São Paulo — InkDesign News — A crescente integração de algoritmos de machine learning nas operações de rede de suprimento promete otimizar a eficiência e a sustentabilidade nas empresas.
Arquitetura de modelo
Recentemente, um estudo inovador demonstrou como a conexão de um servidor MCP (Multichat Protocol) com um microserviço FastAPI pode transformar a otimização da rede de suprimentos. O uso de modelos de programação misto-inteira permitiu que indústrias internacionais de manufatura reavaliem suas redes, visando a redução de custos sem comprometer a sustentabilidade.
“O que aconteceria se pudéssemos melhorar a experiência do usuário utilizando agentes conversacionais?”
(“What if we could improve this user experience using conversational agents?”)— Autor Desconhecido, Supply Chain Solution Manager
Treinamento e otimização
O sistema foi testado em um caso que envolveu cinco mercados, incluindo Brasil, EUA, Alemanha, Índia e Japão. O modelo deve considerar variáveis críticas como custos fixos, capacidade das fábricas e variáveis ambientais, como consumo de água e emissão de CO2. Durante um período de desenvolvimento de 10 a 12 semanas, foram apresentados múltiplos cenários para a diretoria de supply chain, permitindo uma análise profunda das possibilidades.
“E se aumentássemos a capacidade da fábrica em 25%?”
(“Direction: ‘What if we increase the factory capacity by 25%?’”)— Supply Chain Director
Resultados e métricas
Os resultados mostraram que plantas de alta capacidade na Índia resultaram em menores custos fixos em comparação com aquelas nos EUA. O modelo previu a abertura de fábricas com base na eficácia do custo e no impacto ambiental, e foram gerados gráficos detalhados que visualizaram o fluxo de produtos entre os países.
As análises detalhadas da rede demonstraram como o agente conversacional foi capaz de reprocessar perguntas complexas e otimizar cenários em tempo real, um avanço significativo na área de inteligência artificial aplicada ao supply chain.
Com a adoção crescente dessa tecnologia, as empresas podem esperar não apenas uma redução nos custos operacionais, mas também estratégias que atendam a objetivos de sustentabilidade de forma eficaz.
Para mais detalhes, recomenda-se o acesso a estudos adicionais sobre machine learning e deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
