Key Takeaways
Contar é importante — Uma história sem fim: As contagens físicas recorrentes na gestão de inventário são entediantes e demoradas, conduzindo frequentemente a erros e ineficiências na monitorização do stock.
Introdução de dados — Uma relação de amor e ódio: A introdução manual de dados e o processamento de encomendas podem estar sujeitos a erros e ser lentos, afetando a precisão e a rapidez das operações de gestão de inventário.
O fiasco das previsões: Basear as previsões de procura em dados históricos de vendas é uma abordagem reativa, contribuindo para situações de rutura de stock e excesso de stock.
A sinfonia do stress causado pelas ruturas de stock: Práticas de inventário ineficientes resultam em ruturas de stock que perturbam as operações, causando atrasos e clientes desapontados.
Mais nem sempre é melhor: O excesso de stock causado por práticas de inventário deficientes conduz ao aumento dos custos de armazenamento, imobilizando capital e reduzindo a rentabilidade.
Contagens físicas recorrentes. Introdução manual de dados e processamento de encomendas. Previsão reativa da procura utilizando dados históricos de vendas.
Estas práticas ineficientes assolam a gestão tradicional de inventário. Esta abordagem desatualizada dá origem a ruturas de stock, excesso de stock e outros desafios operacionais.
Na pior das hipóteses, pode arruinar uma empresa inteira. O especialista em eficiência operacional Jon Naseath partilhou no LinkedIn este relato de advertência que deve considerar:
Se já utiliza software de gestão de inventário, já começou bem. Mas ainda há muito potencial que pode aproveitar com a tecnologia.
Um exemplo disso: utilizar IA na gestão de inventário. Fazê-lo pode transformar o seu negócio de comércio eletrónico de várias formas, que iremos explorar em profundidade nesta publicação do blogue.
Mas, por agora, vamos falar sobre como a IA chegou aos processos de gestão de inventário e os revolucionou.
Que papel desempenha a IA na gestão de inventário?
As primeiras tentativas de incorporar a aprendizagem automática nos sistemas de inventário eram complexas, básicas e fortemente orientadas para a logística.
Mas, quando chegaram os anos 1980, o Assistente de gestão de inventário (IMA) da Força Aérea dos EUA desenvolveu sistemas baseados em regras que utilizavam regras predefinidas do tipo “se-então” para a previsão e o reabastecimento de peças sobresselentes.
A IA e a aprendizagem automática ganharam impulso nos anos 2000, à medida que o poder de computação aumentou e o hardware se tornou mais acessível.
Esta era orientada por dados transformou a gestão da cadeia de abastecimento (SCM), permitindo melhores previsões e uma gestão mais inteligente do stock.
Na década de 2010, surgiu a Internet Industrial das Coisas (IIoT), interligando dispositivos — máquinas, equipamentos, veículos e produtos — com sensores ligados à Internet.
A ciência de dados da IIoT permitiu depois o acompanhamento do inventário em tempo real, a manutenção preditiva dos equipamentos e rotas de entrega ideais.
A inteligência artificial e a automatização da Indústria 4.0 aproveitaram este ambiente rico em dados para impulsionar processos mais reativos, como a criação automática de encomendas quando um artigo popular está a ficar com pouco stock.
É aqui que se encontra atualmente a gestão de inventário com IA. A tecnologia evoluiu da automatização básica para uma poderosa ferramenta de análise preditiva.
Principais metodologias de IA utilizadas na gestão de inventário
Vamos ser específicos — a IA não é uma única ferramenta, mas sim uma caixa de ferramentas. Eis as principais metodologias que impulsionam atualmente os sistemas modernos de gestão de inventário:
1. Aprendizagem automática (ML)
Os modelos de aprendizagem automática aprendem com os seus dados — e tornam-se mais inteligentes com o tempo. Alimentam tudo, desde a previsão da procura até à deteção de anomalias.
- A aprendizagem supervisionada é excelente para dados históricos de vendas e para prever a procura futura.
- A aprendizagem não supervisionada, como a formação de agrupamentos, ajuda a agrupar produtos ou fornecedores com base em características comuns (por exemplo, taxa de venda, margem e sazonalidade).
- A aprendizagem por reforço pode otimizar dinamicamente os níveis de inventário, testando várias estratégias e ajustando-se em tempo real.
