Investir na otimização de processos por meio da automatização das atividades é essencial para estar presente no mercado e garantir que seu negócio seja competitivo perante os demais concorrentes que oferecem o mesmo produto ou serviço.
Quando falamos em processos, não são apenas aqueles que acontecem nas linhas de produção: a busca contínua pela máxima eficiência deve estar presente também no setor logístico. E uma das formas de atingir esse resultado é a utilização de Machine Learning na logística.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um termo em inglês que significa “aprendizado de máquina”. Esse conceito é baseado na tecnologia de inteligência artificial, que permite que as máquinas “aprendam” automaticamente, de forma que elas possam realizar processos de maneira autônoma.
O aprendizado pode acontecer de diversas maneiras. Uma delas é supervisionada por um programador, que faz a inserção de parâmetros para que o sistema aprenda a generalizar. Outra possibilidade é a forma interativa, na qual novos algoritmos são adaptados e absorvidos pela máquina, que age de modo independente.
Por que aplicar Machine Learning na logística da sua empresa?
São muitas as variáveis relevantes para a supply chain, o que pode ser um desafio para a análise. A ideia de inserir o Machine Learning na logística é aumentar a precisão dos dados, principalmente os relacionados à previsão da demanda.
Com isso, a empresa terá uma base de dados mais clara para tomada de decisão em relação aos estoques de segurança e ao planejamento preditivo. Assim, consegue reduzir os riscos da operação, não permitindo que falte mercadoria em estoque, nem trazendo overstock para o processo.
Como o Machine Learning está revolucionando a logística?
A transformação por meio da aprendizagem de máquina está influenciando diretamente as atividades mais complexas de logística e proporcionando maior precisão e clareza nos dados. Selecionamos alguns pontos que foram afetados com a nova tecnologia.
Previsão da demanda
Um dos pontos mais críticos que influenciam toda a cadeia de suprimentos é a previsão da demanda. Com o Machine Learning, essa atividade se torna mais precisa, auxiliando no planejamento estratégico da logística e permitindo que a operação trabalhe com baixos níveis de estoque.
Desempenho da entrega
Os custos de frete e a eficiência na gestão de entregas podem ser aperfeiçoados com a utilização do Machine Learning na logística. A partir dos parâmetros e extensa base de dados, a escolha dos métodos de transporte é mais precisa, reduzindo os ricos para toda a supply chain.
Visibilidade de toda a supply chain
Combinado à Internet das Coisas (IoT), o Machine Learning na logística permite que toda a cadeia de suprimentos seja acompanhada em tempo real, melhorando a comunicação e os resultados de entrega.
A importância do Big Data no desenvolvimento de algoritmos
Os algoritmos de desenvolvimento do Machine Learning dependem diretamente de uma boa base de dados para que possam funcionar de maneira objetiva. Essa tecnologia necessita de um longo histórico de dados para fazer suas análises e trazer um bom resultado para a operação.
Diante disso, o Big Data torna-se fundamental na aplicação da aprendizagem de máquina. Afinal, além de permitir salvar uma grande quantidade de dados, sua utilização possibilita o acesso contínuo e a atualização constante da base, além de proporcionar a segurança dos dados parametrizados no sistema.
As mudanças tecnológicas têm caráter disruptivo no mercado. Assim, essas inovações, como o Machine Learning na logística, tendem a mudar completamente os processos e o comportamento de empresas e consumidores.
Nesse cenário, a automatização é essencial para manter-se competitivo e permitir que os gestores e demais colaboradores possam gastar o seu tempo em atividades estratégicas que agregam maior valor ao negócio.
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