Como machine learning pode melhorar a logística?

De acordo cm o Gartner, até 2026, mais de U$ 10 bilhões serão investidos em startups de Inteligência Artificial e machine learning, devido ao rápido crescimento e importância desse setor. A tendência indica que essa tecnologia deixou de ser o futuro e já faz parte do presente, moldando diversas indústrias.

O termo pode parecer complexo, mas, na verdade, ele já está presente no dia a dia de muitas pessoas. Essa tecnologia está amplamente incorporada nos sistemas de recomendação dos streamings que assistimos, nas assistentes virtuais como a Siri ou Alexa, tradução automática de idiomas e até mesmo na eficácia dos filtros de spam em e-mails, tornando a vida cotidiana mais conveniente e eficiente.

Da mesma forma, a cadeia de suprimentos e a logística podem se beneficiar significativamente dessa tecnologia. O machine learning pode ser aplicado em diversos processos, como gestão de estoque, previsão de demanda, roteirização de entregas e até mesmo na tomada de decisões estratégicas, permitindo uma otimização contínua e redução de custos.

Veja a seguir o que é machine learning, os benefícios de adotá-lo e como ele pode ser aplicado na logística, transformando a forma como as empresas gerenciam suas operações e impulsionam a eficiência em toda a cadeia de suprimentos. 

O que é machine learning?

Machine learning é uma área da Inteligência Artificial (IA) que desenvolve algoritmos e modelos para que sistemas de computador possam aprender a partir de um grande conjunto de dados. 

Ao invés de apenas seguir instruções, estes sistemas detectam padrões e são capazes de fazer previsões e tomar decisões baseadas em dados. 

Em outras palavras, os algoritmos permitem que o sistema aprenda sem depender da intervenção humana. Isso traz ganhos de produtividade para empresas e pessoas. 

Este processo envolve algumas etapas:

•                    01) Coleta de dados:

Reúne-se dados relevantes para o problema a ser analisado. Eles podem ser de diferentes formatos, como texto, imagem ou áudio. 

•                    02) Pré-processamento:

Os dados são preparados para análise. Aqui é o momento de fazer uma limpeza na base de dados, processo de normalização para deixar os dados na mesma escala, entre outros. 

•                    03) Escolha do algoritmo:

Com base no tipo da tarefa, escolhe-se o algoritmo mais apropriado. Eles podem ser de classificação, regressão linear ou agrupamento, por exemplo. 

•                    04) Treinamento do modelo computacional:

Nesta etapa, fornecemos os dados de treinamento para o algoritmo. Durante o treinamento, o modelo procura padrões para conseguir fazer previsões.

•                    05) Avaliação e implantação do modelo:

Após o treinamento, é necessário analisar se o modelo acertou as previsões. Depois, o seu desempenho é avaliado com novos dados. Caso haja sucesso, ele está pronto para ser implantado. 

Agora que você já sabe o que é, confira as vantagens desta tecnologia. 

Vantagens do machine learning

As principais empresas gigantes do mercado já usam machine learning para aumentar a eficiência de suas operações. Um estudo da IBM revelou que 41% das empresas brasileiras já usam IA ativamente em seus negócios. 

Hoje, essa tecnologia é usada em uma variedade de aplicações:

•                   ● Reconhecimento de padrões
•                   ● Análises preditivas
•                   ● Classificação de dados ou objetos
•                   ● Recomendação de produtos ou serviços
  
  

Assim, as empresas desenvolveram recursos de reconhecimento de fala, visão computacional, recomendação de produtos, diagnóstico médico, previsão de demanda, detecção de fraudes e muitos outros usos. 

Veja abaixo as vantagens que esta tecnologia traz para empresas: 

Otimização de processos 

O machine learning pode ser usado para maximizar a eficiência de diferentes processos em empresas. Por exemplo, no setor do varejo essa tecnologia pode ser encontrada em sistemas de previsão de demanda e recomendações de produtos baseados no histórico de compras e comportamento no site. 

Já no setor industrial, é possível, através da análise de sensores, detectar quando é necessário fazer manutenção no maquinário – antes que dê algum erro e atrase a produção. 

Os exemplos são muitos: análise para histórico de crédito financeiro, automatização da triagem de currículos em um processo seletivo, detecção de movimentações suspeitas e fraudulentas, entre outros. 

Melhoria da eficiência

Essa tecnologia usa histórico de dados para criar modelos que podem executar tarefas de forma autônoma. Assim, ao otimizar os processos, empresas que investem em soluções de machine learning também veem melhoria na eficiência das operações. 

Por exemplo, o uso de um chatbot para tirar as principais dúvidas dos clientes como horário de funcionamento ou catálogo de produtos sem intervenção humana, barateando o custo. 

