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Aplicação do Big Data na logística: prática, exemplos e vantagens

A aplicação do Big Data na logística trouxe uma nova visão para o valor das informações, que sempre deixávamos passar em todos os processos. Afinal, a cadeia de suprimentos é um dos conjuntos de etapas que mais produz dados valiosos para a análise de performance, detecção de falhas, fraudes e ineficiências.

Você já notou o volume de dados que duas ou três etapas de uma empresa geram? Não? Quando uma empresa realiza a compra de insumos, por exemplo, ela tem informações profissionais dos fornecedores, características físicas de cada produto, atualização orçamentária, informações de reposição, expectativa de consumo e tantas outras.

Imagine, portanto, que esse fluxo de informações possui diferentes tamanhos, volumes, relevância e frequência. São muitos dados para capturar, não é mesmo? E, armazenar, claro. Agora pense que esse volume e variedade ainda se alteram com a velocidade da indústria 4.0.

É uma infinidade de informação, não é mesmo?

Até pouco tempo esse conjunto de dados e informações valiosas era desperdiçado, afinal, não era possível capturar e armazenar tudo isso através de métodos tradicionais. Até que surgiram o Big Data e tecnologias cada vez mais robustas que usam a inteligência dos dados a favor da logística.

Vamos entender melhor esse novo filtro de informações e dados valiosos?

Big Data na logística

 

Muitos acreditam que Big Data na logística refere-se a um enorme volume de dados, mas, na verdade, estamos falando de uma estratégia que vai além disso. Chamamos de Big Data a possibilidade de capturar e armazenar um volume muito alto de dados estruturados e não estruturados.

Estes dados, até pouco tempo, não podiam ser capturados e tão pouco analisados. Portanto, muito mais importante do que o tamanho destes dados, ou volume, é o que o setor de logística pode fazer com essas informações em mãos.

Mas, antes de conhecermos a prática do Big Data é importante compreender que toda essa estrutura está apoiada em pilares, que são:

  • Volume

Antes usávamos não mais que o termo gigabyte para tratar do volume de dados coletados, hoje, já usamos termos como exabytes. Isso quer dizer que conseguimos capturar um volume muito maior de dados em todos os setores e transações. Exatamente por isso que o Big Data na logística é um grande aliado dos sensores, dispositivos inteligentes, equipamentos industriais com simuladores e todo o cenário da logística 4.0.

Veja também: Inteligência artificial aplicada à logística 4.0: o que você precisa saber.

  • Velocidade

Além de conseguirmos capturar e analisar uma quantidade enorme de dados, também fazemos isso de forma muito mais ágil e atualizada. Afinal, com o armazenamento em nuvem, a internet das coisas e a inteligência artificial, todas as informações são coletadas, e armazenadas, em tempo real. É claro que isso também agiliza toda a parte de análise e tomada de decisões, o que torna todo o processo muito mais eficiente.

  • Variedade

Comparamos sempre a tecnologia com os seres humanos, certo? E, apesar de toda a inteligência e evolução, ela ainda possui limitações. Afinal, são programações desenvolvidas para seguir certos códigos e fórmulas pré-definidas e pouco maleáveis. Esse engessamento e dependência dificultava a interpretação, para as máquinas, do que era computado como um “dado”.

Hoje a tecnologia já consegue capturar e armazenar diversos formatos de dados, como:

  • Dados estruturados: csv, txt, XML e
  • Não-estruturados: vídeos, imagens, gráficos, e-mails, infográficos, áudio, transações financeiras, etc

Como é feito o uso do Big Data na logística

big data na logística

Todas as ferramentas modernas que utilizamos hoje recebem e produzem uma imensidão de dados, correto? Com o Big Data podemos capturar e armazenar essas informações para, então, analisá-las.

Isso permite, portanto, que a sua empresa consiga agir de forma ativa referente aos dados obtidos em todas as etapas. Mas, para ficar mais claro como isso tudo funciona na prática, vamos exemplificar com processos da nossa rotina. Veja só.

