Aprendizagem de Máquina na Gestão da Cadeia de Suprimentos

Production, transportation, delivery of cargo. People.
Infográfico: Forklift. Map. Vector illustration

gestão da cadeia de suprimentos de uma empresa gerencia desde informações relacionadas a fornecedores e clientes finais até bens, finanças e serviços internos. A integração de todos esses elementos facilitam a otimização de serviços prestados e até mesmo na qualidade de produto finais. A grande complexidade dos fatores que influenciam a demanda de um produto no mercado e a grande volatilidade dos negócios torna cada vez mais difícil modelar de forma confiável o que de fato influencia em variações de demanda de produtos e serviços

Fazer a gestão de todos esses elementos exige planejamento e é um grande desafio para todas as empresas. Modelos estatísticos simples que tentam fazer previsões dentro da gestão de cadeia de suprimentos muitas vezes não são capazes de lidar com incertezas e oscilações tradicionais em diversos mercados. Nos últimos anos, diversas empresas passaram a utilizar muito mais tecnologia para auxiliar na gestão da cadeia de suprimentos e o aprendizado de máquina é uma delas. Por conseguir modelar de forma mais confiável diversas causas de variações na demanda de produtos, através de algoritmos capazes de aprender a partir dos dados em vez de seguir apenas intuições previamente programadas, a aprendizagem de máquina vem ganhando destaque.

Além disso, devido as constantes variações de mercado, a aprendizagem de máquina é capaz de aprender com novos dados e continuamente aprimorar seus resultados produzindo previsões mais precisas. Além de previsões, pode-se ainda indicar a causa principal de problemas como falta de estoque e data de entrega extrapolada, na detecção de anomalias e até mesmo no planejamento do ciclo de vida de produtos e inserção de novos no mercado.

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