Como usar a Inteligência Artificial na logística?
Em vez de ler, que tal ouvir?
Até muito pouco tempo, pensava-se que a Inteligência Artificial na logística era algo futurístico. Portanto, uma ideia para se pensar lá na frente, quando as coisas realmente começarem a acontecer.
Hoje, contudo, essa visão utópica já está defasada. O que se sabe é que a Inteligência Artificial já vem sendo aplicada em processos logísticos e com resultados já comprovados. Internacionalmente, mas também no Brasil.
Sobre isso queremos te ajudar a refletir. Continue lendo este artigo, pois aqui você vai ver:
- o que é a Inteligência Artificial e como ela vem sendo empregada na logística;
- quais são as vantagens do uso da Inteligência Artificial na logística para as empresas e os profissionais da área;
- quais são as tendências nas quais os gestores e operadores logísticos devem ficar de olho;
- e muito mais!
Afinal, o que é Inteligência Artificial?
A inteligência artificial (IA) aplica análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, incluindo aprendizado de máquina, para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e tomar ações.
Essa é a explicação rápida feita pela Gartner, uma das mais importantes firmas de pesquisas de mercado em todo o mundo. Ela resolve a conceituação momentaneamente, mas nós podemos ir além!
Podemos dizer que trata-se de um ramo abrangente da ciência da computação preocupado com a construção de máquinas inteligentes; capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Na prática, a IA é uma ciência interdisciplinar com várias abordagens. Dentro dela, os avanços no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo estão criando uma mudança de paradigma em praticamente todos os segmentos da economia, em escala global.
A Inteligência Artificial permite que as máquinas modelem e até melhorem as capacidades da mente humana. Do desenvolvimento de carros autônomos à proliferação de assistentes inteligentes como Siri e Alexa, ela tem se mostrado uma parte crescente da vida cotidiana.
Como resultado, muitas empresas de tecnologia em vários setores estão investindo em tecnologias de Inteligência Artificial. Isso porque elas estão de olho no rápido crescimento da adoção: 80% dos negócios mais bem-sucedidos devem contar com alguma aplicação sob o guarda-chuva da IA até 2024, de acordo com um estudo da SalesForce em parceria com a Vanson Bourne.
Quais sāo os impactos da Inteligência Artificial na logística 4.0?
O termo “Logística 4.0” foi cunhado há alguns anos em estreita associação com o conceito mais amplo de “Indústria 4.0”, que se refere a sucessivas revoluções industriais. Da mecanização com motores a vapor, passando pela eletrificação e informatização, chegando ao uso de sistemas inteligentes e automatizados sistemas baseados em dados na 4ª revolução.
Na Logística, seguiu-se a mesma evolução e é agora o momento em que a Inteligência Artificial começa a ser utilizada para, finalmente, consolidar a logística 4.0.
Ao longo dessa evolução, os sistemas logísticos tornaram-se mais eficientes e robustos, reduzindo custos operacionais e aumentando a qualidade do serviço.
As áreas de logística de empresas de setores como transporte de carga, delivery, varejo, alimentos e bebidas, manufatura, farmacêutica etc., começam a incorporar a Inteligência Artificial para obter economia operacional e não ficar para trás diante de uma concorrência mais eficiente.
Duas frentes nas quais há contribuições da Inteligência Artificial na logística 4.0
Há ao menos duas destacadas linhas de impacto da Inteligência Artificial na logística; frentes que promovem a logística 4.0 atualmente.
1. Análise preditiva, baseada principalmente em Machine Learning/Deep Learning. Com ela, é possível “treinar” sistemas com grandes volumes de dados para fazer previsões. A capacidade de fazer previsões é essencial para melhorar os processos logísticos. Por exemplo, se o volume de entrega de encomendas puder ser previsto ao longo de um período de tempo, será mais fácil dimensionar a quantidade certa de recursos para atender a demanda.
