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

A análise sobre os ciclos de dados coletados identificam lacunas de produção e situações improdutivas com mais rapidez, e o uso de Machine Learning (ML), incide na pericia informada sobre os custos exatos de determinado produto e materiais realmente necessários, ou mesmo, informação 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 em tempo real de cada ativo, 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 industrias 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.

O uso de ML para esse controle ocasiona sugestões novas 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 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 de ML uma tecnologia cada vez mais necessária para a manutenção da competitiva das empresas no mercado.

Estas diversas melhorias influenciadas com ML colabora para uma sinergia linear entre todos os processos, onde a tomada de decisões para a ser considerada com políticas preditivas sobre o uso da tecnologia a base de dados.

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. Algoritmos de Machine Learning estão revolucionando o mercado industrial e possibilitando produções com cada vez mais redução de custos a partir da descoberta de novos padrões de uso e trabalho dos insumos e suprimentos dos negócios, sem necessitar de intervenções longas e manuais para que tais mudanças ocorram.

Os principais fatores que influenciam os níveis de estoques, a qualidade do fornecedor, a previsão de demanda, a aquisição, o pedido, o planejamento da produção, o gerenciamento do transporte e muito mais estão se tornando conhecidos pela primeira vez. Novos conhecimentos e insights do aprendizado de máquina mostram outros parâmetros aos negócios sobre a administração dos processos de logística.


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