Cadeias de Suprimentos Impulsionadas por IA: Quando Chegarão ao Setor Eletrônico?

A inteligência artificial (IA) tem sido e continua a ser muito popular em robótica, redes sociais, personalização e outras áreas emergentes. Tudo funciona silenciosamente nos bastidores, graças principalmente à comunidade de software; o número de frameworks, bibliotecas, projetos de exemplo e serviços empresariais é tão amplo que pode ser difícil acompanhar. Agora temos serviços como IBM Watson e AI Services no AWS que atuam como o sistema operacional subjacente para aplicações de IA de baixo nível.

A indústria eletrônica está razoavelmente esperando que a IA se filtre para automotivo, Indústria 4.0 e robótica no nível do produto, mas e quanto à gestão da cadeia de suprimentos? A verdade é que a IA já está sendo usada em várias formas na gestão da cadeia de suprimentos, tanto dentro quanto fora da indústria eletrônica. Assim como em outras indústrias, aplicações de gestão da cadeia de suprimentos impulsionadas por IA de baixo nível podem ajudar sua equipe a ser mais produtiva e obter os dados da cadeia de suprimentos de que você precisa rapidamente. Aqui está o que observar se você está no negócio de aquisição e como isso afetará a busca por componentes eletrônicos.

Como são as Cadeias de Suprimentos Impulsionadas por IA?

Assim como outras peças de software, aplicações de cadeia de suprimentos impulsionadas por IA usam IA nos bastidores. As empresas de software tornaram-se especialistas em fazer da IA parte da experiência, em vez de uma ferramenta que o usuário controla explicitamente. Ela funciona nos bastidores de aplicações de gestão da cadeia de suprimentos e plataformas web, e certamente não temos sistemas ao nível de Skynet para gestão da cadeia de suprimentos.

Em resumo, se você tem um computador ou sistema de hardware que prevê o resultado de uma decisão da cadeia de suprimentos (digamos, uma rota de entrega), observa o resultado real e, em seguida, ajusta-se para que as previsões se alinhem mais de perto com a realidade, então você está fazendo aprendizado de máquina (ML). Quando essas técnicas são integradas em uma estratégia maior baseada em regras para tomada de decisão, você agora tem uma forma de inteligência artificial de baixo nível. Cadeias de suprimentos impulsionadas por IA fazem uso desses tipos de aplicações de IA ao lado de outras aplicações de nível empresarial para coletar dados, processar dados e fazer previsões relacionadas à busca e aquisição.

Essas aplicações tornaram-se proeminentes nas seguintes áreas de ERP:

• Previsão de demanda: Como o próprio nome sugere, modelos de ML como parte de sistemas de IA são rotineiramente usados para prever a demanda local e regional. Isso é usado como parte da gestão de inventário, logística e outras tarefas que dependem de previsões de demanda. Profissionais de cadeia de suprimentos e aquisição têm usado técnicas de previsão de demanda desde o início dos anos 2000. 

• Logística: Esta ampla área costumava ser toda sobre resolver o problema do caixeiro-viajante. Hoje, aplicações de IA estão envolvidas no planejamento de opções de rota com base em observações e previsões de demanda regional para criar um fluxo mais eficiente de bens. 

• Visibilidade da cadeia de suprimentos: A verdadeira visibilidade requer o processamento de enormes quantidades de dados e a exibição desses para os usuários em formatos amigáveis. Esses dados e resultados de processamento também podem ser usados em outros modelos de ML como parte de um sistema de IA mais amplo.

Modelos de ML usados ​​em todas as três áreas podem reconhecer tendências que não são óbvias para todos os humanos. O objetivo ao aplicar IA para previsão de demanda é tornar as cadeias de suprimentos mais ágeis. Se as tendências críticas da cadeia de suprimentos puderem ser identificadas precocemente, então produtores, fornecedores, distribuidores e até o cliente final (por exemplo, designers de PCB) podem ajustar sua estratégia de sourcing de acordo.

