Exemplos, aplicações e benefícios da tecnologia de machine learning na logística

Sem machine learning na logística as empresas, hoje, perdem poder de competição, devido a gargalos, ineficiências e falta de automação!

Imagine a seguinte situação: uma empresa investe em uma ferramenta poderosa de separação de estoque. O programador da máquina coloca todos os parâmetros necessários de peso, medidas e numeração. Mas, no meio da contagem, uma embalagem danificada aparece. Ela tem todas as medidas e determinações, mas não está em perfeitas condições para entrega ao cliente final.

Sem machine learning na logística, esse erro só seria percebido ao chegar nas gôndolas do PDV. Como saberíamos onde ocorreu a falha e quem arcaria por isso?

A tecnologia de inteligência artificial e machine learning pode evitar esses e tantos outros gargalos na logística. Vamos entender o que significa esse termo, como funciona, na prática, e o que a sua empresa pode ganhar com machine learning na logística?

O que é machine learning na logística?

Machine learning é o termo inglês para aprendizado da máquina. Ou seja, é a tecnologia que permite que máquinas e ferramentas possam ir além do programado. A ideia é que, quando necessário, elas consigam criar novos parâmetros para solucionar questões não planejadas.

Isso quer dizer que, neste novo formato de computação, os algoritmos não são estáticos, eles têm a possibilidade de aperfeiçoamento e adequação automática. Sem que haja, portanto, um programador a todo tempo corrigindo bugs e falhas.

Esse aprimoramento, é claro, só é possível com a repetição e inserção de dados atualizados. A máquina realiza testes e, pela estratégia de erros e acertos, consegue identificar quais pontos podem ser melhorados.

Mas como funciona machine learning na logística?

A machine learning na logística é inserida em softwares com algoritmos de aprendizado automático. Os dados e as configurações podem variar, mas a programação mais comum, hoje, é feita na linguagem Python

Na prática, a machine learning na logística permite que as máquinas façam a interpretação dos dados que recebem, desenvolvam novas conexões e produzam lógicas aperfeiçoadas. Desta forma, conseguem agir e tomar decisões de forma independente.

Exemplos da aplicação de machine learning na logística

• Previsões de demanda

A previsão de demanda é, talvez, uma das etapas mais delicadas da logística. Afinal, o excesso ou a falta de estoque podem ocasionar custos extremamente elevados. É natural, portanto, que as empresas procurem meios para tornar as previsões de demanda mais assertivas possíveis.

Com a machine learning, conseguimos utilizar estatísticas e detectar os padrões de vendas para antecipar oscilações na demanda. Ou seja, a produção consegue antecipar quedas e altas e permite o reajuste de pedidos, produção e compras.

• Roteirização

Criar rotas mais eficientes já é uma realidade, com as API’s Maplink, por exemplo. Sabemos, portanto, o quão importante é otimizar essa etapa da logística, para minimizar riscos, diminuir o índice de perdas, garantir a segurança da carga e dos colaboradores.

Além, é claro, de melhor os prazos de entrega e a satisfação dos consumidores. Com a machine learning na logística, podemos criar rotas cada vez mais otimizadas. Afinal, conseguimos calcular o tempo de entrega exato, com muito mais precisão.

• Gestão de estoque

A gestão de estoque tem muito a ganhar com a machine learning na logística. Afinal, capturamos dados e informações atualizadas, sem o engessamento característico do gerenciamento.

Com a repetição, novos padrões são identificados e o estoque torna-se muito mais eficiente, sem sobras ou falta de produtos.

• Armazém automáticos

A machine learning permite que as máquinas consigam, com o tempo, reproduzir ações humanas. Isso, no futuro, pode colaborar para automatização dos armazéns, que poderão ser controlados por comandos de voz, por exemplo.

• Visibilidade da cadeia logística

Devido ao grande grau de inteligência, informação e evolução da machine learning na logística, conseguimos detalhes valiosos de todas as etapas. Isso permite, portanto, que os gestores consigam ter maior visibilidade da cadeia logística.

• Manutenção de frotas, equipamentos e ferramentas

O conjunto IoT, IA e machine learning colabora na identificação de itens que precisam de manutenção, antes que eles, de fato, tornem-se inutilizáveis. Isso é possível pela inserção do histórico de manutenções, uso diário, marcas, prazo de validade, etc.

