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Com a evolução tecnológica, a inteligência artificial na logística tem se destacado como uma ferramenta poderosa para otimizar processos, reduzir custos e melhorar a eficiência operacional.
A logística é uma área essencial para o funcionamento das transportadoras, sendo responsável por coordenar o fluxo de mercadorias, informações e recursos de forma eficiente.
Nem todas as respostas são simples quando se fala em inteligência artificial, tecnologias de automação ou machine learning.
Porém, uma coisa é certa: o uso desses recursos é um diferencial competitivo importante no setor de transporte e logística.
Confira a seguir no conteúdo o que é a inteligência artificial na logística e como ela está transformando o setor para as transportadoras. Boa leitura!
A inteligência artificial na logística refere-se à aplicação de algoritmos e modelos para automatizar tarefas, analisar dados e tomar decisões de forma autônoma.
Com a capacidade de processar grandes volumes de informações em tempo real, a IA permite às transportadoras:
Tudo isso contribui para uma operação logística mais eficiente e competitiva.
Além da inteligência artificial, também existem outras tecnologias e processos que podem ser implementados para auxiliar na automação e otimização da logística. Confira a seguir as principais delas e suas diferenças.
A tecnologia de automação, o machine learning e a inteligência artificial tem suas particularidades. Portanto, é importante entender quais são elas e como podem ser utilizadas, confira:
As tecnologias de automação são utilizadas para executar tarefas repetitivas em uma velocidade e escala muito superiores às realizadas por pessoas.
Basicamente, a automação é feita por robôs configurados para agilizar processos e atividades operacionais.
O conceito se aplica a sistemas que usam as tecnologias de informação e robotização para substituir o trabalho raelizados pelos seres humanos.
Indústrias que investem em automação conseguem elevar a produção, reduzir custos e, naturalmente, aumentar a lucratividade.
Confira alguns recursos aplicados em tecnologias de automação:
As TAs têm seu foco principal na automação robótica de processos (RPA – Robotic Process Automation), que funciona com base em modelos pré-definidos e automatizados.
Exemplos mais sofisticados são aqueles que automatizam os processos de negócios, como o uso de robôs pela Indústria 4.0.
Mas não é só isso. O RPA entende, por exemplo, um lançamento financeiro dentro de um ERP e, com base nele, toma decisões. Desta forma, melhora a qualidade, a velocidade e a produtividade.
Outro recurso utilizado na realização de tarefas repetitivas é a hiperautomação, que combina RPA com machine learning. Neste caso, algoritmos são programados para ter capacidade de analisar dados, aprender com eles e usar esse aprendizado para tirar conclusões em um tempo bem menor do que as pessoas levariam.
Além do RPA e da hiperautomação, existem outras plataformas. A low-code é uma ferramenta baseada no modelo drag and drop, sendo ele de arrastar e soltar, e ele gera mais agilidade aos processos.
Já a Automation as a service, AaaS, se utiliza dos benefícios da automação como plataforma de serviço para dar otimizar trabalhos e processos de negócios, utilizando-se da computação cognitiva, como a visão computacional.
Ainda que, por vezes, seja confundido, o conceito de machine learning é diferente de inteligência artificial.
O machine learning – ou aprendizado de máquina – exige um treinamento de modelos com base em um volume de dados para, então, definir um score. Ou seja, é uma tecnologia em que os computadores aprendem conforme são treinados.
Quanto mais informações são disponibilizadas, melhor os algoritmos vão analisar padrões e fornecer resultados a partir de regras próprias.
Uma vez treinada, a ferramenta avalia os resultados dos dados recebidos, faz análises e informa o score.
É o que acontece nos casos do score financeiro, em que um modelo estatístico é calculado com base em informações relevantes para a análise de crédito.
A partir de dados cadastrais, histórico de consultas e outros detalhes, um sistema de pontuação indica as chances de um consumidor pagar ou não suas contas. O machine learning é um passo anterior à inteligência artificial.
A inteligência artificial capacita computadores e máquinas para imitar os recursos da mente humana na solução de problemas de forma autônoma.
Baseia-se em um conjunto de condutas que permitem a tomada de decisões, em alguns casos analíticas, em outros, comportamentais.
