No contexto da Logística moderna, a previsão de demanda desempenha um papel crucial na otimização de operações e na redução de custos. Tradicionalmente, a previsão de demanda dependia de métodos estatísticos básicos e, sejamos francos, da intuição dos gestores. No entanto, com a evolução da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML), surgiram novas possibilidades que estão revolucionando esse processo.
Os algoritmos avançados de IA e ML permitem uma análise mais profunda e precisa dos Dados históricos e das tendências de mercado. Diferentemente dos métodos tradicionais, esses algoritmos podem aprender continuamente com novos Dados, ajustando-se às mudanças no comportamento do consumidor e às variações sazonais, resultando em previsões muito mais precisas e eficientes.
Essa precisão na previsão de demanda leva como consequência a redução de excessos e ruptura de estoque. Afinal, estoques abarrotados representam dinheiro parado e custos adicionais de armazenamento, enquanto a escassez de produtos pode resultar em perda de vendas e insatisfação do cliente. Com a aplicação de Inteligência Artificial e Machine Learning, as empresas podem equilibrar melhor diversos processos.
Por exemplo, ferramentas de WMS (Warehouse Management System) já utilizam IA para automatizar o gerenciamento de armazéns, melhorando a eficiência do armazenamento e na movimentação dos produtos, podendo prever demandas e sugerir a melhor disposição dos itens dentro dos armazéns, bem como dentro dos veículos. Também há outras soluções combinadas, como YMS (Yard Management System), que aplica IA para coordenar a movimentação de veículos nos pátios, otimizando os recursos e melhorando a eficiência das operações logísticas, e o TMS (Transportation Management System), que usa algoritmos de Machine learning para otimizar as rotas, arranjos de cargas, sequenciamento de entrega e prever tempos de entrega com maior precisão, ajudando a reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente.
Pode parecer ultrapassado bater na tecla do WMS, YMS e TMS, mas acredite, ainda há muitas empresas que não extraem o máximo dessas tecnologias em suas operações. Segundo o IPT (Índice de Produtividade Tecnológica) da Logística, estudo lançado pela Totvs em 2021, entre as prioridades de investimento futuro por parte dos prestadores de serviços logísticos, estão digitalização e automação de processos, mostrando que ainda não estamos no nível de maturidade que poderíamos estar. Por isso, é fundamental que haja, também, a mudança de cultura nas empresas e a capacitação dos profissionais para o uso efetivo de tecnologias.
Isso porque, é fato que a aplicação de Inteligência Artificial e Machine learning na previsão de demanda está transformando a Logística, proporcionando uma gestão de estoque mais eficiente e precisa. Com produtos avançados sendo disponibilizados pelo mercado de tecnologia, as empresas podem integrar essas soluções de forma eficaz, otimizando suas operações e garantindo uma resposta mais ágil às demandas do mercado. Essa evolução não apenas melhora a eficiência operacional, mas também fortalece a competitividade das empresas em toda a Cadeia de Suprimentos. A previsibilidade é a base para um bom planejamento em todas as frentes do negócio, por que não contar com tecnologia de ponta para isso?
Por Angela Gheller, diretora de produtos para Logística da Totvs.
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