2. Análise prescritiva, baseada em Pesquisa Operacional (técnicas matemáticas de otimização, simulação etc.). Em muitos processos logísticos, as decisões devem ser tomadas entre um grande número de opções ou possibilidades. Um ser humano pode tomar uma boa decisão, por exemplo, traçar rotas de entrega; no entanto, provavelmente não é a decisão ideal. E nessas áreas, a diferença entre uma boa decisão e uma ótima se traduz em economia de custos operacionais de 10 a 20%.
→ Leia também: Quais são os melhores indicadores de desempenho em logística e como melhorá-los.
Benefícios práticos da contribuiçāo da Inteligência Artificial na logística 4.0
Quanto aos benefícios práticos da Inteligência Artificial na logística 4.0, eles sāo muitos. Confira, a seguir, cinco exemplos.
Nos transportes
Num ambiente complexo em que existe um desenho de rede com plataformas, hubs locais terrestres, hubs intermodais , armazéns intermédios etc., os seguintes desafios podem ser resolvidos com Inteligência Artificial:
- Previsão automática de demanda do cliente para cada nó e/ou par de nós.
- Estimativa de recursos de hubs e escritórios, bem como para distribuição capilar com base em previsões de demanda.
- Geração diária de estimativas de recursos de alto nível necessárias para distribuição de rede.
Na otimização das rotas de entrega
Com a explosão do e-commerce, a otimização das rotas tornou-se um elemento fundamental para ganhar competitividade em custos. O desafio neste caso é encontrar as rotas ótimas levando em conta:
- Distâncias/tempos em veículo: custo por quilômetro percorrido.
- Janelas de tempo para retirada ou entrega de pacotes.
- Capacidade máxima do veículo (peso e volume).
- Distâncias máximas a percorrer.
- Horários de trabalho.
- e assim por diante.
Em suma, a crescente complexidade e particularidades do problema exigem ferramentas de Inteligência Artificial sob medida para atender o potencial de economia nesse aspecto da logística.
No planejamento de horários e turnos de funcionários
Planejar escalas e escalas de pessoal não é uma tarefa fácil quando a operação logística é complexa e o número de pessoas envolvidas é alto. Aqui o desafio está em gerar cronogramas que compatibilizem a presença de pessoal com a demanda prevista, levando em consideração, por exemplo:
- Funcionários X, gerentes Y, turnos Z.
- Desafios: preferências individuais, férias, previsão de demanda.
- Riscos: demanda não atendida (subdimensionada), desperdício de recursos (superdimensionada)
Soluções de IA vêm sendo empregadas no planejamento de turnos para motoristas, pessoal de doca/ crossdocking, pessoal de escritório etc.
4. Na manutenção de veículos
Atualmente, os tipos de manutenção realizados na área de logística e transporte são:
- Corretiva, em caso de avaria ou acidente.
- Preventiva, que consiste em revisões periódicas para minimizar o impacto de quebras. No entanto, a Inteligência Artificial permite alcançar o potencial de poupança possível com análises preditiva e prescritiva:
- Manutenção preditiva: concentra-se em organizar as ações de manutenção dependendo do estado atual do sistema para retornar uma indicação precisa de quando uma intervenção será necessária. Estima-se que os benefícios potenciais sejam:
- Redução nos custos de manutenção: 25%-35%.
- Eliminação de falhas inesperadas: 70% -75%.
- Redução do tempo de reparo: 35%-45%.
- Manutenção Prescritiva: foca na otimização e planejamento dos recursos de manutenção. Aproveita as informações fornecidas pelas previsões para tomar decisões economicamente eficientes.
5. Na gestão de armazéns
Tudo relacionado ao armazenamento de mercadorias nos processos logísticos está passando por uma revolução devido ao uso de técnicas de Inteligência Artificial em oposição às técnicas tradicionais.
Aqui estão algumas das áreas onde economias operacionais significativas podem ser alcançadas:
- Configuração do armazém: definição de locais e atribuição de referências a locais para minimizar o tempo de separação
- Compromisso entre facilidade de aprovisionamento e utilização do espaço.
