O Brasil é o país que mais usa a tecnologia de Inteligência Artificial na América Latina, segundo uma pesquisa do SAS, feito pelo IDC. Os dados revelam que no território nacional, 63% das empresas utilizam aplicações baseadas em IA, perante uma média de 47% na região.
O estudo mostra que 90% das companhias brasileiras investem em dados e ferramentas de analytics com o objetivo de identificar tendências e padrões de consumo. Os setores mais avançados em aplicações com inteligência artificial são o financeiro, o varejo e o de manufaturas.
A indústria de alimentos e bebidas, entretanto, ainda possui processos manuais e demorados e é conhecida pela burocracia, informações fragmentadas, diversas trocas de e-mails para finalizar transações, fazendo com que a visibilidade operacional se torne fragilizada. Porém, a automação vem transformando esse cenário para melhor.
Com a utilização da inteligência artificial e da automação, as operações industriais vêm sendo otimizadas, já que a IA possibilita a tomada de decisão mais assertiva, traz previsibilidade para diversas situações e ainda diminui a chance de erros que custam caro.
Veja aqui 5 etapas no segmento de alimentos e bebidas que podem ser otimizadas com a IA:
1. Previsão de demanda
A inteligência artificial pode fazer a diferença na hora de identificar problemas na etapa de previsão de demanda.
Usando o machine learning é possível analisar dados históricos da companhia para identificar os principais fatores que impulsionam as vendas, como sazonalidade, economia, clima e entre outros.
De posse dessas informações, é possível fazer a previsão de demanda a nível de SKU. Além disso, também é possível identificar a previsão de demanda por canal de venda seja ele online ou offline.
2. Otimização de estoque
De posse de uma previsão de demanda com alto grau de acurácia, à nível de SKU, é possível planejar a produção da companhia afim de otimizar o estoque. Sendo assim, é possível evitar problemas de excesso de estoque ou ruptura de gôndola.
Além disso, o uso da inteligência artificial permite simulação de cenários em tempo real. Com base em dados de sazonalidade, por exemplo, é possível simular o aumento da demanda por determinados produtos durante feriados e períodos festivos, permitindo uma melhor gestão de estoque.
3. Projeção de preço de commodities
Um dos principais custos que uma indústria de alimentos e bebidas vem do investimento em matéria-prima, podendo corresponder a até 50% do custo de produção de determinado produto. Sendo assim, a projeção preço de commodites impacta diretamente no planejamento estratégico na companhia e na previsibilidade de custo.
4. Estratégia de repasse de custo
De posse da projeção de preço de commodities e previsão de demanda, o uso da inteligência artificial viabiliza a definição mais assertivas de repasse de custo. Sendo assim é possível ofertar produtos com preço mais justo ao consumidor final.
5. Gerenciamento de Market Share
A inteligência artificial também pode ser utilizada para ajudar as indústrias de alimentos e bebidas a entenderem o Market Share da companhia em determinado segmento ou canal de vendas. Sendo assim, é possível traçar estratégias de marketing e estratégias promocionais a fim de aumentar o Market share da companhia.
Fonte: Economia SP
