Entenda como o machine learning pode transformar a logística de armazéns e descubra 8 formas práticas de começar a investir nessa tecnologia.
Muito tem se falado, especialmente na logística, sobre machine learning, e não é à toa. Nos últimos anos, essa tecnologia vem ganhando espaço e destaque no mercado por sua capacidade de analisar e processar, em tempo real, um grande volume de informações, reconhecer padrões comportamentais, além de identificar novas tendências que contribuem para tomadas de decisões mais objetivas e seguras.
Em um mundo que caminha cada vez mais para o digital, dialogando diretamente com o universo omnichannel e aumentando exponencialmente a quantidade de dados gerados diariamente, obter novas tecnologias de análise e transformar dados em insights valiosos e novas oportunidades de crescimento se tornou uma das principais vantagens competitivas para as empresas.
Mas, afinal, como o machine learning contribui de forma prática na logística e otimização do armazém? Neste artigo compartilhamos com você alguns dos principais benefícios dessa tecnologia e como ela é fundamental para a competitividade nos tempos atuais.
O que é machine learning?
Na introdução deste artigo já falamos um pouco sobre o papel do machine learning (aprendizado de máquina). Resumindo sua definição, podemos dizer que trata-se uma subárea da inteligência artificial (IA) concentrada no desenvolvimento de algoritmos e modelos computacionais que permitem que um sistema aprenda a partir de dados e melhore sua performance em tarefas específicas ao longo do tempo, sem ser explicitamente programado para isso.
O machine learning tem sido usado em uma variedade de aplicações, como reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, análise de dados e muitas outras áreas. Ele tem um grande potencial para ajudar a automatizar tarefas, melhorar a precisão em processos complexos e tornar a tecnologia mais inteligente e eficiente.
Como o machine learning impacta na gestão logística?
Em geral, um armazém inteligente é composto por diferentes tecnologias integradas entre si que formam um único ecossistema, ou seja, todos os processos, desde a entrada do produto da doca até a saída para o consumidor final, são controlados por meio da inteligência artificial.
Dessa forma, os produtos são facilmente recebidos, conferidos, identificados, classificados, armazenados, processados, embalados e retirados para envio, tudo de forma automatizada por sistemas de gerenciamento.
Nesse contexto, ao integrar o machine learning, é possível criar um modelo completo com inteligência de máquina para mitigar riscos, melhorar insights e aprimorar o desempenho, todos essenciais para garantir a competitividade e longevidade do negócio.
Logo, o machine learning torna o gerenciamento de armazéns mais ágil, oferecendo respostas cada vez mais rápidas às demandas logísticas de materiais e operação, possibilitando o aumento de atendimento, volume e fluxo de pedidos, assim como assegurando a satisfação do cliente.
8 formas de revolucionar a logística com o machine learning
Na logística, o machine learning pode ser aplicado em diferentes áreas, como por exemplo, na previsão de demanda, visibilidade, gerenciamento de estoque, manutenção preditiva e monitoramento em tempo real.
Com o uso de algoritmos sofisticados, as empresas podem prever a demanda futura com precisão, determinar as rotas mais eficientes para entregas, gerenciar os níveis ideais de estoque, assim como prever possíveis problemas de manutenção e monitorar produtos e frotas em tempo real. Abaixo você confere melhor os benefícios do machine learning e sua contribuição para a transformação logística.
1- Gerenciamento de estoque otimizado
O estoque tem um papel fundamental para a vitalidade e sucesso dos negócios, portanto, seu gerenciamento deve ser feito de forma eficiente, visando sempre o equilíbrio entre demanda e quantidade de produtos disponíveis.
Um estoque em excesso pode desencadear alguns problemas, como custos desnecessários para armazenagem, assim como a perda de mercadorias que podem perder sua validade ou ficar obsoletos. Por outro lado, a falta de mercadorias em estoque pode gerar perda de vendas, desconfiança na empresa e a insatisfação do cliente, especialmente no universo omnichannel, onde a atualização e gerenciamento de estoque é essencial.
Com o machine learning operando com sistemas de gerenciamento de estoque (WMS) ou com sistemas de gerenciamento de pedidos (OMS), as empresas podem analisar dados de vendas, histórico de estoque e tendências de mercado para determinar os níveis ideais de estoque de acordo com cada produto e referência do mercado.
O uso da tecnologia evita que empresas possam cometer o erro de excesso ou falta de estoque, além de eliminar as informações em papel e garantir que os produtos corretos estejam disponíveis no momento da compra.
2- Maior previsibilidade de demanda
Obter a previsibilidade das demandas na cadeia logística é fundamental para garantir não só a satisfação do cliente e competitividade no mercado, como assegurar o funcionamento do estoque. Se um armazém não é capaz de prever a quantidade de produtos que os clientes querem e nem mesmo os períodos de sazonalidade por item, pode ocorrer o excesso ou a falta de produtos no estoque e, em ambas as situações, o impacto logístico é negativo.
Uma das vantagens do machine learning aplicado à logística é a análise de dados de vendas a partir do histórico de demandas e oscilações comportamentais. Dessa forma, é possível ajustar o estoque, estratégias e planos de produção ou aquisição junto a fornecedores de acordo com a necessidade dos clientes, evitando, por sua vez, atrasos nas entregas e problemas com pedido.
3- Alta produtividade no picking e packing
Os processos de picking e packing são essenciais para a produtividade e agilidade da cadeia logística, isso porque impactam diretamente no tempo que será gasto para separar, embalar e despachar um pedido ao consumidor final. Parte das reclamações em atrasos ou erros de pedidos podem vir por meio de gargalos identificados nessas etapas.
