Apesar da queda da demanda em diversos setores provocada pela pandemia, os investimentos em tecnologia para a cadeia de suprimentos se mantiveram e, em alguns casos, até mesmo aumentaram no Brasil. Fornecedores de tecnologia ouvidos pelo Valor atribuem isso basicamente a dois fatores: necessidade de as empresas readequarem seus processos e buscarem soluções inovadoras para garantir a sobrevivência na crise e para que, depois, possam fazer frente a um futuro de incertezas.

Estudo da Deloitte corrobora o diagnóstico dos fornecedores. Segundo a consultoria, as empresas precisarão redefinir a cadeia de suprimentos local, regional e global e elaborar estratégias claras de gerenciamento de riscos, porque a crise causará impactos macroeconômicos fora do controle delas. E isso, segundo analistas, exigirá também que acelerem investimentos em tecnologias como inteligência artificial, machine learning, deep learning, robotic process automation (RPA), redes neurais e big data, e, principalmente, na integração de fornecedores, produtores e distribuidores.

“Hoje, talvez mais do que nunca, as organizações precisam ajustar suas operações tradicionais para atuar com diferentes modelos de negócio. E somente com soluções que ofereçam flexibilidade, escalabilidade e agilidade elas podem superar os desafios”, observa Marly Matsuda, consultora de negócios da Infor Brasil.

Segundo ela, só a nuvem pode proporcionar essas características e benefícios. “Além da escalabilidade, a nuvem possibilita a automação, a aplicação de inteligência artificial e a integração de tecnologias digitais.” Como exemplo, cita o uso de machine learning para o planejamento de demanda e a geração de previsões.

Para a diretora de manufatura, logística e agroindústria da Totvs, Angela Gheller, estamos vendo surgir o que no mercado vem sendo chamado de supply chain 4.0, que preconiza novas formas de operação, com ampla automação dos processos e soluções tecnológicas inovadoras. Os benefícios proporcionados por essas novas tecnologias para a cadeia de suprimentos, , segundo ela, é que, por estarem baseadas em nuvem, é possível adicionar ou remover recursos de maneira autônoma, alocar recursos sob demanda, de acordo com a necessidade momentânea da empresa, além de pagar apenas pelo armazenamento que de fato for utilizado.

A executiva explica que com a inteligência artificial e machine learning é possível produzir previsões para gerenciar a demanda de forma mais assertiva, otimizar níveis de estoque e prever rupturas na cadeia de abastecimento, entre outras possibilidades. “Aliadas à RPA, é possível gerar ações automatizadas como a emissão de pedidos de compra, realizar auditoria de faturas de frete, fazer o balanceamento de estoque na malha logística, reorganizar um armazém priorizando produtos com maior consumo”, diz.

O CEO da Cigam, Robinson Klein, observa que a cadeia de suprimentos é muito complexa, com muitas variáveis a serem controladas, e formada por vários fornecedores que usam ferramentas diferentes, que não estão interligadas. Daí, o papel vital da inteligência artificial e machine learning na integração dos processos e de todos os elos da cadeia de suprimentos.

Um dos principais benefícios da logística 4.0 é a redução de custos, já que todos os processos são automatizados, há uma precisão na análise de dados e um controle mais eficaz da demanda, explica Klein “Isso vai ajudar a melhorar a gestão do estoque, além da disponibilidade, velocidade e o custeio.”

Estudo da McKinsey observa que foco da gestão da cadeia de suprimentos mudou e hoje se concentra nos processos avançados de planejamento, deixando de ser uma função meramente operacional de logística, que prestava contas a vendas ou produção. Por isso, como observa Eliseo Bouzan, vice-presidente da área de supply chain da SAP Brasil, a maioria das indústrias depende de um planejamento analítico integrado, apoiado por essas tecnologias inteligentes, para ter uma gestão da cadeia de suprimentos mais acurada e uma tomada de decisão mais fácil.

Ele explica que o planejamento envolve diferentes etapas da produção, desde parte comercial, passando pela cadeia de suprimentos até a execução e entrega. “E a inteligência artificial e o machine learning vêm para tornar mais ágil todos esses processos, por meio da análise de uma grande quantidade de dados, fornecendo desde estatísticas sobre como foram as operações no passado até insights das tendências de futuro.”

Fonte: Valor Econômico