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Machine Learning como aliado na gestão logística

Profissionais que atuam em logística – seja no planejamento, armazenagem, movimentações internas ou na distribuição e transporte de mercadorias – lidam com desafios capazes de impactar diretamente todo o fluxo de operações. Controle de estoque, Custo de entrega (despesa por quilômetro rodado), Acidentes, Atrasos e Fraudes (furtos ou assaltos, desvios, etc.) são algumas das adversidades mais comuns, que requerem atenção especial dado ao seu potencial de gerar prejuízos e desgastes.

 

Paralelamente a este cenário, desenvolvimentos tecnológicos e inovações em sistemas estão viabilizando às empresas novas formas de gestão de sua cadeia de suprimentos. Sistemas inteligentes já são capazes de antever problemas dentro da natureza complexa e dinâmica de uma cadeia logística. Com a aplicação de algoritmos de Machine Learning e outros fundamentos de Advanced Analytics, os sistemas conseguem prevenir a ocorrência de fraudes, identificar comportamentos que fogem ao padrão, antecipar certos tipos de eventos e conduzir uma análise de riscos de forma muito mais abrangente e assertiva.

 

Além da prevenção, o uso de Machine Learning e outras técnicas preditivas ou prescritivas, os sistemas inteligentes de suporte à decisão podem viabilizar a execução de processos mais econômicos, por exemplo, identificando padrões históricos que indicam um consumo maior de combustível no transporte. Baseado em dados, os sistemas podem sugerir o melhor tipo de transporte, velocidade, componentes, carga e rota, a fim de otimizar o consumo de combustíveis. Considerando um país como o Brasil, com dimensões continentais e em que entregas para certas regiões demandam o uso de mais de um modal de transportes, tornar esse processo mais eficiente pode significar um alto impacto nos resultados financeiros.

 

Big Data & Machine Learning

Já não é mais novidade que as empresas têm à sua disposição um grande volume de dados, que cresce a uma velocidade enorme, originado por uma variedade de fontes. O grande desafio é justamente transformar esse mar de dados em informações que podem suportar o planejamento ou até mesmo decisões em tempo real, em benefício de suas operações logísticas, em substituição aos antigos indicadores de desempenho estáticos que dispunham como fonte de informação até pouco tempos atrás.

 

Quais os benefícios?

Por que mexer no time que está ganhando? Ou, traduzindo para o mundo corporativo: se o processo atual está funcionando e trazendo resultados à empresa, por que mudar? É preciso entender a transformação que o mundo dos negócios vem passando. Investir em soluções analíticas de suporte à decisão não é mais um opcional. As empresas que quiserem se manter competitivas no mercado precisam entender que a transformação digital está acontecendo, o processo não tem volta. Vejo claramente várias vantagens competitivas para as empresas que já iniciaram sua jornada de transformação:

 

  • Visão ampliada dos cenários: os sistemas conseguem analisar uma quantidade de informações infinitamente maior que o ser humano, trazendo para tomada de decisão uma análise muito mais abrangente.
  • Decisões mais rápidas: a flexibilidade e o conforto de poder analisar rapidamente novas variáveis e mudanças de cenários, ou até mesmo situações em tempo real, podem garantir a conversão de uma oportunidade de negócios ou mitigar um grande prejuízo.
  • Decisões assertivas: diferente das decisões empíricas, a abordagem analítica e o uso de algoritmos inteligentes suportam decisões robustas, baseadas em dados.
  • Resultados surpreendentes: frequentemente os resultados vão além do esperado e impressionam os clientes e gestores.

 

Na prática: case logístico **

Recentemente trabalhamos em uma solução usando uma abordagem apoiada em estatística aplicada e Machine Learning para uma grande empresa do setor logístico. Foram analisados diversos dados sobre o histórico de viagens, rotinas de trabalho, comportamentos e pontos críticos dos deslocamentos. O objetivo era encontrar os padrões que indicassem potenciais incidentes (furtos, desvios, etc) durante as viagens.

Utilizamos séries históricas de viagens, com e sem incidentes, para aprender os padrões e características que explicassem tais incidentes, para então gerar uma pontuação de risco por viagem.

 

Baseados nesta pontuação, o sistema passou a trabalhar os dados, identificando alterações que aconteciam durante as viagens (on line). Tudo que saía do padrão identificado pelo sistema acionava um alerta e permitia à empresa monitorar exatamente onde, quando e o que estava acontecendo. Com esta solução, ações preventivas antifraude passaram a ser tomadas, diminuindo riscos durante o percurso.

 

Quer conversar um pouco mais sobre as aplicações de Machine Learning na logística e a melhor forma de alavancar resultados na sua empresa? Conte com a UniSoma e sua equipe de profissionais capacitados em ciência de dados e técnicas avançadas de Machine Learning, entre em contato e saiba como podemos ajudá-lo.

 

Michel Duran é Gerente de Marketing e Vendas da UniSoma

É Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional pela Unicamp e possui MBA em Gestão de Empresas pela ESPM.

** Usamos informações verídicas de um cliente da UniSoma para compor o texto, mas a identidade da empresa em questão foi preservada.