O machine learning, em português aprendizado de máquina, é um conceito que está relacionado à capacidade das máquinas de adquirirem conhecimento. Assim, em vez de apenas funcionarem através de comandos predefinidos, os equipamentos aprendem ações e as executam de modo autônomo.

Empresas dos mais diferentes segmentos estão se beneficiando ao investirem em tecnologias voltadas para o machine learning. Ao longo do texto falaremos especificamente sobre os impactos do aprendizado das máquinas para o setor logístico, acompanhe para saber mais!

O que é machine learning?

De forma resumida, machine learning é um tipo de inteligência artificial que possibilita que softwares aprendam determinadas ações sem serem diretamente programados para isso. Os algoritmos voltados para esse fim utilizam o histórico de dados para aprender e prever a forma certa de realizar as atividades.

A forma com a qual as máquinas aprendem é um tanto quanto similar a certos processos de aprendizagem realizados por seres humanos. Por exemplo, ninguém se lembra exatamente como aprendeu a andar na infância. Afinal, ninguém deu instruções sobre como deveríamos posicionar nosso corpo e movimentar as pernas.

O que uma criança faz ao começar a conseguir manter seu corpo em pé é tentar dar passos sem receber qualquer instrução específica. Muitas vezes, ela irá cair, em seguida se levantar e ir tentando até aprender sozinha, principalmente através dos erros, a como permanecer em pé e andar.

Voltando ao machine learning, assim como ocorre com seres humanos, o aprendizado das máquinas também funciona através de tentativa e erro. Em vez de serem programados códigos com as ações que a máquina deverá executar, é ela quem irá aprender os passos para que a tarefa seja executada. Ao errar, o sistema saberá que deve evitar aquela ação, repetindo apenas os acertos.

Importância do machine learning para a logística

O setor logístico enfrenta uma série de desafios, como prever demandas, gerenciar estoque, evitar desperdícios, realizar a distribuição e transportes das mercadorias de forma eficiente, entre outros. E o machine learning pode contribuir para tornar esses processos mais ágeis, além de reduzir as chances de falha.

Através de análises de dados, os sistemas podem realizar tarefas de forma autônoma, conferindo mais agilidade aos processos. Assim, as empresas se beneficiam, principalmente, através do aumento da produtividade, da redução de retrabalhos e de custos.

Podemos usar como exemplo um recurso do software de gestão de entregas Comprovei. Através de técnicas de machine learning, o sistema foi ensinado a reconhecer canhotos de notas fiscais. Assim, sempre que um motorista realiza a digitalização do documento, é feita uma análise automática e em tempo real. Se a imagem não for de um canhoto ou não estiver de acordo com requisitos predefinidos, é recusada.

Por meio desse recurso, as empresas clientes da Comprovei têm a garantia de que suas entregas serão comprovadas com documentos adequados. Isso confere mais credibilidade ao processo, além de poupar tempo e recursos, já que não é necessário que pessoas realizem a conferência dos canhotos.

Exemplos de machine learning aplicado à logística

Através da inteligência artificial e do aprendizado das máquinas é possível otimizar os processos logísticos, evitar falhas humanas, além de antecipar oportunidades e desafios. Confira alguns exemplos de machine learning aplicado à logística.

Planejamento da cadeia de suprimentos

O planejamento da cadeia de suprimentos é uma atividade estratégica em uma empresa. Para tanto, é necessário contar com ferramentas confiáveis ​​para desenvolver planos eficazes.

Através do machine learning, os processos de tomada de decisão da cadeia de suprimentos podem ser otimizados de maneira significativa. Por meio da análise de dados e da aplicação de algoritmos inteligentes, torna-se possível equilibrar a demanda e o fornecimento.

Previsão de demanda

A inteligência artificial e o machine learning também podem ser usados para prever a demanda ou aperfeiçoar essa previsão. Por meio de sistemas específicos é possível obter uma análise detalhada de todos os fatores capazes de afetar a demanda. Assim, fica mais simples adotar estratégias de gestão de estoque, como o just in time, e tomar decisões de forma mais eficaz.

Gestão de fornecedores

Ter bons fornecedores é fundamental para que um negócio tenha sucesso. Afinal, é através deles que os produtos podem ser fabricados com qualidade e serem entregues aos clientes no prazo.

Mas, para isso, é preciso saber exatamente quais são os parceiros que têm contribuído positivamente com o negócio, o que pode ser um grande desafio, especialmente em empreendimentos de grande porte.

Mais uma vez, a inteligência artificial e o machine learning podem ser de grande valor, pontuando os fornecedores de acordo com seu desempenho. Dessa forma, fica mais fácil identificar quais relacionamentos devem ser mantidos e quais precisam ser realinhados ou substituídos.

Vantagens do machine learning para a logística

Empresas podem obter diversas vantagens ao treinar máquinas e sistemas para realizarem processos logísticos. Veja, a seguir, quais são os principais benefícios.

Aumento da produtividade

Com o aprendizado das máquinas, as empresas conseguem fazer com que muitos de seus processos sejam realizados de modo automático. Assim, se ganha em produtividade, afinal, os processos manuais são muito mais lentos.

Apesar de muito eficientes, as máquinas não são infalíveis, contudo, as chances de erro são muito pequenas.

Redução de erros

Apesar de muito eficientes, as máquinas não são infalíveis, contudo, as chances de erro são muito pequenas. Além disso, quanto mais os processos vão sendo realizados, mais inteligentes os sistemas se tornam, o que acaba intensificando os benefícios ao longo do tempo.

Redução de desperdícios e custos

Com mais agilidade nos processos e menos erros, se tem uma redução de desperdícios e de custos. Com as tarefas sendo realizadas de forma programada e organizada, o uso de recursos é otimizado. Como consequência, as empresas podem comercializar seus produtos por preços mais competitivos.

Aumento da satisfação dos clientes

Tudo o que uma empresa deseja é oferecer produtos e serviços de qualidade, com o menor custo, e ver os seus clientes satisfeitos. E é exatamente isso o que a tecnologia e o machine learning proporcionam. Investir em inovação é dar um grande salto no mercado e adquirir diferenciais competitivos.

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