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O Grupo Innowise é uma empresa internacional de desenvolvimento de software de ciclo completo fundada em 2007. Somos uma equipa de mais de 1600+ profissionais de TI que desenvolvem software para outros profissionais em todo o mundo.
Sobre nós
O Grupo Innowise é uma empresa internacional de desenvolvimento de software de ciclo completo fundada em 2007. Somos uma equipa de mais de 1400 profissionais de TI que desenvolvem software para outros profissionais em todo o mundo.

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

O Innowise expandiu os recursos existentes da cadeia de suprimentos do cliente com o DSaaS para prever os termos de envio de materiais e reduzir a taxa de rotatividade de clientes.

Cliente

Indústria
Eletrónica, Fabrico
Região
UE
Cliente desde
2022

O nosso cliente é um fabricante de aparelhos electrónicos e de componentes para os mesmos, incluindo telemóveis, comandos de TV, leitores de DVD e CD, câmaras digitais e outros.

As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio: Enfrentar prazos de entrega não cumpridos e erros no planeamento estratégico de recursos

Assegurar uma rede de fornecedores que funcione bem é crucial para garantir a entrega atempada das encomendas. O nosso cliente já optimizou o desempenho da cadeia de fornecimento para maximizar a rentabilidade, mitigando os riscos de flutuação da procura, operações ineficientes e preços voláteis dos materiais. Além disso, implementou um planeamento e programação rigorosos, sistemas abrangentes de controlo de inventário e monitorização contínua para garantir a qualidade.

No entanto, o nosso cliente continuava a deparar-se com prazos de entrega não cumpridos e erros no planeamento estratégico de recursos. Para melhorar a precisão e a previsibilidade do desempenho operacional, pretendiam uma solução avançada baseada em DS e ML para recolher e analisar grandes volumes de dados e fazer previsões realistas sobre os prazos de entrega.

Extensão Web para previsão de fornecimentos

Solução: Extensão Web DS e MLOps para prever fornecimentos e evitar atrasos na entrega

Como o nosso cliente fabrica dispositivos digitais complexos compostos por muitas peças (resistências, indutores, condensadores, transístores, díodos, etc.), necessita de cadeias de abastecimento estáveis e geríveis com determinados riscos calculados. Pretendiam uma visão geral de todas as interacções anteriores com os parceiros, com capacidades de ML para digerir e prever futuras remessas e evitar atrasos ou interrupções nas entregas.

Com base nisso, o Grupo Innowise sugeriu a criação de uma plataforma de análise de contratos inteligentes que incluísse DS e MLOps para transformar dados brutos em informações accionáveis. A nossa equipa de projeto tirou o máximo partido destas tecnologias e implementou a IA/ML na cadeia de fornecimento para proteger os processos de aquisição e aliviar os efeitos adversos.

Pipelining de dados

Depois de os gestores preencherem todas as informações relativas a determinados parceiros (necessidade de materiais, prazos de entrega, stocks em armazém, etc.), a nossa plataforma produz previsões com base em condutas de dados. Assim, implementámos uma análise de dados profunda para detetar desvios de dados e divergências entre departamentos. Essencialmente, cada etapa do ciclo cria um resultado que constitui a base para as transformações subsequentes, resultando num fluxo contínuo até que cada etapa seja concluída. Quando apropriado, vários processos são conduzidos em paralelo para maximizar a eficiência.

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.

Tecnologias

Back-end
TypeScript, Node.js, Nest, TypeORM
Front-end
TypeScript, React, Next.JS, MobX, MUI
Aprendizagem automática
Tensorflow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, MLFlow
Ciência dos dados
Pandas, Matplotlib, Plotly, Numpy
Bases de dados
PostgreSQL
QA
AQA, Manual

Processo

Na primeira fase, os nossos especialistas clarificaram e redefiniram os objectivos do cliente, uma vez que a proposta original tinha muitos problemas em termos de viabilidade e utilização final. Ao longo do processo de desenvolvimento, os nossos especialistas aplicaram abordagens adicionais de AutoML para aumentar as taxas de entrega do modelo. Como o nosso modelo recebeu mais amostras semelhantes às recentes, implementámos uma técnica de reamostragem personalizada que reduziu o efeito de desvio de dados.

A nossa equipa de projeto trabalhou segundo a metodologia Scrum, com sprints bissemanais e reuniões diárias. O gestor de projeto manteve-se em contacto com o cliente, acomodando alterações no âmbito. Todas as tarefas foram monitorizadas no Jira, com o PM a atribuir trabalhos e a supervisionar o desempenho geral.

Atualmente, o projeto está ativo, com a nossa equipa a trabalhar na melhoria da previsão da produção e na integração dos módulos da cadeia de abastecimento de ML.

Equipa

1
Gestor de projectos
1
Analista de negócios
2
Programadores front-end
2
Programadores back-end
2
Engenheiros ML
1
Designer UI/UX
1
Engenheiro de QA

Resultados: Os módulos previsíveis da cadeia de abastecimento de ML com 630% reduzem o risco de paragem da linha de produção

O Innowise enriqueceu os recursos de ML da cadeia de suprimentos do cliente com uma extensão DSaaS para prever os termos de entrega. Graças aos algoritmos de ML e DS que consideram a multiplicidade de variáveis num sistema complexo de cadeia de abastecimento, o cliente pode agora monitorizar continuamente potenciais problemas de aprovisionamento e planear as expedições de forma mais completa, evitando silos de informação. Graças à nova solução, o cliente gere com confiança os processos da cadeia de abastecimento sem se preocupar com complicações imprevistas ou atrasos operacionais. Além disso, graças à aprendizagem automática na cadeia de abastecimento, o nosso cliente pode agora tomar decisões informadas que contribuem para a excelência operacional e para o aumento das receitas nos pontos de venda digitais.

Duração do projecto
  • Outubro de 2022 - Em curso

45%

redução das interrupções nas entregas

630%

menor risco de paragem da linha de produção

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