Machine Learning e a logística brasileira
A logística ainda tem muito a evoluir, assim como a tecnologia. À medida que a segunda caminha a passos largos, ainda pode acabar resolvendo muitos dos problemas que a primeira apresenta. Por isso, conceitos como o Machine Learning são tão explorados por este setor do mercado, de modo a apresentar um enorme potencial de resolvê-los. Portanto, entenda o que é o Machine Learning na indústria e como o Brasil pode se beneficiar resolvendo certos problemas.
O que é Machine Learning?
O Machine Learning, aprendizado de máquina, é um conceito que pode mudar a logística brasileira. Este é uma variação da Inteligência Artificial, combinado com o grande volume de dados disponíveis, para que é possível que a máquina aprenda. Assim, ela pode identificar padrões que já se repetiram e tomar decisões de modo a como lidar com possíveis problemas.
Apesar deste conceito não ser exatamente novo, ele mudou muito nos últimos anos, permitindo começar a explorar todo o seu potencial. A tecnologia parece finalmente estar alcançando as ideias, o que significa que é mais plausível usar esta solução para resolver problemas cada vez mais complexos. E na logística brasileira, existe muito espaço para isso.
Quais são os principais problemas da logística brasileira?
Segurança e falta de tecnologia são, certamente, dois dos maiores desafios que a logística enfrenta no Brasil.
Roubo de cargas
O roubo de cargas, por exemplo, é um dos maiores problemas. São inúmeros ataques de criminosos que se especializam neste tipo de atividade, trazendo grandes prejuízos e até mesmo colocando a vida dos motoristas em risco.
Existem diversas opções que as empresas têm para ajudar a resolver este problema. Primeiro, é preciso fazer o treinamento dos próprios motoristas, para como eles possam reconhecer situações de perigo. Uma escolta armada ou uma seguradora de cargas também são opções para diminuir os riscos. Mas este não é o único problema.
As más condições das estradas
A via rodoviária ainda é a principal forma de transporte logístico no país, mas recebe pouco investimento do Governo em melhorar as condições das estradas. É algo bem contraditório.
E as consequências são diversos problemas para as empresas de logística do país. Estradas esburacadas, falta de sinalização, pouca iluminação e diversos outros problemas, são comuns para quem usa este meio de transporte.
Com isso, os acidentes são muito mais comuns do que deveriam, causando prejuízo para as empresas e dificuldades desnecessárias no momento da entrega.
A dificuldade em usar a tecnologia
Outro problema que o setor de logística enfrenta no Brasil é uma certa dificuldade em se adaptar às novas tecnologias. São inúmeros softwares e conceitos, como o Machine Learning, que o mercado tem uma certa dificuldade em dominar.
Certas empresas não têm o conhecimento sobre as suas vantagens, enquanto outras acreditam que não têm o recurso para uma solução tão sofisticada.
Nenhum destes pontos é verdade. E o Machine Learning pode mostrar como ajudar a logística brasileira a resolver estes e diversos outros problemas. Por isso, quem se adaptar mais rapidamente a estas soluções estará um passo à frente da concorrência.
Como o Brasil pode se beneficiar do Machine Learning?
Empregar esta tecnologia significa que as próprias máquinas irão aprender como o setor de logística brasileira funciona e encontrar soluções que tornem o setor mais eficiente.
Melhorando a segurança
Começando pela segurança. Usar o Machine Learning significa diminuir os riscos em cada aspecto da cadeia de suprimentos. No exemplo acima, em que identificamos os maiores problemas, houve um foco nas condições das estradas e nos roubos de carga.
O Machine Learning usa os dados para navegar com mais segurança, evitando os pontos de risco. Ele pode analisar os dados, em tempo real, para determinar quais são os potenciais com maior acidente e com um índice muito alto de roubos. Assim, é escolhida uma rota mais segura.
Mas, além disso, este conhecimento seria combinado com uma inteligência logística que encontraria também o caminho mais seguro e com menos custo.
Por exemplo, imagine que exista um caminho com uma rota bem barata. Porém, quando chove, a rota fica bem mais perigosa. O Machine Learning pode rapidamente analisar estes dados e sugerir uma segunda rota, mais segura e tão barata quanto possível.
Este é apenas um exemplo, mas a segurança do Machine Learning se aplica por toda a cadeia. Desde a produção até a distribuição e armazenamento, é uma forma mais precisa de operar os processos de produção, diminuindo acidentes por conta de falhas humanas.
Outro problema comum na logística brasileira é uma certa dificuldade em controlar o estoque. Dentre todo o trabalho que é preciso fazer para a operação, é necessário também demandar uma grande atenção ao giro do estoque.
O objetivo é ter um estoque com um volume ideal. O suficiente para cobrir as necessidades, mas não demais para acontecer desperdícios. Além disso, existe a questão da movimentação, em que o primeiro que entrou é o primeiro a sair, de modo a evitar que um produto fique parado.
O Machine Learning pode reconhecer todos estes padrões e trazer uma resposta mais precisa. Por exemplo, ele lê o padrão de todo o histórico de movimentação e percebe que em certos momentos a demanda é um pouco maior. Assim, é feita uma sugestão de pedidos um pouco mais alta do que o normal para este momento.
Trazendo novos insights com base em dados
Porém, o principal objetivo do Machine Learning é resolver o terceiro problema mencionado acima: usar a tecnologia da melhor forma possível.
Os dados são extremamente poderosos, por isso, é vital ter uma forma eficiente de lê-los e interpretá-los. O Machine Learning é capaz de trazer insights que irão ajudar o setor de logística a ser ainda mais eficiente.
Mas o mais importante, é que estas ideias são baseadas nos dados. As empresas podem usar as informações para encontrar gargalos logísticos, que são muito difíceis de perceber sem uma análise completa de dados.
Também é possível encontrar certas oportunidades de melhorar o processo. Podem existir partes da cadeia logística que estão boas, mas que podem se tornar ainda melhores. Isso pode ser ainda mais difícil de identificar sem a ajuda de um processo automatizado.
E é isso que o Machine Learning traz para o setor de logística brasileira. Uma forma automatizada e inteligente de analisar os dados para trazer insights cada vez mais valiosos.
