Inteligência Artificial na Indústria de Alimentos

A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como uma ferramenta crucial para diversas indústrias, e a indústria de alimentos não é exceção. A utilização de IA nesta indústria tem potencial para revolucionar áreas como produção, vendas, marketing e logística. Este artigo explora os benefícios da IA em cada uma dessas áreas, destacando algoritmos específicos que solucionam problemas de negócios de forma eficiente e inovadora.

Produção

A produção de alimentos é uma das áreas mais beneficiadas pela IA. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) permite otimizar processos, reduzir desperdícios e melhorar a qualidade dos produtos. Através de algoritmos de Machine Learning podemosprever a quantidade ideal de insumos necessários, minimizando desperdícios e custos.Estoque alto é um dos maiores problemas da indústria, já que estoque parado é dinheiro parado, perdendo valor.  Além do custo financeiro, há o desperdício, a perda de produtos pela validade, por exemplo.  Um indicador chave para a gestão é a OTIF – On-Time In-Full, que visa entregar os produtos dentro do prazo e na quantidade solicitada pelo cliente.  Perder vendas por falta de estoque ou prazo é tão ruim quanto ter estoque parado em excesso. Produzir e estocar o item A, enquanto o cliente pede o item B, que está sem estoque este mês, é terrível pelo risco de perder a venda e o próprio cliente que poderá ir buscar o produto no concorrente.Daí, acertar a mão da produção para ter o menor estoque possível (segurança), dada a variação mensal de vendas, todas as variáveis que podem impactar na previsão, é uma vantagem competitiva importante. 

Vendas

No setor de vendas, a IA oferece soluções para prever a demanda e gerenciar estoques de forma mais precisa. É o primeiro passo do processo que chegará ao PCP. Se houver uma boa previsão de vendas para os próximos meses, a produção conseguirá se preparar, produzir corretamente e otimizando a OTIF citada anteriormente. Algoritmos de séries temporais, como o Prophet, desenvolvido pelo Facebook, podem ser usados para desenvolver este projeto,analisando dados históricos e prevendo tendências futuras de vendas. Isso permite que as empresas ajustem seus níveis de estoque de acordo com a demanda prevista, evitando tanto excesso quanto escassez de produtos.

Em um recente cliente da HopAI, a IA chegou a resultados incríveis como estes abaixo que foram publicados na revista ISTO É Dinheiro ( https://istoedinheiro.com.br/empresa-lider-em-aromas-para-industria-alimenticia-cria-a-propria-ia/ ) :

• Como a empresa armazena 2,5 mil toneladas de produtos, em média, o equivalente a R$ 350 milhões, a IA já garante redução de R$ 35 milhões a R$ 40 milhões por ano.
• Da porta para fora, a empresa aumentou em 33% faturamento da divisão de sorvetes em 2023, na comparação com 2022.

Tais resultados não seriam possíveis com pequenos projetos com o ChatGPT, por exemplo. Exige algoritmos especialistas que aprendem com dados do cliente e são desenvolvidos para casos de uso mapeados que geram ROI de alto valor.  Neste caso acima citado, existe um modelo para cada SKU, prevendo vendas para cada região do Brasil por SKU e agregando variáveis externas às previsões.

Além disso, a IA pode personalizar a experiência do cliente. Algoritmos de recomendação, como o K-means clustering, segmentam os clientes com base em seus comportamentos de compra, oferecendo recomendações de produtos personalizados. Essa abordagem não só aumenta as vendas, mas também melhora a satisfação e fidelização do cliente.

Marketing

No marketing, a IA facilita a criação de campanhas mais direcionadas e eficazes. O uso de algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP), como o BERT, permite analisar grandes volumes de dados de redes sociais e feedbacks dos clientes para identificar tendências e preferências. Isso possibilita a criação de campanhas de marketing que ressoam melhor com o público-alvo.

Além disso, a IA pode otimizar a alocação de orçamentos de marketing. Algoritmos de otimização, como o Gradient Boosting, podem analisar dados de desempenho de campanhas anteriores e alocar recursos de marketing de forma mais eficiente, maximizando o retorno sobre investimento (ROI).

Marketing não é apenas propaganda, campanhas, na verdade o marketing pode ser a inteligência da empresa. É esta área que capta as tendências de mercado, direciona vendas, define estratégias do negócio, perfil de cliente, etc.  Acertar a mão no marketing é o primeiro passo para vendas melhores e OTIF otimizada ao final.  Tudo se liga em corporações.

