Um artigo do New York Times de agosto de 2019 destaca o quanto a inteligência artificial (IA) deve a humanos. Isso se dá pelo fato de muitas e muitas pessoas serem necessárias para ajudar um sistema de IA a aprender para que ele possa, eventualmente, agir por conta própria.

A Blue Yonder compreende a necessidade por dados para ajudar nossos clientes a planejar e responder à cadeia de suprimentos não apenas em tempos normais, mas também em tempos de crise, como agora com a propagação exponencial do Coronavírus (Covid-19).

Até 6 de março, de acordo com a Tabela da Organização Mundial de Saúde, há 3.381 mortes registradas e 98.202 casos confirmados pelo mundo. O coronavírus, que começou na China, foi disseminado para 88 países/áreas/territórios até o momento e está presente em todos os continentes, exceto pela Antártida.

O surto possui um impacto triplo sobre a cadeia de suprimentos global. O primeiro é a demanda elevada por itens necessários para combater o vírus, como equipamento e suprimentos médicos. O segundo é a falta de peças e produtos de fornecedores localizados no epicentro do surto – China – que empresas precisam para fazer os produtos e manter as prateleiras de lojas com estoque. O terceiro é relacionado às exportações à China. Empresas que podem alternar a produção para outros países, como México ou Vietnã, são consideradas afortunadas. Mas essas medidas não são suficientes para substituir a China, a maior central geradora de fabricação do mundo, ou o poder de aquisição da maior economia do mundo.  

E é aí onde visibilidade em tempo real, IA, e machine learning (ML) entram em cena. Pelo fato de o vírus ser tão novo e haver poucos dados históricos, a equipe de ciência de dados da Blue Yonder está atarefada alimentando dados para a control tower orientada por IA para ajudar a visualizar e prever os impactos atuais e futuros do coronavírus.

Modelagem conduzida pela equipe de ciência de dados da Blue Yonder mostra como o coronavírus COVID-19 está afetando uma cadeia de suprimentos de um cliente em locais impactados.

Alguns desses dados incluem receber feeds do Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) em tempo real e maturar locais de logística e fabricação para modelar respostas e obter tempos de chegada de suprimentos mais acurados e fundamentados. Com as capacidades de visibilidade em tempo real, clientes podem ganhar tempo de resolução para identificar de forma proativa problemas profundos na cadeia de suprimentos, ex. “onde está meu inventário” e alavancar recomendações baseadas em ML para encontrar fontes alternativas de suprimento e capacidades de execução integradas para tornar recomendações em envios de suprimentos alternativos.

A equipe de ciência de dados da Blue Yonder, no momento, está ajudando empresas a modelar uma variedade de cenários para trazer insight aos três seguintes fatores:

  • Visibilidade de Inventário: Saber a quantidade e a localização do inventário na cadeia de suprimentos é crítico para atender a um pico na demanda por determinados dispositivos médicos e outros suprimentos urgentemente necessários. Ao usar IA e ML, empresas podem modelar e prever melhor a demanda e ajustar seu inventário da aquisição ao transporte ao armazém e fazendo rotas de suprimentos a locais antes da demanda.   
  • Previsão de Suprimento: Usar IA e ML ajuda operadores da cadeia de suprimentos a prever o horário de chegada dos suprimentos, permitindo a eles tomar as medidas preventivas para mitigar o impacto de escassezes. Onde recursos de ML e IA possuem grande benefício em parcerias humano-máquina: Automação orientada por ML pode assumir tarefas de rotina, como abastecimento, enquanto forças-tarefa humanas podem focar no tratamento de exceções e decisões estratégicas de curto prazo.
  • Adaptação: Sistemas autônomos de tomada de decisão e movimentação de materiais permitem a empresas se adaptar flexivelmente a diferentes cenários e se preparar melhor para os fatores que possam impactar sua capacidade de enviar e receber materiais. Os dados coletados também são essenciais na ajuda para se preparar para a próxima crise.

Máquinas fazem previsões com base em padrões em conjuntos de dados insondavelmente grandes, permitindo que pessoas façam decisões estratégicas com base nos pontos de dado relevantes om a ajuda de recomendações baseadas em máquina. Caso haja pandemia, ou evento catastrófico semelhante, o foco deve ser em máquinas que realizem de forma autônoma tarefas mundanas e diárias, com pessoas intervindo com base na experiência e complementando a máquina com ações estratégicas.

A plataforma de preenchimento digital orientada por ML da Blue Yonder é construída para tomada de decisão quando as condições forem incertas. Máquinas são simplesmente muito melhores que humanos ao lidar com enormes quantidades de dados e tomar diversas decisões de curto prazo baseadas em dados. Nossos recursos de ML aprendem a partir da alteração nos padrões de demanda e suprimento para que, após duas ou três semanas, o sistema de ML comece a prever escassez de suprimento, bem como recomendar ações de substituição (dependendo da indústria) ou abastecimento.

Assim que a perturbação cessar, nossas soluções de ML/IA ajudam a atender à demanda e suprimento uniforme realizando recomendações automatizadas com base nos milhões de pontos de dados que o sistema recebe todos os dias. Ao mesmo tempo, os dados coletados nos ajudam a preparar tudo para uma crise semelhante no futuro.

Os recursos de ciência de dados e soluções da Blue Yonder fornecem uma solução crítica para empresas que precisam de visibilidade de cadeia de suprimentos em tempo real para planejar e de adaptar instantaneamente a circunstâncias em mutação. No fim, pessoas e máquinas trabalhando junto irão fazer nós superarmos essa crise, e também aquelas que inevitavelmente ocorrerão novamente.

Para mais informações, visite o COVID-19 Blue Yonder Resource Center