Como a inteligência artificial e as tecnologias de automação beneficiam o setor logístico

TECNOLOGIA 16/11/2021

Como a inteligência artificial e as tecnologias de automação beneficiam o setor logístico

Um robô é capaz de enxergar o mundo como um humano? Carros autônomos podem tomar decisões baseadas na intuição? Nem todas as respostas são simples quando se fala em inteligência artificial, tecnologias de automação ou machine learning, mas uma coisa é certa: o uso desses recursos é um diferencial competitivo importante no setor de transporte e logística.

A inovação transforma o dia a dia e as tecnologias avançam a uma velocidade sem sinais de desaceleração. Regido por ferramentas de automação de processos, análise e tomada de decisões, o cotidiano de empresas e pessoas está intimamente ligado a máquinas e sistemas inteligentes.

Seja em uma disputa de xadrez pelo computador, na direção de um caminhão autônomo, no monitoramento de cargas ou na biometria facial usada na detecção de fraudes no transporte rodoviário, a automação e a inteligência artificial colocam os serviços em outro patamar – e em breve serão determinantes para a sobrevivência dos negócios.

Para conhecer essas tecnologias, entender como elas funcionam e compreender como o setor de transporte e logística pode se beneficiar da inovação, com ganhos operacionais, estratégicos e na prevenção de sinistros, conversamos com Eliel Fernandes, CEO da Buonny, e com Murilo Alencar, CTO da nstech. Este texto não foi escrito por robôs, mas não se surpreenda se, no futuro, ele for mais um produto da inteligência artificial.

O que é tecnologia de automação, machine learning e inteligência artificial

Eliel e Murilo explicam que, embora tenham a função e a capacidade de automatizar processos, agilizar atividades operacionais, facilitar análises e executar tarefas, a tecnologia de automação, o machine learning e a inteligência artificial tem particularidades.

“Em maior ou menor grau, todas essas tecnologias estão presentes no cotidiano de pessoas e empresas.” – diz Murilo. Portanto, quem imagina que elas são fruto de uma realidade muito distante, se engana.

Entenda melhor cada um desses conceitos e como eles funcionam na prática, de acordo com Murilo.

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 de seres humanos. Indústrias que investem em automação conseguem triplicar 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 “ganham” a capacidade de analisar dados, aprender com eles e usar esse aprendizado para tirar conclusões em um tempo bem menor do que as pessoas levariam.

Em processos de background check para o transporte de cargas – como os serviços de cadastro para criação de banco de dados com definição de score risk – a hiperautomação permite reunir informações a partir de um conjunto de viagens do motorista, tipo de carga que ele mais carrega, sinistros sofridos em determinado período e, baseado nisso, obter um modelo de análise que apresente o perfil profissional mais indicado para cada operação de transporte, por exemplo.

  • 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 (arrastar e soltar) e dá mais agilidade aos processos. Já a AaaS (Automation as a service) 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 (imagens, números e outros dados que essa tecnologia possa reconhecer), 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 “entra em ação” a inteligência artificial. 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 “aprende” como proceder e apresentar resultados e, com o aprendizado de máquina (machine learning), o processo flui. Quem não lembra do Deep Blue, o supercomputador da IBM desenvolvido para jogar xadrez. Depois de “aprender” todas as jogadas já feitas no mundo, seus processadores eram capazes de analisar cerca de 200 milhões de posições por segundo e vencer partidas.

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.

O algoritmo AlphaGo é um exemplo. Ao aprender a jogar a versão japonesa do xadrez, o shogi, e sem intervenção humana – baseada apenas no conhecimento das regras do jogo e em outras partidas – o computador desenvolveu sua própria estratégia para vencer.

Leia aqui: Buonny prepara um novo futuro para o gerenciamento de risco em transporte de cargas.

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, 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, otimizar a frota para reduzir a emissão de CO2.

Os benefícios são imensos para quem aposta em inovação e tecnologia e já entendeu que se adaptar à Logística 4.0 não é um luxo, mas uma necessidade.

Serviços da Buonny com machine learning e inteligência artificial

A Buonny está sempre à frente no desenvolvimento de soluções e serviços para a cadeia logística e de transporte rodoviário. No TeleConsult, o maior cadastro de motoristas e veículos do país, a inteligência artificial faz a validação da biometria facial a partir de um padrão, um modelo de comparação de tela de face.

O WebGuardian – software que avalia os eventos durante o monitoramento de cargas e torna a atuação dos profissionais da central de monitoramento mais eficaz e intuitiva – também usa inteligência artificial e machine learning para tomar decisões.

Outros produtos da empresa utilizam essas tecnologias. E se vale um conselho, anote aí: em um futuro próximo, esse assunto não será mais uma novidade, mas uma condição de sobrevivência no mercado.

Por isso, se você ainda não conta com toda essa tecnologia na gestão das suas operações de transporte e logística e no gerenciamento de riscos, precisa rever sua estratégia. Conte com parceiros que já oferecem serviços com inteligência artificial, machine learning e automação de processos.

Conheça hoje mesmo as soluções da Buonny.

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