5 aplicações de machine learning na logística atual

Nos últimos anos, o funcionamento das operações logísticas tem sido profundamente impactado pelo surgimento de tecnologias inovadoras, como, por exemplo, machine learning. A adoção destas tecnologias disruptivas tem, inegavelmente, impulsionado o desenvolvimento da logística 4.0 e a transformação das cadeias de abastecimento.

Não só na elaboração de previsões mais rigorosas sobre as vendas, mas também na gestão das operações em armazéns ou na otimização das rotas de transporte, machine learning pode aplicar-se em múltiplos cenários, no setor logístico. Descubra-os, então, com mais detalhe, neste artigo.

O que é machine learning?

Em primeiro lugar, importa relembrar os princípios subjacentes a esta tecnologia. Em suma, machine learning consiste num dos ramos da Inteligência Artificial (IA), caracterizando-se pelo treino de máquinas e sistemas para que estes adquiram a capacidade de aprenderem sozinhos. Tal torna-se possível graças a algoritmos complexos, que realizam análises, identificam padrões e estabelecem relações entre dados.

Desse modo, as máquinas conseguem tomar decisões, sem ser necessária a intervenção humana. Aliás, um dos aspetos mais distintivos de machine learning assenta no facto de os sistemas conseguirem ajustar-se, adaptar-se e rever a sua atuação, quando expostos a novos dados.

Contudo, serão as suas deliberações fidedignas? Embora não se trate de uma tecnologia infalível — pois depende da qualidade dos dados que servem de base para a criação dos algoritmos —, o cruzamento de quantidades massivas de informação contribui para minimizar eventuais erros. Simultaneamente, torna mais confiáveis as decisões tomadas pelos sistemas.

À medida que a disponibilidade de dados nas mais diversas áreas cresce e que as técnicas de computação para o seu processamento se tornam mais avançadas e acessíveis, machine learning vai adquirindo um papel progressivamente mais relevante.

Atualmente, podemos, então, assistir a um amplo conjunto de aplicações práticas de machine learning, no nosso quotidiano. Na verdade, esta tecnologia não só se utiliza na deteção de fraudes, mas também no desenvolvimento de veículos autónomos, na identificação das mensagens de spam nos e-mails ou mesmo na criação de assistentes virtuais.

Machine learning na logística: 5 aplicações usuais

Há muito que as empresas a operar nas cadeias de abastecimento aprenderam a aproveitar o potencial da inteligência artificial, principalmente de machine learning. Com o apoio destas ferramentas, já otimizam processos logísticos e traçam previsões mais rigorosas. Aliás, essa tendência deverá acentuar-se nos próximos anos.

Numa análise recente, o Fórum Económico Mundial, referia até que o recurso a inteligência artificial se revela fundamental para auxiliar as cadeias de abastecimento no ajuste mais célere aos choques económicos, políticos ou ambientais que impactam o seu normal funcionamento.

“As empresas precisam de usar os dados de uma forma mais eficiente e tirar partido da IA para reduzir os custos, aumentar os lucros e a sua sustentabilidade”, afirmam os especialistas.

As etapas do ciclo logístico nas quais a utilização de machine learning já se tornou recorrente incluem, por exemplo:

Gestão de inventários

Um dos maiores desafios para as empresas consiste em determinar a quantidade adequada de stock que devem manter nos seus armazéns. Afinal, stocks em excesso representam custos acrescidos e uma situação de rutura de inventário pode ter consequências ainda mais graves.

É precisamente aqui que machine learning desempenha um papel crucial. Aliás, os seus algoritmos analisam os históricos de vendas, conseguindo detetar as tendências do mercado e prever a evolução da procura. Por conseguinte, as organizações poderão encontrar o nível ideal, evitando problemas relacionados com excesso ou rutura de stocks.

Gestão de armazéns

Através dos dados recolhidos por câmaras e sensores instalados num armazém, os algoritmos baseados em machine learning conseguem otimizar as diversas operações que nele decorrem. Assim, reduzem-se os custos e o tempo necessário para cada etapa, além de se aumentar a capacidade de armazenamento.

Otimização das rotas de transporte

Algumas estatísticas estimam que o setor do transporte rodoviário de mercadorias perde cerca de 1,2 mil milhões de horas de produtividade por ano, devido ao congestionamento das estradas e ao trânsito.

O recurso a técnicas de machine learning ajudará no acompanhamento dos níveis de tráfego em tempo real, elaborando previsões sobre as melhores rotas de transporte e analisando outras variáveis que podem afetar os tempos de entrega.

Contudo, os benefícios não se cingem a esta dimensão. Afinal, esta tecnologia permite às empresas obterem um elevado nível de visibilidade e rastreabilidade das mercadorias expedidas, minimizando riscos de perdas ou falhas nas entregas. Por conseguinte, revela-se uma ferramenta fulcral para o bom funcionamento das operações na logística last mile.