Outro ponto importante é a redução de erros ao analisar dados em tempo real e compará-los com padrões previamente estabelecidos. Se houver uma anomalia, é possível alertar automaticamente os operadores ou até mesmo tomar medidas corretivas. 

Assim, os colaboradores podem focar em assuntos estratégicos, e querem mais atenção, aumentando a qualidade das entregas e melhorando os resultados das empresas. 

Aumento da competitividade

Por fim, o machine learning é capaz de destacar a sua empresa da concorrência à medida que melhora a experiência do cliente e acelera a velocidade das entregas. Com essa tecnologia, é possível oferecer produtos e serviços personalizados e aprimorar o atendimento ao cliente.

Por exemplo, com essa tecnologia é possível prever demandas com assertividade e calcular as melhores rotas de entrega. Ao receber o pedido ou mercadoria dentro do prazo, ou mesmo antes, o seu cliente fica mais satisfeito e tende a usar de novo os serviços da sua empresa. 

Em outras palavras, os clientes são mais propensos a escolher empresas que oferecem uma experiência superior e mais personalizada em comparação com a concorrência.

Aplicações do machine learning na logística

De forma ampla, o machine learning é capaz de analisar enormes volumes de dados de mercado e tendências para descobrir insights valiosos. Ele pode detectar nichos não explorados, demandas emergentes e lacunas no mercado, ajudando as empresas a tomar decisões informadas.

Na área da logística não seria diferente. Sua principal aplicação está na otimização de rotas para acelerar entregas. Contudo, ele não se restringe apenas a isso. 

Essa tecnologia tem um impacto em toda a cadeia de suprimentos e pode ser usada desde a gestão do armazém e do estoque até mesmo para prevenir acidentes. 

Roteirização de entregas

Através da análise de dados geoespaciais, como mapas, tráfego em tempo real, condições meteorológicas e histórico de entregas, é possível calcular rotas assertivas que diminuam o tempo de entrega.

Somado a isso, estes sistemas ainda cruzam essas informações com restrições de entregas dos clientes e até mesmo legislações de trânsito. 

Além de acelerar a entrega, com o uso do machine learning é possível maximizar a ocupação dos caminhões, o que garante que sua frota faça o mesmo número de entregas com menos carros.

Isso impacta diretamente na redução de custos de combustível, pedágio, manutenção de veículos, pernoites, entre outros. 

Gestão de estoque

Quando aplicado na gestão de estoques, o machine learning ajuda a evitar excessos e faltas de produtos. Ele contribui para:

•                   ● Previsão de demanda; 
•                   ● Reabastecimento de produtos;
•                   ● Identificar mudanças nas preferências dos clientes;
•                   ● Mapear e agilizar a tomada de decisão frente a imprevistos;
•                   ● Segmentação de produtos e público;
•                   ● Monitoramento em tempo real;
•                   ● Redução de custos de armazenamento ao otimizar espaço.

Redução de custos

O machine learning é uma poderosa ferramenta para otimizar custos logísticos em áreas como transporte, armazenagem e embalagem. Algoritmos de machine learning podem analisar dados em tempo real, prever demanda com precisão e otimizar rotas de transporte, resultando em uma redução dos custos de combustível e manutenção.

Além disso, a gestão de estoque é aprimorada, minimizando custos de armazenagem e reduzindo perdas devido ao excesso ou falta de produtos.

A previsão de demanda precisa, feita pelo machine learning, permite às empresas ajustar seus níveis de estoque, evitando desperdícios e reduzindo custos de embalagem. Também é possível monitorar as condições de armazenamento em tempo real para evitar perdas de produtos devido a variações de temperatura e umidade. 

Por fim, vale ressaltar que o machine learning otimiza a gestão da frota, programando manutenções eficazes e reduzindo custos operacionais.

Segurança e prevenção a acidentes

Com a análise de dados em tempo real e históricos de informações, sistemas alimentados por machine learning podem detectar comportamentos suspeitos ou atípicos, como paradas não previstas ou entrada em áreas de risco. 

Quando integrado com sistemas de segurança, é possível automatizar a emissão de alertas para evitar danos aos colaboradores ou às cargas.

Ainda é possível usá-lo para aprimorar a autenticação e o controle de acesso a áreas de armazenamento e transporte de cargas, garantindo que apenas pessoal autorizado tenha acesso.

Conclusão

O machine learning é uma tecnologia que faz parte dos estudos de Inteligência Artificial. Hoje, ela é usada nos mais diferentes segmentos para prever demandas, automatizar tarefas repetitivas e melhorar a segurança das operações.

Dentro da área logística, o machine learning é ideal para otimizar a gestão de estoque e gerar rotas mais eficientes para entregas. Isso contribui diretamente para a satisfação dos consumidores e reduz diversos custos, como pedágio, combustível, manutenção da frota, entre outros.

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