Qual será a aplicação mais bem-sucedida da inteligência artificial (IA) na cadeia de abastecimento? Desde que o fornecedor de TI OpenAI lançou o ChatGPT em novembro de 2022, tem havido um verdadeiro entusiasmo em torno da IA ​​generativa. De acordo com uma pesquisa recente da empresa de análise Gartner, metade dos executivos da cadeia de abastecimento espera adotar IA generativa (GenAI) este ano. No entanto, provavelmente ainda não têm uma ideia concreta de como implementar de forma significativa esta aplicação de IA geradora de texto e código, treinada por um grande modelo linguístico, nas suas cadeias de abastecimento e em que escala.

O produtor de café Jacobs Douwe Egberts integrou um chatbot fácil de usar em ampliar o software de planejamento de demanda da Garvis em um projeto piloto de sucesso em meados de 2023. Com ele, funcionários aleatórios obtêm respostas precisas e acessíveis, por exemplo, sobre as implicações financeiras e logísticas de uma campanha promocional.

Maiores obstáculos

O maior obstáculo para adoção em toda a empresa de inteligência artificial generativa é a harmonização necessária do software subjacente da cadeia de abastecimento e dos dados gerados. Além disso, é necessário contar com tecnologia de criptografia para evitar que dados corporativos vazem para a aplicação pública da OpenAI.

Além disso, os custos de licenciamento da IA ​​generativa podem ser enormes. Uma licença empresarial ChatGPT custa mais de US$ 9,000 para 60 usuários, com custos adicionais para cada consulta (“prompt”) além disso. Se metade de todas as empresas realmente adotarem a IA generativa, prevejo que esta bolha rebentará no próximo ano devido a custos exorbitantes e receitas decepcionantes.

Pessoalmente, vejo o maior potencial da cadeia de abastecimento na chamada IA ​​“estreita”. A start-up suíça Afflux, nascida na universidade técnica EPFL em Lausanne, já concluiu uma série de projetos de IA bem-sucedidos na cadeia de abastecimento usando a combinação de um modelo de simulação e algoritmos de otimização. Ao modelar com precisão uma linha de produção existente em um modelo de simulação e, em seguida, usar vários algoritmos para otimizar a programação da produção, foram obtidas melhorias de produtividade de 10 a 30%.

Modelagem sob medida

O software padrão para programação de produção geralmente tem apenas cinco ou dez restrições técnicas, enquanto um modelo de simulação pode se aproximar da realidade com muito mais gargalos com até 99% de precisão. Estes gémeos digitais de linhas de produção e redes de distribuição serão as aplicações de IA de maior sucesso nas cadeias de abastecimento. No entanto, eles exigem modelagem personalizada.

Martijn Lofvers, chefe de mídia da cadeia de suprimentos da Trendwatcher
martijn.lofvers@supplychainmedia.nl

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• Fonte: https://www.supplychainmovement.com/winning-artificial-intelligence/