Operações de logística inversa

Para as empresas retalhistas a operar em e-commerce, um dos aspetos que influi diretamente na sua competitividade e na sua capacidade de fidelizar clientes assenta no bom funcionamento da logística inversa. As técnicas aplicadas em machine learning permitem que as organizações concretizem a gestão das devoluções, seguindo um planeamento adequado e com uma rapidez superior.

Experiência do consumidor

Através das técnicas avançadas de análise de dados, com machine learning, as organizações conseguem identificar potenciais “gargalos” na cadeia de abastecimento, antecipar problemas e, assim, garantir que as entregas se realizam no menor tempo possível e sem falhas. Portanto, este instrumento melhora a experiência e os níveis de satisfação dos clientes.

Principais benefícios da implementação de soluções de machine learning nas operações logísticas

A capacidade analítica e preditiva dos sistemas de machine learning impacta positivamente o funcionamento da cadeia de abastecimento, incrementando a eficiência e a produtividade das operações logísticas. Alguns dos seus principais benefícios incluem, por exemplo:

Redução de erros

A competência destes sistemas para analisarem e cruzarem elevados volumes de dados e uma vasta diversidade de variáveis permite às empresas evitarem algumas das falhas mais frequentes na gestão da cadeia de abastecimento.

Por exemplo, segundo uma análise elaborada pela McKinsey, a implementação de soluções de machine learning ajuda a reduzir os erros na previsão da procura entre 30% e 50%.

Poupança de tempo

As técnicas associadas a machine learning desencadeiam ações automáticas que respondem às necessidades das organizações, em cada momento. Tal reflete-se na redução dos tempos necessários para a realização das operações, nas diversas etapas da cadeia de abastecimento.

De acordo com a Forbes, a Amazon conseguiu mesmo encurtar o tempo médio do indicador “click to ship” de 60-75 minutos para 15 minutos, através da implementação desta tecnologia.

Menos custos

Como supramencionado, a aplicação de machine learning no transporte de mercadorias permite encontrar a rota mais célere e económica. Por outro lado, quando aplicada na gestão dos inventários, esta tecnologia evita excesso de stocks, que pressionaria os fluxos de caixa das organizações e incrementaria os custos de armazenamento.

Melhores decisões

Num contexto em que as organizações precisam de tornar-se ágeis na reação e na adaptação às velozes mudanças do mercado, o recurso a sistemas avançados, baseados em machine learning,confere-lhes uma capacidade superior para desenvolverem análises preditivas relativamente a diversos cenários.

Por conseguinte, as empresas adquirem acesso ao conhecimento necessário para enfrentar situações cada vez mais desafiantes e tomar melhores decisões.

Maior eficiência nas operações

Por fim, machine learning torna as operações logísticas das empresas mais céleres, mais otimizadas, mais precisas e com custos inferiores. Tal reflete-se em níveis de eficiência e competitividade superiores.

A tecnologia revela-se, cada vez mais, uma vantagem competitiva no setor logístico, além de um fator crítico para o sucesso das operações. Aliás, este é um facto incontornável. Todavia, muitas empresas, principalmente as de menor dimensão, não possuem nem a estrutura, nem o conhecimento necessários para abraçar este tipo de soluções. Portanto, recorrer a um parceiro logístico de confiança pode tornar-se a alternativa ideal.

Neste sentido, o grupo Rangel conta com um conjunto de serviços e ferramentas tecnológicas logísticas avançadas, para apoiar as empresas no desenvolvimento dos seus negócios. A Rangel poderá, então, tornar as organizações mais ágeis e competitivas, nas diversas etapas da cadeia de abastecimento. Se tiver dúvidas ou desejar mais informações, contacte-nos: estamos sempre aqui para si.

FONTES:
Serengeti. “9 use cases of machine learning in logistics”. Acedido a 4 de maio de 2023.
https://serengetitech.com/business/9-use-cases-of-machine-learning-in-logistics/
Integrio. “4 use cases of machine learning in logistics and supply chain”. Acedido a 4 de maio de 2023.
https://integrio.net/blog/machine-learning-use-cases-in-logistics-supply-chain
First Bridge. “How can machine learning transform supply chain management?”. Acedido a 4 de maio de 2023.
https://firstbridge.io/blog/artificial-intelligence/how-machine-learning-can-transform-supply-chain-management
Supply Chain Brain. “How AI and machine learning are transforming the supply chain”. Acedido a 4 de maio de 2023.
https://www.supplychainbrain.com/articles/36526-how-ai-and-machine-learning-are-transforming-the-supply-chain
Fórum Económico Mundial. “3 ways technology can help to strengthen supply chains”. Acedido a 4 de maio de 2023.
https://www.weforum.org/agenda/2023/01/3-ways-technology-strengthen-supply-chains-davos2023/?DAG=3&gclid=Cj0KCQjw0tKiBhC6ARIsAAOXutl1KELOyaABzROo7iTWB__RTa9lMpvBnQ7ZA8JvXG04DQiqejvYDFgaAosyEALw_wcB