A gestão de estoque por Inteligência Artificial (IA) é parte da grande revolução que a transformação digital trouxe para os processos empresariais e para a sociedade de forma geral.
Segundo matéria publicada no portal da revista Exame, o uso da IA fez com que uma varejista de moda aumentasse suas vendas em 12%, e reduzisse o estoque em 30%.
Neste cenário, a incorporação de IA representa um importante avanço nas práticas de gestão de estoque pois permite a automação e otimização de processos que antes eram manuais e suscetíveis a erros humanos e, consequentemente, reduz custos e melhora a eficiência operacional e a experiência do cliente.
Isso é possível porque a IA utiliza algoritmos avançados para analisar grandes volumes de dados em tempo real, tais como históricos de vendas, padrões de demanda, tendências de mercado e até mesmo condições climáticas que podem afetar o transporte e a entrega de mercadorias.
O resultado dessa análise permite prever demandas futuras com maior precisão, ajudando as empresas a manterem níveis de estoque adequados e evitando tanto a falta quanto o excesso de produtos.
Para que você entenda a importância da IA na gestão de estoque, preparamos este artigo respondendo as principais dúvidas sobre o assunto! Leia mais a seguir!
O que é IA na logística?
A Inteligência Artificial (IA) na logística nada mais é do que a utilização de tecnologias avançadas para automatizar e otimizar processos logísticos, visando aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. A IA, quando combinada com outras tecnologias como Internet das Coisas (IoT), Big Data, Machine Learning e Computação na Nuvem, transforma a maneira como as operações logísticas são gerenciadas.
Desse modo, a principal função da IA na logística é analisar grandes volumes de dados em tempo real para tomar decisões mais precisas e rápidas do que seria possível manualmente. Por exemplo, a IA pode prever com precisão a demanda futura, ajudando as empresas a manterem níveis de estoque adequados e evitando tanto a falta quanto o excesso de produtos.
Além disso, a IA automatiza processos repetitivos, como a contagem de inventário, utilizando robôs e drones equipados com sensores e câmeras que enviam dados em tempo real para um sistema centralizado, economizando tempo e minimizando erros de contagem.
Outra aplicação da IA na logística é a otimização do layout de armazéns. Analisando a frequência de movimentação dos produtos, a IA sugere a melhor disposição das mercadorias, reduzindo o tempo de coleta e entrega e aumentando a eficiência logística.
Quais os benefícios do uso da IA na gestão de estoque?
Um dos principais benefícios da IA na gestão de estoque é a sua capacidade de automatizar processos repetitivos e demorados. Por exemplo, a contagem de inventário pode ser feita por robôs e drones equipados com sensores e câmeras, que enviam dados em tempo real para um sistema centralizado.
Além disso, a IA pode otimizar o layout de armazéns e centros de distribuição. Analisando dados sobre a frequência de movimentação dos produtos, a IA pode sugerir a melhor disposição das mercadorias para reduzir o tempo de coleta e entrega, aumentando a eficiência logística.
A IA também facilita a gestão de estoques porque melhora o planejamento das rotas de transporte. Utilizando dados em tempo real sobre o trânsito, condições climáticas e localização dos veículos, a IA otimiza as rotas de entrega, reduzindo o tempo de transporte e os custos dela decorrentes.
No que se refere ao armazenamento, a IA ajuda a manter estoques enxutos, evitando desperdícios e liberando capital de giro. Os algoritmos inteligentes calculam as quantidades ideais de estoque com base na demanda prevista e ajustam automaticamente os pedidos de reposição.
A implementação da IA também se traduz em uma melhor experiência para o cliente, pois com a otimização dos processos de estoque e logística, as reduzem os prazos de entrega e oferecem preços mais competitivos, além de um melhor serviço de rastreamento de pedidos.
Como a IA é usada na previsão de demanda e otimização de estoque?
A previsão de demanda é responsável por gerir a disponibilidade dos produtos necessários para realizar as atividades da empresa. A IA melhora esse processo através de:
1. Análise de Dados Históricos
A IA ajuda a identificar padrões e tendências e os algoritmos de machine learning aprendem com esses dados para prever futuras necessidades de estoque com alta precisão.
2. Consideração de Fatores Externos
Além dos dados internos, a IA também incorpora dados externos como condições climáticas, eventos sazonais, tendências de mercado, dados econômicos e comportamentais, e até mesmo atividades concorrenciais o que proporciona uma visão precisa da demanda futura.
3. Algoritmos
Os algoritmos de IA são aptos a aprender conforme vão tendo acesso a novos dados, por isso, as previsões são ajustadas e refinadas, melhorando a acurácia ao longo do tempo.
