Confira neste artigo como o machine learning está transformando o setor logístico, quais são as suas aplicações práticas, os benefícios para a eficiência operacional e as tendências que vão moldar o futuro da logística.
Um bom funcionamento de machine learning requer um grande volume de dados e a experimentação constante. Afinal de contas, uma das prerrogativas da tecnologia é aprender continuamente, identificando padrões e melhorando as respostas e os insights com o passar do tempo. Trata-se de uma tecnologia importante e que pode beneficiar todos os setores, incluindo a logística.
ML e IA são ferramentas na busca de uma logística 4.0, visando elevar a automatização dos processos, digitalizar as atividades, agilizar o compartilhamento das informações, entre outros benefícios. Não é à toa que de 2024 para 2025 este mercado deve sair de US$ 18 bilhões para US$ 26 bilhões, em um crescimento anual de 46%, segundo a The Business Research Company.
O que é machine learning?
Machine learning (ML) – ou aprendizado de máquina – é um ramo da inteligência artificial (IA) que permite que sistemas aprendam e façam previsões a partir de dados, sem necessidade de programação explícita.
Em vez de usar algoritmos programados previamente, o machine learning processa e identifica padrões ao realizar análises, buscando o aprimoramento contínuo.
Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?
Embora os termos sejam frequentemente usados como sinônimos, há diferenças entre eles.
A IA é um conceito mais amplo que engloba diversas tecnologias que permitem que máquinas simulem a inteligência humana. Machine learning é uma disciplina dentro da IA, focada no aprendizado automático por meio de dados. Em outras palavras, ML é um dos meios pelos quais a IA se manifesta, permitindo que sistemas tomem decisões inteligentes com base em experiências prévias.
Esta capacidade de aprendizado e de executar tarefas de forma automática é vista como uma revolução. As possibilidades desta tecnologia prometem levar o setor logístico a um novo nível de eficiência e inteligência, otimizando processos internos, aumentando a competitividade e elevando a satisfação dos clientes.
Mas o machine learning significa delegar totalmente a tomada de decisão?
Os tipos de algoritmo de machine learning
Existem diferentes tipos e métodos de algoritmos de aprendizagem. Os gestores logísticos podem configurá-los de acordo com a sua necessidade visando o aprimoramento do processo decisório.
Machine learning supervisionada
Nela, os algoritmos são treinados com dados de entrada e saída previamente classificados. No contexto logístico, um exemplo seria o sistema de classificação de pacotes.
O desenvolvedor fornece ao algoritmo fotos de pacotes etiquetados corretos (entrada) e os destinos finais (saída). Após analisar milhares de fotos, o algoritmo aprenderá a classificar os pacotes automaticamente com base nas informações fornecidas.
Machine learning não supervisionada
O modelo não usa a pré-rotulagem de dados. No setor logístico, um exemplo é a segmentação de clientes. O algoritmo analisa os dados de vendas, histórico de compras e comportamentos de clientes sem rótulos e detecta padrões para categorizar os clientes em diferentes segmentos, como “clientes frequentes” ou “clientes sazonais” dentro de um CRM.
Aprendizagem por reforço
O algoritmo aprende por tentativa e erro, ajustando suas ações com base no feedback. Um exemplo logístico seria a otimização de rotas de entrega. O algoritmo testa diferentes caminhos e recebe feedback sobre o tempo e custo para garantir uma rota inteligente. Com o tempo, o sistema aprende a escolher as mais eficientes.
Deep Learning
O deep learning é uma subcategoria do machine learning que utiliza redes neurais para processar grandes volumes de dados. No contexto logístico, uma aplicação prática é a previsão de demanda. Utilizando redes neurais, o sistema pode analisar históricos de vendas, tendências de mercado e outros fatores – como a sazonalidade – para prever a demanda futura com alta precisão.
Como o machine learning pode ser aplicado na logística?
O setor logístico gera volumes massivos de dados diariamente, tornando-se um ambiente ideal para aplicação do ML. Alguns dos principais usos incluem:
- Roteirização inteligente: Algoritmos de ML analisam variáveis como trânsito, clima e demandas para otimizar trajetos.
- Previsão de demanda: Modelos de ML processam históricos de vendas e padrões de consumo para prever demandas futuras com precisão.
- Gestão de frotas: Monitoramento inteligente da manutenção de veículos, prevenindo falhas e reduzindo custos.
- Automatização de armazéns: Uso de robôs guiados por ML para movimentação eficiente de mercadorias.
Como acompanha os processos logísticos continuamente, o machine learning também é capaz de identificar padrões incomuns, como fraudes ou falhas operacionais, e emitir alertas.
Quais são os benefícios do ML para a eficiência operacional logística?
Uma das principais vantagens é a redução de custos, uma consequência direta da otimização de rotas e da gestão de estoques, diminuindo desperdícios, compras desnecessárias e custos logísticos. A tomada de decisão baseada em dados possibilita mais previsibilidade e assertividade nas estratégias de distribuição.
A otimização do tempo de entrega também acontece ao melhorar o planejamento das entregas, reduzir atrasos e incrementar a satisfação do cliente – o que gera novos pedidos ou renovações de contratos em negócios B2B.
Mais segurança no monitoramento de frota e operações em tempo real para prevenir acidentes e falhas, visto que o sistema é capaz de perceber anomalias ou dados que fogem do padrão operacional de um negócio.
Estes pontos geram vantagens para e-commerces, empresas especializadas em logística ou que respondem pela sua própria distribuição, indústrias com regras específicas e alto nível de exigência (como a de alimentos e a farmacêutica), no varejo e até mesmo otimiza o processo de logística reversa, que é uma obrigação legal em muitos setores.
Quais são as tendências futuras da tecnologia no setor logístico?
As inovações em machine learning continuam a evoluir, trazendo novas oportunidades para a logística. Algumas tendências para o futuro incluem:
Gêmeos digitais
O uso avançado de gêmeos digitais (digital twins) na logística cria ambientes virtuais que reproduzem fielmente o mundo real. Essa tecnologia permite simular operações logísticas, antecipar problemas e otimizar processos em tempo real, aumentando a eficiência e reduzindo riscos.
Automatização de armazéns
A tecnologia impulsiona a automatização completa dos armazéns, promovendo a integração entre trabalhadores humanos e sistemas automatizados, como robôs, esteiras e sensores inteligentes. Essa parceria melhora a produtividade, a precisão e a velocidade das operações logísticas.
Veículos autônomos
O desenvolvimento de veículos autônomos para transporte de cargas continua avançando. A tendência é que esses veículos se tornem mais seguros e eficientes, mas sua ampla adoção ainda dependerá de regulamentações específicas em cada região.
Análise prescritiva
A evolução dos sistemas de análise prescritiva faz com que eles não apenas prevejam cenários, mas também sugiram estratégias de ação para otimizar os processos logísticos. Isso permitirá tomadas de decisão mais rápidas e embasadas, aumentando a competitividade das operações.
Machine Learning
O avanço do machine learning está revolucionando a logística, tornando as operações mais eficientes, previsíveis e seguras. Com algoritmos cada vez mais precisos, as empresas conseguem identificar padrões, antecipar demandas e responder de forma ágil às mudanças do mercado.
Não é exagero afirmar que o machine learning é capaz de revolucionar a logística, tornando-a mais eficiente, previsível e segura.
Empresas que adotam essa tecnologia saem na frente, reduzindo custos e melhorando sua competitividade no mercado. Quer caminhar com segurança rumo à inteligência artificial e ao machine learning com o parceiro certo? Conheça as nossas soluções e venha falar conosco!
