Quebra de paradigmas: Você está preparado para a logística do futuro?

Novas tecnologias que adentram o mercado definem a nova era da indústria 4.0.

Com o avanço das tecnologias e a mudança de comportamento do consumidor, as indústrias precisaram readequar alguns processos para ganhar maior eficiência produtiva. O cenário de grandes linhas de produção e estocagem de produto dá lugar agora a produção personalizada e fabricação do que é necessário, bebendo na fonte da logística do futuro.

Com menor escala de produção e menos dependência dos grandes centros de distribuição, a cadeia de supply chain ganha eficiência e diminuição de prazos, adotando então o conceito da logística 4.0. Em um plano geral, a logística do futuro é considerada uma evolução do modelo logístico tradicional e aposta no uso de tecnologias para o aumento do market share.

Por isso, é importante conhecer quais são essas novas tecnologias e entender qual ou quais são as melhores opções para seu negócio. Saiba mais sobre cada inovação e prepare-se para a logística do futuro futuro!

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial pode ser aplicada de diversas maneiras no setor logístico. No dia a dia, diversas perguntas surgem sobre como escolher o melhor processo; quando fazer manutenção gastando menos; qual é o melhor veículo para a sua operação; quanto dinheiro é desperdiçado com combustível e pneu devido à má condução, entre outras.

Esses são alguns dos questionamentos que podem ser respondidos por meio de algoritmos de IA. Atualmente, empresas especializadas em gestão de frotas já oferecem soluções que conseguem identificar o motorista que está dirigindo através de um dispositivo veicular com leitura de cartão magnético, em que cada motorista tem seu próprio cartão.

Grandes empresas de tecnologia, como a IBM, oferecem IA para diversos tipos de serviços, entre eles, a logística do futuro. A empresa apresentou ao mercado, já há algum tempo, uma plataforma de serviços cognitivos para negócios, o Watson. A cognição realiza o processo que a mente humana utiliza para adquirir conhecimento quando recebe novas informações.

Com o avanço da tecnologia, a IA pode ser integrada a sistemas que podem aprender em larga escala e ajudar a sociedade em uma série de finalidades, desde o atendimento a clientes até ao combate de doenças graves. Recentemente a empresa divulgou que o Watson poderá funcionar em sistemas de nuvens concorrentes, abrindo ainda mais o leque de aplicação do serviço.

Há também outras possibilidades eficientes e seguras, como o serviço de fingerprinting, que aplica algoritmos de aprendizado da máquina e consegue determinar, com alta precisão, quem é o motorista que está dirigindo naquele momento, apenas avaliando o modo de condução.

A implementação de ferramentas como essas exige um investimento considerável, entretanto, traz inúmeros benefícios para a gestão da frota, como por exemplo, redução de gastos com combustível, pneus e manutenção, prevenção de acidentes, previsão de chegada e identificação automática do motorista.

Blockchain

O blockchain é um grande sistema que registra e armazena diversos tipos de transações, assim como todas as alterações e inclusões. Esse sistema surgiu em meados de 2008 para tornar viável o uso do bitcoin, fazendo com que cada moeda chegue ao seu destino, assim como que cada moeda seja usada apenas uma vez. As transações são armazenadas em blocos criptografados e seguros.

Na logística, o blockchain pode rastrear volumes (pacotes) desde a coleta até a entrega ao cliente pela transportadora, sabendo exatamente se e onde foram extraviados ou fraudados, evitando prejuízos. Nas transportadoras, o controle de cargas seria feito de forma transparente, com auditoria muito mais eficaz.

A maior vantagem para a logística é a possibilidade de descentralização com confiança e transparência através do sistema de uma cadeia de blocos criptografados, como diz o nome. Com isso consegue-se a desintermediação de cadeias e amplo compartilhamento de dados, o que sem o software não era possível. Isso reduz drasticamente o erro de intermediários humanos na passagem de informações.

Machine Learning

O termo Machine Learning pode ser traduzido como “aprendizado de máquina” e trata-se de uma vertente da inteligência artificial que se baseia no fato de que as máquinas podem aprender com os dados, fazer análises, identificar padrões e agir sem a intervenção humana — ou, pelo menos, com a mínima atuação de algum ser humano.

A máquina é treinada com grandes quantidades de dados e algoritmos que permitem a ela aprender a executar uma tarefa. Em vez de determinar as rotinas de um software manualmente, a máquina consegue coletar informações, analisar o cenário e completar a ação sozinha, ou seja, automação de processos.

O Grupo Polar, empresa de logística de medicamentos, prepara para o fim desse semestre o lançamento de um equipamento totalmente desenvolvido em solo nacional, que deverá propiciar um dispositivo capaz de monitorar desde a armazenagem nos centros logísticos, até a malha de distribuição rodo-aérea em toda a América Latina.

O dispositivo usa tecnologia 4.0 e propicia uma user experience inédita no Brasil (níveis de alarme, análise de tendências, diferentes grandezas sendo medidas simultaneamente, etc.), além de acessibilidade em tempo real aos usuários.

“Hoje através de dispositivos IoT (Internet das Coisas) é cada vez mais fácil e economicamente viável monitorar e registrar estes dados em tempo real, mantendo o histórico acessível às autoridades e profissionais de supply chain e saúde, de cada unidade de medicamento em tempo real, literalmente da fabricação ao ponto de uso”, explica Ricardo Miranda, diretor de operações do Grupo Polar.

Big Data

O Big Data é caracterizado pelos “3V’s” – volume, velocidade e variedade. O volume significa a grande quantidade de dados coletados.  A velocidade representa o tempo no qual os dados são gerados, enquanto a variedade se refere à diversidade de fontes de onde os dados são recuperados.

O aumento do armazenamento de dados em plataformas de nuvem tornou muito mais fácil gerir essas enormes quantidades de dados por custos baixos, que também desempenharam um papel importante nas análises. Porém, todo esse potencial permanece inexplorado se os dados apenas permanecem armazenados, não estruturados e não processados.

O uso desse princípio na logística do futuro auxilia na otimização de diversos processos, pois consegue analisar grandes bases de dados de uma só vez e assim tomar decisões mais assertivas. Alguns exemplos de Big Data na logística são: previsão – informações futuras das demandas do cliente afim de planejar e antecipar mudanças, reduzindo custos; gerenciamento de estoque – gerenciamento de inventário aprimorado com etiquetas e chips, evitando situações imprevisíveis; otimização de rota: auxílio do GPS para obter dados em tempo real sobre meteorologia, condições da rota, horários otimizados, entre outras vantagens; e gerenciamento do trabalho – garantia de recursos suficientes disponíveis em períodos de precipitação evita horas extras e exaustão.

“Toda nossa logística tradicional reativa passará a ser proativa, onde as análises e intervenções ativas finalmente reverterão os dados de perda de produtos por excursões de temperatura que superam os 3 bilhões de dólares anuais. Também iremos superar aquela triste estatística da Organização Mundial da Saúde (OMS) que demonstra que, no mundo, mais de 50% das vacinas chegam aos pacientes sem condições de uso por falta de controle e monitoramento adequado de temperatura”, opina Miranda.

 

Fonte: Talk Science