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Embora o uso da inteligência artificial, ou IA, não seja uma novidade entre as empresas, a disponibilização gratuita de ferramentas como ChatGPT, MidJourney, Copilot e Bard ampliou a popularidade dessa tecnologia. No setor logístico, sua implementação está ligada à otimização de uma série de fatores, do planejamento à distribuição de produtos.
A integração de softwares inteligentes a sensores e robótica, por exemplo, permite uma maior precisão nas operações de armazenamento e distribuição. Há também a aplicação em sistemas de roteirização e de atendimento.
Neste post, entenderemos como funciona a inteligência artificial na logística e suas principais aplicações no setor. Confira!
Qual é a importância da IA para a gestão empresarial?
Um estudo conduzido pela IBM em 2022 revelou que 41% das empresas brasileiras já incorporam inteligência artificial em suas operações. Entre essas organizações, 39% enxergam na IA uma oportunidade para automatizar processos e reduzir custos.
A Amazon, sempre na vanguarda da inovação tecnológica no setor de logística, utiliza a inteligência artificial interna e externamente. Isso inclui o emprego de robôs, sensores e softwares que agilizam as entregas e aprimoram os processos.
A gestão da cadeia de suprimentos é realizada por meio de sistemas que identificam padrões de demanda, mantendo os produtos em depósitos o mais próximo aos locais de maior demanda.
Quais são as técnicas e ferramentas de inteligência artificial utilizadas na logística?
A inteligência artificial pode ser aplicada na logística por meio de uma variedade de técnicas e ferramentas, tanto tangíveis quanto digitais. A combinação dessas soluções pode proporcionar um diferencial significativo para as empresas que as adotam. Abaixo estão algumas das ferramentas mais populares utilizadas no setor.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é uma das ferramentas mais destacadas em termos de IA, pois permite que sistemas aprendam de forma autônoma e se adaptem ao cenário.
Existem diferentes abordagens, como o aprendizado supervisionado, no qual o sistema recebe exemplos de entradas e saídas desejadas, o modelo não supervisionado, em que o software busca padrões e agrupamentos nos dados, e o modelo por reforço, que recebe “recompensas” ou “punições”, fortalecendo o que deve buscar e rejeitar.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (PLN) pode ser aplicado, por exemplo, em ferramentas de atendimento, permitindo a geração de textos e fala em linguagem humana. Isso é crucial para evitar a rejeição por parte do cliente, proporcionando ao gestor logístico a oportunidade de filtrar as requisições mais importantes e aliviar a sobrecarga na equipe de suporte.
Visão computacional
Essa ferramenta possibilita que um sistema processe e analise imagens e vídeos, reconhecendo objetos, faces e códigos de barras. No setor logístico, pode ser empregada em diversas áreas e tarefas, como identificação de cargas, inventário automatizado e leitura automática de códigos de barras e QR codes.
Robótica
A robótica é amplamente utilizada na logística, proporcionando um ganho significativo de produtividade. A integração de robótica com visão computacional e aprendizado de máquina pode tornar a gestão da cadeia de suprimentos mais precisa, reduzindo riscos e gerando dados cruciais para a gestão.
Quais são os benefícios do uso da IA na logística?
Como vimos, a inteligência artificial pode ser aplicada em diversos processos logísticos, internos e externos, trazendo benefícios operacionais, no transporte e no atendimento ao cliente. Abaixo, destacamos as vantagens mais marcantes.
Redução de custos
A IA proporciona redução de custos no setor logístico de várias maneiras, começando pelo aumento da produtividade com o uso de sensores, robôs e leitores inteligentes, permitindo realizar mais com menos. Além disso, reflete na redução de erros, levando a menos retrabalhos e desperdícios.
Automação de processos
A automação de processos a partir da inteligência artificial resulta no aumento da produtividade, precisão e na geração de dados valiosos. Além dos robôs, a IA pode automatizar as operações de entrega com drones e veículos autônomos, integrando-os com outros sistemas.
Eficiência nas entregas
Um sistema de roteirização dotado de IA, pode tornar o planejamento de rotas muito mais eficiente. Com o cruzamento de dados, aprendizado de padrões e input da equipe, o sistema pode mapear rotas com o melhor custo-benefício, combinando velocidade de entrega, economia de combustível e redução de riscos de segurança.
Melhoria da experiência do cliente
Além da entrega mais rápida e eficiente, o uso da IA otimiza a satisfação do cliente com sistemas de atendimento precisos que usam linguagem próxima à humana. A empresa pode utilizar dados, com auxílio de um software dotado de IA, para mapear as preferências dos clientes, identificar oportunidades de melhoria e do mercado.
Contribuição para a sustentabilidade
Com processos mais eficientes focados em fazer mais com menos, é possível reduzir o consumo de recursos naturais. Rotas mais rápidas permitem uma redução no consumo de energia, enquanto o uso de veículos elétricos autônomos diminui a produção de gases causadores do efeito estufa.
A IA também pode ser empregada em sistemas inteligentes de análise de dados para encontrar maneiras de minimizar a geração de resíduos, promover a reciclagem e a reutilização.
Quais são as tendências da inteligência artificial na logística?
Já conhecemos as principais ferramentas e sistemas utilizados no setor logístico, mas quais são as principais tendências do momento quando o assunto é IA? É sobre isso que falaremos neste tópico. Acompanhe!
Otimização de rotas em tempo real
Além do planejamento de rotas se tornar mais eficiente com a IA, a otimização em tempo real se torna mais precisa. Isso ocorre porque existem fatores que mudam constantemente, como tráfego, condições climáticas e eventos locais. A IA pode ser treinada para identificar esses padrões e alterar as rotas durante o trajeto.
Previsão de demanda avançada
O equilíbrio do estoque de acordo com as demandas dos clientes é essencial para evitar excesso ou falta de produtos. A IA está em franca evolução para refinar cada vez mais a análise de sazonalidades, dados históricos e tendências de mercado, permitindo um ajuste eficaz da cadeia de suprimentos.
Manutenção preditiva aprimorada
O aprimoramento da manutenção a partir de sistemas com IA, com a integração de sensores e sistemas avançados de análise de dados, permite a identificação de erros e falhas antes que se tornem um problema produtivo — reduzindo as paradas e falhas. É possível criar um calendário de manutenção preventiva mais preciso, reduzindo custos com manutenções desnecessárias.
Rastreamento avançado de mercadorias
O rastreamento em tempo real será mais aprimorado, oferecendo informações precisas sobre a localização das mercadorias ao longo de toda a cadeia de suprimentos. Isso resultará em mais visibilidade e controle operacional.
Análise de dados e tomada de decisões estratégicas
A inteligência artificial impulsiona a cultura data-driven, possibilitando uma gestão baseada em dados. O machine learning, por exemplo, permite a análise mais sofisticada dos dados logísticos, identificando padrões, detectando anomalias e fornecendo insights valiosos para decisões estratégicas e operacionais.
Portanto, o uso da inteligência artificial na logística está transformando radicalmente o setor, trazendo melhorias em todas as áreas. Quando aplicada de maneira eficaz, a IA contribui para a redução de custos, aumento da produtividade e satisfação dos clientes. O resultado é uma capacidade crescente de atender com sucesso às demandas de mercado e uma vantagem competitiva significativa.
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