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29/06/2021 11h08 - Atualizado em 22/07/2021 12h48

A utilização de Machine Learning e inteligência artificial se tornou cada vez mais popular na área de transporte e logística. Com o aumento dos dados disponíveis para as empresas, bem como os avanços no poder computacional para analisar grandes quantidades de dados, as possibilidades de fornecer insights para aprimorar os processos de tomada de decisão são infinitas. 

Hoje, muitos líderes do setor estão investindo grandes quantidades de recursos nessas tecnologias para otimizar processos, melhorar a tomada de decisão e prever oportunidades futuras. O Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, tem o potencial de ajudar as empresas no ramo de transporte a entender melhor os desejos e necessidades de seus clientes, para que possam fornecer a melhor experiência possível.

No artigo de hoje, analisaremos alguns casos em que o aprendizado de máquina ajudou no espaço de transporte e logística! Acompanhe conosco!

O que é o Machine Learning e quais as vantagens para o transporte de materiais?

O cérebro humano tem cerca de 100 bilhões de neurônios que estão interconectados. A informação é transmitida entre esses neurônios na forma de impulsos elétricos. Isso nos permite aprender, tirar conclusões e pensar abstratamente. 

Já na chamada inteligência artificial, são utilizados “neurônios” simulados artificialmente e treinados por meio de algoritmos. No entanto, o objetivo não é reproduzir a inteligência humana. Em vez disso, o Machine Learning permite que os sistemas aprendam o reconhecimento de padrões com base em uma grande quantidade de dados.

Por exemplo, com o aprendizado de máquina, um sistema pode reconhecer automaticamente um conjunto de regras com base nos dados de treinamento. Graças a isso, as empresas não precisam mais criar modelos manualmente, o que significa que não precisam mais perder tempo definindo regras, verificações e interpretações. 

Dessa forma, o Machine Learning tem várias aplicações no transporte. Imagine, por exemplo, uma distribuidora. Diariamente, eles podem receber dezenas, senão centenas de pedidos, dependendo do tamanho da empresa. 

Imagine que todos os pedidos de transporte sejam processados ​​manualmente. Essas operações levam muito tempo para serem realizadas e também são consideradas uma tarefa enfadonha e sujeita a erros. Para garantir um fluxo eficiente, o processamento do pedido e análise de dados deve ser feito em tempo hábil. Este é um processo que pode ser facilmente otimizado com o aprendizado de máquina.

O Machine Learning pode criar um processo de aprendizado que irá gerar dados precisos, enquanto otimiza o tempo e elimina a necessidade de intervenção humana. O resultado da implantação desse tipo de solução seria diminuir os custos de processamento, aumentar a satisfação dos funcionários e gerar resultados de alta qualidade.

Abaixo, você entende em detalhes como o Machine Learning permite fazer isso no mercado de transporte!

1. Otimizando a manutenção da frota com dados

Tradicionalmente, a manutenção da frota e seus componentes segue uma abordagem de manutenção programada. Isso significa que, de tempos em tempos, os veículos da frota são retirados de circulação, mesmo que não apresentem nenhum problema, para uma verificação de rotina (preventiva).

Com o Machine Learning, a frota moderna pode ser equipada com tecnologia que gere fluxos de dados contínuos. Esses dados serão utilizados para prever problemas, a partir das condições reais e atuais do veículo, antes que eles aconteçam.

Esse tipo de manutenção, também chamada de preditiva, permite que os reparos na frota sejam definidos com base em dados e não em suposições. Isso, por sua vez, reduz o tempo de inatividade da frota e aumenta a vida útil dos caminhões.

2. Reduzindo atrasos nas entregas

Plataformas de transporte acionadas por Machine Learning rastreiam dados históricos de rotas de entrega já percorridas e geram percepções críticas para aumentar a produtividade da frota e reduzir custos. 

Digamos que um de seus caminhões de entrega precise passar pelos pontos A, B e C para chegar ao destino do cliente. Referindo-se aos dados históricos, o Machine Learning pode comparar o tempo necessário para ir de A até B e de B até C. Caso a duração para alcançar qualquer um desses pontos exceda o limite já definido, ele acionará alertas imediatamente e ajudará as partes interessadas a agilizar ação. Isso elimina as chances de mais atrasos.

3. Garantindo rotas altamente seguras

Em um país como o Brasil de extensão continental, onde os caminhoneiros precisam se deslocar por milhares de quilômetros de distância para entregar mercadorias e matérias-primas, o roubo e o furto são grandes problemas. O Machine Learning pode trazer melhorias significativas aqui.

Os algoritmos de Machine Learning analisam os dados históricos para entender as paradas não programadas repetidas em uma rota específica que pode ter sido a razão por trás dos furtos.

Da mesma forma, pode medir KPIs anteriores de fornecedores de logística e descartar aqueles que têm um histórico de fazer paradas desnecessárias em locais mal conectados. Isso ajuda a reduzir as chances de roubo e furto e economizar milhares de reais anualmente.

4. Otimizando o planejamento das rotas

Determinar a rota ideal para uma transportadora movimentar a carga pode ter um grande impacto na economia de tempo, reduzindo os custos de envio e aumentando a margem de lucro. 

Os fornecedores de logística podem usar o aprendizado de máquina para analisar as melhores rotas que permitem economizar custos com combustível, pedágios e manutenção, ao mesmo tempo que garantem não sacrificar a entrega no prazo para o cliente.

Ter uma compreensão clara das opções de roteamento disponíveis e seus custos de combustível e tempo, e ainda ser capaz de prever mudanças no caminho, pode ajudar os operadores de frota a escolher veículos e rotas que garantem a máxima eficiência.

5. Oferecendo um atendimento ao cliente de excelência

Os consumidores esperam informações atualizadas sobre o status de entrega. Graças ao ML, é possível prever a entrega da encomenda tendo em conta todas as condições de alteração. Como resultado, os consumidores recebem uma experiência do cliente muito mais forte com previsões de datas de entrega mais precisas. 

Com o aprendizado de máquina, as empresas no ramo de transporte podem:

  • Identificar as entregas com o risco de um problema e sugerir medidas de mitigação;
  • Automatizar o fluxo de notificação de acordo com interações anteriores do consumidor;
  • Determinar quando se comunicar com os consumidores para máximo engajamento.

Em suma, as técnicas de aprendizado de máquina permitem que a empresa ofereça uma experiência excepcional ao cliente, aumentando a satisfação deste. 

Gostou de conhecer os benefícios e casos de uso do Machine Learning em transportadoras? Comente abaixo e nos conte o que você achou!