Impactos da Tecnologia no Gerenciamento Logístico Industrial

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Existem inúmeros aspectos cruciais que influenciam o desempenho das indústrias. Atualmente, o uso de dados para melhor conhecimento interno e do mercado, tem deixado de ser inovação e passado a ser uma situação implementada pela necessidade de manter a competitividade dos negócios.

Análise de Dados na Indústria

A análise sobre os ciclos de dados coletados identifica lacunas de produção e situações improdutivas com mais rapidez, e o uso de Machine Learning incide na pericia informada sobre os custos exatos de determinado produto e materiais realmente necessários. Além disso, é possível gerar insights sobre novas maneiras de agir, que ao longo do tempo se mostram mais econômicas ao contexto geral da empresa, quando comparado ao delineamento sobre metas e objetivos.

Este controle macro sobre diversas situações começa no acompanhamento de cada ativo em tempo real, para que, na leitura destes dados individuais, forme-se a visualização real sobre a totalidade do negócio. Os benefícios de automatizar o gerenciamento são muitos:

  • Maior eficiência sobre a energia;
  • Controle de manutenção;
  • Visualização real da condição dos ativos;
  • Produção enxuta, com equilíbrio sobre compras e vendas;
  • Mudanças em larga escala sem processos demorados.

Para atingir um nível de automação confiável, é necessário que as empresas tenham um olhar atento na estrutura para coleta, mitigação e uso destes dados, fazendo com que a visualização de toda a cadeia de suprimentos e outras situações sejam atualizadas quase que em tempo real e informem cada ocasião com extrema fidelidade.

Machine Learning Garante um Melhor Controle dos Ativos

O uso de Machine Learning para esse controle possibilita novas melhorias para situações já existentes no processo de produção, onde as diversas variáveis da gestão da cadeira de suprimentos são geradas a partir de dados históricos e atuais que conseguem prever estimativas futuras. Além disso, ao contrário de outras tecnologias, o Machine Learning tem como uma de suas principais funções o fornecimento de métodos para aprimorar o desempenho.

Todos os métodos da solução, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço, fazem do ML uma tecnologia cada vez mais necessária para a manutenção e melhoria contínua das empresas. Estas diversas melhorias influenciadas pelo ML colaboram para uma sinergia linear entre todos os processos, onde a tomada de decisões passa a considerar políticas preditivas sobre o uso da tecnologia a base de dados.

Modernização da Logística

O reconhecimento de padrões visuais mudou o suporte de ativos físicos em toda a logística. A inspeção da qualidade de entrada também é automatizada por Machine Learning com a ajuda de algoritmos, isolamento de remessas de produtos, hub de logística e outros. A solução possibilita descobrir padrões nos dados da cadeia de suprimentos, confiando em algoritmos que identificam rapidamente os fatores mais influentes para o sucesso de determinado produto, departamento ou processo, enquanto aprendem constantemente durante todo o período de produtividade.

Descobrir novos padrões nos dados da cadeia de suprimentos tem o potencial de revolucionar qualquer negócio. Os algoritmos de Machine Learning estão revolucionando o mercado industrial e possibilitando produções com cada vez otimizadas, redução de custos a partir da descoberta de novos padrões de uso e, consequentemente, trabalhos mais assertivos.

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