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machine learning inteligência artificial
Por Isabelle Badoc
on 08 Feb 2019 5:00 AM

Em um setor onde as margens de lucro estão diminuindo a cada ano e os clientes se tornaram cada vez mais exigentes, a logística tornou-se um fator estratégico para a distribuição. A otimização exige esforço de todos os elos da cadeia logística para oferecer gerenciamento altamente refinado de estoque, transporte e preparação de pedidos. Em meio a esse cenário, o machine learning e os dados em que opera oferecem uma verdadeira janela de oportunidade. Mas quais aspectos da logística podem ser melhorados com inteligência artificial (IA)? Quais condições devem ser respeitadas para maximizar a eficiência do algoritmo? Nós criamos uma lista.

 

Melhore a cadeia logística com o machine learning preditivo

Antecipando volume de atividades e recursos úteis

Por natureza, as atividades da Supply Chain produzem um alto volume de dados relacionados a rodadas de entrega, armazenamento de mercadorias e preparação de pedidos. Com inteligência artificial, essas informações podem agora ser usadas para otimizar a cadeia logística por meio de análise preditiva.
 

Antecipando a demanda

No campo da distribuição, os algoritmos de machine learning agora oferecem recursos de previsão incomparáveis ao estimar mudanças na atividade. Eles permitem avaliar a influência combinada de uma infinidade de forças de demanda interna e externa, considerando também as particularidades de cada setor.

O machine learning, ou aprendizado de máquina, opera com dados que os parceiros de distribuição transmitem para os vendedores. Mais especificamente, ele é usado para detectar critérios que, de outra forma, poderiam não ter impacto sobre a demanda. Munido desse conhecimento, o distribuidor pode lidar com o estoque, o merchandising e a movimentação de mercadorias com sutileza, a fim de comercializar os produtos certos no momento certo e, o que é mais importante, em quantidade suficiente e pelos canais apropriados.
 

Auxílios de decisão

No armazém, a preparação dos pedidos está sujeita a grandes picos de carga. Os responsáveis pela equipe geralmente precisam limitar os recursos internos para otimizar os custos e chamar trabalhadores temporários quando o consumo é particularmente alto. Para ajudar os operadores inexperientes a tomar as decisões corretas e levá-los a uma velocidade produtiva mais rapidamente, os gestores têm a opção de usar inteligência artificial e soluções de machine learning

Tomemos o exemplo de um operador cujo trabalho é carregar caixas em paletes. Ao analisar as dimensões da embalagem, o algoritmo pode escolher a melhor maneira de posicioná-las no palete (deitando, de lado, verticalmente, etc.) para otimizar o carregamento e reduzir o número de paletes a serem despachados.

No final da cadeia, essas decisões têm um impacto considerável nos custos de transporte e na satisfação do cliente, pois os destinatários podem receber seu pacote sem esperar pela próxima rodada. Além disso, otimizar o circuito de coleta de mercadorias permite que os preparadores de pedidos evitem viagens desnecessárias e se tornem mais rápidos e eficientes.
 

Estimativa dos recursos necessários

Em relação ao planejamento, a IA pode ajudar os gerentes de armazenamento a prever o número de operadores necessários para absorver picos de atividade. Ao analisar um período em particular em relação às previsões de demanda, eles podem calcular com precisão os recursos adicionais necessários e aumentar o desempenho de um site de logística.
 

Implementando manutenção preditiva

Usando sensores inteligentes, as empresas na Supply Chain têm à sua disposição novos meios para prolongar a vida útil de seus veículos de transporte e equipamentos de gerenciamento de armazém. Os dados emitidos pelos dispositivos IoT permitem detectar fatores que influenciam a vida útil da máquina e criar novos modelos de uso. Com o machine learning, torna-se mais fácil medir a Eficácia Geral do Equipamento (Overall Equipment Effectiveness - OEE), um indicador-chave de desempenho para a supply chain.
 

Garantindo visibilidade em tempo real ao longo de toda a cadeia

Para garantir visibilidade de ponta a ponta para todas as operações na supply chain, a vigilância em tempo real é uma obrigação. Combinado com sensores IoT e algoritmos avançados de machine learning, uma plataforma digital implementada com dados acessíveis em tempo real pode permitir análises completas.

 

Um algoritmo sólido, claro, mas com foco em dados!

Para estudar de perto o comportamento e propor modelos de previsão confiáveis, uma solução de inteligência artificial deve ter acesso a altos volumes de informações para analisar. Esse é um pré-requisito não negociável para o funcionamento correto do algoritmo. Três semanas de histórico não são suficientes para instalar e executar uma aplicação de machine learning, pois não haveria dados suficientes para trabalhar.

O armazenamento de big data é um grande desafio para as empresas. Eles precisam:

Para que os dados possam ser usados em tempo real, também é necessário avaliar o histórico de dados e entender algumas informações que se tornaram obsoletas. Se uma referência não existe mais, pode ser necessário considerar o comportamento de sua família em vez de procurar trabalhar com a própria referência.

Para garantir que os mecanismos de inteligência artificial permaneçam totalmente operacionais e continuem a se beneficiar de seus recursos preditivos, as empresas da supply chain devem começar imediatamente a armazenar seus dados. Para fazer isso, elas devem construir rapidamente um banco de dados suficiente para operações futuras.

 

A inteligência artificial já é uma realidade na Supply Chain. Usando o machine learning, os algoritmos possibilitam aumentar a receita e melhorar o desempenho do gerenciamento de estoque da empresa. Para aproveitar ao máximo o que oferece, as empresas precisam ter um banco de dados sólido disponível. Se você ainda não começou a construir seu banco de dados, comece a armazenar seus arquivos o mais rápido possível.

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Isabelle Badoc

Expert in Supply Chain, Warehouse Management, Transport Management, e-commerce Logistics …