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.
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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.
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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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