Assim como em vários setores da economia, a cadeia de suprimentos também está passando por mudanças de mindset e aderindo ao uso de novas tecnologias. Nesse contexto, um grande destaque está na aplicação de Data Science na logística, uma vez que a forma como informações relevantes são coletadas, processadas e analisadas tem causado uma verdadeira disrupção no gerenciamento de processos nesse segmento.
A ciência de dados parece mesmo ser o recurso ideal para atender a complexidade e o dinamismo da logística. Com base em suas análises, o fluxo operacional se torna mais eficaz e inteligente, e as tomadas de decisão são facilitadas.
O conceito de Data Science
Com as transformações impostas pela revolução digital, vivemos, hoje, em um mundo no qual o volume de informação que circula dentro e fora das empresas é impressionante. Em meio a essa circulação de dados, existem conhecimentos que podem ser preciosos para um negócio.
Diante da necessidade de controlar e interpretar esses dados, surgiu o Data Science, relacionado a práticas de coleta, manipulação e processamento de informações relevantes sobre a instituição, o mercado, clientes, parceiros, fornecedores, entre outros players. Seu intuito é guiar decisões e estratégias dentro de uma companhia.
Algumas aplicabilidades de Data Science na Logística
O Data Science na logística está ligado a questões de inteligência e estratégia de mercado, podendo ser aplicado no setor de diferentes formas para otimizar processos e potencializar resultados. Alguns exemplos são:
- utilização da análise de dados para ter insights sobre as demandas dos clientes, ajudando a empresa a prever futuras vendas e planejar estoques;
- implementação de automação nos armazéns, com o uso de robôs que cuidam do picking e do packing;
- gerenciamento efetivo do estoque com auxílio de chips e etiquetas com códigos de barra, que permitem reforçar o controle das entradas e saídas.
Uso de Data Science na otimização da performance de entregas
Uma das principais aplicabilidades do Data Science na logística é para melhorar os processos de entrega e movimentações em geral. Com essa tecnologia e por meio de um trabalho com algoritmos, é possível traçar rotas de envio mais precisas, estimando o melhor tempo, o tipo de veículo mais apropriado, a melhor transportadora etc.
A otimização de rotas e, consequentemente, da performance das entregas é possível graças à avaliação de dados colhidos por GPS em tempo real, que oferece informações meteorológicas sobre as condições das estradas, previsão de trânsito, entre outros. Assim, a empresa trabalha com índices de perdas, erros e desperdícios muito menores, o que colabora para redução de custos e aumento da qualidade do serviço.
Dessa forma, o Data Science na logística se mostra como a solução ideal para maximizar o desempenho dos processos e operações cruciais do setor, contribuindo para evitar problemas como atrasos, riscos e altos custos e causando impactos positivos na lucratividade e satisfação do cliente.
Como vimos, a tecnologia de Data Science na logística apresenta uma série de benefícios que potencializam o controle e monitoramento do fluxo operacional nessa área. O gestor, por sua vez, pode acessar todos os dados, tendo uma visão mais completa e detalhada sobre resultados, erros e também oportunidades, o que fornecerá insumos valiosos para suas tomadas de decisão.
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