IA para Melhorar a Transparência das Cadeias de Suprimento

O mundo dos negócios moderno está em constante evolução e apresenta às empresas desafios cada vez novos. Nesse contexto, as possibilidades de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) para otimização de processos e cadeias de suprimento estão se tornando cada vez mais relevantes. Vários casos de uso já demonstram como essa tecnologia inovadora pode trazer mudanças transformadoras.

Por: Robert Zehentbauer

(Munique) Até que ponto as promissoras possibilidades do aprendizado de máquina (ML) podem realmente ser implementadas na realidade? E quais benefícios isso traz para as cadeias de suprimento?

Rastreamento Inteligente de Localização

Geofences funcionam como barreiras virtuais que acionam um ping imediato assim que uma pessoa ou veículo as atravessa. Eles permitem visibilidade em tempo real e marcos mais precisos para o transporte de mercadorias por caminhões. No entanto, escalar para milhares de locais se mostra um desafio, o que pode levar a limites de geofences imprecisos. Por exemplo, pode ocorrer que uma área circular em torno de um endereço se sobreponha a instalações vizinhas ou ruas de passagem. Essas imprecisões podem resultar em resultados errôneos e consequências graves – incluindo o término prematuro do rastreamento, horários de chegada incorretos, compromissos perdidos e a necessidade de reprogramações.

O uso de aprendizado de máquina representa um avanço significativo na melhoria dos geofences, gerando informações logísticas mais precisas e, portanto, extremamente valiosas. Assim, pequenos geofences são automaticamente criados com base em pings reais e considerando movimentos característicos de veículos a partir de dados históricos. Essa abordagem permite um ajuste fino eficaz do geofence e reduz as limitações anteriores.

Planejamento Logístico através de Previsões de ETA Precisas

ETA (tempo estimado de chegada) refere-se ao horário planejado de chegada de um meio de transporte ao destino sob as condições dadas. No entanto, os horários de chegada previstos raramente são precisos e, portanto, são considerados não confiáveis. O planejamento proativo se torna difícil, especialmente quando o remetente não pode confiar nos horários de chegada indicados. Informações de tempo precisas são necessárias na indústria de logística, mesmo que sejam complexas.

Frequentemente, os transportadores não oferecem valores de ETA atualizados continuamente, resultando em janelas de compromisso frequentemente perdidas. O tempo de viagem de uma remessa é geralmente previsível, mas outros fatores frequentemente levam a atrasos e ETAs imprecisos – como o tempo de permanência no armazém e comportamentos de direção imprevisíveis. No entanto, com o uso de aprendizado de máquina, é possível alcançar uma previsão precisa do horário estimado de chegada dos caminhões. O treinamento de ML com bilhões de pontos de dados de milhões de entregas de caminhões possibilita ETAs mais precisos e confiáveis.

Para proporcionar aos remetentes insights mais abrangentes, os modelos de aprendizado de máquina integram várias variáveis, como comportamento do motorista, flutuações sazonais e características de veículos e cargas. Durante o transporte, ocorre uma atualização dinâmica contínua dos valores de ETA. Em comparação com janelas de compromisso e cronogramas estáticos, esse modelo pode identificar atrasos com precisão e reduzir a taxa de erro em mais de 60 por cento. Isso sublinha a eficácia da abordagem de ML para um planejamento logístico mais preciso e eficiente.

Captura Acelerada através de Marcos em Tempo Real

O reconhecimento confiável de marcos em tempo real representa um desafio central, especialmente no transporte marítimo. É crucial para decisões estratégicas e monitoramento de desempenho. A implementação de aprendizado de máquina nos processos permite identificar pontos de atracação precisos para portos e terminais significativos no transporte marítimo. Uma visão abrangente dos marcos é garantida pela integração dessas informações com dados de rastreamento por satélite.

A identificação desses marcos ocorre em tempo real com o uso de geofences e dados de rastreamento GPS. Alternativamente, o marco de partida pode ser identificado quando o navio sai do geofence. Essa abordagem inovadora é, em média, cerca de quatro vezes mais rápida do que esperar por um evento relatado pelo transportador. Assim, um monitoramento mais rápido e preciso no transporte marítimo se torna possível.

ETAs Otimizados para um Planejamento Otimizado

A confiabilidade dos horários de chegada planejados é de grande importância no transporte marítimo. Nos últimos três anos, o cenário do transporte de contêineres mudou rapidamente – acompanhado por várias interrupções e falhas. Esses desenvolvimentos dinâmicos dificultam uma adaptação contínua e representam um desafio adicional para a entrega precisa de ETAs exatos. Mesmo em casos de interrupções menos graves, os ETAs relatados pelos transportadores se mostram não confiáveis, especialmente em momentos críticos, como atrasos significativos nas remessas.

Lidar com os desafios no transporte marítimo requer ETAs confiáveis e acionáveis. Aqui, o aprendizado de máquina revoluciona a precisão, completude e viabilidade dos horários de chegada planejados no transporte marítimo. Por exemplo, é possível identificar atrasos em média uma semana antes do que normalmente ocorre com os relatórios das empresas de navegação. Isso ajuda os remetentes a tomar medidas adequadas para otimizar suas cadeias de suprimento com antecedência. Enquanto os transportadores geralmente indicam apenas o horário de chegada do navio, o ML também oferece uma perspectiva ampliada. O uso dessa tecnologia não apenas permite prever com precisão o horário de chegada de um navio, mas também fornece informações valiosas sobre a liberação do contêiner do navio.

ETAs confiáveis vão além da simples indicação do transportador. Eles consideram uma variedade de fatores, como cronogramas, transbordos de contêineres, tempos de trânsito das rotas, ocupações portuárias, bem como características específicas do navio e do contêiner. Para garantir que os dados mais atualizados e relevantes estejam sempre disponíveis, o algoritmo subjacente está sujeito a melhorias e ajustes contínuos. Esses ajustes dinâmicos ocorrem dependendo de em que ponto da viagem o contêiner se encontra, garantindo sempre uma previsão ótima e precisa.

Aprendizado de Máquina: Transparência e Importância em Foco

Nos últimos anos, a importância da inteligência artificial e do aprendizado de máquina aumentou consideravelmente. E muitas promessas grandiosas sobre o potencial dessas tecnologias circularam na mídia. No entanto, os quatro casos de uso mencionados acima demonstram que o aprendizado de máquina não é apenas uma palavra da moda, mas tem impactos concretos e significativos. As oportunidades que surgem a partir disso permitem que decisões estratégicas sejam tomadas e que toda a cadeia de suprimento seja melhorada de forma sustentável.

Robert Zehentbauer é Vice-Presidente Regional da região DACH na project44. Ele possui conhecimento aprofundado como especialista em vendas e logística e tem mais de três décadas de experiência nas áreas de logística, software e TI. Sua carreira inclui posições significativas na Kühne + Nagel, Siemens Information Systems, bem como em empresas líderes dos EUA nas áreas de logística e software de cadeia de suprimento, como JDA Technologies, Descartes e i2 Technologies.

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