Inteligência artificial na logística: otimizando processos e reduzindo erros

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!

O que é a inteligência artificial na logística?

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:

• otimizar rotas de entrega;
• prever demandas no transporte;
• identificar padrões de conduta;
• tomar decisões mais assertivas.

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.

Diferenças entre tecnologia de automação, machine learning e inteligência artificial

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:

Tecnologias de automação (TAs)

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:

RPA – Robotic Process Automation

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.

Hiperautomação

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.

Low-code e AaaS

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.

Machine learning

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.

Inteligência artificial – IA

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.

Deep learning

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.

Como a inteligência artificial pode otimizar a logística

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:

1. Otimização de rotas

A inteligência artificial pode analisar diversos fatores, como:

• condições de tráfego;
• metereologia das regiões;
• tipo de carga;
• restrições de horário.

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.

2. Previsão de demanda

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.

3. Monitoramento de Carga

Os sistemas de IA permitem o Monitoramento de Carga 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.

4. Manutenção preditiva

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.

Benefícios da Inteligência Artificial na Logística

Diante de um setor altamente concorrido, a inteligência artificial traz diferenciais primordiais para a transportadoras e empresas de logística. Confira quais os principais benefícios:

• Redução de custos operacionais: a otimização proporcionada pela IA resulta em menor consumo de combustível, redução de horas extras e uso mais eficiente dos recursos.
• Melhoria da eficiência: os processos automatizados e as tomadas de decisão baseadas em dados contribuem para uma operação logística mais eficiente e ágil.
• Aumento da satisfação do cliente: a pontualidade nas entregas e a maior precisão na previsão de demanda resultam em uma experiência melhor para os clientes.
• Competitividade no mercado: as transportadoras que adotam a inteligência artificial na logística ganham vantagem competitiva, conquistando mais clientes e expandindo seus negócios.

Tecnologias fundamentais à Logística 4.0

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 no Transporte, entre outras inúmeras possibilidades.” – explica Eliel.

Ele acrescenta ainda que essas tecnologias serão usadas para construir modelos para definir:

• o melhor modal a ser utilizado;
• o melhor motorista para cada operação;
• o melhor preço de frete;
• descobrir eventos de falso sinistro;
• estabelecer análises de comportamento do motorista com foco na Prevenção de Acidentes no Transporte;
• otimizar a frota para reduzir a emissão de CO2.

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.

Buonny e a aplicação do machine learning e inteligência artificial na logística

A Buonny está sempre à frente no desenvolvimento de soluções e serviços para a cadeia logística e de transporte rodoviário. Nossa solução de Cadastro Unificado nstech 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 Monitoramento de Carga 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.