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Previsibilidade e automação no estoque são vantagens do aprendizado de máquina
O Machine Learning está muito presente em nosso cotidiano. Seja para pedir um Uber, comprar um produto, assistir filmes na Netflix ou acessar as redes sociais, o aprendizado de máquina através de dados melhora a experiência dos usuários em aplicativos e pode otimizar a logística interna das empresas.
O estoque, por exemplo, é a peça fundamental e o coração de toda a cadeia produtiva, pois é lá que são gerenciadas e controladas todas as mercadorias de entrada e saída, matérias-primas e compras da organização.
Ou seja, todo o capital da empresa está concentrado nesta área, influenciando no desempenho de setores como financeiro, vendas e administrativo.
E você sabia que através da Machine Learning é possível facilitar e otimizar todas as atividades do armazém, desde a fabricação até o armazenamento de produtos?
Neste artigo vamos te ensinar tudo sobre essa tecnologia e como utilizá-la na agilidade de processos de estocagem da sua empresa.
Machine Learning (ML) – ou aprendizado da máquina – está ligado às máquinas que possuem capacidade de aprendizagem própria para realizar ações ou tomar decisões para atividades através de técnicas específicas, Big Data, IA e loT.
Ele faz parte de uma área da ciência da computação e baseado na Inteligência Artificial, que tem como objetivo cruzar dados e informações para tornar equipamentos mais inteligentes e automatizados, com respostas rápidas.
O aprendizado pode ocorrer de diversas maneiras: uma delas pela supervisão de um programador que faz a inserção de parâmetros no sistema, e outra de forma interativa, no qual os algoritmos são adaptados e absorvidos pela máquina.
Esta tecnologia permite cruzar informações que façam previsões baseadas na análise de dados, sem que tenham sido programadas especificamente para isso.
A importância do Machine Learning no controle de estoque é projetar a demanda com maior segurança e precisão, prevendo as vendas futuras sem grandes riscos e viabilizando pedidos de compras automaticamente.
Além disso, o ML pode prever perdas e solucionar problemas que comprometem os resultados, como rupturas, custos elevados com carregamentos e baixo giro dos produtos em suas respectivas curvas.
Uma das empresas que utilizou essa tecnologia a seu favor é o Grupo Boticário. Com apoio da SAP, criaram o SAP Leonardo Machine Learning que resolveu problemas na previsibilidade de demanda, garantindo a experiência do consumidor e na disponibilidade de produtos nas mais de 4 mil lojas do grupo.
A aprendizagem de máquina está influenciando atividades mais complexas da logística e dos armazéns, proporcionando maior precisão e transparência nos dados. Separamos as principais vantagens que o Machine Learning traz para o seu estoque:
A eficiência na gestão de entregas e os custos de frete podem ser aperfeiçoados com a utilização do Machine Learning na logística. Com parâmetros e uma extensa base de dados, a escolha dos métodos de transporte é mais precisa, diminuindo os riscos para toda a cadeia de suprimentos.
Com o aprendizado de máquina, a previsão da demanda se torna mais definida, auxiliando no planejamento estratégico de vendas e logística e permitindo que as operações trabalhem com baixos níveis de estoque.
O Machine Learning, junto à Internet das Coisas (loT), permite que toda a logística seja monitorada em tempo real, aumentando os resultados das entregas e a comunicação entre setores.
• Sistemas de Vigilância em Vídeo – A aprendizagem de máquina permite que os sistemas de reconhecimento facial se aperfeiçoem constantemente. Esses sistemas podem identificar criminosos conhecidos e comportamentos ou atividades suspeitas.
• Segurança de TI – O Machine Learning consegue melhorar as soluções de segurança de TI mais avançadas, estabelecendo uma linha de base do comportamento “normal” para detectar falhas e potenciais ataques, permitindo que as empresas identifiquem e atenuem ameaças.
• Análise de Dados em Streaming – As organizações utilizam o aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais ou insights em tempo real, como em transações de vendas on-line.
• Manutenção Preditiva – É possível usar o histórico de dados de equipamentos para prevenir possíveis falhas, permitindo realizar a manutenção preditiva com reparos ou repor peças de forma proativa, antes que afete as operações da fábrica.
• Detecção de falhas – O aprendizado de máquina também pode identificar falhas ou defeitos em itens ou produtos manufaturados que não atendem as especificações, facilitando as inspeções manuais.
• Previsão de Demanda – Garantir a quantidade e localização certa de produtos é fundamental para o sucesso das indústrias. Os sistemas de Machine Learning podem usar dados para prever as vendas de forma mais rápida e prática.
• Transporte – Configurar rotas e horários se torna mais fácil com a ajuda de sistemas de aprendizagem de máquina. Eles identificam a maneira mais eficiente e econômica de transportar bens do ponto A ao ponto B.
• Bots de Serviço ao Cliente – O atendimento ao cliente pode ser realizado através de bots automatizados que utilizam o processamento de linguagem natural e os dados de cada cliente para responder perguntas comuns, melhorando ao longo do tempo.
• Negociação Financeira – Os algoritmos de Machine Learning identificam as melhores oportunidades de negociações com fornecedores baseado em atividades do passado do seu negócio, permitindo economizar e comprar por um preço baixo.
• Robôs – Muito presentes na indústria, os robôs com skills de aprendizado de máquina melhoram suas capacidades continuamente, aumentando a produtividade e eficiência nos meios de produção.
Fica muito claro ver a importância do Machine Learning no gerenciamento correto do estoque, principalmente em toda a logística das empresas.
Além de revolucionar toda a cadeia de suprimentos, o novo “normal” das indústrias deverão se adaptar às novas tecnologias que surgirem, de forma que facilitem seus processos.
O sucesso da Amazon e Netflix, por exemplo, são resultados da implantação do aprendizado de máquina em seus processos organizacionais, melhorando cada vez mais suas plataformas e mecanismos de recomendação.
E você, pronto para revolucionar o controle do estoque com o Machine Learning? Se gostou desse conteúdo, compartilhe nas redes sociais!
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