A inteligência de dados está transformando o setor logístico, ampliando a previsibilidade e a capacidade de avaliar processos internos e de atendimento ao consumidor.
O machine learning no supply chain já atingiu um patamar bilionário, mas deve se expandir ainda mais nos próximos anos. A consultoria Market.us estimou o mercado deste setor em US$ 5 bilhões em 2024, com potencial de alcançar US$ 32,2 bilhões em 2032 – o que representa um crescimento anual de 20,6%.
Com algoritmos inteligentes, as empresas estão conseguindo prever demandas com mais precisão, otimizar rotas, fazer a gestão de frota, reduzir desperdícios e tomar decisões mais estratégicas com base em dados reais. E essas são apenas algumas das aplicações e das vantagens do machine learning no supply chain.
Neste artigo, você vai entender o que é machine learning aplicado à supply chain, os benefícios reais dessa tecnologia e como começar a utilizá-la na sua operação logística. Vamos responder às principais dúvidas de gestores e profissionais do setor que buscam inovação e eficiência.
O que é machine learning no supply chain?
Machine learning se trata de uma subárea da inteligência artificial (IA) que permite que sistemas “aprendam” com os dados, sem a necessidade de uma programação explícita para cada tarefa. Na prática, isso significa que os algoritmos analisam grandes volumes de dados históricos e atuais, identificam padrões e fazem previsões ou recomendações baseadas nessas análises.
No supply chain, isso se traduz em processos logísticos mais inteligentes. Essa tecnologia pode, por exemplo, antecipar picos de demanda, sugerir ajustes de estoque, prever atrasos no transporte e recomendar melhores rotas inteligentes de entrega.
Como o ML está revolucionando a gestão da cadeia de suprimentos?
A gestão da cadeia de suprimentos envolve múltiplas etapas e áreas: compras, armazenagem, transporte, distribuição, entre outras. Ou seja, engloba todas as fases da produção e distribuição de um produto: de compra das matérias-primas ao consumidor final.
Trata-se, portanto, de um setor de alta complexidade, no qual qualquer ineficiência gera custos ou gargalos operacionais. O machine learning no supply chain aparece justamente como uma solução para analisar essa complexidade de forma precisa e ágil.
Dessa forma, a tecnologia traz um potencial de revolução ao permitir uma tomada de decisão fundamentada e otimiza as previsões, substituindo decisões intuitivas por estratégias baseadas em dados. Com isso, torna-se mais simples se antecipar às demandas – e não apenas reagir a elas.
Aplicações práticas da tecnologia no supply chain
O machine learning na logística é uma tecnologia com uma gama de possibilidades. Dentro do setor logístico, ela pode ser usada de várias formas. Algumas das aplicações mais comuns incluem:
– Previsão de demanda: algoritmos de machine learning no supply chain compilam dados históricos, tendências de mercado e outras variáveis – que podem incluir a sazonalidade – para aprimorar a previsão de demanda, mitigando a gestão de estoque, em especial a escassez ou excesso de estoque, aprimorando as vantagens de um WMS e otimizando os custos de armazenagem com uma melhor gestão de inventário.
– Otimização de rotas: um dos principais benefícios do machine learning no supply chain é otimizar os sistemas de roteirização de entrega e o seu acompanhamento em tempo real, considerando tráfego, clima e janelas de entrega. Com isso, há redução de custos de combustível e dos tempos de entrega – o que se enquadra também nas exigências de sustentabilidade e redução de pegada de carbono.
– Entrega da última milha: a last mile se tornou um dos maiores desafios da distribuição. É preciso superar inúmeros desafios para assegurar a entrega em grandes centros urbanos, considerando variáveis como janelas de entrega, tráfego e tamanho do pacote, melhorando a satisfação do cliente.
– Manutenção preditiva: a tecnologia envolve uma estratégia corporativa de gestão de ativos para evitar colapso em máquinas, veículos e outros dispositivos ao antecipar as suas falhas. Ela pode aprimorar a vida útil de equipamentos de 20% a 40% e ainda aumentar a sua disponibilidade.
