O que é o machine learning na logística e como ele funciona?

Você sabia que a tecnologia pode ser usada na logística para otimizar e automatizar diversas funções e tarefas em variados setores?

Por meio dessa tecnologia, é possível conduzir de forma eficiente todas as operações e o fluxo de mercadorias, desde o produtor e o fornecedor até o consumidor final, afinal, a empresa tem um controle melhor de cada setor com informações automatizadas com números precisos, o que torna os processos logísticos muito mais eficaz.

Hoje, vamos falar sobre machine learning: supply chain (ou cadeia de suprimento) e também tudo o que você precisa saber para aplicar essa tecnologia na logística da sua empresa. Então, fique de olho nesse post!

Machine learning: o que é e como funciona?

O machine learning, antes de tudo, se encaixa na categoria de IA (Inteligência Artificial). Isso significa que o machine learning utiliza algoritmos e identifica padrões em máquinas utilizando conceitos da ciência da computação. É como se essas máquinas pudessem aprender informações e gerar dados sem ser programadas para isso.

Com isso, o machine learning tem tido um grande destaque e um papel fundamental em diversos setores da logística, tendo essa tecnologia muito bem aproveitada nas coletas de dados.

Em resumo, as máquinas são configuradas para realizar essa coleta de dados por meio de uma grande quantidade de algoritmos e dados e, a partir disso, é possível que essas máquinas exerçam diferentes tarefas.

Mas como o machine learning pode influenciar na logística?

Agora que entendemos como funciona o machine learning, é necessário entender como essa tecnologia pode ser aplicada na logística. Abaixo, vamos conferir como o machine learning tem influência na logística e que tipos de dados podem ser coletados por meio dessa tecnologia. Veja:

Previsão de demandas

A previsão da demanda é, certamente, um dos fatores mais críticos nos processos logísticos que tem influência em toda a supply chain. Por isso, é essencial ter precisão em suas atividades, traçando um planejamento estratégico e trabalhando com baixo estoque.

Desempenho da entrega

O machine learning é um excelente aliado no desempenho da entrega, isso porque, por meio dessa tecnologia, há um grande aperfeiçoamento tanto nos custos do frete quanto na gestão de entregas, utilizando uma base de dados ampla e extensa.

Maior controle da cadeia de suprimentos

A partir de um maior controle, é possível acompanhar em tempo real toda a cadeia de suprimentos, o que resulta na melhora da comunicação em todos os setores e nos resultados das entregas.

O que é supply chain e como funciona?

É comum confundir supply chain com processo logístico, mas há diferenças entre eles. Supply Chain (ou cadeia de suprimentos) é todo o conjunto de conceitos, métodos e maneiras de processos desde as operações até o fluxo de mercadorias, indo do produtor e do fornecedor até o consumidor final.

De acordo com o produto, a cadeia de suprimentos tem variadas fases, e de acordo com a eficiência e os procedimentos tomados dentro dessas fases, pode haver um impacto positivo ou negativo no consumidor final.

Como aplicar o machine learning em supply chain?

 

Com tantos processos comprometidos dentro da supply chain, é necessário ter um controle melhor de todos esses procedimentos, principalmente quando falamos de prazos de entrega para não impactar negativamente na experiência do fornecedor e do consumidor. E é aí que o machine learning tem um papel fundamental.

Por meio do machine learning, como explicamos acima, é possível identificar padrões e gerar dados precisos de cada procedimento da supply chain, tendo em base algoritmos que apontam diferentes aspectos. Nesse caso, o machine learning funciona da seguinte forma: quanto mais padrões são identificados, mais informações são obtidas e, com isso, a máquina vai aprendendo mais, mostrando resultados positivos e satisfatórios. Confira:

• capacidade dos aplicativos de analisar diferentes dados rapidamente, gerando resultados mais precisos;
• personalização da produção;
• redução dos custos do frete, melhora no desempenho e diminuição de riscos;
• fornecimento de informações de como aprimorar o desempenho de gerenciamento da supply chain;
• reconhecimento visual de diferentes padrões;
• precisão na previsão de demandas de mercadorias, obtendo resultados ainda mais promissores;
• extensão da vida útil de principais ativos da supply chain, o que inclui máquinas, transportes, equipamentos do armazém, motores e novos padrões por meio de sensores de IoT (Internet of Things);
• percepção, análise, cálculo e solução de demandas;
• monitoramento 24h em processos logísticos; e
• adaptação no mercado e melhoria na satisfação do consumidor final.

Big Data: qual sua importância no machine learning?

Para que o processo de machine learning gere resultados precisos, é necessário ter uma boa e ampla base de dados. Dessa forma, por meio dos algoritmos, é possível que a máquina colete mais informações e também disponibilize soluções inteligentes para a operação.

É com isso que o Big Data se torna essencial no processo de aprendizagem das máquinas, pois é possível salvar uma grande quantidade de dados, assim como a atualização constante da base de dados e o acesso contínuo. Isso também garante a segurança das informações obtidas por meio desse processo.

Vale a pena adotar o machine learning como parte da logística da empresa?

A resposta é simples e objetiva: vale muito a pena, principalmente para empresas que atendem diariamente a muitas demandas e precisa de maior controle dessas informações. Se usado de forma adequada, o machine learning pode ser uma ótima ferramenta para otimizar os processos da supply chain.

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