A importância do machine learning na logística

A tecnologia tem contribuído com uma logística mais segura, econômica e sustentável. O machine learning aplicado nos processos logísticos transformou o dia a dia das empresas e melhorou suas atividades operacionais. Saiba como funciona o machine learning na logística!

O que é e como funciona o machine learning?

Machine learning é um recurso de inteligência artificial para que máquinas e equipamentos operem de forma autônoma, tomando suas próprias decisões com base em padrões detectados.

Em vez de atenderem a funções previamente programadas, as máquinas reconhecem comportamentos repetitivos e passam a entender que aquele é o padrão a ser seguido.

O aprendizado de máquina acontece em, basicamente, três etapas, que são:

1. Coleta de dados

Todas as informações lançadas em sistemas, aplicativos e outras ferramentas são coletadas e armazenadas, formando um imenso banco de dados que, posteriormente, será analisado.

2. Processamento das informações

Por ser um recurso de computação, o machine learning tem alta capacidade de processamento e utiliza essa característica para analisar os dados obtidos, mesmo que em um volume extenso.

3. Aplicação dos resultados

Os insights gerados são colocados em prática, fase em que também é realizada a comparação entre as estratégias adotadas e os resultados obtidos.

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O papel da logística nas operações empresariais

A logística deixou de ser uma atividade puramente operacional para virar uma ferramenta estratégica para as atividades empresariais.

Isso porque ela está relacionada a pilares importantes de uma organização, como o bom desempenho dos serviços prestados, os custos operacionais e a ferramentas.

É uma área que está sempre buscando uma forma de equilibrar eficiência e produtividade, como no transporte de mercadorias, reduzindo os impactos negativos e contribuindo para uma empresa mais competitiva e lucrativa.

Uma logística moderna e eficiente também é mais econômica e sustentável, consegue atender às demandas dos clientes e possibilita ao gestor um controle maior sobre as operações.

Essas características impulsionam o setor na busca por modernização e novas soluções, e o machine learning é uma tecnologia com muito potencial a oferecer para o mercado.

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Machine learning na logística

O machine learning pode ser aplicado em todas as etapas da atividade logística, desde a seleção de fornecedores e o estoque até a entrega de mercadorias.

Todas essas operações ganham mais previsibilidade, segurança, agilidade e eficiência. Conheça algumas aplicações específicas do machine learning na logística:

Otimização de rotas e entregas

O transporte de mercadorias é uma das atividades que mais geram custos devido ao alto consumo de combustível, desgaste de frota, extravios e roubos de cargas.

Além disso, os atrasos que costumam ocorrer na entrega dos produtos geram insatisfação no cliente e enfraquece a sua relação com a empresa.

Com o machine learning, é possível criar roteiros otimizados e inteligentes, que sejam mais rápidos e menos suscetíveis a riscos, como roubos e acidentes nas estradas. Outra vantagem é que o prazo de entrega é cumprido com mais rigor.

A tecnologia leva em consideração o histórico de viagens do veículo, as características dos percursos, as influências do clima e outras variáveis que podem interferir na entrega.

Com isso, é definida uma estimativa de tempo de chegada do produto e, com o cruzamento de dados, é possível pensar em rotas mais rápidas, seguras e econômicas.

Previsão de demanda e estoques

A previsão de demanda é uma tarefa recorrente na logística e tem o objetivo de prever situações para que, a partir dessa estimativa, o gestor possa pensar e definir estratégias para lidar com o novo cenário.

A ideia é garantir que a empresa esteja preparada para as tendências de consumo e as oscilações do mercado, adequando os seus estoques e seus recursos humanos para dar conta das mudanças.

Com a previsão de demanda, a empresa evita o acúmulo de mercadorias, com diversos produtos parados, e ganha um estoque mais rotativo, equilibrado e coerente com o consumo real de seus clientes, sem excessos ou faltas.

O machine learning realiza previsões de demanda com mais precisão e assertividade, dois pontos cruciais, uma vez que estamos falando de suposições.

Ao avaliar estatísticas, padrões de vendas, rotatividade de estoque, além das variáveis externas que moldam o mercado, como a economia, por exemplo, o machine learning consegue prever futuras variações no consumo, como aumento da demanda ou queda da procura.

Rastreamento e monitoramento em tempo real

O rastreamento e monitoramento de cargas são medidas importantes para aumentar a segurança dos produtos transportados, cumprir prazos de entrega e oferecer ao cliente uma participação maior no acompanhamento de sua compra.

Além disso, os dados obtidos ajudam a pensar em estratégias para reduzir problemas como atrasos, estradas ruins e rotas muito longas.

O machine learning também é capaz de aprimorar a capacidade de rastreamento dos aplicativos e dos demais sistemas já empregados.

Com o machine learning é possível melhorar a geolocalização dos veículos e especificar o movimento dos caminhões em rota, além de criar e compartilhar códigos seguros de rastreio para acompanhamento em tempo real.

Essas medidas são necessárias para a segurança e a eficiência das operações e mostram o compromisso da empresa em prestar um bom serviço, o que é fundamental para a sua imagem no mercado.

Detecção e prevenção de fraudes 

Ao analisar e seguir padrões de comportamento, o machine learning consegue identificar aquelas práticas que desviam da regra, ajudando na detecção de atividades suspeitas e prevenindo fraudes na logística.

Após constatar as atividades suspeitas, o gestor poderá evitá-las em sua fase inicial, reduzindo as perdas financeiras envolvidas e desenvolvendo ações para aumentar a segurança.

Em resumo, o machine learning confere um controle geral sobre a atividade logística, desde que aplicado de forma estratégica e adequada aos objetivos do negócio.

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