Já parou para pensar em todos os processos envolvidos na cadeia de suprimentos e nas inúmeras decisões que precisam ser tomadas para que tudo funcione de forma tranquila? Garantir que não falte matéria-prima, que os produtos estejam disponíveis no tempo certo e que tudo isso aconteça dentro dos prazos — sem comprometer o lucro da empresa — é um cenário desafiador onde as decisões no supply chain se tornam cada vez mais difíceis de gerenciar apenas com esforço humano.
Por isso, esse é um campo fértil para a aplicação da inteligência artificial (IA). Essa tecnologia pode ajudar — e muito! — na tomada de decisões estratégicas e operacionais, oferecendo agilidade, precisão e previsibilidade. E é sobre isso que vamos falar neste conteúdo: sobre como a IA pode trazer mais previsibilidade e otimizar o supply chain, ajudando as empresas a se adaptarem aos novos desafios do mercado.
Índice:
- 1) A jornada da IA nas decisões do supply chain
- 2) Da reação à simulação: 3 passos da maturidade analítica
- 3) Da teoria à prática: onde a IA já faz diferença
- 4) Planejamento integrado: o sonho (possível) dos gestores
- 5) Três histórias que mostram o poder da IA
- 6) IA é sobre decisões melhores no supply chain — e mais cedo
A jornada da IA nas decisões do supply chain
Quando falamos da aplicação de IA no supply chain, é importante entender que existe uma jornada de maturidade a ser alcançada pelas organizações. No início, as empresas apenas monitoravam dados com dashboards e análises descritivas, respondendo perguntas como: “o que está acontecendo com a operação?”. Com o tempo, avançaram para análises mais sofisticadas, buscando entender “por que isso está acontecendo?”. Hoje, a pergunta-chave passou a ser: “o que vai acontecer e como devo reagir?”.
Nesse sentido, para Luciano Moura, Diretor Comercial da UniSoma, o verdadeiro valor surge quando se ultrapassa a camada descritiva e se avança para os modelos preditivos e prescritivos — é aí que a IA brilha. Ela permite antever cenários e sugerir ações com base em dados históricos e variáveis atuais. A tomada de decisão se torna mais inteligente e, muitas vezes, “automática”.
Anteriormente, a dinâmica era esperar os eventos acontecerem e, depois, medir seus impactos. Hoje, com a IA, conseguimos prever cenários com base no comportamento passado e nos dados atuais — e isso muda completamente o jogo.
Em resumo, essa é a nova lógica do supply chain inteligente: prever para decidir melhor, colaborar mais e agir antes do problema acontecer. Mas, obviamente, a aplicação de ferramentas de IA não acontece da noite para o dia — exige uma cultura de colaboração entre dados, pessoas e processos. Os algoritmos precisam estar embutidos no próprio processo decisório, com dados confiáveis e acessíveis no tempo certo.
Há uma jornada de maturidade em que cada etapa representa um novo nível de consciência, integração e capacidade analítica. Quais são essas etapas?
Da reação à simulação: 3 passos da maturidade analítica
1) Organizar e otimizar
O primeiro passo é sair da gestão baseada em planilhas desconectadas, feeling e decisões locais. Ao organizar dados, otimizar processos e integrar áreas, abre-se espaço (e tempo!) para decisões mais estratégicas e menos operacionais no supply chain.
2) Simular para decidir melhor
Simular é testar hipóteses antes que os eventos aconteçam. Essa prática permite enxergar riscos e oportunidades, antecipar gargalos e até descobrir novos mercados. A simulação ajuda, inclusive, a vencer resistências culturais, ao mostrar de forma concreta e visual o valor de uma nova estratégia.
3) Incorporar a incerteza aos modelos
A nova fronteira é considerar a incerteza como variável central no processo decisório. Como o mundo é dinâmico, as empresas mais resilientes são aquelas que modelam diferentes futuros e se preparam para eles. Essa é a novidade da aplicação da IA.
Da teoria à prática: onde a IA já faz diferença
Mas como esses passos se traduzem em resultados concretos? As aplicações práticas da IA no supply chain já são muitas. Veja alguns exemplos:
- • Previsão de demanda com base em comportamento passado, sazonalidade e tendências;
- • Melhoria de propriedades de materiais e rendimentos dos processos;
- • Determinação do sortimento ideal por loja e região;
- • Resposta rápida a quedas de capacidade logística;
- • Ajustes dinâmicos nos planos de produção;
- • Planejamento integrado entre áreas (produção, logística, comercial, etc.).
E este último, sem dúvida, merece destaque.
Planejamento integrado: o sonho (possível) dos gestores
Um dos maiores desafios nas empresas é integrar toda a cadeia de suprimentos em um único plano de ação: do sourcing à produção, do estoque à logística — tudo orquestrado! Nem sempre isso é possível, mas a IA ajuda a se aproximar desse ideal.
