Os impactos do Machine Learning no setor logístico

Neste artigo, o dataholic Rodrigo Santana vai mostrar como o uso de Machine Learning está influenciando e impactando diretamente no setor Logístico, ajudando assim a minimizar os efeitos de diversos gaps que o setor enfrenta constantemente em toda Cadeia Logística.

Também conhecida como Cadeia de Suprimentos (Supply Chain), este fluxo é responsável por todo pipeline de tarefas do ciclo de vida do produto, ou seja, desde a matéria prima até sua entrega ao consumidor final.


O que é Machine Learning?


Antes de tudo acho interessante trazer o conceito de Machine Learning conhecido também como Aprendizado de Máquina, este é um dos subconjuntos da Inteligência Artificial, que por sua vez tem a capacidade de fazer com que as máquinas aprendam, com mínima interação humana, através de algoritmos desenvolvidos para detectarem padrões por meio de dados históricos.


Gaps Logísticos e Soluções com ML


Como a Cadeia de Suprimentos (Supply Chain), é algo que abrange e envolve diversas frentes, acaba gerando diversos ruídos desde seu processo produção até a entrega para o seu consumidor final. E com a ajuda do Machine Learning é possível minimizar, e consequentemente otimizar a qualidade do seu serviço através de ações como as listadas a seguir:


Cálculo e Previsão de Demanda


  • Com a criação de algoritmos de aprendizado de máquina, faz-se uso de informações de dados históricos aferindo assim padrões de vendas e consumo da empresa. Com esse nível de controle é possível trabalhar com conceitos de estocagem mínima, aplicando o sistema Just in Time, afinal estoque cheio é sinônimo de dinheiro parado e nenhum gestor quer isso para sua empresa, certo?


Otimização da Entrega


  • Um ponto que é crítico e influencia muito na qualidade do serviço logístico é a parte de entrega, e isso por diversas situações, seja ele causado por trânsito, acidentes, pavimentação, clima etc. Isso acarreta ao atraso e consequentemente a insatisfação do consumidor final. Com utilização de APIs e Sensores de Monitoramento em Tempo Real, é possível acompanhar a rota de toda frota, traçar os melhores percursos otimizando toda cadeia de fornecimento, além de gerar mais dados que podem ser utilizados em modelos que auxiliaram as áreas de negócio em insights significativos para melhoria contínua.


Manutenção Preventiva em Máquinas


  • O avanço das tecnologias vem associado com melhorias de hardwares mais potentes, diversos sensores e dispositivos IoT (Internet of Things), e como consequência, demanda um controle mais rígido e necessário de manutenção das máquinas nos armazéns. E através desses sensores e dados disponibilizados do maquinário é possível criar modelos preditivos para garantir a periodicidade necessária para aplicações de reparos preventivos e garantindo assim performance de toda estrutura e uso do local.


Risco de Erro Humano


  • Com as aplicações citadas anteriormente, podemos considerar que o número de erros cometidos por pessoas será menor, já que a cadencia de atividades que funcionários a níveis operacionais e até mesmo gerenciais desempenharão, será reduzida e otimizada. Pois, estará em âmbito analítico e de forma integrada, fazendo maior acompanhamento e gestão de todo processo, e claro, isso tudo devido a integração e uso do Machine Learning.


Conclusão


Por fim, podemos concluir que aplicar Machine Learning já se tornou um diferencial, se não crucial, para as empresas que desejam competir em questão de qualidade e eficiência de todo o serviço gerado, entregando valor aos seus clientes.


Já que ao garantir o uso do Aprendizado de Máquina o campo de visão e controle de todo processo tem melhoras significativas, e garantem assim reduções de custos e gastos desnecessários, ajudando a levar satisfação no serviço prestado a todos os envolvidos na cadeia de suprimentos.


Para fechar esse artigo, trago uma breve reflexão que vi esses dias do Thiago L. Nigro:


“O cliente só espera 2 coisas quando compra seu serviço:

- Produtos de alta qualidade

- Valor relativo ao preço que pagou

- Receber antes, ou mais do que pediu

Eu não errei não...

Coloquei 3 coisas ao invés de 2 pra mostrar que qualquer

benefício extra também aumenta a satisfação do cliente.

Por isso, procure sempre fazer além do que foi combinado.”


- (Lolkus Nigro, Thiago).


Então, o que acha de começar a aplicar algumas mudanças na sua empresa? Entre em contato com nosso time comercial e venha entender mais sobre as vantagens que Inteligência Artificial pode trazer para dentro da sua empresa.

Pensou dados, pensou Dataside! 💙