De acordo com a empresa, avanços de IA desencadearão uma onda transformadora de produtividade, eficiência e precisão na fabricação.

A SAP anunciou avanços de IA em suas soluções de cadeia de suprimentos. De acordo com a empresa, esses avanços desencadearão uma onda transformadora de produtividade, eficiência e precisão na fabricação.

Os insights baseados em IA a partir de dados em tempo real ajudarão as empresas a usar seus próprios dados para tomar melhores decisões nas cadeias de fornecimento, agilizar o desenvolvimento de produtos e melhorar a eficiência da fabricação. O anúncio foi realizado durante a Hannover Messe 2024 - feira internacional de tecnologia industrial.

“As empresas hoje enfrentam desafios que vão desde interrupções na cadeia de fornecimento e escassez de mão de obra até incertezas geopolíticas”, disse Muhammad Alam, membro do Conselho Executivo da SAP SE, SAP Product Engineering. “A SAP reconhece a rapidez e inteligência, impulsionando a inovação com soluções baseadas em IA para agilizar a cadeia de fornecimento e os processos de produção. As empresas podem melhorar a eficiência operacional e mitigar riscos, ao mesmo tempo que encantam os clientes com um serviço superior, abrindo caminho para o crescimento sustentado e a competitividade do mercado.”

Informações precisas e relevantes em tempo real ajudam a mitigar o impacto que as interrupções na cadeia de abastecimento têm sobre fornecedores, fabricantes e distribuidores em todo o mundo. A SMA Solar Technology AG e outros clientes já testemunharam os benefícios das soluções SAP, incluindo um aumento de aproximadamente 15% na produtividade da força de trabalho da cadeia de abastecimento, uma redução de 10% nos custos globais de planeamento da cadeia de abastecimento e uma redução de 10% nos custos de manutenção e rotação de stocks.

“A SMA Solar moderniza seus sistemas de execução de fabricação para apoiar operações de fabricação sustentáveis e resilientes a riscos com o poder da inspeção visual habilitada para IA na solução SAP Digital Manufacturing”, disse Heiko Kehm, chefe de IT Order to Cash da SMA Solar.

63% por cento dos executivos da cadeia de suprimentos e 52% dos executivos de operações têm uma estratégia de IA vinculada aos objetivos de negócios, de acordo com “A importância da IA na cadeia de suprimentos e nas operações”, um InfoBrief global da IDC de 2024 patrocinado pela SAP. 51% dos 2.000 entrevistados estão incorporando a IA nos processos de negócios de planejamento da cadeia de suprimentos e nas principais aplicações para a tomada de decisões em tempo real. Outros 58% estão usando IA para aumentar a eficiência operacional e a produtividade dos funcionários.

As principais melhorias nas soluções de cadeia de suprimentos da SAP para apoiar a estratégia centrada em IA dos clientes, incluem:

• Otimizando decisões em toda a cadeia de fornecimento com insights orientados por IA: as empresas agora podem aproveitar maiores volumes de dados de máquinas e integrar a inspeção visual por computador orientada por IA em seus processos de produção, permitindo um aumento notável na qualidade por meio da automação.
• Simplificação do desenvolvimento de produtos: os desenvolvedores de produtos agora podem usar o copiloto de IA da SAP, Joule, para reunir e aprimorar novas ideias de produtos de forma rápida e eficaz, usando consultas em linguagem natural. Joule também ajuda a marcar designs de produtos com dados de negócios, para que contextualizem visualmente informações críticas para os negócios.
• Detecção de anomalias em equipamentos: usando IA, os operadores de ativos podem resolver proativamente possíveis falhas com base em dados de sensores coletados de dispositivos inteligentes e gateways de borda. Esta nova capacidade utiliza a plataforma Cumulocity IoT de ponta da Software AG, que está planejada para ser incorporada ao aplicativo SAP Asset Performance Management no terceiro trimestre.
• Melhorar a resposta em campo: os clientes podem otimizar rotas de condução e alocar atribuições de trabalho de forma eficiente com dados de tráfego integrados em tempo real e modelos treinados em aprendizado de máquina, que permitem que os técnicos de serviço de campo certos cheguem aos seus destinos a tempo.