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Advanced Analytics: o caminho para o setor de transporte e logística

Clientes cada vez mais exigentes, alta disponibilidade de produtos, prazos de entrega menores, aumento dos custos dos combustíveis, regulamentações mais rigorosas e cenário de negócios volátil. Estes são alguns dos desafios que empresas do setor de logística e transporte de cargas precisam enfrentar todos os dias, ao mesmo tempo em que são pressionadas para ampliar seu market share, otimizar suas operações e gerenciar custos e margens. Nesta equação, só existe um caminho para que o saldo seja positivo: utilizar-se da tecnologia para tomar decisões precisas no momento certo.

 

O setor de logística e transporte de cargas vem gerando quantidades inéditas de dados originados por diferentes fontes, como sensores, GPS, smartphones e outros dispositivos conectados. Com isso, há um potencial sem precedentes para a obtenção de insights em tempo real sobre planejamento e gestão das operações, desde que estes dados estejam estruturados, organizados e relacionados. É aí que as soluções em advanced analytics entram em cena:  trazendo técnicas capazes de acessar e organizar dados de diferentes fontes; desenvolvendo modelos matemáticos poderosos que transformam os dados em insights valiosos; operacionalizando e integrando os modelos matemáticos aos processos de negócios permitindo decisões muito mais assertivas que trazem benefício direto às empresas.

 

Machine Learning no transporte

Não é de hoje que a indústria de transporte vem armazenando dados. Há décadas há registros de cargas, rotas, ferrovias, rodovias, controle via satélite, entre outros registros. A diferença é que, atualmente, o poder computacional e dos algoritmos de machine learning permitem melhor classificar, avaliar e acelerar a compreensão destes dados e, consequentemente, a ação sobre eles. A partir do momento em que o o algoritmo é preparado para aprender e desenvolver conhecimento sobre o processo que está envolvido – por meio de machine learning – ele se torna capaz de gerar insights poderosos para a tomada de decisão.

 

O que se observa é que as técnicas de Machine learning possuem ampla aplicabilidade e a promessa de abordar problemas de negócios complexos em toda a cadeia produtiva, reduzindo erros manuais e viabilizando estratégias para melhores decisões, inclusive em tempo real, relacionadas à disponibilidade, custos, estoques, veículos e pessoal.

 

Aplicações

Inovações estão transformando a forma com a qual empresas operacionalizam e gerenciam seus sistemas de transporte, como: melhor previsão de demanda; otimização e dimensionamento de recursos; maior eficiência operacional e de seus colaboradores. São inúmeras as possibilidades de aplicação do advanced analytics no setor de logística e transporte, por exemplo:

  • Desenho de malha logística: depende do cruzamento de diversos elementos e suas variáveis e conexões como geografia, localização de clientes e fornecedores, incentivos governamentais, centros de distribuição, entre outros. A sistematização dessas informações via modelos matemáticos avançados é essencial para um resultado otimizado;
  • Otimização de frotas: planejamento integrado e visualização em tempo real das condições de operação da frota, com estatísticas sobre padrões de uso e desgaste, ciclos de manutenção, com impactos em redução de custos operacionais;
  • Otimização de rotas, identificação de gargalos e eventos adversos: análise em tempo real de informações de trânsito e previsão do impacto de manutenções, obras rodoviárias, congestionamentos e acidentes;
  • Investimentos em infraestrutura: dados permitem entender os diferentes interesses das empresas e pessoas, viabilizando o desenvolvimento de novas rotas ou meios de transporte com maior demanda, otimizando investimentos;
  • Experiência do cliente: personalização do atendimento e entregas sob medida às necessidades específicas de cada cliente. Algumas transportadoras, inclusive, já estão caminhando para trabalhar com preços dinâmicos, similar ao que ocorre em aplicativos de transporte individual;
  • Previsão de demanda, capacidade e gerenciamento de estoque: dimensionamento dos recursos e ativos necessários para estoque de segurança a fim de atender os clientes em alto nível de serviço;
  • Plano de transferências: em um negócio em que boa parte do custo vem da distância percorrida nas transferências e entregas, ter uma malha bem posicionada, além de um plano otimizado de transferências, é essencial para uma boa performance financeira.

 

Vantagens

A integração efetiva de soluções prescritivas ou preditivas no gerenciamento de negócios pode trazer economias e vantagens importantes às operações logísticas e de transporte de cargas, com impacto mensurável nos resultados.

  • Melhoria no desempenho dos negócios: a análise avançada fornece mais agilidade às operações, maior eficiência operacional, orçamentos mais precisos, planejamento aprimorado, visibilidade e controle sobre a cadeia, ativos e equipe para melhor tomada de decisões;
  • Identificação de oportunidades de crescimento: a análise de dados internos e externos viabiliza a identificação de oportunidades de crescimento e a previsão de resultados de negócios;
  • Gerenciamento de riscos: é muito mais fácil e rápido identificar áreas de risco, detectar violações de conformidade, fraudes ou danos à reputação.

 

Movimentar mercadorias de um ponto até o outro com segurança e eficiência é um processo complexo, que envolve redes, infraestrutura, equipamentos, tecnologia e pessoas, demandando uma gestão cada vez mais eficiente em busca do melhor custo total. Transforme dados subutilizados, informações inacessíveis e insights ocultos em ações tangíveis, melhor nível de serviço e operações mais competitivas com soluções preditivas e prescritivas de advanced analytics.