Treinamento em Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos e Logística Ppt

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Este slide apresenta a crescente necessidade de implementação de Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos e Logística à medida que as redes globais de suprimentos se tornam mais complexas.

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Este slide lista as vantagens da Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos e Logística, como eficiência de depósito, gerenciamento preciso de estoque, segurança aprimorada e custos operacionais reduzidos.

Notas do instrutor:

• Eficiência do Armazém: Um armazém eficiente é um aspecto importante da cadeia de abastecimento. A automação pode ajudar na recuperação imediata de itens de armazéns e na entrega tranquila de mercadorias aos clientes. A IA também pode resolver uma variedade de problemas de armazém com mais rapidez e precisão do que os humanos, simplificar procedimentos complexos e acelerar o trabalho
• Gerenciamento de estoque preciso: o gerenciamento de estoque preciso pode garantir o fluxo adequado de mercadorias dentro e fora de um depósito. As tecnologias de gerenciamento de inventário orientadas por IA podem ser altamente eficazes devido à sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados. Esses algoritmos inteligentes podem avaliar e interpretar grandes conjuntos de dados rapidamente, oferecendo conselhos oportunos de previsão de oferta e demanda
• Segurança aprimorada: as tecnologias automatizadas baseadas em IA podem ajudar com um melhor planejamento e gerenciamento de armazéns, juntamente com a segurança da equipe e do produto. A IA também pode alertar os fabricantes sobre quaisquer perigos potenciais. Ele pode manter registros de parâmetros e operações de estocagem e fornecer loops de feedback e manutenção preventiva
• Custos operacionais reduzidos: essa é uma vantagem significativa dos sistemas de IA na cadeia de suprimentos. Atividades inteligentes automatizadas, do atendimento ao cliente ao armazenamento, podem funcionar sem erros por períodos mais longos, diminuindo o número de erros e contratempos no local de trabalho. Os robôs de armazém são mais rápidos e precisos, resultando em melhor produção

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Este slide lista as vantagens da Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos e Logística, como atividades de planejamento e programação, entrega no prazo, visibilidade de ponta a ponta e tomada de decisão inteligente.

Notas do instrutor:

• Planejamento e agendamento de atividades: a IA na cadeia de suprimentos permite o agendamento de alternativas mais otimizadas conforme e quando tais interrupções ocorrem, fornecendo previsões precisas e quantificação dos resultados esperados nos estágios do cronograma
• Entrega no prazo: as tecnologias de IA podem reduzir a dependência do trabalho manual, tornando todo o processo mais rápido, seguro e inteligente. Isso facilita a pronta entrega ao consumidor. Os procedimentos tradicionais de armazenamento são acelerados pela tecnologia automatizada, removendo gargalos operacionais ao longo da cadeia de valor, permitindo que as empresas cumpram as metas de entrega
• Visibilidade de ponta a ponta: com as complicadas cadeias de suprimentos de hoje, os fabricantes precisam obter visibilidade total de toda a cadeia de valor do fornecedor com o mínimo de esforço. Uma plataforma automatizada orientada por IA cognitiva fornece uma única camada de dados virtualizados para revelar causa e efeito, eliminar procedimentos de gargalo e identificar oportunidades de melhoria
• Tomada de decisão inteligente: o software de otimização da cadeia de suprimentos alimentado por IA amplia julgamentos cruciais, empregando previsões cognitivas e recomendações sobre ações ideais. Isso pode ajudar a melhorar o desempenho geral da cadeia de suprimentos

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Este slide lista as vantagens da Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos e Logística, como desbloquear eficiências de gerenciamento de frota, insights analíticos acionáveis, simplificar o Planejamento de Recursos Empresariais (ERP) e aumentar as eficiências operacionais.

Notas do instrutor:

• Desbloqueando eficiências de gerenciamento de frota: A operação de gerenciamento de frota é um dos componentes mais subestimados da cadeia de suprimentos. Os gerentes de frota são responsáveis por manter o fluxo contínuo de comércio, orquestrando o relacionamento crítico entre o fornecedor e o consumidor. A IA na cadeia de suprimentos e logística permite o rastreamento em tempo real, o que ajuda a reduzir o tempo de inatividade não planejado da frota, melhorando a eficiência de combustível e detectando e evitando obstáculos
• Insights analíticos acionáveis: várias empresas hoje carecem de dados acionáveis importantes que possam ser usados para tomar decisões que atendam às expectativas de forma rápida e eficiente. A automação cognitiva que usa IA pode filtrar enormes volumes de dados dispersos para encontrar padrões e quantificar compensações em grande escala, muito melhor do que os sistemas tradicionais.
• Simplificando o ERP: De acordo com a pesquisa realizada pela Panorama Consulting, "Mais de 63% das organizações de manufatura superam seus orçamentos de ERP, com custos médios de instalação superiores a US$ 3 milhões". Os gerentes da cadeia de suprimentos têm processos de negócios complexos, pois lidam com compras, aquisições e logística heterogêneas em redes de suprimentos mundiais. A IA na cadeia de suprimentos e logística ajuda a simplificar a estrutura de ERP, tornando-a pronta para o futuro e conectando pessoas, processos e dados de maneira inteligente
• Aumentando as eficiências operacionais: eficiências radicais podem ser obtidas quando os componentes da cadeia de suprimentos se tornam nós cruciais para obter dados e alimentar algoritmos de aprendizado de máquina. Tendências sob demanda, ciclos de vida do produto e empilhamento do produto em relação à concorrência podem influenciar a mudança de preço. Esta informação é inestimável e pode ser usada para melhorar o processo de planejamento da cadeia de suprimentos e aumentar a eficiência

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Este slide destaca os desafios da IA na Cadeia de Suprimentos e Logística, como fator de escalabilidade, complexidades do sistema, custos operacionais e custos de treinamento.

Notas do instrutor:

• Fator de escalabilidade: o problema são os usuários/sistemas iniciais necessários para que a IA aprenda os padrões e seja mais impactante e eficaz, embora a maioria das tecnologias baseadas em nuvem e IA sejam bastante escaláveis
• Complexidades do sistema: os sistemas de IA geralmente são baseados em nuvem, exigindo uma grande quantidade de largura de banda para abastecer o sistema. Os operadores também podem precisar de equipamentos especializados para acessar os recursos de IA, e o custo da tecnologia específica de IA pode ser muito caro para muitos parceiros da cadeia de suprimentos
• Custos operacionais: uma máquina controlada por IA possui uma rede complexa de processadores individuais que precisam de manutenção e substituição periódicas. O problema é que o investimento operacional pode ser significativo devido ao potencial custo e energia envolvidos
• Custo do treinamento: Como qualquer outra nova solução de tecnologia, o treinamento exige um investimento significativo de tempo e dinheiro. Durante a fase de integração, os parceiros da cadeia de suprimentos precisarão colaborar com os fornecedores de IA para desenvolver uma solução de treinamento que seja eficaz e econômica