Caso de utilização: Uma marca DTC pode utilizar ML para identificar que os seus conjuntos de cuidados da pele vendem melhor não por estação, mas de acordo com o momento das campanhas nas redes sociais — algo que um sistema baseado em regras não detetaria.
2. Análise preditiva
No centro de todas as ferramentas inteligentes de reposição de stock está a análise preditiva.
Estes sistemas analisam tendências passadas e sinais externos (como o clima, as tendências de pesquisa e as campanhas de marketing) para projetar a procura futura.
- Vai além da simples previsão para considerar cenários de «e se»
- Ajuda a dimensionar corretamente o inventário antes de eventos importantes (vendas, feriados, campanhas de influenciadores)
3. Segmentação do inventário (análise ABC reforçada por AI)
A análise ABC tradicional classifica os produtos de A a C com base no volume de vendas ou na contribuição para a receita. A segmentação baseada em AI vai mais longe:
- Análise multivariada. Analisa a velocidade de venda dos produtos, as margens, os prazos de entrega e a sazonalidade.
- Segmentação dinâmica. Atualiza-se em tempo real com base nas alterações da procura ou das estruturas de custos.
- Segmentação centrada no cliente. Segmenta o inventário não só com base no desempenho dos produtos, mas também no comportamento dos clientes (por exemplo, compras repetidas e valor das subscrições).
Resultado: Estratégias de aprovisionamento, preços e promoções mais precisas por segmento.
Vantagens da gestão de inventário orientada por AI
A AI moderna pode agora abranger toda a cadeia de abastecimento, reduzindo ineficiências e problemas de inventário. Isto pode conduzir a:
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Maior precisão e redução do erro humano
Os erros na introdução de dados e no acompanhamento do inventário podem distorcer a sua perceção dos níveis de stock e dos calendários de produção.
A gestão de inventário com AI ajuda a desenvolver um planeamento da procura mais preciso e a prestar níveis de serviço consistentes, mesmo perante uma procura dos clientes variável.
Por exemplo: A marca de bem-estar Semaine Health alcançou uma taxa de precisão das encomendas de 99.95% depois de utilizar a colocação de inventário orientada por AI da Shipbob.
Redução de custos
Os sistemas de gestão de inventário reforçados por AI levam a automatização a um nível totalmente novo, com aprendizagem automática e tecnologia preditiva.
Como os robôs não precisam de pausas, férias ou dias de baixa, pode otimizar a sua eficiência.
Funcionam sem erros 24 horas por dia, o que se traduz numa maior produtividade (53%) e em poupanças de custos (48%) para as empresas.
Maior escalabilidade
A AI pode processar conjuntos de dados grandes e diversificados sem exigir recursos adicionais.
Não tem de contratar novos funcionários nem subscrever novas ferramentas para realizar tarefas importantes, como compreender a procura dos clientes e o comportamento dos fornecedores.
Maior satisfação dos clientes
Os sistemas de personalização baseada em AI analisam padrões de comportamento dos clientes para sugerir produtos relevantes com base nos dados de inventário em tempo real.
Esta abordagem desperta o interesse dos compradores e, ao mesmo tempo, garante que os produtos estão prontos para compra imediata, melhorando a experiência do cliente como um todo.
Minimização das ruturas de stock e do excesso de stock
Um estudo observou o potencial da IA para melhorar o reaprovisionamento de inventário, a otimização do stock de segurança e as previsões precisas de entrega.
A IA pode monitorizar, em tempo real, o que sai rapidamente das suas prateleiras e o que permanece demasiado tempo sem ser vendido. Esta precisão significa menos dinheiro desperdiçado em excesso de inventário e menos oportunidades de venda perdidas.
Tomada de decisões baseada em dados
51% das empresas e 82% das que utilizam tecnologias emergentes relataram que a IA melhorou a sua tomada de decisões.
A IA para a gestão de inventário minimiza os riscos associados a decisões baseadas na intuição, ao tirar partido de informações obtidas a partir de dados e de algoritmos avançados.
8 formas de utilizar a IA para otimizar a gestão de inventário
A IA reconhece padrões de dados e tendências de mercado e vai um passo além, tendo também em conta os seus contributos.
