IA/ML na cadeia de abastecimento: redução de 45% nas entregas interrompidas

Camadas de modelação

Desenvolvemos uma plataforma de aprendizagem automática que calcula os factores cruciais que afectam a eficiência do processo de aquisição. A nossa equipa criou uma camada lógica que agrupa os dados em grupos semelhantes e treina modelos para cada grupo. Além disso, incorporámos uma camada de explicação para ajudar um utilizador final a validar o comportamento do modelo e a compreender melhor a estimativa.

Em termos simples, o fluxo da solução pode ser descrito da seguinte forma. Os utilizadores introduzem todos os dados relativos a fornecedores específicos, como IDs de contratos, materiais necessários, datas de encomenda/entrega, progresso atual e qualquer informação auxiliar. Em seguida, com base no ML em algoritmos da cadeia de abastecimento, a plataforma analisa os dados indicados e prevê as datas de aquisição, considerando o histórico de interacções anteriores, a fiabilidade do fornecedor e os riscos externos. A análise preditiva, por exemplo, pode indicar quando os níveis de stock do fornecedor são baixos ou quando é provável que as entregas atrasadas causem problemas significativos no futuro.