Previsão de Interrupções na Cadeia de Suprimentos da Indústria Automotiva

Interrupções operacionais podem impactar bastante o sucesso de uma empresa, principalmente na indústria automotiva, onde muitas peças são necessárias pra montar veículos. Por exemplo, a Ford tem 37 fábricas ao redor do mundo e usa impressionantes 17 bilhões de peças todo ano pra produzir cerca de seis milhões de carros e caminhões. A cadeia de suprimentos pode ter várias camadas de fornecedores, às vezes até dez níveis de profundidade. Isso significa que, se rolar uma grande interrupção em qualquer ponto, pode resultar em perdas financeiras sérias e desafios pra empresa. Por isso, prever essas interrupções com antecedência é super importante pra garantir operações tranquilas.

Nesse estudo, a gente foca em como construir um conjunto de dados que usa várias séries temporais pra prever interrupções em fornecedores de primeiro nível. Esses dados incluem detalhes importantes sobre capacidade, níveis de estoque, quanto tá sendo usado e tempos de processamento. Esses fatores são cruciais com base em teorias estabelecidas sobre operações fabris. Os dados com os quais estamos trabalhando são bem grandes, com mais de quinhentas mil séries temporais. Embora haja semelhanças entre essas séries, elas também têm muitas diferenças dentro de certos grupos.

Pra resolver essas questões, desenvolvemos um novo método que combina técnicas avançadas de aprendizado profundo com análise de sobrevivência. Nossa abordagem não apenas observa como as sequências de eventos se desenrolam ao longo do tempo, mas também capta os diferentes efeitos que vários fatores podem ter sobre esses eventos. Os resultados do nosso método mostraram promessas, com métricas de desempenho fortes estabelecidas durante os testes nas fábricas da Ford na América do Norte.

#A Importância de Prever Interrupções

Interrupções na cadeia de suprimentos podem vir de várias fontes possíveis. Exemplos incluem pandemias globais, desastres naturais, problemas geopolíticos e questões com fornecedores. Além disso, aumento nos custos de materiais ou mão de obra, atrasos nas entregas e até mesmo falsificações podem causar problemas. Por conta dessa diversidade de riscos potenciais, é crucial identificar quais interrupções valem a pena gastar recursos pra mitigar.

No passado, estudos tentaram modelar como interrupções se espalham pelas cadeias de suprimentos. Por exemplo, alguns pesquisadores antigos olharam como interrupções impactam uma cadeia de suprimentos simplificada. Outros estudaram como diferentes respostas poderiam ajudar a reduzir os impactos negativos durante essas perturbações. Técnicas como o Tempo-De-Recuperação (TTR) foram desenvolvidas pra medir o impacto financeiro das interrupções. Esses instrumentos permitem que as empresas identifiquem pontos frágeis em suas cadeias de suprimentos e gerenciem riscos melhor.

Tradicionalmente, assumia-se que interrupções poderiam ser identificadas antecipadamente. No entanto, com a ascensão do big data, o aprendizado de máquina agora apresenta novas possibilidades pra prever esses eventos com precisão. Embora tenha havido algumas pesquisas usando aprendizado de máquina pra gestão de riscos na cadeia de suprimentos, ainda é algo limitado. Alguns estudos olharam pra usar fontes de dados significativas pra detecção de riscos, enquanto outros identificaram fornecedores de alto risco com base em seu desempenho financeiro.

Na Ford, há uma riqueza de dados proprietários sobre capacidades e desempenhos dos fornecedores. Esses dados podem fornecer previsões bem precisas sobre interrupções na cadeia de suprimentos. Além disso, modelos de aprendizado profundo se tornaram muito eficazes em inteligência artificial, principalmente devido à extensa pesquisa nos últimos anos.

#Construindo um Conjunto de Dados Complexo

Nossa pesquisa visa avançar a forma como o big data é usado pra prever interrupções na cadeia de suprimentos. Pra isso, criamos um conjunto de dados que rastreia as relações entre a Ford e seus fornecedores na entrega de peças essenciais pra veículos. Selecionamos cuidadosamente características dos dados relevantes pra aspectos-chave das operações fabris.

