Processos de inteligência de logística: otimize processos e aumente os lucros
Fazer a gestão dos processos logísticos não é fácil. Além de ter diversas etapas para o transporte de produtos até o consumidor final, é necessário ainda avaliar quais mercadorias são mais requisitadas para entrega.
Por tal motivo cada vez mais se torna necessário utilizar novas tecnologias de inteligência de logística para:
● Evitar gastos desnecessários;
● Acelerar os processos de gestão de mercadorias;
● Realizar a análise dos produtos mais demandados;
● Ter uma visão geral de toda a cadeia de suprimentos.
Hoje veremos como o uso de algumas ferramentas de inteligência de logística ajudam as transportadoras gerando dados e indicadores.
Machine learning e inteligência de logística
Os computadores e softwares evoluíram, o que possibilita realizar a gestão de processos rapidamente.
O processo que veio com a indústria 4.0 e com a logística 4.0 traz diversas mudanças no fluxo de cadeia de suprimentos.
Hoje, por meio de informações tanto do público consumidor quanto dos produtos mais demandados, é possível gerar dados, também chamados por "big data".
Esses dados diversos podem ser organizados para avaliar padrões e garantir melhores possibilidades para a transportadora em seu processo de gestão e entrega.
Como funciona o aprendizado de máquina?
Com o uso de computadores é possível realizar a análise que em primeiro momento demanda uma pessoa para realizar as configurações e otimizar o algoritmo - essa é a machine learning supervisionada.
Ao longo do tempo, contudo, a máquina começa a aprender os melhores processos, buscando as melhores soluções. Esse processo de aprendizagem constante se chama machine learning não supervisionada e pode contar com uma aprendizagem por reforço, que é quando a máquina aprende por tentativa e erro.
No processo de machine learning o computador gera mais previsibilidade de informações referentes a várias etapas, tendo uma avaliação mais rápida de quais processos funcionam e quais, pelo contrário, apenas geram gastos de tempo e recursos.
Quais são os benefícios de inteligência de logística para as transportadoras?
Por meio da inteligência de logística e de ferramentas de machine learning é possível entender melhor alguns processos, tanto relacionados aos fornecedores quanto aos clientes sem precisar de uma pessoa para fazer o controle. Além disso, é possível também fazer controle de frota e de equipe.
O software faz todo esse processo automaticamente, o que reduz a necessidade de pessoas para tal atividade. Tudo ocorre mais rápido também, de forma mais assertiva e com notificações relacionadas ao andamento de atividades específicas.
Vejamos alguns ganhos que temos ao utilizar big data e machine learning na cadeia logística de uma transportadora.
Previsão da demanda
Por meio de informações adquiridas, tanto do perfil de consumo dos clientes quanto do histórico de entregas realizadas em determinado período é possível realizar previsão de demanda, que é a antecipação de estoque, por exemplo, ou ainda o planejamento para ter mais ou menos funcionários para realizarem entregas em determinado período.
Por exemplo, se existe histórico em que as vendas triplicam em novembro e dezembro por conta de eventos como black friday e festas de fim de ano, logo é importante ter mais frota e colaboradores para garantir que as entregas sejam realizadas no prazo.
Por outro lado, se há registros de períodos com menor quantidade de entregas, logo não há a necessidade de aumento de equipe.
A máquina terá o registro dos períodos e é possível inclusive configurá-la para que realize notificações relacionadas à necessidade de maior ou menor frota em determinadas épocas, tudo por conta de cruzamento de dados.
Controle de fluxo de trabalho
Com a machine learning é possível avaliar o fluxo de trabalho e otimizar etapas, reduzindo atividades que não sejam necessárias. Além disso, é possível manter o controle de equipe, avaliando o tempo necessário para determinadas etapas da transportadora.
Com esse controle é possível encontrar pontos críticos e reduzir o tempo de entrega para o consumidor final.
Melhoria no processo de entrega
Uma vantagem muito importante da machine learning está relacionada ao processo de entrega.
Isso porque fará o cálculo de tempo de transporte da mercadoria de uma região a outra, o que irá aumentar a previsibilidade tanto para a equipe de gestão de logística da transportadora quanto para o cliente final.
Além disso, por meio de tecnologia é possível avaliar quais são as melhores rotas.
Manutenções preventivas de frota
Um fato muito importante que precisamos considerar está relacionado à manutenção dos veículos por meio de softwares, além de dispositivos IoT (dispositivos com internet das coisas) com sensores que estão conectados à rede, é possível avaliar o desempenho do veículo, tendo notificações se houver algum problema iminente.
Considerações Finais
Como vimos é importante haver o processo de inteligência de logística nas transportadoras, o que irá garantir processos mais assertivos gerando mais satisfação para os clientes.
Quer mais dicas sobre o assunto ou sobre outras novidades para as empresas de transporte? Não deixe de nos acompanhar!
Referências Bibliográficas
mecalux.com.br/blog/machine-learning-logistica
https://diavanti.com.br/o-que-e-o-machine-learning-na-logistica-e-como-ele-funciona/
https://www.intelipost.com.br/blog/como-o-machine-learning-na-logistica-esta-revolucionando-o-setor/
https://painellogistico.com.br/inteligencia-logistica-e-indispensavel-para-a-eficiencia-das-transportadoras/
https://cargox.com.br/blog/machine-learning-transportador/
https://www.tecnovia.com.br/machine-learning/