4. Reconhecimento de Padrões
A IA tem a capacidade de identificar até mesmo padrões mais complexos que não seriam facilmente perceptíveis por um colaborador, como por exemplo, sazonalidade, resultados de uma campanha de marketing e mudanças no comportamento do consumidor, permitindo previsões mais precisas.
Otimização de Estoque
A otimização de estoque busca equilibrar a disponibilidade de produtos com a minimização dos custos de manutenção de estoque. A IA contribui para isso das seguintes maneiras:
1. Automação de Reposição de Estoque
Com base nas previsões de demanda, sistemas de IA automatizam o processo de reposição de estoque. Desta forma, quando os níveis de estoque caem abaixo de um limite predefinido, são gerados pedidos de reposição automaticamente, para que os produtos estejam sempre disponíveis.
2. Análise de Rotatividade de Produtos
A IA analisa a rotatividade dos produtos e determina quais itens devem ser estocados em maior quantidade e quais podem ser mantidos em menor quantidade para assim evitar excessos de estoque de produtos de baixa rotatividade e falta de produtos de alta rotatividade.
3. Otimização do Layout
A IA está apta a sugerir inclusive qual é a melhor disposição dos produtos com base na frequência de movimentação dos itens. Logo, os produtos de alta rotatividade são colocados em locais de fácil acesso, enquanto itens de baixa rotatividade são armazenados em áreas menos acessíveis, otimizando o uso do espaço e melhorando a eficiência operacional.
4. Minimização de Custos
Diante da maior previsibilidade, a IA ajuda ainda a reduzir os custos de excesso de estoque, como custos de armazenamento, obsolescência e deterioração de produtos.
5. Gestão de Inventário em Tempo Real
Sistemas de IA monitoram o inventário em tempo real, ou seja, fornece dados atualizados e isso permite uma gestão ágil, uma vez que é possível ajustar rapidamente os níveis de estoque conforme necessário para responder às mudanças na demanda.
6. Redução de Perdas e Desperdícios
A IA identifica produtos com maior risco de expiração ou obsolescência, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas, como promoções ou redistribuição para evitar perdas.
Quais são as tecnologias aplicadas ao controle de estoque?
O controle de estoque é parte importante da gestão logística, pois envolve a utilização de várias tecnologias para melhorar a precisão, eficiência e automação dos processos. Confira agora algumas das principais tecnologias aplicadas ao controle de estoque:
1. Sistemas de Gestão de Armazém (WMS)
Os Sistemas de Gestão de Armazém (WMS) são softwares especializados que auxiliam no controle de estoque, gerenciamento de armazém e otimização de processos logísticos.
2. RFID (Radio Frequency Identification)
A tecnologia RFID utiliza etiquetas de rádio frequência para identificar e rastrear produtos automaticamente.
3. Códigos de Barras
Os códigos de barras são uma tecnologia amplamente utilizada para a identificação e rastreamento de produtos.
4. IoT (Internet das Coisas)
A Internet das Coisas (IoT) envolve a interconexão de dispositivos e sensores através da Internet, permitindo a coleta e análise de dados em tempo real.
5. Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning
A IA e o Machine Learning aplicados ao controle de estoque oferecem capacidades avançadas de análise de dados e previsão.
6. Big Data Analytics
O Big Data Analytics envolve a análise de grandes volumes de dados para extrair insights relevantes, como análises preditivas e identificação de ineficiências.
7. Robótica
A robótica está cada vez mais presente em armazéns e centros de distribuição.
8. Drones
Os drones são utilizados para inspeção e inventário de grandes áreas de armazéns.
9. Blockchain
A tecnologia blockchain oferece uma forma segura e transparente de registrar transações e rastrear produtos ao longo da cadeia de suprimentos.
10. Computação em Nuvem
A computação em nuvem permite que as empresas armazenem e acessem dados de inventário de qualquer lugar, a qualquer momento.
Tendências IA na logística
Entre as tendências futuras da IA na logística, destaca-se o uso crescente de robôs e veículos autônomos. Tarefas repetitivas e que não requerem habilidades específicas podem ser realizadas por robôs, liberando os trabalhadores humanos para atividades que exigem maior tomada de decisão e criatividade. O desenvolvimento de veículos autônomos e drones para a entrega de mercadorias também está em ascensão, prometendo transformar radicalmente a última milha da entrega de produtos.
Conclusão
A aplicação da Inteligência Artificial na gestão de estoque não só traz benefícios operacionais significativos, mas também permite que as empresas sejam mais competitivas e responsivas às necessidades do mercado. A precisão, eficiência e automação proporcionadas pela IA resultam em uma gestão de estoque mais eficaz, reduzindo custos e melhorando a satisfação do cliente.
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