Mesmo quando as decisões ainda são tomadas em silos, os algoritmos — de machine learning a modelos estatísticos e matemáticos — conseguem otimizar cada etapa, tornando o processo mais coordenado e eficiente. A ideia é aplicar o algoritmo certo no momento certo para chegar o mais próximo possível de uma operação fluida e sincronizada. E temos histórias reais para contar sobre isso!
Três histórias que mostram o poder da IA
Case 1 – Uma cadeia de suprimentos mais inteligente
Uma das maiores empresas de proteína animal do mundo enfrentava o desafio de coordenar mais de 50 unidades produtivas e diversos centros de distribuição, sem um planejamento integrado.
Cada unidade tomava decisões isoladas: a área de produção queria minimizar setups, o comercial focava no mix mais rentável, mas que nem sempre casava com a capacidade fabril, e ainda havia co-produtos que precisavam de destinação. A matéria-prima vinha de diversas origens, com qualidades diferentes, o que trazia ainda mais complexidade.
O grande desafio estava justamente em responder perguntas críticas como: vale a pena comprar uma matéria-prima um pouco mais cara, mas que me permita atender melhor a demanda? Como tomar decisões que considerem o impacto global da cadeia, e não apenas o resultado local de cada área?
A virada começou quando a empresa decidiu olhar para a cadeia como um todo, com o uso de inteligência artificial e o fortalecimento do planejamento integrado. Ao integrar dados de todas as áreas e considerar variáveis que muitas vezes passavam despercebidas, a empresa passou a enxergar os trade-offs com mais clareza.
O ganho foi tanto tecnológico quanto cultural — a empresa deixou de operar como uma somatória de partes e passou a funcionar como um organismo único e inteligente.
Case 2 – A unidade que parecia dar prejuízo
Em outra gigante do setor de proteína animal, as unidades também operavam de forma autônoma: tomavam suas próprias decisões sobre o que comprar, o que produzir e para qual mercado atender. Essa autonomia gerava uma espécie de competição interna, e a visão do todo acabava comprometida.
O objetivo do projeto era claro: integrar a cadeia produtiva e otimizar as decisões com foco na margem de contribuição total da empresa — não nos resultados individuais das plantas.
Com a adoção de uma ferramenta de otimização e a redefinição dos processos, os primeiros resultados começaram a aparecer. A margem de contribuição geral da companhia subiu mais de 3%. Foi justamente aí que surgiu uma questão delicada: uma das unidades, ao ser analisada isoladamente, aparecia consistentemente no vermelho.
O impulso inicial do cliente foi simples e direto: “vamos fechar essa planta”. Mas, antes de agir, resolveu testar a robustez da ferramenta, que oferecia a possibilidade de simulação de cenários. E foi aí que a história mudou.
Ao simular o fechamento da unidade, o resultado surpreendeu: a margem de contribuição da empresa despencava. A razão? Aquela unidade realizava a primeira etapa do processo produtivo, menos valorizada, mas essencial. Ela entregava matéria-prima intermediária para outras plantas, que completavam o processo e geravam os produtos finais de maior valor agregado.
A contribuição real daquela unidade não aparecia isoladamente, mas era vital para a performance de toda a cadeia.
Case 3 – O plano B era o melhor plano
No setor sucroalcooleiro, a cada safra as decisões de produção entre açúcar e etanol exigem apostas estratégicas. Afinal, mercado internacional, clima imprevisível, sazonalidades de demanda e restrições logísticas tornam o planejamento um exercício de constante adaptação. E foi nesse contexto que um cliente resolveu desafiar o modelo tradicional.
Foram elaborados dois planos. O primeiro era o modelo clássico: determinístico, com base nos dados mais atualizados, buscando a maximização da margem com o cenário conhecido. O segundo era diferente: incorporava incertezas desde a origem — como variações no clima, câmbio e preço dos combustíveis.
No primeiro momento, o plano determinístico mostrava números melhores e, por isso, foi seguido pela empresa. O plano estocástico, com múltiplas possibilidades futuras e que tinha margem mais conservadora, ficou guardado como um “plano B” — quase como um experimento paralelo.
Meses depois, com os resultados reais em mãos, o cliente fez a comparação: se tivesse seguido o plano que levava em conta as variabilidades, teria lucrado dezenas de milhões a mais.
Este caso, portanto, ilustra que, ao simular cenários com base em hipóteses realistas, a empresa não só toma decisões mais embasadas como descobre oportunidades invisíveis ao planejamento tradicional.
IA é sobre decisões melhores no supply chain — e mais cedo
Como diz Luciano Moura, “as empresas que adotaram IA, hoje já estão respondendo perguntas que seus concorrentes ainda nem se fizeram”. A IA não é apenas sobre tecnologia — é sobre entendimento, velocidade, colaboração e adaptação.
O supply chain do futuro é aquele que, além de reagir rápido, também prevê, simula e decide antes. E isso já começou.
Com décadas de experiência em modelagem matemática, ciência de dados e soluções personalizadas, a UniSoma é referência em inteligência artificial aplicada à cadeia de suprimentos. Atuamos com empresas líderes de mercado para transformar dados em decisões mais rápidas, integradas e lucrativas.
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