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Machine Learning Aplicado à Logística

Segundo a IBM, “Machine Learning (em português, o aprendizado da máquina) é um ramo da Inteligência Artificial e da Ciência da Computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão”. Aliás, foi um funcionário da IBM, Arthur Samuel, que criou o termo Machine Learning em 1959, graças a uma pesquisa em torno dos movimentos do jogo de damas. O objetivo é permitir que as máquinas consigam criar parâmetros para solucionar questões não planejadas. Ou seja, neste novo formato de computação, os algoritmos não são estáticos. Eles conseguem se aperfeiçoar e se adequar automaticamente, sem que haja um programador a todo tempo corrigindo bugs e falhas. É claro que isso só é possível com a repetição e inserção de dados atualizados. A máquina então realiza testes e, pela estratégia de tentativa e erro, consegue identificar o que pode ser melhorado. Em outras palavras, ao errar, o sistema saberá que deve evitar aquela ação, repetindo apenas os acertos.

A linguagem de computador mais comum dentro dessa tecnologia é a Python, criada em 1989. Mas outras também são usadas, como a Java, a JavaScript, a R (preferida pelos cientistas de T.I.) e a C/C++. Além da linguagem, a Machine Learning precisa do apoio de outras ferramentas de Inteligência Artificial (como um software ERP, Enterprise Resource Planning) e também do Big Data, já que para aprender a máquina usa algoritmos, dados, de preferência em abundância. Quanto maior o volume de informações, mais rápido e eficiente é esse processo.

Na Logística essa tecnologia tem uma série de vantagens. O site Maplink Global lista algumas delas:

  • Menor dependência de trabalhos manuais — Apesar da necessidade de alimentar com dados e parâmetros os softwares de Machine Learning, a logística passa a ser mais independente da presença humana. Afinal, os sistemas, após postos em prática, entram em uma jornada de melhoria contínua.
  • Queda na incidência de falhas — Por mais capacitados e treinados, os colaboradores são passíveis de erros, mais do que as máquinas. Com o aprendizado das máquinas na logística, portanto, a tendência é que o índice de falhas caia consideravelmente.
  • Detecção rápida de gargalos e correção imediata — A logística é um dos setores mais onerosos, com altos custos de transporte, impostos, manutenção e, principalmente, gastos relacionados a perdas e falhas. A Machine Learning na logística facilita e agiliza o monitoramento, captura de dados e detecção de falhas.
  • Aumento no nível de eficiência logística — Com o aumento da automação, queda no retrabalho e no tempo de cada processo conseguimos, com machine learning, gerar muito mais eficiência para a logística.
  • Colaboradores podem focar energias em funções mais estratégicas — Muitas funções podem ser realizadas, com mais eficiência e produtividade, por máquinas e softwares. Permitindo, assim, que os colaboradores foquem esforços e tempo em ações mais importantes, que as máquinas não realizam.
  • Aumento na satisfação do cliente final — Se conseguimos, com essa tecnologia, diminuir prazos, garantir as condições ideais dos produtos, estoque e transporte eficientes, naturalmente, melhoramos a satisfação do cliente final.
  • Captura de dados valiosos para planejamentos futuros — Estamos na era dos dados. Com o aprendizado automático podemos filtrar os resultados e construir um planejamento de logística muito mais eficiente”.

E como o aprendizado das máquinas pode ser usado na Logística? Seguem abaixo alguns exemplos:

  • Visibilidade da cadeia logística — Devido ao grande grau de inteligência, informação e evolução do aprendizado automático na logística, conseguimos detalhes valiosos de todas as etapas. Isso permite que os gestores consigam ter maior visibilidade da cadeia logística.
  • Previsões de demanda — Prever a demanda é algo extremamente complexo. Mas com a Machine Learning conseguimos usar estatísticas e detectar os padrões de vendas para antecipar oscilações na demanda. Ou seja, a produção consegue prever quedas e altas e permite o reajuste de pedidos, produção e compras de forma automática.
  • Gestão de estoque — A máquina captura dados e informações atualizadas, sem o engessamento característico do gerenciamento humano. Com a repetição, novos padrões são identificados e o estoque torna-se muito mais eficiente, sem falta ou sobra de produtos, pois ambas são ruins.
  • Automatização de armazéns — A Machine Learning permite que as máquinas consigam, com o tempo, reproduzir ações humanas. Isso, no futuro, facilitará a automatização dos armazéns, que poderão ser controlados por comandos de voz, por exemplo.
  • Criação de rotas — Com o autoaprendizado, o software pode criar rotas cada vez mais otimizadas, ponderando elementos como distância, estado de conservação do pavimento, volume de tráfego e assaltos.
  • Manutenção de frotas, equipamentos e ferramentas — O conjunto IoT (Internet of Things ou Internet das Coisas), I.A.(Inteligência Artificial) e Machine Learning colabora na identificação de itens que precisam de manutenção, antes que eles, de fato, tornem-se inutilizáveis. Isso é possível pela inserção do histórico de manutenções, uso diário, marcas, prazo de validade, etc.
  • Criação de um relacionamento de confiança com os clientes — graças a toda essa tecnologia os clientes podem acompanhar o seu pedido em tempo real e saber onde sua encomenda está. Além disso, o grau de precisão aumenta consideravelmente, deixando qualquer consumidor satisfeito.

Nós, da Águia Sistemas, podemos ajudar sua empresa em tudo o que envolve Intralogística. Isso inclui Machine LearningMantenha contato conosco.