- Gêmeos digitais para decidir os locais e maximizar a produtividade.
- Administração de estoques: o objetivo é decidir os tempos e as quantidades solicitadas no abastecimento de produtos de forma a reduzir custos, e manter determinadas políticas de estoque de forma coerente e automatizada. É levado em consideração:
- Previsões de consumo de matérias-primas.
- Capacidade de armazenamento (armazéns ou tanques).
- Datas de vencimento e outras restrições.
- Restrições relacionadas ao fornecedor (prazos de entrega, capacidade de transporte etc.).
→ Leia também: Logística 4.0; prepare-se para o futuro!
Como vem acontecendo a aplicação da Inteligência Artificial na logística?
Conforme já adiantamos, na cadeia de suprimentos, de um modo geral, a IA tem inúmeras aplicações. Suas áreas de impacto também nos domínios logísticos incluem:
- aquisição operacional usando dados inteligentes e chatbots;
- planejamento de supply chain para prever demanda;
- gerenciamento de depósito para otimizar estoque;
- remessa mais rápida e precisa para reduzir prazos de entrega e despesas de transporte;
- e seleção ideal de fornecedores através do uso de dados em tempo real.
Confira, a seguir, dois cases de sucesso que ilustram bem essa nova realidade de aplicação estratégica da Inteligência Artificial na logística!
Um caso internacional de Inteligência Artificial na logística
A empresa de gerenciamento de transporte Echo, por exemplo, usa IA para fornecer soluções de cadeia de suprimentos que otimizam as necessidades de transporte e logística para que os clientes possam enviar suas mercadorias com rapidez, segurança e economia.
Os serviços explorados pela Echo incluem negociação de tarifas; contratação de transporte; execução e rastreamento de embarque; gerenciamento, seleção, relatórios e conformidade da operadora; apresentações em painéis executivos; e relatórios detalhados de embarque.
Um caso brasileiro de Inteligência Artificial na logística
No Brasil, um caso que chamou atenção foi o da Bauducco, fabricante de gêneros alimentícios.
A companhia buscava uma solução para potencializar a produtividade em seu centro de distribuição, com foco especial na otimização da operação de empilhadeiras.
Foi então criada e implementada uma plataforma baseada em Inteligência Artificial, Internet das Coisas e tracking de precisão. O que permitiu acompanhamento e microlocalização de colaboradores e equipamentos móveis em tempo real.
A partir disso, gestores do centro de distribuição puderam monitorar e fazer avaliações precisas do fluxo de movimentação dos funcionários no ambiente. O que lhes ajudou a tomar decisões de ajustes e aumentar a entregabilidade da operação.
Já pensou em ter o melhor dos dois mundos ao unir inteligência artificial e cross selling no seu e-commerce? É um cenário que ajuda muito a potencializar as vendas ao entender um pouco mais sobre seu consumidor.
Entenda nesse vídeo:
Em resumo: a Inteligência Artificial na logística já é uma realidade a ser mais explorada pelas empresas
A Inteligência Artificial (IA) é uma das tecnologias mais transformadoras da história moderna. Ela ajuda empresas em todo o mundo, melhorando a eficiência e otimizando recursos.
A IA também encontrou seu caminho na logística e nas cadeias de suprimentos, onde oferece muitos benefícios para empresas dispostas a adotar tecnologias emergentes. Ela tem se mostrado um campo capaz de mudar a forma como as empresas operam.
Algumas soluções de aprendizado de máquina de pequena escala estão sendo usadas para melhorar as operações de empresas menores que desejam ficar à frente da concorrência. Os líderes da indústria estão trabalhando em soluções de ponta para veículos autônomos e outras soluções impressionantes.
Essas inovações oferecem benefícios como maior eficiência das tarefas de gerenciamento, como atendimento de pedidos, maior precisão do estoque, redução dos prazos de entrega e modelos de previsão mais precisos. Ou seja, fazer uso da Inteligência Artificial na logística é uma questāo de nivelamento com as boas práticas de mercado.
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