suprimentos estarão contando com Machine Learning supervisionado e não supervisionado em suas soluções e, até 2023, os algoritmos inteligentes e as técnicas de IA (Inteligência Artificial) serão incorporados ou aumentados em cerca de 25% de todas as soluções de tecnologia voltadas a suprimentos.

O estudo ainda apontou que as técnicas baseadas em Machine Learning podem levar à redução de até 50% no número de erros de previsão e diminuir em até 65% as perdas em vendas devido à falta de gerenciamento de estoques, com o melhor planejamento e otimização dos processos. Atualmente, os dados do setor apontam para um montante entre 20 e 50% o potencial de redução em estoque devido à implementação de sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos automatizados.

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Entre as questões mais desafiadoras enfrentadas pelas cadeias de suprimento, certamente aparecem a otimização logística e os altos custos processuais, especialmente no Brasil. As técnicas de Machine Learning, ao encontrarem padrões nos dados de rastreamento e ao trabalharem em alta velocidade com um volume gigante de dados capturados em tempo real por sensores de alta performance, permitem que a produção caminhe pela cadeia na velocidade certa, reduzindo custos e desperdício. 

A manutenção preditiva de máquinas de carga e logística com base em dados da IoT é também um outro enorme ganho que as empresas já estão auferindo com a a implementação dessas tecnologias. A McKinsey revelou que é possível aumentar em até 20% a produtividade e reduzir custos gerais de manutenção em até 10% através da combinação de dados provenientes de sensores avançados de Internet das Coisas e registros de manutenção.