  • Last mile

O last mile delivery sempre foi uma grande preocupação das empresas, afinal, é neste intervalo que muitas falhas ocorrem. Sem contar, é claro, riscos e retrabalhos que os colaboradores estão sujeitos. Não é à toa que ele é responsável por grande parte dos prejuízos logísticos.

Com a internet das coisas, sensores, transmissão de dados em tempo real e o Big Data na logística podemos ter acesso a informações que neutralizam alguns dos riscos do last mile. Como, por exemplo, localização da carga, trânsito, áreas de riscos, transtornos sazonais, etc.

Além, é claro, de o cliente poder acompanhar a entrega em tempo real e estar disponível para o seu recebimento.

  • Controle de fraudes

O monitoramento de cargas e veículos com o uso do Big Data na logística é extremamente benéfico para acompanharmos o comportamento de entrega. Com estas informações sendo atualizadas em tempo real conseguimos evitar posturas que comprometem a produtividade e eficiência.

Além, é claro, de podermos verificar se as informações passadas correspondem aos dados capturados. Neste caso temos acesso a dados de tempo, condições da entrega, dos veículos e das cargas.

  • Roteirização

A roteirização também ganha com a aplicação do Big Data na logística. Afinal, conseguimos traçar rotas mais eficientes, baseadas em dados de trânsitos, índices de acidentes, áreas de riscos ambientais ou sociais. Além de recebermos informações atualizadas de mudanças estruturais.

Leia mais: Quais são os benefícios da roteirização? Conheça 11 vantagens.

  • Confiabilidade

Da mesma forma que usamos a estratégia do Big Data na logística interna da empresa, podemos disponibilizar alguns dos resultados mais valiosos, comercialmente, a parceiros, clientes e colaboradores. A transparência, ocasionada pelas atualizações de dados em tempo real, funciona como um propulsor de confiabilidade externa.

Se a sua empresa tem um índice elevado de entregas no prazo, por exemplo, esse argumento pode ser utilizado para negociações com clientes e fornecedores. Os dados adquiridos, portanto, são valiosos para a empresa, mas também para o mercado compreender o nível de confiabilidade da sua marca.

E, claro, se estes dados são claramente ruins, você consegue identificar onde estão os gargalos e corrigi-los o quanto antes.

  • Armazéns e estoques

Por fim, vemos impactos muito positivos do Big Data na logística em conjunto com tecnologias de automação e a internet das coisas. Conseguimos, com este combo, aumentar a automação dos processos de estoque e criar armazéns cada vez mais inteligentes.

No vídeo abaixo, a professora do núcleo de Big Data da FIA, Alessandra Montini, explica brevemente sobre a aplicação prática do Big Data em logística, veja só:

Claramente a indústria 4.0 e a tecnologia revolucionaram todos os processos, etapas e abordagens da logística. Mas, em se tratando do Big Data em logística, quais são os maiores benefícios reais para a sua empresa?

Vantagens

  • Captura de dados valiosos sobre fornecedores, clientes e produtos;
  • Interpretação de dados, até então não analisados (não-estruturados);
  • Suporte mais eficiente na tomada de decisões;
  • Compreensão aprofundada sobre o comportamento de consumo;
  • Possibilidade de manter um estoque mais inteligente e eficiente;
  • Minimizar atrasos e riscos;
  • Gerar uma cadeia de logística mais otimizadas e eficiente;
  • Melhorar a experiência do cliente que pode acompanhar tudo em tempo real e receber informações muito mais precisas.

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  • Aumento da eficiência nos atendimentos, reduzindo o tempo de resposta e facilitando o acesso ao histórico de cada cliente;
  • Maior agilidade e melhora na comunicação entre cliente e empresa, garantindo uma experiência de compra muito mais positiva para o consumidor;
  • Maior agilidade no fluxo de trabalho, uma vez que o sistema passa a ser alimentado automaticamente e em tempo real;
  • Redução de custos por meio da automatização de atividades, eliminação do uso de papel e otimização dos deslocamentos ao agrupar trabalhos geograficamente próximos;
  • Acesso a dados atualizados, que facilitam o acompanhamento de métricas e indicadores que garantem a satisfação dos clientes;
  • Melhora na rentabilidade, devido ao aumento da produtividade da equipe.

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