EY: Os benefícios da IA ​​generativa para a cadeia de abastecimento

À medida que as empresas aumentam a sua dependência da IA ​​para o planeamento da procura e aquisição, a indústria da cadeia de abastecimento está a expandir a exploração da sua utilização noutras áreas-chave, como a normalização de processos e a otimização da entrega de última milha.

Embora a COVID-19 tenha desencadeado um aumento na adoção da IA ​​na cadeia de abastecimento, a evolução da IA ​​generativa - impulsionada pela população do ChatGPT - alterou as crenças sobre o que é possível.

Com base nos dados, a IA generativa é treinada para criar novos conteúdos, como imagens, texto, áudio ou vídeo. Embora esta não seja uma tecnologia nova, os avanços recentes feitos na área tornaram muito mais simples de usar e agregar valor. À medida que essas organizações estão trabalhando para compreender as implicações, os casos de uso de negócios e as formas de explorar os benefícios.

“Para aqueles que buscam diligentemente a inovação guiados pela estratégia e pela compreensão das limitações – e não por um impulso de perseguir o mais recente objeto brilhante – a IA generativa pode provar ser um co-conselheiro ágil e multiplicador no fortalecimento das cadeias de abastecimento”, diz EY .

Habilidades de IA generativa:

Abaixo estão algumas das maneiras pelas quais a IA generativa está sendo usada atualmente nas cadeias de abastecimento.

Quando se trata de planeamento da cadeia de abastecimento, muitas organizações estão a utilizar IA para analisar grandes conjuntos de dados históricos, tendências de mercado e outras variáveis ​​para criar modelos de procura em tempo real. Tirandoprevisão de demandaum passo adiante, a IA generativa pode otimizar os níveis de estoque, cronogramas de produção e planos de distribuição para ser mais eficiente no atendimento às demandas dos clientes.

Outras maneiras pelas quais a IA generativa está sendo usada na fase de planejamento incluemplanejamento de produção, agendando sequências e alocando recursos para minimizar gargalos, bem comogerenciamento de riscos, simulação de cenários e estratégias de mitigação.

Para aqueles que operam na função de sourcing, o aproveitamento do processamento de linguagem natural (PNL) pode fornecer maiores insights das comunicações do fornecedor e dos pontos de dados paragestão de fornecedores . Também pode apoiar, monitorar e analisar interações com fornecedores; identificar possíveis problemas; e melhorar o relacionamento com fornecedores.

Além da gestão de fornecedores,abastecimentotambém podem beneficiar da IA ​​generativa para apoiar o processo de seleção, analisando dados e gerando insights para fornecer recomendações ou classificações para a tomada de decisões informadas.

Análise de contrato também pode se beneficiar automatizando as principais informações dos contratos e gerando resumos ou insights. Além de revisar e comparar prazos, identificando riscos e garantindo a conformidade.

Quando se trata de fabricação de produtos, a IA generativa pode produzir e avaliar rapidamente centenas de alternativasprojetos de produtos com base em critérios predefinidos para acelerar significativamente o processo de inovação. Aprendendo com os dados da máquina no chão de fábrica, a IA generativa pode criar novosmanutenção preditivaplaneja correlacionar com quando o equipamento provavelmente falhará.

Para quem trabalha emciência e engenharia de materiais, a IA generativa pode ajudar a descobrir novos materiais e otimizar os existentes.

Finalmente, quando se trata da distribuição de produtos, a IA generativa pode ajudar de diversas maneiras, desdeotimização do comércio global, para otimizarprojetos de rede logística,eotimização de rota dinâmica de última milha.

Embora a IA generativa seja uma ferramenta útil e poderosa, a EY enfatiza que ela apresenta limitações e não é uma estratégia. As empresas que desejam adotar IA generativa em seus negócios devem ser orientadas por três etapas principais:

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