O papel da inteligência artificial na construção de cadeias de suprimentos resilientes

As inovações orientadas por dados baseadas em IA promovem a coordenação proativa em tempo real, aprimorando as colaborações e a visibilidade da cadeia de suprimentos. Isso colocará as empresas em uma posição melhor para projetar e implementar estratégias inovadoras de resiliência da cadeia de suprimentos com maior ritmo e participação de seus parceiros.
A análise de big data demonstrou o uso da análise preditiva para identificar as fontes de interrupções da cadeia de suprimentos, resultando em uma melhor resiliência da cadeia de suprimentos (SCRs). As empresas devem desenvolver capacidades analíticas para aprimorar os SCRs utilizando efetivamente o conhecimento da empresa residente, fortalecendo assim as capacidades de informação existentes nas organizações. Tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial (IA), indústria 4.0, manufatura aditiva e aplicativos avançados de rastreamento de produtos, possuem um potencial significativo para a análise de risco da cadeia de suprimentos, melhorando assim os SCRs. As empresas precisam adotar uma abordagem dinâmica, inovadora e proativa na gestão de riscos. Riscos e interrupções devem ser oportunidades para se adaptar e evoluir diante de redes hiperconectadas, ameaças cibernéticas avançadas, ambientes altamente competitivos, e alterar as expectativas dos clientes para melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos. As organizações resilientes devem usar os avanços tecnológicos em automação, IA e Internet das Coisas para aumentar a colaboração e a cooperação, tanto vertical quanto horizontalmente, interna e externamente. O desenvolvimento de inovação orientada por IA é vantajoso, pois acelera o processo de decisão na identificação, prototipagem e teste de novas soluções.
Sachin Kamble, professor de estratégia da EDHEC Business School, identifica a necessidade urgente de as empresas desenvolverem seus recursos de inteligência artificial (IA) para aumentar a resiliência da cadeia de suprimentos no contexto atual. Sua equipe de pesquisadores internacionais de renome interagiu com os principais profissionais da cadeia de suprimentos do Marrocos, França e Índia, que estão envolvidos em programas de implementação de IA. Eles elaboraram ainda que as inovações orientadas por dados baseadas em IA promovem a coordenação proativa em tempo real, aprimorando as colaborações e a visibilidade da cadeia de suprimentos. Isso colocará as empresas em uma posição melhor para projetar e implementar estratégias inovadoras de resiliência da cadeia de suprimentos com maior ritmo e participação de seus parceiros da cadeia de suprimentos. Eles enfatizaram que os recursos de processamento de informações baseados em IA devem incluir algoritmos autoadaptáveis, previsão e técnicas de aprendizado para melhorar as habilidades adaptativas. Com seus recursos preditivos e de previsão, a IA apoiará o compartilhamento em tempo real de previsões, estoques e capacidades de produção e preparará as empresas para riscos futuros.
Os gerentes devem melhorar o SCP de forma sustentada por meio do desenvolvimento de SCRs para lidar com incertezas e eventos inesperados. Ao fazer isso, eles devem reconhecer o papel de desenvolver recursos de processamento de informações baseados em IA para desenvolver AC e colaboração entre os parceiros da cadeia de suprimentos, o que leva à criação de SCP de longa duração sob dinamismo e incerteza. As empresas que conseguem reconhecer e adquirir conhecimento externo para desenvolver competências ambientais e capazes de assimilar, transformar, explorar o conhecimento e desenvolver capacidades ambientais, resulta em melhor desempenho.
Mesmo que a empresa focal desenvolva os recursos de IA para construir SCRs, esses recursos podem não ser usados ​​em todo o seu potencial, a menos que todos os parceiros da cadeia de suprimentos participem da cadeia de suprimentos orientada por IA. A maioria dos fornecedores nas camadas mais baixas da cadeia de suprimentos pode não ter acesso aos recursos qualificados e à sofisticação tecnológica necessária para desenvolver recursos de IA ou pode possuir dados inconsistentes ou padrões de interface incompatíveis. A cooperação e o valor do compartilhamento de informações entre os parceiros da cadeia de suprimentos são altamente críticos para mitigar os riscos. Um alto nível de incerteza na cadeia de suprimentos nem sempre leva a um alto grau de colaboração com os parceiros da cadeia de suprimentos, mas é principalmente impulsionado pela cultura organizacional com orientação externa.