Machine Learning: o 'tema da vez' no futuro da Armazenagem
O aprendizado de máquina (Machine Learning) é um componente crítico da Inteligência Artificial e ‘assunto da vez’ no mundo inteiro. Em sua essência, trata-se de um processo no qual um computador aprende, como se fosse humano, a partir de conjuntos de dados fornecidos sem a ajuda de codificação explícita. O ML implementa modelos estatísticos avançados em vastos conjuntos de dados para capturar padrões e fornecer previsões que estão além da capacidade humana.
No campo da Logística, mais especificamente do armazenamento, muitos parâmetros operacionais são dinâmicos por natureza. Os modelos tradicionais exigem variáveis estáticas para fornecer insights de negócios. Com a mudança no comportamento do cliente em relação às entregas – muitas precisam chegar no mesmo dia e sob demanda –, é essencial que os provedores de serviços de logística apresentem soluções inovadoras.
Uma vasta quantidade de dados está disponível neste campo, podendo ser utilizados para treinar e testar algoritmos de Machine Learning. A análise desses conjuntos de dados pode desbloquear padrões ocultos, permitindo que ações apropriadas possam ser tomadas pelos gerentes de logística. Além disso, através do aprendizado constante, todo o processo de operações se torna mais dinâmico e ágil.
As principais áreas que fornecem amplas oportunidades para implantação de Machine Learning são:
Otimização de rotas
O roteamento de veículos tradicional é baseado em pontos de dados estáticos. O aprendizado de máquina pode ser aplicado nesse espaço para obter mais eficiência, à medida que a máquina aprende com cada interação, aprimorando o processo. Além disso, com a ajuda da otimização de rotas, as ocorrências de cargas LTL (Less Than Truck Load) podem ser minimizadas, reduzindo ainda mais os custos da empresa.
Gestão de inventário
O gerenciamento de estoque é parte crucial das operações e tem um enorme custo associado a ele. A minimização do nível de estoque só pode ser alcançada com previsões altamente precisas, que levem em conta sazonalidade, quedas e picos, além de outros fatores decisivos. Com a ajuda de algoritmos avançados de Machine Learning, o ‘sentimento’ do consumidor e do mercado podem ser analisados para fornecer uma previsão de demanda altamente precisa. Assim, os gestores de estoque conseguem diminuir o volume das mercadorias, mas sem que ocorra falta das mesmas, reduzindo assim o gasto operacional das empresas.
No entanto, para utilizar efetivamente o Machine Learning para liberar potenciais ocultos, as empresas precisam do trabalho de especialistas em dados, que saibam qual algoritmo usar e em quais conjuntos de dados, a fim de obter insights de negócios praticáveis.
O futuro da aplicação de ML no domínio da Logística / Depósito tem gerado euforia no setor, especialmente com o advento da IoT (Internet of Things / Internet das Coisas). Com milhões de dispositivos conectados que comunicam entre si, uma enorme quantidade de dados pode ser criada e, quando sujeita a algoritmos de Machine Learning, fornecer insights além das capacidades humanas, inaugurando uma era totalmente nova de colaboração homem-máquina.
Tradução e adaptação de conteúdo: Claudia M Rachid
Fonte: Quora
