Grandes e pequenas empresas que implementaram técnicas integradas entre si ou integradas em trabalhos diversos de sistema buscam saída única. A IBM com a Twiga Foods, lançou estratégia de micro financiamento blockchain para fornecedores de alimentos ao implementar técnicas de ML, onde os dados comparados usando blockchain de dispositivos móveis são processados com técnicas de ML para determinar pontuações de crédito prevendo credibilidade dos usuários. A Porsche adotou tecnologia em que Machine Learning e Bockchain são integrados, melhorando capacidades e segurança do automóvel, para negociar dados com mais segurança, facilitando-lhes estacionamento, carregamento e acesso temporário de terceiros ao carro. A tecnologia usa medidores inteligentes microgrid trabalhando com base em modelos de aprendizado de máquina e contratos inteligentes em blockchain para rastrear e gerenciar transações de energia.
O aprendizado de máquina tem aplicativos na cadeia de suprimentos porque é negócio baseado em dados cujas formas no gerenciamento da cadeia de suprimentos ajudam na eficiência e otimização do setor. A Análise preditiva pode prevenir demanda usando modelos de aprendizado de máquina com algoritmos na detecção de tendências ocultas em dados de demanda do passado. O ML na cadeia de suprimentos pode ser usado para detectar problemas antes que causem interrupção nos negócios, garantindo que a empresa tenha recursos e conhecimento para responder desafios e riscos emergentes. Verificações manuais de qualidade realizadas nos centros logísticos em contêineres ou remessas quanto a dano que possa ocorrer no transporte. A inteligência artificial e aprendizado de máquina ampliaram automação da inspeção de qualidade na cadeia de suprimentos, permitindo exame de falhas em equipamentos, bem como detecção de danos em reconhecimento de imagem. Abordagens de ML como combinação de análise profunda, IoT e monitoramento em tempo real, ajudam organizações melhorar visibilidade da cadeia de suprimentos, permitindo experiências de entrega mais rápida. Modelos de aprendizado de máquina e fluxos de trabalho analisam dados históricos antes de identificar ligações entre atividades na cadeia de valor do fornecedor. A Amazon usa técnicas de ML para fornecer atendimento a consumidores, obtendo informações sobre a relação entre sugestões de produtos e futuras visitas ao site da empresa. O aprendizado de máquina se destaca na identificação visual de padrões, abrindo possibilidades à inspeção e manutenção de ativos físicos na rede da cadeia de suprimentos. Comprova ser eficiente na automatização da avaliação da qualidade de entrada nos hubs de logística, isolando remessas de produtos com danos e desgaste via algoritmos que pesquisam padrões relacionados em conjuntos de dados.
Moral da Nota: a utilização do aprendizado de máquina no gerenciamento da cadeia de suprimentos auxilia automação de operações de rotina, permitindo empresas se concentrarem em atividades comerciais mais estratégicas e significativas. Gerentes da cadeia de suprimentos usam aprendizado de máquina para otimizar estoques e localizar fornecedores, mantendo assim, os negócios funcionando. O ML despertou interesse de organizações incluindo capacidade de aproveitar volumes de dados gerados por armazenamento, sistemas de transporte e logística industrial, ajudando empresas desenvolverem modelo de cadeia de suprimentos com inteligência de máquina para reduzir riscos, melhorar desempenho, componentes críticos na cadeia de suprimentos globalmente competitiva.