Esta capacidade de adaptação é positiva, porque as cadeias de abastecimento não são lineares. Ao longo do tempo, este ciclo de retorno cria um sistema cada vez mais inteligente e eficiente.
Com uma inteligência tão sofisticada, a IA permite aplicar sete formas eficazes de otimizar a gestão de inventário. Pode ajudar a:
1. Melhorar a precisão das previsões de procura
Manter em stock o número de unidades de produto mais próximo do que será vendido é essencial para maximizar os lucros. Mas o Excel e as fórmulas de previsão só permitem chegar até certo ponto.
Eventualmente, chegará a um limite, especialmente tendo em conta o ritmo de crescimento das marcas de comércio eletrónico (a taxa de crescimento anual composta prevista é de 9,49%). Algumas marcas de comércio eletrónico nem sequer têm dados históricos de vários anos que possam acompanhar a trajetória do mercado atual.
Os modelos estatísticos têm dificuldade em captar algo que não sejam relações lineares. Não conseguem extrapolar padrões de um produto para outro.
Nicolas Vandeput, cientista de dados da cadeia de abastecimento (Fonte)
A gestão preditiva de inventário com IA permite ter em conta dados relevantes, incluindo dados históricos e em tempo real sobre vendas, bem como fatores de negócio como a sazonalidade, a concorrência, as tendências e os padrões de comportamento dos clientes.
Andrei Newman, CEO da marca de spas domésticos de luxo Designer Home Spas, pode confirmar a sua eficácia:
Com melhores previsões de procura, minimizámos tanto as ruturas de stock como o excesso de stock.
Já não desperdiçamos dinheiro em excesso de inventário que fica por vender nem suportamos os custos elevados de encomendas urgentes para responder a uma procura inesperada.
Esta eficiência ajuda a manter um fluxo de caixa estável e reduz o desperdício financeiro.
Associe esta capacidade à aprendizagem automática e as limitações dos dados tornam-se menos problemáticas.
Isto é útil quando não dispõe de dados suficientes para trabalhar, como ao prever a procura durante a época festiva de um produto que está no mercado há quase um ano.
A previsão da procura baseada em IA pode utilizar a análise de cenários para estimar a procura futura numa variedade de situações hipotéticas.
Também pode utilizá-la para avaliar o impacto de diferentes fatores externos, como as condições económicas.
2. Automatizar o reaprovisionamento de inventário
A Harvard Business Review declarou: as ruturas de stock fazem os clientes abandonar a compra.
No comércio eletrónico, abandonar a compra pode ser tão simples como premir um botão.
Para que tal não aconteça, tem de acompanhar de perto os seus pontos ótimos de reposição de mercadoria, de modo a manter as quantidades corretas de inventário, incluindo o stock de segurança.
No entanto, esta não é uma tarefa fácil para muitas marcas online, porque os fatores que influenciam este parâmetro variam.
Como resultado, 60% dos compradores online a nível mundial afirmaram ter enfrentado problemas de indisponibilidade de produtos.
A reposição de inventário com IA proporciona uma forma eficiente de gerir esta área do seu negócio. As encomendas são efetuadas quando necessário, e não quando o calendário o determina.
Em vez de existirem pontos de reposição fixos, o processo funciona em conjunto com a previsão da procura (tal como a gestão de inventário JIT na indústria transformadora).
Segundo Nick DeGiacomo, CEO da ferramenta de inventário com IA Bucephalus:
A reposição é uma interação complexa entre previsão, contexto, simulação e aprendizagem contínua.
Exige não só previsões excelentes, mas também uma compreensão profunda de todo o ecossistema da cadeia de abastecimento.
As previsões de topo são a base; sem uma previsão precisa da procura, até o sistema de reposição mais sofisticado irá falhar.
Os sistemas avançados de reposição analisam as quantidades ideais de encomenda e os pontos de reposição com base nestas informações, geram as encomendas e transmitem-nas aos fornecedores.
A IBM informou que as empresas que utilizam esta tecnologia registam normalmente uma poupança de 40% nos custos de mão de obra e uma redução de 35% no inventário.
3. Utilize o acompanhamento do inventário em tempo real
“Em tempo real” é uma expressão da moda com a qual todos podemos concordar, porque significa ter acesso aos dados mais recentes em qualquer momento.
Quem não gostaria disso ao tomar uma decisão empresarial importante?