Quem está Usando IA para Sourcing?

Em Relatório Anual de 2020 da MHI.org, resultados de uma pesquisa com 1.000 profissionais da cadeia de suprimentos revelam que 12% dos respondentes afirmam que suas organizações estão usando IA em suas operações de gestão e aquisição (permanecendo estável desde 2019). 60% dos respondentes esperam que estarão usando esses tipos de aplicações dentro dos próximos 5 anos, o que reflete o aspecto de impulso tecnológico de aplicações especializadas em IA. Os respondentes trabalham em indústrias que vão desde transporte até fabricação, bem como outras áreas.

Por que há uma movimentação para usar aplicações para criar cadeias de suprimentos dirigidas por IA? Só podemos especular o que acontece em uma determinada organização. No entanto, a adoção de ferramentas de análise preditiva, que usam técnicas de aprendizado de máquina, está em 28% de acordo com os resultados da pesquisa da MHI. Essas ferramentas ainda são de baixo nível, o que significa que requerem alguma interação com um grupo de usuários ou integração com outras plataformas de rastreamento de ativos para funcionar efetivamente.

Algumas pessoas na indústria eletrônica ficam assustadas quando discussões sobre IA surgem. No entanto, designers e gerentes de aquisição provavelmente não deveriam estar preocupados com esses desenvolvimentos. Essas aplicações não podem fornecer o mesmo valor e insight que um humano experiente. Em vez disso, são ferramentas extremamente úteis para identificar as tendências importantes que impulsionam decisões críticas da cadeia de suprimentos. Seja a volatilidade recente em torno da COVID-19 ou a falta de talento técnico trabalhando em gestão da cadeia de suprimentos, podemos esperar que mais empresas usem essas ferramentas para sourcing e gestão.

O que os Designers de PCB Precisam de Cadeias de Suprimentos Dirigidas por IA?

Há um grupo em particular que pode se beneficiar de aplicações de cadeia de suprimentos dirigidas por ML e IA: designers eletrônicos. Este grupo precisa de visibilidade da cadeia de suprimentos para selecionar, rastrear e comprar componentes, tanto em pequenos quanto em grandes volumes. 

Fichas técnicas contêm uma enorme quantidade de informações, e designers individuais não têm tempo para acompanhar dados da cadeia de suprimentos de cada distribuidor. Designers precisam de sistemas para ajudá-los a obter exatamente as informações de que precisam ao procurar por componentes e elaborar sua própria estratégia de sourcing antes da produção. Com o motor de busca de peças certo, designers podem tirar vantagem de recursos de filtragem dirigidos por IA para:

• Encontrar componentes: Um único componente pode se encaixar em uma aplicação com muitos nomes diferentes (por exemplo, regulador de tensão, conversor de energia, etc.). Ao procurar por um tipo específico de componente, recursos de busca dirigidos por IA podem ser usados para agrupar e categorizar componentes similares por aplicação. Isso ajuda os designers a identificar componentes que eles podem precisar antes de finalizarem seus designs.

• Filtragem de componentes: A maioria dos projetistas se preocupa mais com especificações técnicas do que com fabricante ou preço, e ninguém deveria ter que examinar minuciosamente fichas técnicas para chegar a um pequeno número de especificações técnicas. Ferramentas de análise e filtragem impulsionadas por IA podem extrair as especificações técnicas pertinentes e mostrá-las rapidamente a um projetista ao analisar um grande número de componentes.

Isso tudo depende da agregação de dados de múltiplos distribuidores e do processamento de dados impulsionado por IA para os usuários, permitindo que os projetistas tomem decisões melhores mais cedo no processo de design. Grandes empresas de design de eletrônicos, serviços de EMS e distribuidores podem se beneficiar integrando essas funcionalidades aos seus próprios sistemas ERP. Em última análise, essas ferramentas vão suavizar a volatilidade da cadeia de suprimentos e, esperançosamente, ajudar as empresas a antecipar e prevenir a escassez de componentes.

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