Detecção de demanda baseada em IA: transformar o planejamento e a previsão da cadeia de suprimentos
Descubra como a tecnologia de detecção de demanda pode promover uma mudança positiva na previsão da cadeia de suprimentos neste relatório conjunto da Kearney e AWS.
O potencial transformador da tecnologia de detecção de demanda por IA está transformando os processos de previsão e planejamento da cadeia de suprimentos. Essa abordagem inovadora utiliza uma grande variedade de dados internos da cadeia de suprimentos e do mercado externo para aprimorar a precisão das previsões, mesmo no contexto de volatilidade constante do mercado.
As empresas incorporaram resiliência em suas cadeias de suprimentos após a pandemia, mudando o foco da adaptação reativa para o planejamento estratégico proativo. No entanto, o ambiente de mercado atual, marcado por fatores como distribuição omnicanal, mudanças nas tendências de consumo e eventos globais inesperados e tensões geopolíticas, apresenta complexidades que desafiam a previsão precisa.
Como a detecção de demanda difere da previsão convencional:
- Ela reconhece a necessidade de um conjunto mais rico de dados de fornecimento, operações de produção, remessas, pedidos, inventário e vendas que fazem parte das complexidades das cadeias de suprimentos atuais
- Os dados são capturados, estruturados, integrados e compartilhados quase em tempo real.
- Os dados externos são cada vez mais cruciais devido à sua disponibilidade e validação.
- e usam inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) orientados por intervenção humana para preencher lacunas de visibilidade.
- A detecção pode criar previsões precisas e de curto prazo da demanda do cliente diariamente ou até mesmo de hora em hora.
Detecção de demanda no gerenciamento da cadeia de suprimentos
A detecção de demanda por inteligência artificial e machine learning oferece insights em tempo real sobre o comportamento do cliente e possíveis resultados, lidando eficazmente com as complexidades das cadeias de suprimentos atuais. A detecção de demanda é diferente da previsão convencional em aspectos fundamentais: ela reconhece a necessidade de um conjunto mais rico de dados de fornecimento, operações de produção, remessas, pedidos, inventário e vendas que fazem parte das complexidades das cadeias de suprimentos atuais e a gama de variáveis que podem causar possíveis interrupções. Esses dados são capturados, estruturados, integrados e compartilhados quase em tempo real, fornecendo pela primeira vez uma visão atual, transparente e dinâmica da cadeia de suprimentos.
Por meio da integração de dados externos de fornecedores e provedores, a tecnologia de detecção de demanda não apenas aumenta a precisão da previsão, mas também incentiva a colaboração em todo o ecossistema da cadeia de suprimentos. A detecção de demanda em uma cadeia de suprimentos facilita a mudança de relações tradicionalmente adversárias entre parceiros da cadeia de suprimentos para empreendimentos mais colaborativos baseados em objetivos compartilhados.
Mesmo dados internos da mais alta qualidade por si só não são mais suficientes para extrapolar o futuro.
Os dados externos são cada vez mais cruciais, e não apenas porque 80% ou mais dos dados atuais da cadeia de suprimentos agora são gerados externamente por fornecedores, provedores, usuários finais e terceiros.
Eles também são importantes para a validação, uma vez que dados internos históricos recentes são frequentemente corrompidos para fins de previsão pelos impactos da COVID. Quando se trata de detecção de demanda na cadeia de suprimentos, o histórico não é mais um indicador útil do futuro.
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