O uso da inteligência artificial (AI) e do aprendizado de máquina vem crescendo nos últimos anos em vários setores e na logística não poderia ser diferente. Essa tecnologia ajuda a otimizar processos, reduzir os custos e melhorar a eficiência das operações.
Além disso, os avanços da tecnologia vêm moldando a forma como uma organização lida com a logística. Conforme o tempo passa, cada vez mais as operações modernas dependem fortemente de Big Data e Business Intelligence (BI) para manter a sua competitividade.
Na era da informação, as empresas precisam de tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), para acompanhar o ritmo das mudanças no setor.
Confira, neste artigo, os benefícios da aplicação da inteligência artificial e do aprendizado de máquina na logística.
O que é aprendizado de máquina ou machine learning (ML)?
O aprendizado de máquina, ou machine learning como também é conhecido, é um conceito que se refere aos algoritmos programados para atuar com autonomia e retroalimentar o seu próprio aprendizado a partir do uso de dados e experiências prévias.
Esses algoritmos conseguem detectar padrões nos dados para prever resultados futuros e é uma tecnologia que pode ser aplicada ao processo logístico, permitindo análises complexas para melhorar a gestão não apenas de uma operação em particular, mas de toda a cadeia de suprimentos.
Como o aprendizado de máquina pode melhorar a logística?
O machine learning pode melhorar a logística de diversas maneiras. Por exemplo, em soluções de gestão de estoque, o ML pode analisar os dados para identificar padrões sazonais ou quantidades anormais de produtos em um determinado local. Isso pode ajudar as empresas a preverem com mais precisão as demandas futuras e, assim, otimizar os níveis de estoque.
Também pode ajudar na melhoria e na redução dos custos de transporte, pois este tipo de análise consegue identificar as melhores rotas e horários para a saída dos veículos, a quantidade de paradas que irão fazer e fornecer informações que ajudem a realizar as entregas de modo mais eficiente.
Como o machine learning pode ser usado para otimizar o processo de logística?
Um algorítimo de aprendizado de máquina pode ajudar a otimizar o processo logístico à medida que lida com uma abundância de informações alimentadas pelo sistema, conseguindo identificar padrões que se repetem e a aprender a partir desses dados.
Com suas análises, as empresas podem gerar relatórios programados e criar previsões de cenários mais precisos, antecipar as demandas e identificar as melhores maneiras de atender aos clientes em épocas diferenciadas do ano como Dia das Mães, Dia Dos Pais, Dia das Crianças, Natal.
Sistemas de gerenciamento de armazém podem ser integrados com sistemas de gerenciamento de transporte flexíveis, uma interação que pode aumentar a base de dados e ajudar a identificar se o estoque em excesso deveria ser redistribuído ou negociado com outras empresas e qual a disponibilidade da frota de transporte para realizar a movimentação de mercadorias diante de cada decisão.
Além disso, quando se trata de roteirização e otimização de rotas, o sistema também fica cada vez melhor. Por isso, ao determinar a quantidade de pedidos e os endereços de distribuição e entrega, o sistema é capaz de calcular rapidamente uma infinidade de combinações possíveis de trajetos, chegando ao resultado mais rápido, econômico e seguro para realizar a sugestão de rotas a serem seguidas pelos motoristas.
Quais são os benefícios do uso do aprendizado de máquina na gestão logística?
Uma série de benefícios ser colhidos a partir do aprendizado de máquina na logística, já que quanto mais um algorítimo de ML é utilizado, melhor ele atende às expectativas do gestor, trazendo soluções mais avançadas e capazes de tornar a operação mais eficiente cada vez que for colocado em operação.
Além disso, ao fornecer análises precisas e baseadas em evidências, o machine learning propicia uma melhor planejamento da atividade logística, ajudando as empresas a antecipar as demandas futuras e a montar estratégias baseadas em indicadores-chave relevantes. Na prática, é como se o gerente ganhasse um assistente poderoso, com altas habilidades e que o apoia sempre que precisar tomar uma decisão importante.
Imagem: Aptean
Drivin, a solução com machine learning para transformar a sua logística
Como podemos ver, o aprendizado de máquina tem um papel importante na logística porque ajuda a reduzir os custos de transporte, otimizar o estoque e melhorar a satisfação dos clientes.
Com o software de gerenciamento de transporte baseado em nuvem (TMS SaaS) da Drivin você poderá realizar uma série de ações para potencializar os resultados da sua empresa a partir da logística de transporte.
Isso porque Drivin é um sistema altamente flexível e que se integra facilmente com outras plataformas de gestão. Possui algoritmos de aprendizado de máquina em constante aperfeiçoamento pela equipe de P&D e é capaz de tornar as operações logísticas mais enxutas, dinâmicas e confiáveis.
Drivin é uma solução personalizável e cada módulo pode ser adquirido conforme as necessidades, tamanho e especificidades de sua empresa
Se você está procurando melhorar os processos logísticos do seu negócio, fale com um dos nossos consultores para ver como podemos ajudar. CLIQUE AQUI E SOLICITE UMA APRESENTAÇÃO.
