IA na logística: como usar a tecnologia para otimizar previsões de demanda

Descubra como a aplicação da IA na logística auxilia na previsibilidade de demanda e saiba como aproveitar os benefícios dessa tecnologia para otimizar operações.

 

 

IA na logísticaA rápida evolução tecnológica, o ritmo acelerado dos negócios, as mudanças constantes nas preferências dos consumidores, flutuações econômicas, concorrência acirrada e, até mesmo, eventos imprevistos, como crises sanitárias ou desastres naturais, têm desafiado as empresas no mercado atual, exigindo que elas enfrentem a imprevisibilidade da demanda e a complexidade da cadeia logística.

 

Embora sejam grandes desafios, eles precisam ser encarados de frente, afinal, a falta de previsibilidade pode acarretar uma série de prejuízos para as empresas. Primeiramente, sem uma compreensão clara das necessidades dos clientes, as organizações correm o risco de enfrentar problemas de excesso ou falta de estoque, o que pode resultar em custos desnecessários de armazenamento ou perdas de vendas por falta de produtos disponíveis. Além disso, a falta de previsibilidade torna difícil o planejamento adequado da produção, levando a atrasos, desperdícios e custos adicionais de logística. 

 

A inconsistência na demanda também pode afetar negativamente a qualidade do atendimento ao cliente, causando insatisfação e prejudicando a reputação da empresa. E mais: quando não há previsibilidade, fica difícil para as empresas aproveitarem oportunidades de mercado e competirem de forma eficaz, pois estão constantemente reagindo a mudanças repentinas em vez de antecipá-las proativamente.

 

Diante desse cenário, a modernização da logística se tornou praticamente obrigatória para manter a eficiência e a competitividade no mercado. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) na logística surge como uma alternativa promissora, buscando aprimorar os processos operacionais, oferecendo, sobretudo, maior previsibilidade. 

 

Mas como exatamente a IA está revolucionando a logística?

 

Antes da IA na logística entrar em cena, a cadeia de suprimentos dependia de métodos 100% tradicionais e de trabalho manual para lidar com a previsão de demanda. Isso muitas vezes resultava em ineficiências, erros e atrasos ao longo de todo o fluxo de trabalho.

 

Mesmo hoje, empresas que optam por não adotar a IA em seus processos logísticos podem enfrentar flutuações na demanda e variações imprevisíveis na oferta, levando a inventários desequilibrados, rupturas ou excesso de estoque.

 

Por outro lado, quem já utiliza a IA está um passo à frente. Por meio da inteligência artificial, as empresas podem processar grandes volumes de dados em tempo real. Algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões ocultos nos dados históricos de vendas, fornecendo insights valiosos para uma previsão de demanda mais precisa. Essa capacidade de análise preditiva é capaz de otimizar estoques, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.

 

Introduzir a IA na logística não apenas modernizou os processos existentes, como também proporcionou às empresas uma vantagem competitiva significativa. Mas o que isso significa para o futuro da logística? Quais são os benefícios práticos que as empresas podem obter ao utilizar a inteligência artificial para impulsionar seus negócios? É sobre exatamente esse assunto que falaremos agora. Vamos lá?

 

Benefícios da utilização da IA na logística

 

No cenário atual do mercado, a previsão de demanda na cadeia logística enfrenta diversos desafios, como flutuações imprevisíveis e variações na oferta, além da complexidade dos mercados modernos, que incluem sazonalidade, tendências e influências externas.

 

O uso inteligência artificial (IA) na logística oferece soluções eficientes que otimizam a previsão de demanda. Por meio da análise de grandes volumes de dados em tempo real, a IA identifica padrões que podem passar despercebidos em análises tradicionais e manuais, considerando uma ampla gama de variáveis. Os benefícios para a cadeia de suprimentos são:

 

1- Análise preditiva

 

Imagine a possibilidade de prever com precisão as demandas futuras com base em dados atuais e históricos. Essa habilidade não apenas evitaria excessos ou faltas de estoque, como também aprimoraria significativamente a gestão da cadeia de suprimentos, não é mesmo?

 

Nesse contexto, técnicas avançadas de análise preditiva, como análise de regressão, análise de séries temporais e redes neurais, entram em cena na IA na logística. Essas ferramentas são essenciais para analisar dados passados e presentes e, a partir disso, fazer projeções sobre o futuro da demanda. 

