{"id":63784,"date":"2024-01-11T19:50:19","date_gmt":"2024-01-11T18:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/01\/11\/ia-para-melhorar-a-transparencia-das-cadeias-de-suprimento\/"},"modified":"2024-01-11T19:50:19","modified_gmt":"2024-01-11T18:50:19","slug":"ia-para-melhorar-a-transparencia-das-cadeias-de-suprimento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loginfo24.com\/pt-pt\/2024\/01\/11\/ia-para-melhorar-a-transparencia-das-cadeias-de-suprimento\/","title":{"rendered":"IA para Melhorar a Transpar\u00eancia das Cadeias de Suprimento"},"content":{"rendered":"
O mundo dos neg\u00f3cios moderno est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o e apresenta \u00e0s empresas desafios cada vez novos. Nesse contexto, as possibilidades de aprendizado de m\u00e1quina (ML) e intelig\u00eancia artificial (IA) para otimiza\u00e7\u00e3o de processos e cadeias de suprimento est\u00e3o se tornando cada vez mais relevantes. V\u00e1rios casos de uso j\u00e1 demonstram como essa tecnologia inovadora pode trazer mudan\u00e7as transformadoras.<\/strong><\/h5>\n

Por: Robert Zehentbauer<\/p>\n

(Munique) At\u00e9 que ponto as promissoras possibilidades do aprendizado de m\u00e1quina (ML) podem realmente ser implementadas na realidade? E quais benef\u00edcios isso traz para as cadeias de suprimento?<\/p>\n

Rastreamento Inteligente de Localiza\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h5>\n

Geofences funcionam como barreiras virtuais que acionam um ping imediato assim que uma pessoa ou ve\u00edculo as atravessa. Eles permitem visibilidade em tempo real e marcos mais precisos para o transporte de mercadorias por caminh\u00f5es. 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 \u00e1rea circular em torno de um endere\u00e7o se sobreponha a instala\u00e7\u00f5es vizinhas ou ruas de passagem. Essas imprecis\u00f5es podem resultar em resultados err\u00f4neos e consequ\u00eancias graves \u2013 incluindo o t\u00e9rmino prematuro do rastreamento, hor\u00e1rios de chegada incorretos, compromissos perdidos e a necessidade de reprograma\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

O uso de aprendizado de m\u00e1quina representa um avan\u00e7o significativo na melhoria dos geofences, gerando informa\u00e7\u00f5es log\u00edsticas mais precisas e, portanto, extremamente valiosas. Assim, pequenos geofences s\u00e3o automaticamente criados com base em pings reais e considerando movimentos caracter\u00edsticos de ve\u00edculos a partir de dados hist\u00f3ricos. Essa abordagem permite um ajuste fino eficaz do geofence e reduz as limita\u00e7\u00f5es anteriores.<\/p>\n

Planejamento Log\u00edstico atrav\u00e9s de Previs\u00f5es de ETA Precisas<\/strong><\/h5>\n

ETA (tempo estimado de chegada) refere-se ao hor\u00e1rio planejado de chegada de um meio de transporte ao destino sob as condi\u00e7\u00f5es dadas. No entanto, os hor\u00e1rios de chegada previstos raramente s\u00e3o precisos e, portanto, s\u00e3o considerados n\u00e3o confi\u00e1veis. O planejamento proativo se torna dif\u00edcil, especialmente quando o remetente n\u00e3o pode confiar nos hor\u00e1rios de chegada indicados. Informa\u00e7\u00f5es de tempo precisas s\u00e3o necess\u00e1rias na ind\u00fastria de log\u00edstica, mesmo que sejam complexas.<\/p>\n

Frequentemente, os transportadores n\u00e3o oferecem valores de ETA atualizados continuamente, resultando em janelas de compromisso frequentemente perdidas. O tempo de viagem de uma remessa \u00e9 geralmente previs\u00edvel, mas outros fatores frequentemente levam a atrasos e ETAs imprecisos \u2013 como o tempo de perman\u00eancia no armaz\u00e9m e comportamentos de dire\u00e7\u00e3o imprevis\u00edveis. No entanto, com o uso de aprendizado de m\u00e1quina, \u00e9 poss\u00edvel alcan\u00e7ar uma previs\u00e3o precisa do hor\u00e1rio estimado de chegada dos caminh\u00f5es. O treinamento de ML com bilh\u00f5es de pontos de dados de milh\u00f5es de entregas de caminh\u00f5es possibilita ETAs mais precisos e confi\u00e1veis.<\/p>\n

Para proporcionar aos remetentes insights mais abrangentes, os modelos de aprendizado de m\u00e1quina integram v\u00e1rias vari\u00e1veis, como comportamento do motorista, flutua\u00e7\u00f5es sazonais e caracter\u00edsticas de ve\u00edculos e cargas. Durante o transporte, ocorre uma atualiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica cont\u00ednua dos valores de ETA. Em compara\u00e7\u00e3o com janelas de compromisso e cronogramas est\u00e1ticos, esse modelo pode identificar atrasos com precis\u00e3o e reduzir a taxa de erro em mais de 60 por cento. Isso sublinha a efic\u00e1cia da abordagem de ML para um planejamento log\u00edstico mais preciso e eficiente.<\/p>\n

