Automação e IA fortalecem os elos fracos nos fluxos de trabalho da cadeia de abastecimento

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Simplificar e acelerar os processos de negócios de alto volume ao longo da cadeia de suprimentos é essencial para as finanças, estoques de produtos, pedidos de compra, transações, entregas de uma empresa, bem como funções analíticas. Muitas dessas funções são repetitivas e sujeitas a erros humanos.

As ferramentas de automação de processos robóticos (RPA) podem ajudar a automatizar muitas dessas tarefas para reduzir erros e liberar humanos para trabalhar em projetos mais interessantes e valiosos.

O RPA e a Inteligência Artificial também podem complementar outras tecnologias para melhorar as decisões de negócios, analisar documentos e prever riscos. O RPA tem suas limitações, mas podem ser tratadas com a combinação certa de ferramentas e julgamento humano.

Podemos ver a tecnologia RPA se tornar mais amplamente adotada nas operações diárias da cadeia de suprimentos. As empresas estão usando a tecnologia para automatizar funções manuais de entrada de dados, gerar atualizações de status da cadeia de suprimentos e executar funções de auditoria de sistema a sistema.

O RPA ajuda a preencher a lacuna para a comunicação entre sistemas quando a integração de sistemas tradicionais e APIs não estão disponíveis

As funções complexas da cadeia de suprimentos podem ser processadas mais facilmente em sistemas de gerenciamento de ERP, transporte e armazenamento.

Muitos processos manuais estão envolvidos no negócio de transporte, incluindo entrada de pedidos, acompanhamento e rastreamento, monitoramento de agendamento e geração de comprovante de entrega para os clientes. As empresas podem criar robôs RPA para oferecer suporte aos clientes.

Desta forma, a empresa economiza centenas de horas de trabalho por dia em tarefas repetitivas, como pesquisar o status de entrega de transporte em sites de transportadoras, gerar atualizações por e-mail sobre o status de entrega, criar pedidos de transporte a partir de uma lista de itens prontos para envio e captura de documentos de prova de entrega de sites para atualizar sistemas de gestão de transporte.

Além disso, o RPA é uma parte crítica na oferta de serviço, eliminando, por exemplo, a papelada dos processos de negócio, o que traz benefícios operacionais e ambientais.

No futuro mais avanços em aprendizado de máquina e IA irão melhorar ainda mais a eficácia das ferramentas RPA e torná-las mais fáceis de programar, o que provavelmente levará ao seu uso em outros aplicativos e processos na cadeia de abastecimento.

Automação como solução de múltiplos problemas

Qualquer tipo de falha ou gargalo ao longo da rota da cadeia de abastecimento pode retardar processos críticos e causar erros caros. O RPA ajuda a mitigar vários tipos de ineficiências.

As cadeias de suprimentos têm muitos processos de ponta a ponta, como “pedidos para receber” e “contas a pagar”, e muitos subprocessos como “captura de pedido” e “pagamento da fatura”.

Sempre que possível, os dados digitais serão transmitidos sem esforço de sistema para sistema. Mas as empresas se fundem e se desintegram, novos sistemas vêm e vão, e as pessoas cometem erros ao redigitar os dados. Os erros aparecem graças a inúmeras ineficiências.

Cada tipo de ineficiência pode levar a uma variedade de problemas em toda a cadeia de abastecimento:

● As ineficiências do sistema são geradas pela falta de interconectividade, processo manual ou configurações do sistema.
● A ineficiência de dados é impulsionada por dados desalinhados entre cliente e fornecedor, dados mestre incorretos ou ausentes em uma empresa, ou atrasos na atualização de informações transacionais, como alterações de preços.
● As ineficiências da política são motivadas por diferenças em como os fornecedores veem políticas como termos de pagamento do cliente.
● A ineficiência das pessoas é impulsionada pelo projeto organizacional, funções e responsabilidades inconsistentes e funcionários sobrecarregados, descomprometidos, distraídos ou angustiados.

Dividir processos complexos em subprocessos criados a partir de tarefas simples pode ajudar a eliminar gargalos. O RPA é melhor para automatizar a movimentação de dados estruturados usados em tarefas padronizadas em vários sistemas estáveis, especialmente tarefas altamente repetitivas que exigem grandes volumes de re-codificação com maior potencial para erros.

O RPA pode executar tarefas com script ininterruptamente, mais rápido, com menos erros e com menos custo do que executar manualmente o mesmo processo para tarefas rotineiras, repetitivas, baseadas em regras previsíveis e menos eficazes quando este não for o caso.

Superando interrupções com RPA e AI

A estratégia da cadeia de suprimentos não estava recebendo muita atenção dos executivos antes dos eventos do ano passado. Mas agora é devido às interrupções reais e potenciais na cadeia de suprimentos causadas pela pandemia COVID-19 e pela guerra comercial em andamento entre os EUA e a China.

Unir os silos de dados de forma eficaz é uma maneira de superar essas interrupções. As empresas normalmente implantam sistemas separados para gerenciamento de transporte, armazenamento e logística de terceiros, tornando mais difícil para o gerenciamento fazer avaliações de interrupções. Se você não tem visibilidade, pode corrigir sem relevância para as operações de negócio, e isso pode custar caro,

O papel da IA na cadeia de abastecimento

O RPA pode ajudar a preencher essas lacunas de visibilidade nos sistemas, especialmente para empresas que lidam com vários parceiros de negócios menores. Uma grande empresa, por exemplo, pode ter vários grandes clientes varejistas com milhares de pequenos fornecedores que dependem de diferentes sistemas de faturamento.

O RPA, em conjunto com outras tecnologias, pode determinar por que uma fatura parece diferente do esperado e ajudar a reduzir o tempo que os humanos gastam contestando-a e garantir que os fornecedores sejam pagos em dia.

Muitas decisões da cadeia de suprimentos envolvem origem e custo de abastecimento. Na esteira do COVID-19, grandes quantidades de dados do fornecedor que podem afetar a avaliação de risco estão mudando continuamente.

A automação desempenha um papel importante na aquisição e entrada desses dados, enquanto a IA e o aprendizado de máquina podem avaliar rapidamente os fatores de risco associados envolvidos.

Sobre a Magna Sistemas

A MAGNASISTEMAS é uma empresa de serviços, IBM Platinum Business Partner, que oferece soluções inovadoras baseadas em diferentes tecnologias para apoiar seus clientes na resolução de desafios de negócios.

Acompanhe nosso blog e fique por dentro de como a MAGNASISTEMAS, em parceria com a IBM, potencializa o uso dos dados com a IA e IoT para inovar o gerenciamento de ativos, otimizar bens imobiliários e instalações, aprimorar a engenharia de software e de sistemas, além de avançar a sua transformação digital.

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