Conheça as aplicações do machine learning na logística e saiba porque isso tem se tornado uma tendência

Investir na otimização de processos por meio da automatização das atividades é essencial para estar presente no mercado e garantir que seu negócio seja competitivo perante os demais concorrentes que oferecem o mesmo produto ou serviço.

Quando falamos em processos, não são apenas aqueles que acontecem nas linhas de produção: a busca contínua pela máxima eficiência deve estar presente também no setor logístico. E uma das formas de atingir esse resultado é a utilização de Machine Learning na logística.

Mas você já está por dentro de como o machine learning na logística de transporte está transformando o setor? Ou consegue imaginar o que o futuro dessa tecnologia ainda poderá alcançar? Pensando em te ajudar a responder todas essas questões montamos esse conteúdo completo sobre o tema.

Acompenhe para saber as principais aplicações do machine learning na logística e porque esse investimento e a mais n ova tendência do setor. Boa leitura!

O que é Machine Learning?

Machine Learning é um termo em inglês que significa “aprendizado de máquina”. Esse conceito é baseado na tecnologia de inteligência artificial, que permite que as máquinas “aprendam” automaticamente, de forma que elas possam realizar processos de maneira autônoma.

O aprendizado pode acontecer de diversas maneiras. Uma delas é supervisionada por um programador, que faz a inserção de parâmetros para que o sistema aprenda a generalizar. Outra possibilidade é a forma interativa, na qual novos algoritmos são adaptados e absorvidos pela máquina, que age de modo independente.

Nesta era da informação, a capacidade de processar um grande volume de dados é um diferencial competitivo nos negócios. Mais ainda, ser capaz de captar e organizar big data em tempo real, de forma automatizada, permite uma tomada de decisão mais rápida, mais bem informada e mais precisa.

Como essa tecnologia está transformando a logística

As empresas que lideram a transformação da logística de transporte são conhecidas como LogTechs. Isto é, empresas de tecnologia especializadas em desenvolver soluções para o ramo da logística.

Graças às LogTechs e ao uso de machine learning na logística, hoje é possível aprimorar toda a cadeia de transportes, desde a coleta até a entrega da carga, com ferramentas de otimização de rotas e carregamento. O desenvolvimento de tecnologias logística geralmente envolve um time altamente capacitado de profissionais composto por três especialidades:

• Engenheiro de dados: é responsável por todo o processo de coleta, transformação e carga de dados nos ambientes de banco de dados e big data, garantindo alto desempenho e qualidade nos dados. Assim, otimiza todo o consumo de informação da tecnologia.
• Cientista de dados: faz análise de dados, validação de hipóteses e desenvolvimentos de soluções analíticas ou preditivas. Para isso, utiliza modelagem estatística e algoritmos de machine learning para extrair informações e conhecimento dos dados com a finalidade de suportar e resolver problemas de negócio.
• Analista de dados: é quem examina e extrai insights dos dados, realizando a coleta e a organização de informações por meio de visualizações e relatórios. Com isso, a empresa pode tomar decisões estratégicas baseadas no comportamento do negócio.

Mas toda essa complexidade fica dentro das ferramentas. Quem compra e usufrui dessas soluções no dia a dia da cadeia logística, recebe o resultado e as vantagens do machine learning através de ferramentas fáceis de usar, que qualquer profissional da área pode aproveitar.

Nesse tipo de software, os algoritmos desenvolvidos são pensados não apenas para o consumo pelas máquinas, mas também para seres humanos que vão ter de lidar com essas informações. Assim, é possível aproveitar toda a capacidade tecnológica para tomar decisões mais eficazes baseadas em dados sem necessariamente ser um especialista nisso.

Por que aplicar Machine Learning na logística da sua empresa?

São muitas as variáveis relevantes para a supply chain, o que pode ser um desafio para a análise. A ideia de inserir o machine learning na logística é aumentar a precisão dos dados, principalmente os relacionados à previsão da demanda.

Com isso, a empresa terá uma base de dados mais clara para tomada de decisão em relação aos estoques de segurança e ao planejamento preditivo. Assim, consegue reduzir os riscos da operação, não permitindo que falte mercadoria em estoque, nem trazendo overstock para o processo.

Vantagens do machine learning na logística de transporte

Agora que já falamos de com essa tecnologia pode ser aplicado nas atividades logísticas e na gestão desse tipo de negócio, é hora de entender os benefícios e vantagens concretas que o investimento nesse tipo de solução traz.

Com certeza, entre os maiores benefícios do machine learning na logística de transporte esteja a melhoria na precificação. Por meio de dados históricos de fretes já realizados, podemos agir na definição dos preços que devem ser praticados em cada frete, garantindo uma operação saudável e rentável para as empresas.

Há também a otimização de toda a cadeia de suprimentos, antecipando a demanda de forma precisa, realizando um gerenciamento inteligente de estoque e garantindo em tempo real a monitoração de toda a cadeia, desde a coleta até a entrega da carga.

Assim, usar soluções de machine learning ajuda a resolver os gargalos no transporte de uma forma moderna, prática e acessível tanto para embarcadores quanto para transportadoras e motoristas. Além disso, é possível garantir uma maior segurança em todo o processo de transportes, com análise de imagens para validação de documentos sem intervenção humana e monitoramento em todas as fases do processo.

Veja abaixo algumas outras vantagens muito valiosas de adotar esses topo de tecnologia nos seus processos

1. Previsão da demanda

Um dos pontos mais críticos que influenciam toda a cadeia de suprimentos é a previsão da demanda. Com o machine learning, essa atividade se torna mais precisa, auxiliando no planejamento estratégico da logística e permitindo que a operação trabalhe com baixos níveis de estoque.

2. Desempenho da entrega

Os custos de frete e a eficiência na gestão de entregas podem ser aperfeiçoados com a utilização do machine learning na logística. A partir dos parâmetros e extensa base de dados, a escolha dos métodos de transporte é mais precisa, reduzindo os ricos para toda a supply chain.

3. Visibilidade de toda a supply chain

Combinado à Internet das Coisas (IoT), o machine learning na logística permite que toda a cadeia de suprimentos seja acompanhada em tempo real, melhorando a comunicação e os resultados de entrega. Isso gera diversos ganhos ao longo da cadeia e torna todo o processo mais eficiente e assertivo, melhorando o desempenho da empresa e consequentemente a satisfação dos clientes.

Como isso se relaciona com o futuro do transporte de cargas?

Em meio a tantas vantagens presentes no uso do machine learning na logística, como isso impacta no futuro da logística e as demandas e exigências do mercado para o setor?

Diante desse cenário, é evidente que com a evolução acelerada da tecnologia, podemos esperar um futuro promissor para toda a cadeia logística de transporte. Teremos soluções cada vez mais precisas na previsão de estoques e demandas, levando em consideração mais fatores de risco com alta imprevisibilidade.

Ainda, serão desenvolvidas melhorias constantes na segurança da carga e do caminhoneiro. Elas ajudarão a evitar roubos, fraudes e acidentes via análises de imagens relativas à qualidade da pista e aos efeitos causados por mudanças climáticas.

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