Inteligência Artificial na logística: um futuro não tão distante

A pandemia causada pela Covid-19 mostrou a todos a necessidade de estarmos mais preparados para cenários adversos e repentinos. A adaptação consiste justamente em conseguir antecipar esses momentos críticos. Em um mundo globalizado, com trocas comerciais, isso seria extremamente positivo. Imagine conseguir prever uma mudança que impacta na compra de matéria-prima ou até cataclismas que interferem em rotas de entrega.

Felizmente, isso já é possível nos tempos atuais. A Inteligência Artificial (IA), a partir do Big Data, contribui para a análise de variações que apontam riscos. A partir dessas informações é possível estabelecer algo mais próximo da real dimensão do problema, engatilhar medidas de contenção e traçar soluções para não parar nenhuma operação de distribuição, por exemplo.

O ano de 2021 será marcado pelo uso de tecnologias para auxiliar a tomada de decisão em diversas empresas. A Inteligência Artificial, o Machine Learning, o Big Data e Analytics são tecnologias que mais interessam os chefes de informação (CIOs), de acordo com a pesquisa State of the CIO, realizada pelo IDG Research.

Hoje, a maioria das empresas têm suas análises baseadas em tempos fixos e dados pré-selecionados. Com a IA, entretanto, as análises podem ser mais dinâmicas e muito mais rápidas.

Acessar dados atualizados de índice de casos de Covid-19 em um determinado local, por exemplo, possibilitaria mudar a estratégia de entrega para um processo mais autônomo desde a separação.

Claro, esse é um cenário mais futurista, mas, com dados instantâneos e até procurando prever o cenário de 14 dias à frente, a logística poderia se redesenhar para não parar seu atendimento. Entre as tecnologias de IA aplicadas à logística que poderiam atender este cenário estão veículos autônomos de grande porte, drones autônomos, modelos matemáticos de previsão de demanda e robôs para atividades em centros de distribuição.

Quando falamos de IA na logística podemos citar vários benefícios. Com uma maior quantidade de dados disponíveis a uma velocidade de processamento muito maior, temos uma melhoria na tomada de decisões, que passa a considerar diversos critérios, que antes eram secundários ou sequer apareciam nas análises feitas pelos gestores. Isso acontece porque o Big Data consegue lidar com muito mais informações e realizar predições, como uma rota mais eficiente considerando situações que estão acontecendo naquele momento e com uma base histórica de cenários similares.

Com uma maior qualidade e velocidade nas análises também vem o benefício da redução de falhas humanas nos processos. Imagine, por exemplo, o ganho de assertividade nos processos de separação, que, mesmo em um cenário com operadores humanos na atividade, consegue direcionar uma rotina de ações mais precisa para que cada pessoa ganhe produtividade.

E, ao considerarmos a tecnologia de ponta, temos a substituição de pessoas por robôs nas rotinas do armazém, reduzindo acidentes, além de praticamente anular os índices de erros. Adicionalmente, a IA pode definir o melhor operador para um tipo de tarefa após analisar o histórico de produtividade dos funcionários que realizam aquela atividade e cruzando com determinado produto. Isso torna todas as ações mais assertivas e impacta positivamente os resultados da empresa.

Ao inserirmos automações e Inteligência Artificial nos processos logísticos, o tempo médio de atendimento também é reduzido. Assim, o processamento de entregas, que levava dias, ou até semanas, passa a ser feito em horas, com todos os centros de distribuição, dark stores e outros modelos de estoque conversando entre si para antecipar ao máximo o tempo da entrega. Isso só é possível graças a uma análise constante de IA dos pedidos recebidos e a formação de novas rotas visando diminuir o tempo e o custo logístico das entregas. É praticamente impossível, ou muito trabalhoso, realizar essas tarefas apenas com a inteligência humana.

A soma de todos os benefícios abordados seria a redução drástica do custo logístico. Cada empresa teria um modelo personalizado e conectado, considerando diversos modais e tipos de operações para conseguir chegar até seus clientes, e também para que seus fornecedores cheguem até eles. Seria possível até mesmo a sugestão de compartilhamento de recursos de forma mais inteligente e dinâmica.

Hoje, grandes indústrias, distribuidores, varejistas e portos já estão adotando não apenas automações em seus processos produtivos, como também a Inteligência Artificial preditiva, robôs e outros modelos mais complexos para acelerar a produtividade. Quem sabe em alguns anos não veremos mais centros de distribuição automatizados, veículos autônomos e algoritmos cada vez mais precisos para remover atividades perigosas, aumentando a segurança nos processos logísticos.

Para que a IA se torne uma realidade também para pequenas e médias operações é preciso que haja o barateamento de tecnologia. Um maior apoio do governo no plano de desenvolvimento da Indústria 4.0 no Brasil contribuiria para que mais software houses passassem a adotar Inteligência Artificial em seus sistemas, além de contar com mais profissionais capacitados, que hoje acabam seguindo seu caminho para fora do País.

Por Fabrício Santos, especialista em logística da MáximaTech e da onBlox