A maioria dos responsáveis pela tomada de decisões na cadeia de abastecimento certamente gostaria. Um inquérito de 2023 indicou que 77% deles consideram a visibilidade do inventário em tempo real uma necessidade.
Um sistema de acompanhamento do inventário em tempo real—disponibilizado por ferramentas de gestão de inventário como a Cin7 Core e a Helcim—permite acompanhar o que entra e sai dos armazéns ou centros de distribuição, e até das lojas físicas (se as tiver).
Segundo os comerciantes de pequenas e médias empresas que utilizam estas plataformas, 91% concordam que estas fornecem um controlo abrangente do inventário em tempo real.
A utilização de sistemas ERP avançados é também uma necessidade nesta fase. Os sistemas ERP tradicionais não recolhem grande parte das informações críticas necessárias para o planeamento da cadeia de abastecimento e para as atualizações do inventário.
DeGiacomo comparou estes sistemas a olhar através de um espelho retrovisor sujo, porque fornecem dados fragmentados e incompletos. Com a IA, pode confiar em modelos multimodais para processar e compreender vários tipos de dados de entrada em simultâneo.
“No mundo da cadeia de abastecimento, grande parte da comunicação e do planeamento é feita através de documentos, texto ou áudio, enquanto as informações sobre os produtos estão codificadas em fotografias, avaliações ou longas listas de características não estruturadas. Os modelos multimodais permitem-nos extrair estas informações de forma rápida e fácil e dar-lhes sentido”, explicou.
Depois de a Precision Watches ter implementado um sistema ERP inteligente e tecnologia RFID para sincronizar os seus inventários online e nas lojas durante uma venda de relógios Rolex, o diretor de marketing Sergey Taver partilhou:
A apresentação do inventário em tempo real aumentou as conversões em 20%, porque os clientes confiavam na disponibilidade apresentada. Esta transparência reduz as vendas excessivas e aumenta a confiança dos clientes.
4. Otimize a categorização do inventário
Produtos esquecidos. Produtos de rotação lenta. Produtos zombie. Independentemente do nome que lhes dê, vai querer retirar estes consumidores de orçamento do seu portefólio de produtos.
Otimizar o inventário significa concentrar-se nos produtos vencedores.
A análise ABC é uma técnica popular de gestão de inventário que ajuda neste processo e baseia-se no Princípio de Pareto (ou seja, 80% das suas receitas provêm de 20% dos seus produtos).
Esta técnica lista os seus produtos de A a C — sendo A os mais rentáveis e C os menos rentáveis.
Muitas ferramentas de gestão de inventário e sistemas ERP oferecem automatização para tratar desta parte por si — definindo inclusivamente o nível de serviço adequado para cada grupo.
A gestão de inventário com IA, no entanto, vai mais longe, analisando não só a forma como cada artigo gera receitas.
Este estudo comprovou que a utilização de IA na análise ABC permite considerar vários critérios, como informações sobre custos, prazo de aprovisionamento, produção e criticidade.
Isto ajuda a otimizar o inventário, classificando os produtos com base em critérios mais detalhados.
Por exemplo, o Cin7 Omni, através do Inventoro, pode classificar os portefólios de produtos por categoria de produto, armazém e fornecedores.
Imaginemos que gere uma grande marca de comércio eletrónico com vários centros de distribuição.
A IA pode analisar as vendas, os tempos de reposição e a popularidade dos artigos em cada armazém. Com as informações disponíveis, pode identificar um produto que, geralmente, vende pouco online, mas que pode ser um campeão de vendas numa determinada região.
5. Melhore a gestão do armazém
A gestão de armazéns de comércio eletrónico de PME envolve frequentemente a subcontratação a 3PL. Pode avançar para a secção seguinte se for esse o seu caso.
Mas, se a sua empresa de retalho gerir o seu próprio armazém, temos boas notícias para si. A inteligência artificial está a desenvolver a gestão de armazéns de várias formas.
Hardik Chawla, Gestor de Produto Sénior na Amazon, SCOT (Tecnologia de Otimização da Cadeia de Abastecimento), afirmou: “O processamento de imagens e a inteligência artificial estão a melhorar a eficiência dos processos de receção e dos fluxos de trabalho operacionais.”