– Gestão de armazém: ao analisar processos e a rotina de equipes, o machine learning no supply chain também consegue melhorar o layout, as estratégias de picking e reduzir o tempo de atendimento de pedidos, ampliando a satisfação dos consumidores.
– Controle de qualidade: em indústrias responsáveis pela sua distribuição, a tecnologia pode ser configurada para identificar defeitos e anomalias em tempo real durante a fabricação e o transporte, garantindo a qualidade do produto.
Em todos esses pontos, os algoritmos podem ser planejados para operar com um viés de gestão de riscos, visando mitigar os riscos da cadeia de suprimentos. Dessa forma, ganham-se vários cenários a serem analisados para simular uma tomada de decisão mais estratégica.
Como implementar soluções de ML na sua operação logística?
Cada empresa tem as suas especificidades e objetivos, mas alguns pontos se destacam.
O primeiro deles envolve mapear os problemas e objetivos logísticos a serem superados. O foco está em reduzir a ruptura de estoque, melhorar a entrega e a satisfação dos consumidores? Entenda quais são as principais demandas e os propósitos de melhoria.
A partir desse objetivo inicial, organize os dados já existentes e identifique lacunas relacionadas à coleta de informações, sua filtragem, limpeza e integração aos sistemas de gestão especializados.
Aproveite para observar os processos internos e, para testar a eficácia e o funcionamento da tecnologia, comece com um projeto piloto em um dos setores corporativos. Essa pequena mostra vai indicar os rumos que precisam ser corrigidos para aprimorar o machine learning no supply chain.
Com esse teste, escale gradualmente com base nos aprendizados e ganhos iniciais. Todos esses pontos se tornam mais eficientes com a presença de um parceiro especializado e que entenda as especificidades do setor logístico, como a Senior Sistemas.
Quais os benefícios reais do ML na gestão logística?
Com essas diversas aplicações e ganhos reais, os resultados práticos do machine learning no supply chain são significativos e diversos. Entre os principais benefícios, destacam-se:
– Redução de custos e de desperdícios;
– Melhoria na acuracidade de previsões;
– Agilidade na tomada de decisões;
– Mais controle sobre toda a operação;
– Melhoria na experiência do cliente (entregas no prazo, disponibilidade de produtos).
Quando se somam todas essas vantagens, estamos falando de assegurar uma operação mais fluída, inteligente e econômica, ampliando a competitividade e reduzindo os custos associados ao segmento.
Quais dados são necessários para usar o machine learning no supply chain?
Um primeiro ponto é que o machine learning é uma derivação da inteligência artificial. Ou seja, requer um investimento em infraestrutura e maturidade de processos e de pessoas para gerir a tecnologia. Não é à toa que muitos projetos se iniciam com uma etapa de governança e organização de dados. No entanto, algumas informações se destacam e são necessárias:
– Histórico de vendas;
– Dados de estoques e movimentações;
– Informações de transporte e rotas;
– Indicadores de desempenho logísticos, como o OTIF;
– Fatores externos, como clima, calendário e feriados, que interferem diretamente no trânsito, na disponibilidade de equipamentos e recursos humanos.
O desafio não está apenas em coletar essas informações brutas – que podem ser otimizadas com a Internet das Coisas –, mas filtrá-las e permitir que gerem inteligência de fato. Quanto mais estruturados e limpos esses dados estiverem, mais eficiente será o aprendizado dos algoritmos e otimizando os benefícios do machine learning no supply chain.
Machine learning no supply chain: uma necessidade
O machine learning no supply chain deixou de ser uma tendência futura e se tornou uma ferramenta essencial para a competitividade. Empresas que investem em inteligência artificial conseguem operar com mais eficiência, previsibilidade e agilidade.
Se sua operação logística ainda depende de planilhas manuais, decisões intuitivas e processos reativos, chegou o momento de dar o próximo passo rumo à inovação.
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