O Machine learning (ML) está revolucionando a logística ao proporcionar capacidades avançadas de previsão, automação e melhoria contínua. As técnicas de ML estão se tornando indispensáveis para empresas logísticas que buscam manter-se competitivas.
Machine Learning e suas aplicações na logística
Machine learning é um ramo da inteligência artificial que permite aos sistemas aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência. Na logística, ML pode ser aplicado para prever a demanda, otimizar rotas, automatizar processos e muito mais. O aprendizado contínuo de dados históricos e em tempo real permite que os modelos de ML se adaptem e melhorem suas previsões e recomendações.
Previsão de demanda e otimização de inventário
A previsão de demanda é crucial para a logística eficiente. Modelos de ML podem analisar dados históricos e identificar padrões, permitindo previsões precisas sobre a demanda futura. Isso ajuda a otimizar o inventário, garantindo que os produtos certos estejam disponíveis no momento certo, reduzindo tanto o excesso quanto a falta de estoque. A previsão precisa de demanda também melhora a gestão de recursos, desde o armazenamento até a alocação de pessoal.
Automação de processos logísticos com algoritmos de Machine Learning
A automação de processos logísticos, como o picking e packing em armazéns, pode ser significativamente aprimorada com ML. Algoritmos de visão computacional podem identificar e classificar produtos automaticamente, enquanto robôs guiados por ML podem realizar tarefas repetitivas de forma eficiente. Além disso, ML pode ser usado para otimizar o agendamento de entregas, levando em consideração fatores como tráfego e disponibilidade de motoristas.
Estudos de caso de Machine Learning na logística
Um exemplo notável é a UPS, que utiliza ML para otimizar suas rotas de entrega. O sistema ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) analisa dados em tempo real para determinar as rotas mais eficientes, economizando milhões de milhas de condução e milhões de dólares em custos de combustível anualmente. Outro exemplo é o uso de ML pela FedEx para melhorar a previsão de demanda e a gestão de inventário, reduzindo os custos operacionais e melhorando a satisfação do cliente.
Desafios e considerações
Implementar ML na logística apresenta desafios como a necessidade de grandes volumes de dados de qualidade e a integração com sistemas existentes.
Além disso, é crucial ter uma equipe de profissionais qualificados para desenvolver e manter os modelos de ML.
A segurança e a privacidade dos dados também são preocupações importantes que devem ser abordadas. A adoção de uma abordagem iterativa, começando com projetos piloto, pode ajudar a mitigar riscos e maximizar os benefícios do ML.
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