A gestão de armazéns com IA otimiza e melhora:
- Gestão da mão de obra. 37% dos líderes da cadeia de abastecimento afirmaram enfrentar uma escassez de mão de obra elevada ou extrema (de motoristas e trabalhadores de armazém). Com dados em tempo real, a IA pode atribuir tarefas aos trabalhadores com base na procura atual, na localização dos trabalhadores e no desempenho anterior.
- Organização dinâmica das localizações. Ferramentas de organização dinâmica das localizações baseadas em IA, como a Lucas, simulam cenários para verificar se existe uma localização melhor para um produto, melhorando a disposição do armazém. Funcionalidades como a deteção de semelhanças são particularmente úteis para evitar erros que podem ser prevenidos, como erros de preparação causados pela colocação de artigos semelhantes próximos uns dos outros.
- Eficiência na preparação de encomendas. Inovações como os robôs móveis autónomos (AMRs) baseados em IA podem deslocar-se pelo chão dos armazéns com uma precisão extraordinária. Entretanto, os sensores e as etiquetas RFID utilizam IA e IoT para acompanhar a movimentação do inventário.
- Manutenção preditiva. A tecnologia preditiva deteta potenciais problemas antes de estes perturbarem o negócio e causarem prejuízos financeiros. A Deloitte divulgou que esta pode conduzir a um aumento de até 20% na produtividade, uma redução de 15% no tempo de inatividade e uma poupança de 5% nos custos de novos equipamentos.
- Monitorização do inventário. Drones equipados com IA, como o Gather AI, podem reduzir os erros de inventário em média 66%. Estes dispositivos podem voar autonomamente e tirar fotografias do inventário. A IA intervém depois para analisar estas imagens e conciliá-las com os dados do WMS. Também podem revelar espaço de armazém subutilizado.
DeGiacomo identificou uma das principais razões pelas quais a IA é essencial na gestão de armazéns—Simulação.
A IA ajuda a “simular inúmeros cenários possíveis para identificar estratégias ideais. As simulações avançadas podem testar e aperfeiçoar a disposição dos armazéns, as estratégias de preparação de encomendas e os níveis de pessoal antes da implementação, reduzindo drasticamente o risco e aumentando a eficiência operacional.”
6. Simplificar a gestão de fornecedores
Noventa e um por cento das organizações que utilizaram a IA para melhorar as atividades da cadeia de abastecimento registaram um impacto positivo na tomada de decisões e nas operações comerciais.
Previsões precisas da procura podem abrir caminho à melhoria das parcerias com os seus fornecedores.
Se souber antecipadamente de que quantidade de mercadoria irá precisar no futuro próximo e durante que período, estará numa posição negocial mais forte.
A IA também ajuda a manter-se um passo à frente, analisando os dados para detetar quaisquer irregularidades no comportamento dos fornecedores, como prazos de entrega inconsistentes.
Estas informações fornecem uma base para a mitigação.
Mas a IA pode fazer ainda mais nos bastidores. Atualmente, os sistemas de aprendizagem automática podem monitorizar proativamente o risco dos fornecedores através da análise de:
- Desempenho das entregas atempadas e flutuações nos prazos de aprovisionamento
- Variabilidade da taxa de preenchimento entre SKUs ou localizações
- Anomalias nos custos ou evolução dos preços ao longo do tempo
- Sinais externos, como violações ESG ou instabilidade financeira
Ferramentas como Scoutbee e Resilinc podem até analisar dados de terceiros (por exemplo, notícias, alertas de mercado e avaliações de clientes) para identificar riscos emergentes dos fornecedores—antes de estes perturbarem as suas operações de preparação e expedição.
Isto é excelente, porque a investigação demonstra que apenas 26% dos diretores de aprovisionamento conseguiam prever com confiança os riscos nas suas bases de fornecedores.
Com a IA, esse número está a aumentar—rapidamente.
E, se o pior acontecer e o seu principal fornecedor falhar no último momento, a IA pode intervir para identificar fornecedores substitutos de imediato.
Segundo a Harvard Business Review, ferramentas como a Scoutbee podem analisar sítios Web para criar uma lista de potenciais fornecedores, verificando a sua situação financeira, as avaliações dos clientes e outras informações relevantes.
A IA permite às equipas da cadeia de abastecimento passar da resolução reativa de problemas para parcerias proativas e orientadas por dados com fornecedores, que apoiam a resiliência do inventário a longo prazo.
