Análise preditiva na logística: como fazer e benefícios

A precisão e eficiência nos processos logísticos são essenciais para manter a competitividade e qualidade no setor de transportes. Uma das metodologias que têm transformado essa área é a análise preditiva, uma ferramenta capaz de prever comportamentos e padrões futuros, possibilitando que gestores antecipem as necessidades operacionais.

Neste artigo, vamos explicar o que é análise preditiva, como ela funciona na logística, as ferramentas usadas e os benefícios que oferece. Acompanhe!

O que é análise preditiva?

A análise preditiva usa algoritmos e modelos matemáticos para analisar dados históricos e atuais, oferecendo insights valiosos sobre eventos futuros. Essa técnica vai além de outras análises, pois identifica padrões, mas também antecipa ações que podem melhorar a eficiência, reduzir custos e aumentar a competitividade. 

No contexto logístico, a análise preditiva é essencial para prever desde a demanda de transporte até possíveis riscos operacionais, aumentando a precisão nas tomadas de decisão.

Leia também: 5 benefícios da automação logística

Como funciona a análise preditiva na logística?

Para implementar a análise preditiva na logística, é necessário um processo estruturado que inclui:

1. Coleta de dados: A base de uma análise preditiva eficaz está na qualidade e na diversidade dos dados. Na logística, isso pode incluir informações sobre condições de tráfego, histórico de entregas, padrões de consumo de combustível e condições climáticas.
2. Modelagem: Nesta etapa, modelos matemáticos e algoritmos de aprendizado de máquina são aplicados aos dados coletados para identificar padrões e prever comportamentos. Modelos de regressão e árvores de decisão são comuns nessa fase.
3. Interpretação dos resultados: Após a modelagem, é fundamental que gestores e equipes interpretem os resultados para aplicá-los na prática. Na logística, isso pode significar ajuste nas rotas, otimização do uso de veículos e gestão proativa de riscos, tudo com base nas previsões fornecidas pela análise preditiva.

Ferramentas e técnicas para análise preditiva

A análise preditiva na logística depende de diversas ferramentas e técnicas que possibilitam a coleta e análise dos dados de maneira precisa.

Softwares de análises (como o IBM SPSS, o RapidMiner e o SAS Analytics) são ferramentas que facilitam a aplicação da análise preditiva na logística. Esses programas permitem manipular grandes volumes de dados, aplicar algoritmos e visualizar os resultados.

Algoritmos de aprendizado de máquina (como redes neurais artificiais, regressão linear e árvores de decisão) ajudam a identificar padrões complexos nos dados. Na logística, esses algoritmos são usados para prever tempo de entrega, rotas mais eficientes e outras variáveis operacionais.

Já os sensores e IoT instalados em veículos permitem uma coleta contínua de dados em tempo real, como consumo de combustível e condições da frota. Esses dados, quando analisados, ajudam a prevenir falhas e otimizar a manutenção de veículos.

Leia também: A importância do machine learning na logística

Benefícios da análise preditiva na logística

A análise preditiva é um diferencial para a gestão logística, agregando uma série de vantagens que vão além da simples otimização. 

Essa prática aprimora a operação em diferentes níveis e oferece informações detalhadas para um controle estratégico. A seguir, conheça alguns dos benefícios mais importantes:

Redução de custos operacionais e estratégicos

Um dos principais ganhos da análise preditiva é a capacidade de identificar e eliminar desperdícios em cada etapa do processo logístico. 

A tecnologia aponta, por exemplo, rotas com maior consumo de combustível, veículos com as maiores necessidades de manutenção de frota e comportamentos de demanda sazonais que permitem ao gestor logístico antecipar ajustes e alocar recursos com maior precisão. 

Com uma visão clara dos pontos críticos de custos, a empresa consegue evitar gastos excessivos e estruturar seu orçamento de maneira mais estratégica, aumentando a margem de lucro sem comprometer a qualidade do serviço.

Aumento de eficiência e aproveitamento dos recursos

Ao prever gargalos com maior precisão, a análise preditiva possibilita que as operações logísticas tenham um planejamento melhor, evitando os grandes gargalos e ociosidade nos veículos e equipamentos. 

Um exemplo disso é o planejamento otimizado de rotas, que leva em consideração o tráfego, o clima e o histórico de entrega para escolher o percurso mais rápido e seguro. 

Além disso, o monitoramento contínuo da frota ajuda a identificar momentos ideais para a manutenção preventiva, evitando falhas inesperadas que possam comprometer a operação. 

Dessa forma, a logística ganha em eficiência e confiabilidade, elevando a capacidade de atender às expectativas dos clientes com prazos cada vez mais assertivos.

Tomada de decisões com base em dados precisos

A análise preditiva transforma dados em insights valiosos, fornecendo ao gestor logístico uma visão estratégica e fundamentada sobre o desempenho de cada etapa da operação. Eles são decisivos para a elaboração de planos de ação assertivos, minimizando riscos e fortalecendo o planejamento de médio e longo prazo. 

Por exemplo, ao prever possíveis atrasos em entregas durante períodos de alta demanda, o gestor pode acionar rapidamente medidas preventivas, como o ajuste de frota ou a contratação temporária de transportadores adicionais. 

Com decisões respaldadas por dados concretos e detalhados, a empresa passa a operar com mais segurança e flexibilidade, reduzindo a margem de erro e aumentando a satisfação do cliente em cada entrega realizada.

Exemplos de análise preditiva na logística

Imagine uma empresa de logística que sabe que enfrentará picos de demanda durante o fim de ano ou em datas comemorativas como o Dia das Mães e a Black Friday. 

A partir de uma análise preditiva, o gestor pode identificar os veículos que conseguem entregar o melhor rendimento ou a necessidade de investir em um aumento temporário da frota. 

Com dados de viagens anteriores, é possível identificar horários mais estratégicos de carregamento e até reservar rotas alternativas para períodos críticos. Isso não só evita gargalos no atendimento como também reduz o tempo de entrega, assegurando que os produtos cheguem ao destino dentro do prazo, mesmo em situações de alta demanda.

Um segundo exemplo é a capacidade da análise preditiva de identificar regiões onde há maiores riscos de congestionamento, acidentes ou até condições climáticas adversas. 

Imagine que, ao mapear as rotas, o sistema identifique que determinada estrada tem um histórico de congestionamento nas manhãs de segunda-feira, ou que há maior probabilidade de chuva em uma rota específica durante o verão. 

Com esses dados, o gestor consegue alterar os trajetos, evitando áreas problemáticas e melhorando o tempo de entrega e a segurança da carga e do motorista. Além disso, essa tecnologia permite uma melhor gestão da manutenção preventiva dos veículos, pois alerta para o momento ideal de revisão antes de trajetos críticos, evitando paradas inesperadas.

Leia também: KPIs de logística: conheça os principais indicadores

O parceiro estratégico em análise preditiva na logística

A análise preditiva está revolucionando a logística e é um diferencial competitivo para as empresas. A Rodojacto, com seu compromisso com a inovação e eficiência no transporte de cargas, oferece soluções que integram tecnologias para proporcionar mais segurança, eficiência e qualidade no transporte.

Conte com a Rodojacto para ser seu parceiro estratégico e transformar a sua logística. Nossos especialistas estão preparados para levar sua empresa a um novo patamar. 

Conheça os nossos serviços e faça parte dessa transformação logística.

Categorias: Logística