(Last Updated On: 24 de agosto de 2020)
O setor de logística e transportes está em constante transformação, inclusive com a adoção da tecnologia. Entre as alternativas disponíveis, vale a pena descobrir o que é machine learning, uma das maiores tendências da área.
Também é indispensável entender como é o seu funcionamento e quais são as aplicações. Assim, fica mais fácil compreender como aproveitar, ao máximo, esse recurso a favor da movimentação na cadeia de suprimentos.
Para não ter dúvidas, veja o que é machine learning e saiba como usá-lo no dia a dia da área de transportes!
Afinal, o que é machine learning?
O machine learning ou aprendizado de máquina envolve a capacidade de um computador oferecer respostas a certos dados sem ter sido programado anteriormente. Isso é possível porque dados fornecidos ensinam um “padrão”, que passa a ser aplicado pela máquina na hora de apresentar os próximos resultados. Também é uma parte da inteligência artificial.
De forma simples, é como se os algoritmos (ou códigos computacionais) começassem a aprender com base nos dados que receberam previamente. Assim, nas próximas vezes, não será necessário ter uma programação prévia, pois a máquina responderá por conta própria.
Para entender melhor, basta imaginar um caminhão com vários pneus. Uma pessoa que não saiba trocar o pneu não precisa ser ensinada para cada um. É só aprender uma vez e será capaz de fazer o mesmo com os outros. No caso do machine learning, é como se alguém acompanhasse várias trocas de pneus com diversos problemas. Depois, usaria esses dados como base para tomar decisões em outro quadro do tipo.
Quais são os seus benefícios?
Tão necessário quanto saber o que é machine learning é reconhecer o que ele pode oferecer. A aplicação, em qualquer que seja o setor, gera várias vantagens para a operação e até incrementa os resultados. Pensando nisso, venha descobrir quais são os principais pontos positivos dessa ferramenta.
Aumento de produtividade
Com o machine learning, diversas tarefas podem ser automatizadas, sem que haja perda de qualidade — muito pelo contrário. Com a alimentação certa de dados, é possível obter decisões e o melhor cenário para cada caso, por exemplo.
Também é uma boa solução para evitar falhas humanas, causadas pela entrada incorreta de informações, por exemplo. Assim, pode-se garantir que o time foque em tarefas mais especializadas, o que aumenta a produtividade geral do negócio.
Redução dos custos
Saber o que é machine learning significa entender que essa alternativa é capaz de diminuir os gastos, de modo sensível. O aumento de produtividade é um dos fatores, mas não é o único. Ainda é possível reconhecer melhor as oportunidades e evitar desperdícios de recursos, que podem ocorrer por causa da tomada de decisão subjetiva. Então, essa é uma forma de aumentar a lucratividade em diferentes níveis.
Ampliação da competitividade
Com o uso adequado das ferramentas de aprendizado de máquina, há como obter resultados melhores e diminuir os erros. Principalmente, isso ajuda a otimizar a utilização de recursos e garante que a sua atuação seja mais consistente.
Na prática, é possível superar desafios e responder melhor às adversidades e demandas de cada cenário. Isso auxilia a consolidar uma atuação diferenciada e que, inclusive, consegue se destacar dos concorrentes.
Integração à tecnologia
Naturalmente, o machine learning também é uma forma de se aplicar a tecnologia aos processos do negócio, de forma ampla e funcional. Não se trata apenas de uma solução isolada, mas de algo que ajuda a integrar vários outros recursos e processos.
Inclusive, descobrir o que é machine learning e passar a aplicá-lo na empresa é uma forma de entrar no contexto de transformação digital, o que diminui os riscos de mercado e aumenta a robustez de atuação.
Como o aprendizado de máquina é aplicado no setor de transportes e logística?
A versatilidade é outro ponto interessante do aprendizado de máquina e garante que ele possa ser usado em diferentes contextos e setores. Uma das áreas que mais se beneficia com a sua aplicação é o segmento de logística — com destaque para as etapas de transportes.
Para entender como isso acontece, veja como tais recursos podem ser implementados nessa parte dos negócios!
Aproveitamento do Big Data
Uma das bases de funcionamento do machine learning é o conjunto de dados. Quanto maior for a quantidade de informações disponíveis, mais padrões são encontrados e melhores serão as análises. Portanto, é fundamental “alimentar” corretamente os algoritmos.
Por causa disso, o uso de Big Data se torna uma aplicação para o aprendizado de máquina. Com a coleta e a análise de dados de diferentes fontes e em grandes volumes, é possível reforçar a capacidade de resposta dos computadores. Assim, as informações se tornam ainda mais úteis e há como aproveitar todos os pontos positivos desse recurso.
Antecipação de demandas
Quem descobre o que é machine learning passa a entender que os conjuntos de dados são analisados rapidamente e em grande volume, em busca de tendências, certo? É por isso que, no caso da logística, é uma técnica essencial para melhorar a previsão de demanda.
Ao cruzar os pedidos expedidos ao longo do tempo, é possível se ter uma ideia de quais serão as necessidades nos próximos meses. Desse modo, há como fazer compras mais precisas para o estoque, bem como preparar os recursos de transporte. Tudo isso ajuda a evitar desperdícios e, ao mesmo tempo, impede o desabastecimento em relação aos clientes.
Otimização da manutenção preditiva
Quando falamos no transporte, a manutenção preditiva não é importante apenas para reduzir os riscos com a correção. Ela também serve para aumentar a segurança e a confiabilidade, além de ser útil para otimizar a durabilidade e o retorno dos componentes. No mais, auxilia a evitar atrasos diversos.
Graças ao aumento de precisão fornecido pelas análises das informações, é possível fazer um plano de manutenção completo. Isso faz com que a atuação preditiva seja especialmente útil, além de torná-la muito mais funcional e adequada para o aproveitamento de recursos. Desse modo, pode-se garantir o melhor cuidado com os recursos e o desempenho reforçado da cadeia de suprimentos.
Tomada de decisão embasada
A logística e o transporte exigem que as decisões sejam tomadas de forma crítica e estruturada em fatos. Afinal, recorrer à subjetividade não é uma boa saída, considerando que as chances de falha se multiplicam.
Com o machine learning, há um grau de exatidão muito maior, pois tudo foi definido com base em tendências e dados estruturados. Como consequência, a tomada de decisão sobre rotas, modelos de entregas e outras características é favorecida.
Após saber o que é machine learning, você notará que essa é uma solução ideal para melhorar os resultados da sua área de transportes. Com a adoção correta, os dados se transformarão em decisões mais relevantes e competitivas.
E, por falar no uso de dados, veja também quais são os principais benefícios da estratégia Data Driven para a sua transportadora!
