Machine learning na logística pode ser responsável por analisar conjuntos de dados procurando melhores maneiras de lidar com as operações. Isso pode estar melhorando a previsão da demanda ou a precisão, a otimização do estoque ou as respostas em aquisições. 

Ao fazer isso, também reduz o tempo e o dinheiro gastos nessas operações e ajuda a acompanhar todo o processo. Então, sabendo disso, como o aprendizado de máquinas pode impactar sua logística? 

Machine Learning em Logística 

Há inúmeras maneiras pelas quais uma indústria pode se beneficiar do aprendizado de máquinas em logística. Com a ajuda de algoritmos, os padrões nos dados da cadeia de fornecimento muitas vezes revelam os fatores mais influentes da operação. 

Então, usando a tecnologia, companies can discover ways to improve performance in tasks such as: 

  • Planejamento da cadeia de fornecimento: equilíbrio da demanda e da oferta, otimização do processo de entrega. 
  • Gestão de armazéns: otimização do estoque, evitando excesso e falta de estoque. 
  • Análise de armazém: monitoramento do perímetro do armazém, automatizar a leitura do código de barras, rastrear funcionários, prevenir furtos e violações. 
  • Previsão da demanda: prever a demanda e melhorar a previsão da demanda, análise dos fatores que influenciam a demanda. 
  • Otimização de rotas logísticas: reduzir custos de transporte, decidir melhores rotas. 
  • Seleção de fornecedores: previsões de interação com fornecedores potenciais e existentes, otimização de pedidos, entregas mais rápidas.  

Com soluções de aprendizagem de máquinas, todo o processo será mais eficiente e lucrativo. Fazendo sua equipe ganhar tempo e insights da operação. Essas coisas combinadas garantirão o crescimento e um melhor desenvolvimento de sua logística. 

Outros usos da aprendizagem de máquinas em logística 

Em primeiro lugar, um processo integrado de aprendizagem de máquinas com logística permitirá às empresas acessar informações fundamentais sobre suas operações, como valores de faturamento, informações de conta, datas, endereços e outras partes envolvidas. 

Mas os usos não estão limitados a isso. O aprendizado de máquinas pode ser parte do processo de marketing, por exemplo, lidar com e-mail. A liberação de tempo para os profissionais de marketing se concentra no processo criativo. 

Outra possibilidade é a automatização do atendimento ao cliente. Os Chatbots podem realizar a tarefa de call centers e cuidar dos embarques, pedidos de entrega e reordenação. Além disso, é fácil responder às perguntas mais freqüentes. 

Ainda fora da gestão da cadeia de fornecimento, o Aprendizado de Máquinas pode tornar os preços mais dinâmicos, respondendo às mudanças na oferta e na demanda enquanto considera os preços de mercado. Isso pode acontecer através da análise de dados históricos. 

Finalmente, a detecção de danos pode ser feita através de algoritmos de aprendizagem da máquina por meio de soluções de visão por computador, detectando o tipo de dano e o quanto do item foi afetado. 

Como implementar a aprendizagem de máquinas em sua cadeia de suprimentos 

Compreender a estrutura 

É claro que mudar toda a estrutura de sua logística não é fácil. Você precisa planejar e agir de acordo com as necessidades de sua empresa e de sua logística. 

Portanto, antes de começar a usar a aprendizagem da máquina, você deve compreender sua cadeia de fornecimento. Avalie a estrutura e encontre os fatores centrais das operações. Para descobrir isso, faça uma análise detalhada da rede considerando os fornecedores. 

Depois disso, é determinante encontrar as relações sobre a estrutura. Como elas funcionam umas com as outras e a forma como afetam a cadeia de abastecimento. Isso levará a um diagnóstico das fraquezas do sistema e onde se concentram os maiores riscos. 

Estabelecer objetivos 

Para avaliar corretamente como o aprendizado de máquinas pode ter um efeito positivo em sua logística, você precisa estabelecer objetivos claros para sua progressão. É fundamental ter um plano definindo metas e exigências da operação. 

Depois é preciso calcular o Retorno do Investimento e o Custo Total de Propriedade para ver a probabilidade de ganhos em curto e longo prazo, para isso, KPI's predefinidos definirão o escopo dos problemas em termos de aprendizagem da máquina. 

Desenvolver um projeto consistente de aprendizagem de máquinas 

Toda essa avaliação é necessária para construir um projeto consistente que seja funcional para seus propósitos. Isso leva em consideração aspectos como a equipe de que você precisa. 

Por exemplo, profissionais da ciência de dados, desenvolvimento, análise de negócios são fundamentais para a operação com o aprendizado da máquina, porque eles serão capazes de interpretar as informações que o algoritmo extrai. 

Além disso, é importante estabelecer métricas corretas de sucesso para cada uma das tarefas e pilha. Isso será dado pela declaração do problema nas primeiras etapas do projeto. 

O aspecto mais importante, no entanto, é sempre treinar e reciclar o modelo, o que garantirá a consistência e precisão dos algoritmos e fará com que seu projeto seja bem sucedido.  

Em suma 

O aprendizado de máquinas pode ajudar sua cadeia de fornecimento e logística de muitas maneiras diferentes. Ele pode ajudá-lo a interpretar dados e extrair informações e relações de aspectos que não foram considerados anteriormente.  

Com isso, você poderá economizar dinheiro e tempo livre de seus funcionários, resultando em uma operação mais eficiente, mais lucrativa e durável.

    [email protected]

    Belo Horizonte

    Rua Carlos Alves, 88 -101 – São José

    São Paulo

    Cubo Itaú – Alameda Vicente Pinzon, 54 – Vila Olímpia

    pt_BRPortuguese