Um exemplo são os robôs que tomam a decisão de desviar de um obstáculo. Nesse ponto é que a inteligência artificial executas seus processos.
E assim como na vida, onde a prática leva à perfeição, o desempenho do robô melhora conforme ele encontra mais obstáculos e cria novos padrões para tomar decisões mais assertivas a cada nova situação.
Em síntese, a IA funciona porque o robô compreende como proceder e apresentar resultados e, com o aprendizado de máquina (machine learning), o processo flui.
O deep learning é um estágio avançado da inteligência artificial. Por meio de processos autônomos, o computador reescreve o seu comportamento e aprende sozinho, aprimorando a tomada de decisões.
É o chamado aprendizado não supervisionado que cria redes neurais artificiais, um modelo bem mais sofisticado e complexo de algoritmos.
Leia aqui: Buonny prepara um novo futuro para o gerenciamento de risco em transporte de cargas.
De fato, ao utilizar inteligência artificial e outras soluções para melhorar a eficiência da sua operação, você alcança outro patamar logístico no mercado. Isso se torna um grande diferencial para a sua empresa.
Confira a seguir onde a inteligência artificial pode ser aplicada na logística:
A inteligência artificial pode analisar diversos fatores, como:
Tudo isso para otimizar as rotas dos veículos. Isso resulta em menor tempo de viagem, redução de custos com combustível e maior pontualidade nas entregas.
Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode analisar padrões de demanda passados e atuais. Isso permite prever com maior precisão as necessidades futuras de transporte.
Isso ajuda as transportadoras a se prepararem adequadamente e evitarem falta ou excesso de capacidade.
Os sistemas de IA permitem o monitoramento em tempo real de toda a operação logística, que envolve desde a localização dos veículos até o status das entregas.
Isso possibilita uma visão ampla e atualizada da frota, facilitando a tomada de decisões rápidas e eficazes.
Com a inteligência artificial, as transportadoras podem adotar a manutenção preditiva. Ela consiste em identificar possíveis falhas nos veículos com base em dados históricos e indicadores de desempenho.
Isso ajuda a evitar paradas não planejadas e a garantir a disponibilidade da frota.
Diante de um setor altamente concorrido, a inteligência artificial traz diferenciais primordiais para a transportadoras e empresas de logística. Confira quais os principais benefícios:
Para Eliel Fernandes, CEO da Buonny, empresa de tecnologia líder em gerenciamento de riscos no transporte rodoviário Brasil, a logística pode perfeitamente se apropriar de todas essas tecnologias e inovações, com inúmeras vantagens no desenvolvimento de cadeias de análise para tomar decisões.
“As tecnologias de automação, machine learning e inteligência artificial trazem benefícios e soluções para o supply chain, no monitoramento, gerenciamento de riscos e prevenção de acidentes, entre outras inúmeras possibilidades.” – explica Eliel.
Ele acrescenta ainda que essas tecnologias serão usadas para construir modelos para definir:
Os benefícios para quem aposta em inovação e tecnologia são imensos. E é preciso entender que se adaptar à Logística 4.0 não é um luxo, mas uma necessidade.
A Buonny está sempre à frente no desenvolvimento de soluções e serviços para a cadeia logística e de transporte rodoviário. Nossa solução de Cadastro em pesquisa e consulta é o melhor aliado na busca pelo profissional ideal.
Por meio de workflows automatizados, é possível reduzir a interferência humana e garantir mais velocidade na validação dos dados.
Com o sistema da Buonny, as pesquisas podem ser concluídas em 20 minutos em média, agilizando as operações logísticas de embarcadores, transportadoras e operadores Logísticos.
O WebGuardian, por exemplo, é um sistema que avalia os eventos durante o monitoramento de cargas. Ele torna a atuação dos profissionais da central de monitoramento mais eficaz e intuitiva. Nesta solução, também utilizamos a inteligência artificial e o machine learning para tomar decisões.
Além disso, oferecemos outras soluções aliadas às tendências tecnológicas para oferecer o melhor em segurança e logística.
Se você está precisando inovar e investir em tecnologia para sua gestão de transporte e logística, conte com nossas soluções. Sempre trazemos sistemas e tecnologias exclusivas para garantir eficiência operacional, segurança e qualidade para os nossos clientes. Conheça hoje mesmo as soluções da Buonny.
