Gerenciar a cadeia de suprimentos no Brasil sempre foi desafiador devido a questões como infraestrutura deficiente, custos elevados de transporte e a escassez de mão de obra qualificada. Esses problemas, somados a gargalos logísticos e à falta de integração entre diferentes setores, tornam o processo ainda mais complexo. No entanto, com as ferramentas certas e uma preparação eficaz, é possível superar esses obstáculos.
As interrupções na cadeia de suprimentos no Brasil são um reflexo das dificuldades enfrentadas por muitas empresas, que lidam com a escassez de insumos e a instabilidade do mercado. Além disso, a falta de uma infraestrutura logística adequada e a carência de mão de obra especializada agravam ainda mais o cenário.
A chave para enfrentar esses desafios é adotar uma cadeia de suprimentos orientada por dados, integrando informações públicas, dados empresariais e da comunidade, e utilizando algoritmos de inteligência artificial para prever e simular resultados de forma eficaz. Aqui estão as principais maneiras pelas quais dados e IA podem ajudá-lo a enfrentar as interrupções na cadeia de suprimentos:
Maior Visibilidade
A combinação de dados públicos, dados da comunidade e dados empresariais oferece visibilidade para as empresas entenderem como sua cadeia de suprimentos se encaixa no ambiente mais amplo, conectando dados contextuais de fontes públicas, como dados meteorológicos, de risco ou de sustentabilidade. Essa visibilidade permite que as empresas deem um passo atrás e observem o quadro geral para identificar onde se encaixam e de onde os problemas podem estar surgindo, o que lhes dá a oportunidade de resolver problemas antes que eles surjam. No Brasil, empresas do agronegócio, como a JBS, por exemplo, podem utilizar dados climáticos para prever impactos na produção.
Flexibilidade e Capacidade de Adaptação
Algoritmos de IA podem utilizar esses dados combinados para simular várias situações hipotéticas (ex: escassez e problemas de entrega) para ajudar na resolução de problemas antes mesmo que os problemas surjam. Ser capaz de ver todas as situações possíveis permite que os líderes empresariais resolvam problemas e se adaptem a problemas na cadeia de suprimentos. A IA pode ser um ótimo parceiro de negócios nesse sentido, porque, em vez de uma pessoa ter que se sentar e tentar idealizar todas as possibilidades, os algoritmos podem extrair de uma grande quantidade de dados e fazer o trabalho para você.
Gestão de Riscos
Não há um bom momento para uma crise na cadeia de suprimentos, portanto, ser capaz de identificar problemas potenciais, mitigar cedo e reavaliar com frequência é imperativo. Qualquer tipo de escassez de suprimentos, problema de entrega ou crise climática pode afetar drasticamente as vendas durante este período crítico, do qual muitas empresas dependem para uma parcela significativa de sua receita. A IA pode ajudar a fornecer informações adicionais de novas fontes de dados, permitindo que as empresas avaliem as ramificações no estoque e na entrega de bens essenciais, automatizando maneiras de notificar clientes e parceiros importantes ou descobrindo meios alternativos de armazenamento e suprimentos, como com armazéns temporários. Empresas de varejo, como o Mercado Livre, podem utilizar a IA para prever picos de demanda e otimizar o estoque.
Criação de Eficiências: O Papel da IA na Logística
A pandemia trouxe mudanças significativas nos padrões de consumo, e as empresas precisaram se adaptar rapidamente para atender a uma demanda variável e imprevisível. O aumento nas compras online, a busca por entregas rápidas e a necessidade de garantir a disponibilidade de produtos de forma contínua são alguns dos desafios que surgiram. Em um cenário como esse, a inteligência artificial (IA) se tornou uma ferramenta essencial para criar eficiências, não apenas durante períodos de pico de demanda, mas como uma estratégia a longo prazo.
Com a IA, as empresas podem prever com maior precisão as flutuações da demanda, permitindo ajustes rápidos nos estoques e evitando excessos que gerariam custos desnecessários. A tecnologia também facilita o processo de roteamento de frotas, ajudando a determinar as melhores rotas para transporte e reduzindo o número de veículos e a distância percorrida. Como exemplo, empresas de logística como a Loggi têm utilizado IA para otimizar rotas, reduzir custos operacionais e melhorar a experiência do cliente com entregas mais rápidas.
Os últimos dois anos deixaram claro que, apesar de todos os esforços de preparação, a cadeia de suprimentos deve ser flexível e capaz de lidar com o inesperado. A verdadeira chave para enfrentar os desafios da cadeia de suprimentos é a integração de dados de diferentes fontes, como empresas, comunidades e mercados. Quando esses dados são combinados e analisados por algoritmos de IA, as empresas podem prever uma gama mais ampla de cenários, permitindo respostas rápidas e assertivas.
A IA não só oferece soluções para os problemas imediatos, mas também cria uma base sólida para a evolução contínua do setor logístico. Em um futuro onde a agilidade e a precisão são fundamentais, as empresas que adotarem essa abordagem estarão não apenas respondendo às demandas, mas liderando a transformação do mercado, com eficiência, inovação e sustentabilidade.