7. Implementar preços e promoções dinâmicos
A definição dinâmica de preços permite modificar os preços dos produtos de acordo com a procura atual dos clientes, as condições do mercado e outros fatores.
Esta prática está relacionada com a previsão da procura baseada em IA, permitindo às empresas ajustar os preços em tempo real com base nas flutuações previstas da procura e nos níveis de inventário.
Desde a previsão da procura até à definição dinâmica de preços, todos os elementos estão alinhados para antecipar e satisfazer as necessidades dos clientes. Esta interligação garante que toda a cadeia de abastecimento avança em sintonia para proporcionar a melhor experiência possível ao cliente.
Nick DeGiacomo, CEO da Bucephalus
Com esta estratégia, pode atrair 82% dos compradores norte-americanos que gostam de comparar preços online, permitindo-lhes encontrar as melhores ofertas possíveis.
No que diz respeito ao planeamento de promoções de produtos, conhecer o desempenho do seu portefólio de produtos e a disponibilidade do inventário em tempo real apresenta inúmeras vantagens.
A empresa de processamento de encomendas de arte mural mediante pedido, merchOne, utiliza estas informações ao criar promoções para os seus parceiros de comércio eletrónico.
O CEO Philipp Muehlbauer partilhou que os seus dados de produção em tempo real ajudam “a aplicar descontos ou prémios dependendo da capacidade e velocidade de produção atuais, para gerir as expectativas e a procura dos consumidores”.
A IA também pode analisar todo o seu conjunto de dados para otimizar as estratégias promocionais.
Mesmo que não tenha implementado anteriormente uma promoção específica, como “compre um, leve outro” para o produto A, a IA pode aprender com promoções semelhantes realizadas para produtos semelhantes.
A aprendizagem automática pode identificar padrões e aplicar estas informações valiosas ao produto A, para que possa verificar por si próprio se é uma decisão rentável para a sua empresa.
8. Simule cenários de inventário para se preparar para a incerteza
Sejamos realistas: as cadeias de abastecimento falham. Os clientes desaparecem. As tendências disparam e entram em queda livre. Não pode prever tudo — mas pode simulá-lo.
A simulação de cenários utiliza a IA para modelar situações hipotéticas e testar a sua estratégia de inventário — antes de comprometer dinheiro real.
Estamos a falar de coisas como:
- E se o seu principal fornecedor ficar indisponível durante 10 dias?
- O que acontece se a procura duplicar na próxima Black Friday?
- Como irá processar as encomendas se ocorrerem atrasos nas entregas na Costa Oeste?
Em vez de fazer suposições ou depender de modelos de procura desatualizados, os simuladores baseados em IA, como o SimWell, o AnyLogic e o AIMMS, permitem-lhe testar a resistência da sua estratégia e otimizar as suas respostas em áreas como:
- Alocação de inventário entre vários armazéns
- Níveis de stock de segurança perante prazos de entrega variáveis
- Estratégias de preços durante períodos de excesso ou escassez
- Planos de mão de obra e atribuição de localizações se o volume aumentar ou sofrer alterações
Estas simulações não são folhas de cálculo estáticas. São modelos adaptáveis e orientados por dados que se atualizam à medida que surgem novas condições — alterações económicas, atrasos nas entregas e até fenómenos virais no TikTok.
Desafios da implementação da gestão de inventário com IA
Será que a capacidade intelectual da IA é suficiente para elevar o nível da gestão do seu inventário? Sim, se a implementar de acordo com um plano e se se preparar antecipadamente para lidar com as suas limitações, que são:
Dependência e qualidade dos dados
Numa conversa com a Supply Chain Dive, o Diretor Sénior de Inovação da GS1, Bob Czechowicz, partilhou: “A menos que possa ter confiança de que dispõe de dados consistentes e de qualidade, é provável que tenha dificuldades em resolver os desafios.”
A IA é tão inteligente quanto os dados que lhe são fornecidos.
Se os seus dados estiverem incompletos, desatualizados ou simplesmente errados, os resultados da IA também serão afetados.
A limpeza dos seus dados é o primeiro passo. Mas também terá de estabelecer e manter práticas de dados normalizadas para minimizar os erros e conservar dados de elevada qualidade a longo prazo.