 

Ao identificar padrões, tendências e comportamentos, a análise preditiva possibilita que as empresas compreendam melhor os fatores que influenciam a demanda. Esse conhecimento auxilia na previsibilidade de níveis de estoque, garantindo, por exemplo, um abastecimento eficaz da cadeia logística. 

 

2- Aprendizado de máquina

 

O aprendizado de máquina é muito importante numa logística baseada em IA. Ele é capaz de fazer com que algoritmos analisem dados, históricos de vendas, tendências de mercado e, principalmente, observem o comportamento do cliente para prever a demanda futura. E a melhor vantagem: esses algoritmos podem se adaptar continuamente às mudanças do mercado, refinando suas previsões ao longo do tempo.

 

Na prática, o aprendizado de máquina utiliza inteligência artificial para identificar padrões de demanda. Gigantes do mercado como a Amazon, por exemplo, já implementaram soluções de IA em suas operações logísticas, resultando em melhorias significativas na previsão de demanda, ajustando estoques dinamicamente, reduzindo o tempo de entrega, otimizando suas rotas de entrega, minimizando custos operacionais e melhorando a performance da cadeia de suprimentos.

 

3- Processamento em tempo real

 

Diferentemente dos métodos tradicionais das cadeias de suprimentos, que muitas vezes dependem de modelos estáticos, os sistemas orientados por IA têm a capacidade única de se adaptar dinamicamente às mudanças, e tudo isso em tempo real. Essa agilidade é um diferencial dentro de um centro logístico, onde as condições podem mudar rapidamente.

 

Por exemplo, imagine uma empresa enfrentando um aumento repentino na demanda de um produto específico devido a uma promoção surpresa. Com o processamento em tempo real, os algoritmos de IA podem analisar rapidamente os novos dados de vendas e ajustar suas previsões para otimizar os níveis de estoque e garantir entregas dentro do prazo.

 

Essa abordagem da IA na logística permite que as empresas tomem decisões rápidas, precisas e eficientes diante das flutuações do mercado, assegurando uma operação fluida e satisfatória para os clientes.

 

4- Redução de custos operacionais

 

Embora possa parecer contraditório, o investimento em IA na logística é, na verdade, uma excelente estratégia para redução de custos. Ao garantir uma previsão mais objetiva e precisa da demanda, a IA desempenha o importante papel na otimização dos níveis de estoque, minimizando, assim, o risco de excesso ou falta de mercadorias.

 

É importante reconhecer que o excesso de estoque nem sempre é a melhor opção. Ele pode representar um ônus significativo para as empresas, comprometendo o capital e ocupando espaço valioso de armazenamento. Isso acarreta em custos adicionais, como aluguel de espaço, custos de seguro e depreciação de produtos. Por outro lado, a falta de produtos pode resultar em oportunidades de vendas perdidas e insatisfação dos clientes devido à falta de disponibilidade dos itens quando demandados.

 

A previsibilidade da demanda fornecida pela inteligência artificial contribui de forma significativa para a redução dos custos operacionais das empresas de logística. 

 

5- Escalabilidade aprimorada

 

Lidar com a análise e processamento de grandes volumes de dados, em diferentes fontes, como registros de vendas, comportamento do cliente e, até mesmo, em mídias sociais, é um desafio monumental. Logo, organizar e interpretar essas informações manualmente pode ser extremamente trabalhoso.

 

No entanto, os algoritmos de IA têm a capacidade de lidar com essa imensa quantidade de dados com facilidade, processando rapidamente informações em larga escala, sem serem afetados por limitações de recursos. Isso significa que as empresas podem expandir suas operações e aproveitar oportunidades de negócio, sem se preocupar com restrições de capacidade computacional.

 

6- Satisfação do cliente

 

Com a previsão de demanda mais precisa, as empresas conseguem otimizar suas cadeias logísticas, garantindo que os produtos certos estejam nos lugares certos e no momento certo, o que significa uma melhoria significativa nos prazos de entrega, item fundamental para satisfazer as expectativas dos clientes.

 

É importante ressaltar que: clientes satisfeitos tendem a ser mais fiéis à marca e estão mais propensos a fazer negócios repetidas vezes. Isso não apenas aumenta a receita, como promove o marketing “boca a boca”.  

 

Ao analisar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões e tendências ocultas, a IA na logística permite às empresas previsibilidade com precisão quanto às necessidades futuras de seus clientes, otimizando a gestão de estoque e a distribuição de produtos, melhorando os prazos de entrega e a satisfação do cliente. 

 

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