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

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