Usando esses dados, propomos um modelo de IA que combina um tipo especial de aprendizado profundo baseado em sequências com análise de sobrevivência. Isso nos permite capturar como diferentes fatores afetam o tempo das interrupções. A abordagem que desenvolvemos é significativa, pois pode lidar com as variações de comportamentos observadas em diferentes fábricas, fornecedores e peças de veículos.

O modelo que criamos pode ser aplicado não apenas na indústria automotiva, mas em qualquer área que lide com dados complexos de séries temporais que mostram variabilidade semelhante. Também conseguimos usar o SHAP, uma ferramenta pra explicar previsões de modelos de IA, que ajuda a fornecer insights sobre os fatores que influenciam a tomada de decisão do modelo.

#Como Funciona a Análise de Sobrevivência

A análise de sobrevivência é um método estatístico que observa dados de tempo até o evento. No nosso contexto, ela nos ajuda a modelar o tempo que leva pra acontecer interrupções. No entanto, nem todos esses tempos são claros, já que às vezes interrupções ocorrem após um certo período de observação ter terminado. É aí que a análise de sobrevivência brilha, pois permite que a gente lide com esses dados "censurados" de forma eficaz.

O objetivo principal aqui é prever a distribuição do tempo até que as interrupções aconteçam. Usamos esse método pra modelar os tempos observados de quando as interrupções ocorrem, permitindo que façamos previsões mais informadas.

#O Modelo Sequência-a-Sequência

O modelo sequência-a-sequência (Seq2Seq) é uma estrutura importante em aprendizado profundo. Inicialmente, foi usado pra tarefas como traduzir idiomas, mas desde então foi adaptado pra várias aplicações, incluindo Dados de Séries Temporais. O modelo funciona processando sequências de entradas e criando saídas correspondentes.

A estrutura básica envolve um codificador que processa os dados de entrada e um decodificador que gera a saída. Melhorias nesse modelo, como adicionar um mecanismo de atenção, permitem que ele se concentre em diferentes partes dos dados de entrada de forma eficaz, o que melhora seu desempenho.

#Desempenho e Testes do Modelo

Pra avaliar nosso modelo, fizemos testes em fábricas selecionadas da Ford ao longo de vários meses. Definindo claramente o que é sucesso, como verdadeiros positivos e falsos negativos, conseguimos medir quão precisas eram nossas previsões. O modelo mostrou resultados impressionantes, alcançando altas taxas de precisão e recall nas fábricas que analisamos.

Na prática, isso significa que o modelo poderia prever não apenas quando as interrupções provavelmente aconteceriam, mas também o fez com uma baixa taxa de erros. Esse sucesso demonstra as implicações práticas da nossa pesquisa.

#IA Explicável

Um grande desafio com modelos complexos de IA é que eles podem parecer caixas-pretas. É difícil entender como as decisões são tomadas. Isso representa um problema, especialmente em uma empresa grande como a Ford, onde é vital que vários departamentos entendam os comportamentos do modelo pra implementar estratégias com base em suas descobertas.

Pra resolver essa questão, aplicamos técnicas de IA explicável, especificamente usando a estrutura SHAP. Essa abordagem ajuda a explicar como cada característica de entrada influencia as previsões do modelo. Ao visualizar esses impactos, conseguimos obter insights mais claros sobre como nosso modelo toma decisões.

#Conclusão

Em resumo, nossa pesquisa destaca a eficácia de técnicas avançadas de aprendizado de máquina pra gerenciar riscos na cadeia de suprimentos na indústria automotiva. Criando um conjunto de dados detalhado e aplicando um modelo inovador, fizemos progressos significativos em prever interrupções na cadeia de suprimentos.

Esse trabalho ressalta a importância de aproveitar o big data não apenas pra antecipar problemas, mas também pra fornecer insights acionáveis que podem aprimorar a resiliência operacional. Ao empregar técnicas como a IA explicável, também estamos garantindo que os stakeholders possam entender e confiar nas previsões do modelo, levando a uma melhor tomada de decisão diante de potenciais interrupções.

As implicações dessa pesquisa vão além do setor automotivo, fornecendo um modelo que poderia beneficiar várias indústrias que buscam melhorar suas práticas de gestão da cadeia de suprimentos.