Com o machine learning, é possível utilizar os algoritmos a seu favor. Eles são capazes de analisar todo o histórico de vendas de acordo com o período e sazonalidade de produtos, possibilitando previsões que ajudam na criação de estratégias de alocação de SKU. Uma vez que as rotas de picking e packing são otimizadas, o tempo que um colaborador utiliza para coletar e enviar um pedido é reduzido e, consequentemente, aumenta-se a produtividade.
4- Monitoramento em tempo real
Uma das principais funcionalidades do machine learning, sem dúvidas, é a capacidade de monitoramento de atividades em tempo real. Esse diferencial permite o acompanhamento 360° do armazém, incluindo estoques, acompanhamento de pedidos, fluxo de trabalho e operação, além das entregas.
Estoques e acompanhamento de pedidos: o machine learning permite prever a demanda futura de produtos, orientar o melhor uso do espaço, buscar as melhores formas de armazenamento de acordo com o histórico de demandas. Tudo isso possibilita que pedidos sejam enviados de forma mais rápida e segura, evitando ao máximo falhas de processamento e erros.
Fluxo de trabalho: com o monitoramento em tempo real do machine learning, é possível acompanhar e identificar gargalos, além de detectar áreas de ineficiência. Diante desse cenário, caso um erro aconteça, gestores são capazes de tomar decisões rápidas e precisas, sem atrasar e comprometer a produtividade, assegurando o recebimento do pedido e satisfação do cliente.
Entregas: no acompanhamento de entregas, o machine learning pode ajudar a prever o tempo de envio com base em informações de tráfego e outros fatores externos. Isso contribui para que os gerentes de logística tomem decisões informadas sobre rotas de entrega e programação de horários para evitar atrasos e garantir a entrega pontual dos produtos aos clientes.
5- Auxílio na manutenção preditiva
A manutenção de equipamentos é uma parte crítica para o armazém, afinal, a falha de um equipamento pode causar não só atrasos no fluxo de trabalho, como, principalmente, colocar em risco a vida e segurança dos colaboradores na produção.
O machine learning tem desempenhado uma função poderosa na manutenção preditiva em operações logísticas. A tecnologia é capaz de monitorar em tempo real tudo que acontece na cadeia de suprimentos, logo, é possível identificar rapidamente falhas em equipamentos e maquinários antes mesmo que acidentes e paralisações ocorram. Dessa forma, pode-se fazer a manutenção programada antes de interrupções na operação.
Outra vantagem do machine learning aplicado na manutenção preditiva é proporcionar a economia de recursos como tempo e dinheiro em reparos de emergência, além de ajudar a prolongar a vida útil dos equipamentos e maquinários, reduzindo os custos de reposição e aumentando o retorno sobre o investimento.
6- Mais velocidade na comunicação
A troca de informações entre sistemas automatizados, quando comparada à comunicação humana, é exponencialmente mais rápida e precisa. O machine learning traz melhorias essenciais para sistemas de gerenciamento de armazém, por exemplo, para o sistema (WMS).
A comunicação de dados realizada em nuvem permite que todos os componentes do sistema se envolvam em um só diálogo. Além disso, os algoritmos de aprendizado profundo permitem que as máquinas realizem análises constantes dos fluxos de dados produzidos, identificando oportunidades para ajustes e melhorias em tempo real no WMS integrado.
7- Uso de robôs
Não é novidade que os robôs estão se tornando cada vez mais comuns em operações no armazém logístico, isso porque são capazes de armazenar e também coletar mercadorias no estoque, distribuir mercadorias pelo centro de distribuição, auxiliar nas áreas de picking e packing, entre outras funcionalidades, demandando menos esforço físico e economizando tempo de execução de tarefas.
Os algoritmos de machine learning permitem, por exemplo, que os robôs de armazenamento selecionem as melhores rotas de coleta e distribuição, levando em consideração variáveis como o tamanho, número, peso e tipo de produto. Dessa forma, é possível minimizar o tempo de trabalho e garantir que os produtos sejam entregues de acordo com o planejado.
8- Integração com sistemas WMS e OMS
Ao integrar o machine learning ao sistema de gerenciamento de armazéns (WMS), assim como o sistema de gerenciamento de pedidos (OMS), empresas adquirem inúmeras vantagens, como a melhoria da precisão e da velocidade das operações de armazenagem e distribuição, redução de custos ao otimizar a utilização de espaço de armazenagem, previsibilidade de estoque, monitoramento de pedidos em tempo real e aumento na experiência positiva do cliente.
A combinação entre o machine learning e as soluções de WMS e OMS possibilita que os armazéns gerenciem suas atividades de forma estratégica, ágil e adaptável a mudanças e preferências do mercado.
Invista no futuro!
Neste artigo vimos que o machine learning tem o potencial de transformar a logística, possibilitando uma cadeia de suprimentos mais eficiente e rentável, capaz de atender às necessidades dos clientes de maneira mais eficaz.
Apesar de suas inúmeras vantagens, é importante ressaltar que a implementação bem-sucedida do machine learning na logística exige uma infraestrutura de tecnologia adequada, dados precisos e um treinamento apropriado dos algoritmos de aprendizado de máquina.
Embora a implementação dessa tecnologia exija muito critério, os benefícios superam os desafios. À medida que o mundo se torna cada vez mais automatizado, investir em inovação e ter ao seu lado especialistas no assunto é fundamental para garantir que sua empresa permaneça competitiva e atenda às demandas do mercado em constante mudança.
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