Segurança e privacidade dos dados
80% dos especialistas em dados concordam: a IA está a tornar a segurança dos dados mais desafiante.
Depender de software de gestão de inventário com IA pode expor a sua empresa a vulnerabilidades. 74% dos ciberataques têm origem em parceiros da cadeia de fornecimento de software.
Considere utilizar controlos de acesso baseados em funções (RBAC) para restringir o acesso aos sistemas de gestão de inventário e proteger as cópias de segurança para o caso de perda ou corrupção de dados.
É também importante cumprir regulamentos de proteção de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) e a Lei da Califórnia sobre a Privacidade do Consumidor (CCPA), uma vez que estes quadros regulamentares podem ajudá-lo a proteger os seus dados e a manter a sua qualidade.
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Custo e complexidade iniciais
Implementar IA para a gestão de inventário do comércio eletrónico pode representar um investimento avultado. Entre as despesas incluem-se:
- Subscrições de software de IA
- Integração com sistemas existentes
- Mão de obra para implementação e manutenção
- Formação dos funcionários
A IA requer conhecimentos especializados, sejam internos ou subcontratados. Por isso, é útil ter uma equipa formada antes de implementar qualquer sistema de IA, para evitar a interpretação incorreta dos dados e previsões de inventário mal elaboradas.
Mas o custo não é o único obstáculo. Para muitas equipas de operações de comércio eletrónico, a adoção de IA também colide com sistemas antigos, dados isolados ou estruturas rígidas de ERP que não foram concebidas para obter informações em tempo real.
Outros desafios incluem:
- Integrar ferramentas de IA com sistemas antigos de inventário e armazém
- Obter o apoio das partes interessadas em todas as equipas (operações, finanças, marketing)
- Manter e voltar a treinar os modelos de IA à medida que as condições evoluem
- Evitar a dependência excessiva de modelos de caixa negra que não são explicáveis
Quando a sua equipa estiver preparada, crie uma base sólida para aumentar a escala, testando e aperfeiçoando os seus planos estratégicos iniciais.
O sucesso da IA na gestão de inventário não depende apenas da tecnologia – depende da estratégia de implementação. O segredo é começar lentamente com um projeto-piloto e, em seguida, iterar a partir daí para criar um produto completo.
Hardik Chawla, Gestor de Produto Sénior - Técnico na Amazon SCOT
As nossas principais escolhas de software de gestão de inventário
Os sistemas de gestão de inventário estão a adotar rapidamente a IA para melhorar as suas ferramentas. A disponibilidade de integrações de terceiros também está a aumentar.
Testámos diferentes plataformas para ajudar a encontrar uma que ofereça a melhor relação qualidade-preço para a sua empresa.
Consulte a nossa lista das 30 principais ferramentas de gestão de inventário para ver quais podem ajudá-lo a implementar a IA de forma eficaz:
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E, se quiser abordar especificamente a questão da reposição inteligente, analisámos o melhor software de reposição de inventário para fazer com que as ruturas de stock sejam uma coisa do passado:
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O futuro da IA na gestão de inventário
As capacidades da IA só vão continuar a melhorar.
Uma monitorização do inventário em tempo real mais avançada e a previsão da procura podem contribuir para cadeias de abastecimento mais previsíveis no futuro.
As plataformas baseadas em IA continuarão a automatizar tarefas que antes eram trabalhosas e propensas a erros, incluindo a partilha de dados e a coordenação de envios.
Se é fã de tecnologias pioneiras, Chawla afirmou que é provável que vejamos as seguintes aplicações num futuro não muito distante:
- Rastreio de inventário integrado com cadeia de blocos: Esta tecnologia poderá revolucionar a forma como gerimos e verificamos o inventário em cadeias de abastecimento complexas, através de um rastreio em tempo real e à prova de adulteração, desde a produção até à entrega.
- Auditoria visual das existências: Utilizando câmaras equipadas com IA, as prateleiras dos armazéns poderiam ser analisadas continuamente, identificando defeitos no recebimento, o estado dos produtos e as quantidades em existências.
- Consultas de inventário em linguagem natural: Imagine os trabalhadores ou executivos de um armazém a fazer perguntas complexas sobre o inventário em linguagem natural. “Qual é o nosso nível atual de existências de sapatilhas vermelhas no tamanho 9 e como se compara com a época festiva do ano passado?” Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) poderiam fornecer instantaneamente uma resposta detalhada e contextualizada.