P&D

Outra área a se beneficiar com a IA é a área de pesquisa e desenvolvimento de produtos. Criar produtos alimentícios pode envolver uma infinidade de variáveis que vão de encontrar melhores sabores, sabores que se combinam, que agradam mais o cliente, exigem testes e mais testes, e às vezes, o feedback de um produto lançado hoje pode demorar meses para ser validado pelo mercado.

Temos então dois pontos cruciais: 

1) Quais itens são ideais a serem combinados para este novo produto a ser criado? Quais seus insumos, quantidades, etc.

2) Dado os produtos já desenvolvidos anteriormente, como ter rapidamente uma avaliação se já foi desenvolvido algo similar no passado para algo que está sendo planejado agora? O que seria similar? Onde estão estes produtos e quais os resultados deles?

A IA através de algoritmos de similaridade de materiais pode gerar estas recomendações de itens similares, cruzando uma infinidade de características e componentes dos produtos, que seria inimaginável para um ser humano se lembrar ou um sistema comum calcular rapidamente.  Uma vez encontrando similares temos 2 benefícios: 1) Não perder tempo recriando algo similar; 2) Reduzir estoques ao liberar itens armazenados que podem atender pedidos comerciais.

A IA pode até atuar na criação de produtos per si. A IA pode ler toda uma base de dados de insumos e características de produtos desenvolvidos e sugerir ingredientes, quantidades gerando novos produtos ou alterações nos já existentes que possam ter maior saída com o público alvo.  

Logística

A logística é outra área onde a IA pode trazer melhorias significativas. Algoritmos de otimização de rotas, como o Dijkstra, ajudam a planejar rotas de entrega mais eficientes, reduzindo custos com transporte e melhorando os tempos de entrega. Além disso, algoritmos de previsão, como o ARIMA, podem prever a demanda de transporte e ajustar as operações logísticas em tempo real.

A IA também pode melhorar a gestão de armazéns. Algoritmos de reconhecimento de padrões, como as Redes Neurais Artificiais (ANNs), podem ser utilizados para otimizar a disposição de produtos no armazém, reduzindo o tempo de picking e melhorando a eficiência operacional.

Se a frota é própria, qual o melhor momento de parar um caminhão, ou avião e levar para manutenção?  O que trocar? Como otimizar as frotas, rotas, paradas para a melhor performance possível?  Novamente a IA pode gerar resultados significativos nesta gestão.

Conclusão

A Inteligência Artificial na indústria de alimentos oferece inúmeros benefícios, desde a otimização da produção até a melhoria da experiência do cliente. Veio para ficar e gearr resultados. O uso de algoritmos específicos para resolver problemas de negócios em cada área permite que as empresas do setor se tornem mais eficientes, competitivas e inovadoras. À medida que a tecnologia continua a avançar, a IA promete transformar ainda mais a indústria de alimentos, criando oportunidades para melhorias contínuas e sustentabilidade.

Vale então aqui uma sugestão final: Não crie uma “SUPER IA” de início, não queira algo que altere tudo de uma vez só.  Projetos de IA vão se conectando na empresa naturalmente, cada um gerando seu valor em seus departamentos com suas tarefas.  A IA de vendas passará uma boa previsão de vendas para a IA de PCP, e assim sucessivamente.  Criando cada projeto em separado os resultados chegam mais rápidos, não extrapolam orçamentos, reduzem o risco de erros e geram quick wins para quebrar resistências na organização.

Outra conclusão importante: As empresas que já iniciaram os desenvolvimentos dos projetos de IA departamentais, já estão na frente. Já estão treinando seus modelos, melhorando, validando em produção e passam a ter resultados rapidamente que podem ser um diferencial no setor. Entrantes tardios podem ter sérias dificuldades em conseguir alcançar os pioneiros, porque terão que passar por todo o processo de desenvolvimento à implantação, tendo os mesmos resultados atuais (menos o custo de desenvolvimento), enquanto um concorrente pode já estar atingindo margens de lucro, redução de custos, redução de tempo de entrega, por exemplo, além de outros benefícios que alteram preços finais, vindo a inviabilizar concorrentes que não atinjam tais resultados.  Não é hora de ser muito precavido, é hora de investir em IA.

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