Machine learning para logística: entenda como essa tecnologia pode ajudar

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Data: 09/01/2020

É inegável que o avanço tecnológico das últimas décadas trouxe uma série de recursos para que as empresas otimizassem as suas atividades. Levando isso em conta, você sabia que o machine learning para logística pode ajudar a superar alguns dos principais desafios do setor?

Porém, de quais formas essa tecnologia contribui? Existem usos específicos para organizações que trabalham com o transporte de cargas e afins, por exemplo?

Para responder a essas e outras questões ligadas ao tema, preparamos este conteúdo. Ao longo do texto, você entenderá como essa novidade tende a causar impactos positivos em seu negócio. Boa leitura!

O que é machine learning?

Em tradução livre do inglês, a expressão “machine learning” pode ser compreendida como “aprendizagem de máquina”. De forma resumida, trata-se de um método de análise de dados, cujo objetivo consiste em automatizar a construção de modelos analíticos. Embora seja tratado pelo senso comum como uma funcionalidade tecnológica, o conceito é bem mais amplo do que isso.

Na prática, ele é um ramo da inteligência artificial — a sua ideia central é de que sistemas podem aprender com dados. A partir das noções obtidas, pode-se identificar padrões e tomar algumas decisões. Isso tudo, é claro, com um baixo número de intervenções humanas.

Uma exemplificação de seu funcionamento em nosso dia são os serviços de streaming de músicas ou de filmes. Os aplicativos e softwares fornecidos por essas organizações conseguem elaborar recomendações personalizadas com base no que você escuta ou assiste. Ou seja, ao perceber que você gosta de filmes policiais e especiais de comédia, por exemplo, haverá uma curadoria para fazer indicações alinhadas às suas preferências.

A origem desse método ocorreu por meio da teoria de que computadores conseguem aprender com dados sem que haja uma programação específica para realizar determinadas tarefas.

O aspecto iterativo do machine learning não pode ser deixado de lado. Afinal, quando os modelos são expostos a novos dados, eles se adaptam de modo independente, ou seja, aprendem com computações anteriores para alcançar resultados confiáveis e abertos à possibilidade de repetição.

Voltando ao nosso exemplo, ao escolher novas séries, de temáticas completamente diferentes das quais você se habituou a assistir, o streaming alterará as recomendações de forma progressiva. Isso porque, ao analisar os dados, ele perceberá que o seu gosto recente mudou. Outras formas de aplicá-lo bem populares são:

  • economia de energia;
  • prevenção de fraudes;
  • suporte médico;
  • atendimento ao cliente;
  • locomoção de carros autônomos;
  • operações financeiras;
  • entre outras.

Como o machine learning para logística pode revolucionar os processos de sua empresa?

Tecnologias relacionadas à 4º revolução industrial já fazem parte de inúmeros setores. Nesse sentido, o machine learning para logística, assim como a internet das coisas, pode proporcionar não só a redução de custos em seu negócio, mas também a otimização de processos e operações.

Uma das aplicações mais comuns em empresas do ramo está associada aos processos voltados à cadeia de suprimentos. Dessa forma, elas ajudam tanto na criação de modelos de planejamento quanto na previsão de demanda. Graças à análise de dados e ao big data, há um alto volume de informações que podem ser relevantes para tomar decisões estratégicas, isto é, não será necessário que a empresa fique limitada ao uso de relatórios internos.

A inteligência adquirida pelas máquinas também é útil para vários outros processos logísticos, como o controle de qualidade, a escolha da transportadora/operadora e a seleção das melhores rotas. Confira, logo abaixo, algumas das mudanças promovidas e veja como ela pode auxiliar a sua empresa.

Antecipar demandas

Lidar com clientes cada vez mais exigentes e mantê-los satisfeitos com o atendimento prestado é um desafio, concorda? Por isso, antecipar demandas e contar com soluções ágeis para os mais diversos pedidos é uma saída e tanto.

Os algoritmos do machine learning podem ser usados para estimar mudanças nas atividades de sua organização e, a partir disso, obter previsibilidade em relação às demandas.

Para que isso aconteça, é necessário operar com dados provenientes de seus parceiros de distribuição. Depois, basta detectar critérios que poderiam ter impacto sobre a regularidade do que é demandado. Tendo essas informações em mãos, há como estruturar melhor os estoques e as suas respectivas movimentações. Essa medida é um caminho para garantir que haja recursos na quantidade suficiente e que eles possam ser distribuídos pelos canais apropriados.

Melhorar a manutenção preditiva

Com o auxílio de sensores inteligentes, a sua empresa terá meios para estabelecer a manutenção preditiva de veículos e outros equipamentos usados nas cadeias de armazenamento.

Na aproximação direta com os dados emitidos por dispositivos da internet das coisas, será possível detectar todos os fatores que interferem na vida útil das máquinas. Com novos modelos de uso e condições de medir a Eficácia Geral do Equipamento — um indicador-chave para a logística —, é provável que o desempenho apresente melhoras significativas.

Tomar decisões embasadas

A sazonalidade pode ser uma das grandes inimigas para quem trabalha com logística. Ao contar com a inteligência dos dados, será possível não só criar a previsibilidade — já mencionada —, mas também tomar decisões embasadas e se preparar para períodos nos quais as atividades da empresa aumentam, assim como a demanda dos produtos e/ou serviços que ela vende.

Apesar de essa ser uma situação frequente, o machine learning tem diversas aplicações que colaboram com resoluções cotidianas em um departamento de logística. Um algoritmo tende a ser bastante funcional para otimizar o processo de carregamento, diminuindo o número de paletes utilizados.

Pensando apenas nos operadores menos experientes, esse apoio tecnológico é decisivo para aumentar a velocidade produtiva do setor como um todo. Assim, corre-se um risco menor de fazer viagens desnecessárias, tornando várias atividades mais rápidas e eficientes. Aos poucos, esses ganhos serão convertidos em resultados e números mais positivos para o seu negócio. Portanto, vale a pena tratar das alternativas trazidas por essa tecnologia como verdadeiros investimentos.

Enfim, a utilização de machine learning para logística é uma realidade consolidada. Se você ainda não conta com essa opção em sua empresa, não deixe de considerá-la — o desempenho tem muito a ganhar.

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