Descubra conceitos, vantagens e exemplos de aplicação da inteligência artificial na logística
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O uso da inteligência artificial na logística qualifica processos, aumenta a eficiência e reduz custos por meio do emprego de estratégias que otimizam a gestão de uma cadeia de suprimentos.
Como ferramenta, a Inteligência Artificial é capaz de processar dados massivos que, por um lado, automatizam processos e, por outro, fornecem informações essenciais à gestão logística.
Por exemplo, na análise de rotas otimizadas para transporte ou, ainda, na maior compreensão do controle de estoque e da rentabilidade associada.
Neste artigo exclusivo, a TOTVS explica qual o conceito, motivos e vantagens do emprego da inteligência artificial na logística, apresentando cases de sucesso de empresas brasileiras que transformaram suas operações por meio da tecnologia.
Continue no artigo e tenha uma excelente leitura!
O que é inteligência artificial na logística?
De modo a compreender a aplicação da inteligência artificial na logística devemos, em primeiro aspecto, abordar os conceitos que definem a IA e os processos e estratégias da logística.
Genericamente, o que denominamos de Inteligência Artificial é composto por operações automatizadas baseadas em Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) ou por Deep Learning em modalidade de Redes Neurais Artificiais.
No Machine Learning, a Inteligência Artificial é capaz de identificar padrões e correlacionar informações de modo a gerar novos protocolos mais qualificados de tratamento dos dados, por meio de categorização e classificação.
Já nos sistemas de Redes Neurais Artificiais, a IA avalia estatisticamente as interrelações e associações entre os dados presentes nos seus bancos massivos, por meio de algoritmos, de modo a simular a maneira como o cérebro humano processa informações.
Por sua vez, o conceito de logística está associado aos processos, estratégias e ferramentas utilizadas na gestão de uma cadeia de suprimentos, abarcando desde o planejamento ao fluxo de armazenamento e entrega de bens, serviços ou mercadorias.
O primeiro campo a definir a empregar a logística foi o militar, compreendendo todas as fases e ações estratégicas necessárias ao suprimento de exércitos em frentes de combate, manobras ou ações coordenadas.
Curiosamente, um dos primeiros registros do emprego de IA com práticas de logística se deu, também, no ambiente militar.
Especificamente, com a Guerra do Golfo, em 1991, quando o governo dos EUA utilizou o sistema Dynamic Analysis and Replanning Tool de modo a otimizar processos de transporte, armazenamento e processamento de dados militares.
Atualmente, empresas de diversos setores e segmentos da economia empregam a IA em seus processos logísticos.
Neste aspecto, a inteligência artificial na logística tem por objetivo otimizar processos, reduzir custos, assim como possibilitar a maior eficiência, compreensão e controle na gestão da cadeia de suprimentos.
Por que aplicar a IA na logística?
Como vimos anteriormente, a utilização da IA na logística tem por objetivo qualificar os processos de gestão de uma cadeia de suprimentos. Mas, o que de fato representa esta otimização e qualificação?
A logística abarca processos, estratégias e ferramentas, contudo, um dos fatores cruciais são os dados e informações geradas por estas dimensões gerenciais. Por exemplo, o processamento de dados massivos relacionados à gestão de armazém e estoque.
No contexto empresarial, o controle de estoque pode representar de 35% a 45% dos recursos alocados com logística e, por este aspecto, demanda atenção constante e próxima.
O emprego de IA na gestão de estoque permite o tratamento, em tempo real, de informações relacionadas à inventariação, pedidos, prazos e custos relacionados. Do mesmo modo, dada a automatização de processos, também diminui a probabilidade de erro humano na gestão.
Outro aspecto que gera impacto positivo pelo uso da inteligência artificial na logística é a possibilidade de análise e definição de rotas de transporte otimizadas, com redução de custo operacional.
Este aspecto interfere, diretamente, na satisfação do cliente (seja B2B ou B2C) dado a celeridade da entrega, evitando atrasos, mantendo a qualidade do produto e oferecendo uma vantagem competitiva para a empresa.
Exemplos de inteligência artificial na logística
No Brasil, empresas de transporte logístico estão investindo em IA, de modo a otimizar seus processos, reduzindo custos e aumentando a sustentabilidade de suas operações.
Por exemplo, com o uso de Inteligência Artificial e o aporte de capitais em setores estratégicos, a brasileira Raízen reduziu, no ano de 2021, seus custos operacionais em R$230 milhões.
A partir de estratégias de análise de rotas de transporte otimizadas, o consórcio foi capaz de diminuir em 50% as emissões de gases, reduzindo sua pegada de carbono e retirando mais de 350 caminhões de sua frota.
Outra expoente brasileira no uso de IA em suas operações é a iFood que, por meio deste recurso, aprimorou sua cadeia logística, sendo capaz de otimizar e qualificar o atendimento aos seus mais de 45 milhões de clientes no território nacional.
Quais as principais tendências da inteligência artificial na logística?
Devido às atuais tecnologias e modos de vida, diversos segmentos e setores econômicos foram impactados pela revolução 4.0. A logística não se exclui desta transformação.
Aspectos relacionados à maior dinamicidade, agilidade, automatização, digitalização, volatilidade e incerteza dos mercados, aliadas às preocupações ambientais, sociais e de governança impulsionam uma nova realidade para as empresas.
Desse modo, as principais tendências do uso da inteligência artificial na logística apontam para um cenário de:
tendência à diminuição da pegada de carbono;
automatização de processos e tarefas;
maior eficiência e personalização de produtos e serviços;
tomada de decisões por meio de IA;
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Conclusão
Neste artigo exclusivo da TOTVS você aprendeu sobre o conceito, vantagens e exemplos de aplicação da inteligência artificial na logística.
Ao longo do artigo, vimos como a Inteligência Artificial auxilia na logística de maneira a processar dados massivos, correlacionar e compreender padrões, tendências, otimizando e qualificando os processos que compõem a gestão de uma cadeia de suprimentos.
Como exemplo, observamos o impacto benéfico da IA no setor e apresentamos cases de empresas brasileiras que já adotam sistemas de IA na gestão de suas cadeias de suprimentos, alcançando resultados positivos em maior eficiência, controle e redução de custos em suas operações.
Desse modo, compreendemos como o uso da IA e da tecnologia em gestão beneficia os setores da economia que empregam, diariamente, estratégias e processos de logística em suas operações.