Será que a sua empresa precisa mesmo investir em machine learning na logística?

Depois de tudo que vimos por aqui, essa é uma pergunta retórica, não é mesmo? Afinal, qual empresa não gostaria de aprimorar sua ferramentas de automação com o uso de machine learning na logística, aumentar a precisão dos dados, principalmente os relacionados à previsão da demanda.

Mas vamos ser mais pragmáticos, o que, realmente, a logística ganha ao investir na tecnologia de machine learning?

• Mais independência

Apesar da necessidade de alimentar com dados e parâmetros os softwares de machine learning, a logística passa a ser mais independente da presença humana. Afinal, os sistemas, depois de postos em prática, entram em uma jornada de melhoria contínua.

• Queda na incidência de falhas

Por mais capacitados e treinados, os colaboradores são passíveis de erros, mais do que as máquinas. Com a tecnologia de machine learning na logística, portanto, a tendência é que o índice de falhas caia consideravelmente.

• Detecção rápida de gargalos e correção imediata

A logística é um dos setores mais onerosos, com altos custos de transporte, impostos, manutenção e, principalmente, gastos relacionados a perdas e falhas. A machine learning na logística facilita – e agiliza – o monitoramento, captura de dados e detecção de falhas.

• Aumento no nível de eficiência logística

Com o aumento da automação, queda no retrabalho e no tempo de cada processo conseguimos, com machine learning, gerar muito mais eficiência para a logística.

• Colaboradores podem focar energias em funções mais estratégicas

Muitas funções podem ser realizadas, com mais eficiência  e produtividade, por máquinas e softwares. Permitindo, assim, que os colaboradores foquem esforços e tempo em ações mais estratégicas.

• Aumento na satisfação do cliente final

Se conseguimos, com a machine learning, diminuir prazos, garantir as condições ideais dos produtos, estoque e transporte eficientes, naturalmente, melhoramos a satisfação do cliente final.

• Captura de dados valiosos para planejamentos futuros

Estamos na era dos dados, quanto mais informações conseguimos capturar, melhor. Com machine learning podemos filtrar os resultados e construir um planejamento de logística muito mais eficiente.

Você percebe que, com a machine learning na logística, construímos um cenário empresarial de melhoria contínua? Quanto mais os softwares de machine learning são utilizados, mais inteligentes se tornam, conquistando, assim, resultados sempre melhores em eficiência, padronização e economia!

Sabe quem conta com inteligência artificial e machine learning em softwares personalizados e adaptados para as suas demandas logísticas? A Maplink! Veja só:

Maplink Platform

As APIs Maplink foram criadas para se adaptar às necessidades da sua empresa e sistema, indo muito além do mercado logístico. O nosso objetivo é ajudar a otimizar o seu investimento, criando estratégias muito mais assertivas baseadas em dados e informações de alto valor.

Como? Bom, nós oferecemos:

• Serviço de roteirização para rotas simples e com múltiplos pontos, que se adapta ao seu tipo de veículo (carro, caminhão, moto, bicicleta, etc) e considera, para planejamento final, todas as especificidades e restrições da sua operação, além de te apresentar o tempo e custo total.
• API Planning, que foi criada para otimizar a sua operação, integrando a criação de rotas, com atribuição para os seus veículos ou equipes, para que o custo total seja reduzido e a produtividade aumente.
• Inclusão de gastos com pedágio (presentes nas suas rotas) nos cálculos da operação e facilidade no pagamento, para garantir previsões e controle de custos efetivos.
• Cálculos de matriz simplificados, considerando tempo e distância entre destinos (com base na melhor rota) e melhora na experiência de navegação e compra do seu cliente, além de ganhar visibilidade sobre a sua operação.

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Maplink

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• Otimização de rotas de entrega;
• Entre outras inúmeras funcionalidades.

Somos a maior revendedora de Google Maps da América Latina. Integramos soluções que permitem utilizar a inteligência da geolocalização para melhorar a integração entres os canais online e offline, por meio da integração do seu sistema com a API do Google Maps. Mas como funciona na prática?

• 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;
• 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.

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Redação Maplink

Especialista em soluções em geolocalização e nuvem, sendo um dos principais Google Cloud Premier Partner da América Latina.

Ajudando as empresas a se tornarem mais competitivas, eficientes e sustentáveis há mais de 20 anos.