O uso da inteligência artificial como braço direito no dia-a-dia de diversas áreas compreendidas nas gestão empresarial, já é uma realidade possível e a cada dia mais acessível. Neste artigo abordamos as principais aplicações de AI e de Machine Learning para gestão logística. Boa leitura!

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O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é uma área da ciência da computação que visa, através do uso de algoritmos computacionais, prover sistemas e soluções tecnológicas capazes de resolver e operar questões e rotinas das mais diversas, por intermédio de comandos de programação, com similar ou superior capacidade humana.

Caso você não tenha assistido ao filme inteligência artificial, de Steven Spielberg, recomendamos. Na trama, um robô com perfeitas características humanas, encabeça o papel de personagem principal – e o enredo em si é envolvente.

Tal como para o personagem criado por Spielberg, a inteligência artificial é aplicada a objetos e sistemas, e tão séria é a capacidade de uso que já existem regulamentações internacionais quanto à limitações para tanto.

Robôs que realizam transplantes e sistemas que cruzam dados de múltiplas plataformas para realizar análises preditivas, são apenas algumas das possibilidades já existentes e que fazem uso de inteligência artificial.

O que é Machine Learning?

Assim como Inteligência Artificial está para desenvolvimento, Machine Learning está para aprendizado. 

Em outras palavras, a metodologia computacional conhecida como Machine Learning objetiva fazer com que uma máquina aprenda funções e compreenda similaridades para então ser capaz de gerar respostas inteligentes, acerca de cenários passados, cenários presentes e até mesmo futuros.

O catálogo de filmes, séries e documentários da Netflix apresentados como “sugestões para você”, por exemplo, usam de Machine Learning para chegar a tal seleção (com base nas suas últimas escolhas, avaliações, pesquisas e hábitos dentro da plataforma) – percebeu? O Machine Learning torna a inteligência artificial um aluno exemplar.

Inteligência Artificial aplicada à gestão logística

Como já citado, a Inteligência Artificial (AI) visa recriar a capacidade humana de raciocínio a fim de analisar dados e, a partir deles, tomar decisões/ prover ações precisas e, claro, inteligentes – o que reduz drasticamente a possibilidade de erros.

Para as áreas de logística e expedição já é possível encontrar empresas que utilizem de AI aplicado à robótica, com uso de máquinas inteligentes que promovem o transporte, armazenamento e até mesmo a gestão de estoque físico.

Plataformas em nuvem (web) como a nossa da Rizer, onde você mesmo pode criar o seu próprio sistema de gestão logística (faça um teste grátis de 7 dias), são exemplos de inteligência artificial aplicada à gestão logística.

No caso da plataforma da Rizer, você pode criar módulos personalizados, com foco nas tarefas, inventários, frotas, baixas, reposições, validade, localização de SKU (e por aí vai), sem sequer ter conhecimento em programação – a nossa solução de inteligência artificial é intuitiva e didática e foi criada pensando no empreendedor que nunca desenvolveu um sistema de gestão de logística, antes 🙌🏽.

Outro aspecto relevante acerca do uso de inteligência artificial para gestão logística tangem à habilidade de prever e evitar falhas, assim como à economia de tempo e dim dim gerada.

Machine Learning aplicada à gestão logística

Em termos computacionais, quando uma máquina aprende a fazer/analisar/responder algo, dizemos que um algoritmo foi criado. Eureka!

Ao trazermos esta realidade para a gestão logística, é relevante que o sistema de gestão logística utilizado pela instituição ofereça recursos de Machine Learning – uma vez que ter a tecnologia como aliada no processo de tomada de decisão é fantástico!

Como um exemplo de algoritmo de Machine Learning possível e totalmente aplicável à sistemas de gestão logística, temos o aprendizado da máquina acerca da previsão das baixas de estoque, para a manutenção da disponibilidade de SKUs, sem prejuízos.

Vamos explicar de uma maneira mais simples:

• Imagine que você seja a pessoa responsável pela gestão logística de uma empresa que vende video-games, e que faltam 3 meses para o dia das crianças;

• Provavelmente você já saiba qual a média de vendas sazonal relativa à esta data e já esteja a trabalhar a reposição do estoque para tanto;

• Tal média se dá através do seu atual sistema de gestão logística este que, embora famoso, é estático em termos de análises preditivas com base em dados de demanda do mercado (inteligência artificial que integra plataformas que medem a demanda online por determinado produto/serviço);

• Então sua empresa aprovou a importação de 3.000 novos video-games, para garantir o estoque para esta data comemorativa;

• Contudo no início de outubro, houve um expressivo aumento do dólar, o que faz com que a fatura dos itens importados, praticamente duplicassem de valor;

• E neste novo cenário, o mercado reage à produtos mais em conta e que atenderão ao bolso daqueles que pretendiam presentear os pequeninos;

• Mas calma, graças ao fato de o seu sistema de gestão ter funcionalidades de Machine Learning, que integram à inteligência da máquina dados acerca da movimentação do dólar (dentre outras relevantes), o dashboard de análise preditiva gerou um alerta e fez com que, em setembro, você propusesse uma alteração de aquisições de SKUs à alta gerência – apresentando os riscos operacionais e custos, com base na comparação de cenários passados e presentes, para a indicação de cenário futuro com base em dados 😉. Ufa! Essa foi por quase (:

É claro que o mesmo exemplo acima pode ser utilizado para algoritmos de Machine Learning capazes de identificar:

• O momento ideal para  revisão da frota (com base no desgaste do veículo X o momento com a melhor oportunidade de compra (peças e serviços);

• Indicação de itens parados próximo ao vencimento e sugestões de integração de SKUs em kits, com base em tendências do mercado;

• Antecipação quanto à novas normas regulatórias inerentes à SKUs

• Indicação de alta ou perda de desempenho de funcionários, com base nos dados históricos de kanban;

Dentre outros!
Caso você queira agregar as vantagens da Machine Learning à transformação digital proposta pelo uso de um sistema de gestão logística à base de inteligência artificial, você também pode agendar uma consultoria gratuita com nossos especialistas – e entender como a Rizer pode criar um software de gestão poderoso para a sua operação! – ou criar você mesmo um (como explicamos mais acima) 😉.

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Esperamos assim ter conseguido explicar um pouco mais sobre este mundo de possibilidades tecnológicas para logística!

Bons planos por aí e conte com a gente 🙂