A transformação digital está sendo cada vez mais importante no mundo corporativo. Com as mudanças provocadas pela pandemia do novo Coronavírus (Covid-19), essa tendência se tornou ainda mais evidente.
Um exemplo disso envolve a indústria 4.0 que adota o machine learning (aprendizado de máquina) para melhorar o gerenciamento de estoques. À medida que uma companhia tem um controle mais eficiente sobre a demanda, maiores são as chances de reduzir custos e de aumentar a lucratividade.
Neste artigo, vamos mostrar várias ações relativas à aplicação da machine learning nas companhias. Confira!
Entenda o que é
A inteligência artificial é um conceito muito difundido atualmente que abrange o uso de sistemas para fazer atividades com base em informações coletadas. Um exemplo disso é a plataforma Netflix, que indica filmes, de acordo com o histórico dos assinantes.
O machine learning tem um funcionamento semelhante, mas envolve o uso de equipamentos (máquinas) que atuam de maneira automatizada, a partir de dados fornecidos anteriormente. Dessa forma, um aparelho pode ter a sua atividade aumentada ou diminuída, de acordo com uma avaliação da demanda em tempo real.
Trabalhar com informações de maneira prática é imprescindível para o controle de estoque ser feito corretamente. Quanto maior for o nível de automatização da gestão de suprimentos, menores são os riscos de haver galpões com itens que não serão úteis no momento ou em futuro próximo.
Veja como o Machine Learning pode ser aplicado na indústria
Por mais que uma inovação tenha potencial para gerar vantagens consideráveis, é comum haver resistências para adotá-la. Essa postura, por outro lado, não pode ser mais admitida, porque a transformação digital deve ser acompanhada com eficiência.
Do contrário, uma empresa não tem condições de se manter competitiva. Por isso, o uso da machine learning na indústria 4.0 é uma ação que deixou de ser um luxo e passou a ser uma obrigação.
Por meio do aprendizado de máquina, é viável verificar padrões de comportamento dos equipamentos. Com base em informações atualizadas e precisas, uma empresa pode avaliar se está na hora ou não de fazer uma manutenção preventiva ou corretiva.
A paralisação das atividades durante um determinado período pode ser fatal para uma gestão eficiente dos estoques. Se uma indústria não estiver produzindo os itens de acordo com as expectativas, não será capaz de atender uma rede de supermercados no varejo, com eficiência.
Contar com informações em tempo real sobre o rendimento de máquinas usadas na produção é um item valioso para manter a cadeia produtiva funcionando de forma adequada. Isso mais do que justifica a adoção do machine learning.
Redução de equívocos
Outra razão para essa tecnologia ser tão importante na indústria 4.0 tem ligação com a automatização de diversas tarefas, o que contribui, de forma decisiva, para a diminuição de erros.
Com o produção atingindo um patamar adequado e não sofrendo paralisações, os estoques têm mais condições de atender às demandas internas e externas de forma exemplar.
Com a aplicação da machine learning, é muito mais fácil prever falhas nos equipamentos e evitar que a produção seja afetada de maneira significativa. Por meio da inteligência artificial é possível ter noções sobre anomalias em um motor.
Dependendo do equipamento, podem ser emitidos alertas que indicam a necessidade de haver manutenções para prevenir que o problema torne o aparelho inativo por um longo período.
Veja a relação entre machine learning e gestão de estoques
Essa tecnologia também está sendo decisiva para a otimização do controle de estoque. A partir do momento em que é possível estimar quando os itens devem ser substituídos com maestria, mais fácil é acertar a quantidade ideal de materiais a serem adquiridos.
Essa postura propicia reduzir, de forma significativa, o desperdício. No setor de alimentação, por exemplo, muitos produtos podem ficar indisponíveis para o consumo em virtude de a validade estar vencida.
É um problema que pode ser minimizado desde que a gestão dos estoques seja feita com estratégia e bom senso. Com o machine learning, é viável uma empresa dar um passo enorme para eliminar gastos desnecessários com compras.
Mas por qual motivo investir nessa tecnologia é válido na conjuntura atual? Uma boa resposta reside no fato de que o aprendizado de máquina está sendo cada vez mais ágil, pois os equipamentos e os sistemas apresentam um maior nível de eficiência, se compararmos com os últimos cinco anos.
O avanço tecnológico cria um ambiente mais favorável para o machine learning ser aplicado em diversas modalidades de negócios. Isso porque os resultados passam a ser mais impactantes e, ao mesmo tempo, há uma redução de custos nos investimentos necessários para adotar essa tecnologia.
Logística
Em um cenário de instabilidade econômica, ter uma noção exata da demanda é uma tarefa muito complexa. Por outro lado, o uso do machine learning facilita bastante ter uma dimensão de como está a movimentação de um produto nos estoques.
A partir de dados corretos e atualizados sobre a demanda de um item, uma companhia pode adotar uma logística perfeita, para que a mercadoria chegue ao consumidor na data marcada e na quantidade ideal.
Se uma loja virtual, por exemplo, não estimar corretamente a procura por smartphones de uma marca famosa, estará com sérias dificuldades de manter e cativar o público-alvo.
Se os clientes perceberem que o produto procurado está indisponível nos estoques, vão procurar a concorrência o mais rápido possível. Por isso, uma empresa deve ter, ao mesmo tempo, uma política inteligente de preços combinada com uma boa estratégia de gestão de estoques.
Esse fator mostra como o machine learning pode fazer uma diferença marcante no faturamento de uma empresa e, consequentemente, nos lucros. Para isso ser concretizado, é muito importante que essa tecnologia colabore na administração dos estoques e na logística.
Fique atento ao processo de implementação
Apostar em um recurso que apresenta resultados positivos, sem dúvida, é algo que estimula bastante os empreendedores. Mas é preciso contar com planejamento para a performance chegar ao patamar esperado em curto prazo.
Não basta aplicar a tecnologia de forma ágil, também é necessário que os colaboradores saibam utilizá-la, de maneira estratégica, no cotidiano. Esse aspecto não pode ser ignorado em hipótese nenhuma, pois influencia no uso adequado de um recurso tão avançado, como o machine learning.
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