Considerações finais
Um total de 94% das empresas planeavam utilizar IA nas suas operações em 2024, e por boas razões. Apesar dos desafios associados à sua implementação, as desvantagens não são suficientes para superar as vantagens.
Modernizar a gestão de inventário ao ponto de poder usufruir de uma visibilidade superior do inventário e de uma melhor tomada de decisões era outrora um sonho na indústria da cadeia de abastecimento — mas agora é uma realidade.
Se, depois de ler isto, ficou mais interessado em adotar IA nas suas operações de comércio eletrónico, aqui estão outros aspetos da sua empresa onde pode implementar esta tecnologia.
Para quem procura uma ferramenta de gestão de inventário mais orientada para a IA, compilámos uma lista das 20 melhores opções de comércio eletrónico e uma lista de verificação das funcionalidades a procurar.
Se está a considerar expandir a utilização da IA para além do inventário, explore algumas das melhores soluções de IA para o retalho disponíveis noutras áreas das suas operações.
Caso esteja à procura de outras formas de melhorar a gestão do seu inventário, aqui está um guia.
No mundo do comércio eletrónico, as coisas avançam rapidamente e é necessário acompanhá-las. Subscreva a nossa newsletter com as informações mais recentes para gestores de comércio eletrónico, provenientes dos principais especialistas do setor.
Perguntas frequentes sobre gestão de inventário com IA
Está bem, chegámos ao fim, mas ainda tem algumas perguntas. Se acertámos, as respostas seguintes deverão esclarecê-las. (esperamos que sim)
Como é que a IA melhora a precisão do inventário e reduz as ruturas de stock?
A IA utiliza algoritmos avançados de aprendizagem automática para analisar enormes quantidades de dados em tempo real.
Analisa vários fatores, como as vendas históricas, as tendências sazonais, os prazos de entrega dos fornecedores e os níveis de serviço, para determinar os pontos e as quantidades ideais de reposição de cada SKU.
E o melhor de tudo é que pode incorporar aprendizagem adaptativa e simulações para prever os resultados mais prováveis.
É possível automatizar totalmente a gestão de inventário com IA?
A IA consegue assumir grande parte do trabalho pesado, sim, mas continua a ser necessária a intuição humana.
A gestão das relações com os fornecedores, a negociação de condições e a tomada de decisões éticas exigem frequentemente um raciocínio complexo de que a IA não dispõe.
Além disso, a IA continua a ter limitações.
Por exemplo, o cientista de dados especializado em cadeias de abastecimento Anish Anand observou que a IA generativa, em particular, pode captar ruído em vez de verdadeiros sinais de procura e fornecer previsões imprecisas devido à fraca qualidade dos dados.
Por isso, a combinação da intervenção humana e da aprendizagem automática continua a ser a melhor opção.
Qual é o papel da IA na gestão da cadeia de abastecimento para além do inventário?
Os investigadores esperam que a taxa de adoção da IA dispare em todas as cadeias de abastecimento.
Para além da gestão de inventário com IA, as empresas podem utilizar tecnologias emergentes para conceber e manter sistemas na nuvem de elevado desempenho. A análise preditiva baseada em IA ajuda a minimizar os períodos de inatividade, identificando possíveis vulnerabilidades na infraestrutura da nuvem antes de estas surgirem.
Esta monitorização proativa é também útil na gestão de riscos. Os algoritmos de IA analisam dados transacionais para localizar padrões que indiquem atividades fraudulentas, falhas de equipamento e necessidades de manutenção.
A logística também beneficia das previsões baseadas em IA. Utilizando aprendizagem automática, os prestadores de serviços logísticos podem obter informações sem precedentes sobre a procura futura de transporte, permitindo uma tomada de decisões proativa.
Manuel Fontenla, arquiteto de soluções de Dados e IA da Ontruck AI Tech, partilhou: “Ao adaptarem e personalizarem cuidadosamente as tecnologias, os prestadores de serviços de transporte de mercadorias podem obter informações profundas sobre os padrões de procura. Isto pode permitir-lhes prever a procura sazonal com uma precisão extraordinária e dimensionar corretamente as suas frotas para minimizar os custos.”