Captura Acelerada atrav\u00e9s de Marcos em Tempo Real<\/strong><\/h5>\n

O reconhecimento confi\u00e1vel de marcos em tempo real representa um desafio central, especialmente no transporte mar\u00edtimo. \u00c9 crucial para decis\u00f5es estrat\u00e9gicas e monitoramento de desempenho. A implementa\u00e7\u00e3o de aprendizado de m\u00e1quina nos processos permite identificar pontos de atraca\u00e7\u00e3o precisos para portos e terminais significativos no transporte mar\u00edtimo. Uma vis\u00e3o abrangente dos marcos \u00e9 garantida pela integra\u00e7\u00e3o dessas informa\u00e7\u00f5es com dados de rastreamento por sat\u00e9lite.<\/p>\n

A identifica\u00e7\u00e3o 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 \u00e9, em m\u00e9dia, cerca de quatro vezes mais r\u00e1pida do que esperar por um evento relatado pelo transportador. Assim, um monitoramento mais r\u00e1pido e preciso no transporte mar\u00edtimo se torna poss\u00edvel.<\/p>\n

ETAs Otimizados para um Planejamento Otimizado<\/strong><\/h5>\n

A confiabilidade dos hor\u00e1rios de chegada planejados \u00e9 de grande import\u00e2ncia no transporte mar\u00edtimo. Nos \u00faltimos tr\u00eas anos, o cen\u00e1rio do transporte de cont\u00eaineres mudou rapidamente \u2013 acompanhado por v\u00e1rias interrup\u00e7\u00f5es e falhas. Esses desenvolvimentos din\u00e2micos dificultam uma adapta\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e representam um desafio adicional para a entrega precisa de ETAs exatos. Mesmo em casos de interrup\u00e7\u00f5es menos graves, os ETAs relatados pelos transportadores se mostram n\u00e3o confi\u00e1veis, especialmente em momentos cr\u00edticos, como atrasos significativos nas remessas.<\/p>\n

\"\"Lidar com os desafios no transporte mar\u00edtimo requer ETAs confi\u00e1veis e acion\u00e1veis. Aqui, o aprendizado de m\u00e1quina revoluciona a precis\u00e3o, completude e viabilidade dos hor\u00e1rios de chegada planejados no transporte mar\u00edtimo. Por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel identificar atrasos em m\u00e9dia uma semana antes do que normalmente ocorre com os relat\u00f3rios das empresas de navega\u00e7\u00e3o. Isso ajuda os remetentes a tomar medidas adequadas para otimizar suas cadeias de suprimento com anteced\u00eancia. Enquanto os transportadores geralmente indicam apenas o hor\u00e1rio de chegada do navio, o ML tamb\u00e9m oferece uma perspectiva ampliada. O uso dessa tecnologia n\u00e3o apenas permite prever com precis\u00e3o o hor\u00e1rio de chegada de um navio, mas tamb\u00e9m fornece informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre a libera\u00e7\u00e3o do cont\u00eainer do navio.<\/p>\n

ETAs confi\u00e1veis v\u00e3o al\u00e9m da simples indica\u00e7\u00e3o do transportador. Eles consideram uma variedade de fatores, como cronogramas, transbordos de cont\u00eaineres, tempos de tr\u00e2nsito das rotas, ocupa\u00e7\u00f5es portu\u00e1rias, bem como caracter\u00edsticas espec\u00edficas do navio e do cont\u00eainer. Para garantir que os dados mais atualizados e relevantes estejam sempre dispon\u00edveis, o algoritmo subjacente est\u00e1 sujeito a melhorias e ajustes cont\u00ednuos. Esses ajustes din\u00e2micos ocorrem dependendo de em que ponto da viagem o cont\u00eainer se encontra, garantindo sempre uma previs\u00e3o \u00f3tima e precisa.<\/p>\n

Aprendizado de M\u00e1quina: Transpar\u00eancia e Import\u00e2ncia em Foco<\/strong><\/h5>\n

Nos \u00faltimos anos, a import\u00e2ncia da intelig\u00eancia artificial e do aprendizado de m\u00e1quina aumentou consideravelmente. E muitas promessas grandiosas sobre o potencial dessas tecnologias circularam na m\u00eddia. No entanto, os quatro casos de uso mencionados acima demonstram que o aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o \u00e9 apenas uma palavra da moda, mas tem impactos concretos e significativos. As oportunidades que surgem a partir disso permitem que decis\u00f5es estrat\u00e9gicas sejam tomadas e que toda a cadeia de suprimento seja melhorada de forma sustent\u00e1vel.<\/p>\n

\"\"Robert Zehentbauer<\/strong> \u00e9 Vice-Presidente Regional da regi\u00e3o DACH na project44. Ele possui conhecimento aprofundado como especialista em vendas e log\u00edstica e tem mais de tr\u00eas d\u00e9cadas de experi\u00eancia nas \u00e1reas de log\u00edstica, software e TI. Sua carreira inclui posi\u00e7\u00f5es significativas na K\u00fchne + Nagel, Siemens Information Systems, bem como em empresas l\u00edderes dos EUA nas \u00e1reas de log\u00edstica e software de cadeia de suprimento, como JDA Technologies, Descartes e i2 Technologies.<\/p>\n

www.project44.de<\/a><\/p><\/blockquote>\n

Fotos: \u00a9 Loginfo24\/project44<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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