Em tempos de logística 4.0, com a tecnologia assumindo protagonismo para melhores processos que, consequentemente, resultarão em melhores entregas, você certamente já ouviu falar em machine learning, que em português significa aprendizado de máquina. O que muitos ainda não compreenderam é que esta técnica pode ser uma excelente ferramenta para gerenciar a logística de um e-commerce.
Com base em tecnologia de inteligência artificial, o machine learning permite que os sistemas digitais “aprendam” a realizar projeções cada vez mais exatas sobre variáveis importantes do planejamento logístico. Desse modo, é possível reduzir riscos operacionais, custos e dar mais eficiência a toda a cadeia de suprimentos.
Essa tecnologia permite reduzir o prazo das suas entregas, trazendo agilidade e eficiência na gestão de fretes do seu e-commerce. Mas como isso é possível?
O machine learning, seu conceito e aplicações é o tema deste texto. Acompanhe a leitura e descubra como ele pode ser útil ao seu varejo digital.
Para falar de machine learning precisamos antes falar sobre logística 4.0
A logística 4.0 é uma evolução necessária do setor logístico. Utilizando tecnologia e conexões inteligentes, é possível otimizar recursos e atender aos requisitos de velocidade, eficiência, disponibilidade de informações, custos e qualidade de serviços necessários para atender às demandas das novas cadeias produtivas.
Para alcançar essa qualidade operacional, é necessário otimizar a tomada de decisão com base nos dados gerados em todas as etapas do processo logístico, incluindo dados gerados pela cadeia produtiva e pela troca de informações entre transportadores, clientes, embarcadores, armazéns, operadores logísticos e outros envolvidos.
A logística 4.0 é um reflexo da Indústria 4.0, também conhecida como quarta revolução industrial, um conceito que representa a automação industrial e a integração de diferentes tecnologias como inteligência artificial, robótica, internet das coisas e computação em nuvem visando promover a digitalização das atividades industriais, melhorando os processos e aumentando a produtividade.
Em pouco tempo, conceitos como omnichannel, voice picking, big data, robótica, cloud computing e blockchain alteraram radicalmente como se efetuava a gestão das cadeias de abastecimento, caminhando, para uma gestão logística cada vez mais integrada.
A implementação desse novo modelo de logística pode trazer diversos benefícios, como redução nos prazos de entrega, nos custos de armazenagem, otimização de espaços, redução nas rupturas e excessos de estoque, mais produtividade, menos burocracia e mais segurança no suprimento, entre outros.
Mas o que é de fato o machine learning?
Machine learning é uma técnica em que algoritmos são usados para realizar análise e aprendizagem de um grande volume de dados, tornando-o uma técnica essencial para gerenciar a logística de um negócio, especialmente e-commerces.
Com base no uso de plataformas de inteligência artificial, o machine learning permite que máquinas ou sistemas digitais aprendam automaticamente ao executarem suas tarefas, tornando-se cada vez mais autônomos e eficientes.
Isso ocorre porque essas máquinas e sistemas, ao realizarem suas funções, são alimentados com dados sobre sua própria operação, permitindo que os algoritmos observem os padrões nesses dados e identifiquem os fatores mais importantes em cada circunstância, auxiliando na tomada de decisão mais assertiva. Com o tempo, o machine learning aprende e melhora essa percepção, gerando resultados mais precisos e eficientes.
Essa tecnologia é usada em diversas tarefas logísticas, como planejamento da cadeia de suprimentos, gerenciamento de armazenagem, previsão de demanda, otimização de rotas, gerenciamento de frotas, seleção de fornecedores, entre outros processos. O resultado é uma jornada logística mais produtiva, eficiente e lucrativa.
Quais os benefícios do machine learning para o seu e-commerce?
Atualmente, o machine learning pode ser usado para reduzir os prazos de entrega em logística em várias formas. Por exemplo, o machine learning pela sua capacidade de aprendizado, permite que com base no histórico de entregas daquele CEP ofereça com mais precisão em quanto tempo de fato a entrega irá ocorrer.
Além disso, ele permite monitorar em tempo real o tráfego, ajudando a determinar a melhor rota e escolher a forma mais eficiente de realizar as entregas, reduzindo o tempo gasto no trânsito e consequentemente o tempo para entrega.
Ainda, é importante destacar que, o machine learning pode ajudar a encontrar a melhor rota para várias entregas, considerando fatores como, por exemplo, janelas de entrega, capacidade do veículo e localização do cliente. Isso ajuda a criar uma rota otimizada, que permite economizar tempo e recursos.
Outra forma em que o machine learning pode ajudar a reduzir os prazos de entrega é por meio da utilização de aplicativos de rastreamento em tempo real. Esse tipo de tecnologia permite o acompanhamento do percurso da carga e a atualização da rota em caso de incidentes ou imprevistos, permitindo que o veículo possa ser redirecionado para alcançar outro local em tempo hábil.
Importante ressaltar como o planejamento de rotas é útil para o gerenciamento de riscos. É possível implementar diversas estratégias para realizar a adequada gestão de riscos ao longo de todos os processos logísticos. Entretanto, nelas todas, é importante dedicação para ter um planejamento mais assertivo. Por falar nisso, o planejamento de suas rotas de entrega deve ser o primeiro ponto a se considerar.
Liste os problemas que podem acontecer ao longo da entrega, tendo como base ocorrências sobre o caminho da rota e inclua no seu gerenciamento. Para facilitar essa tarefa, é possível incluir um sistema de roteirização no transporte das mercadorias. Com um roteirizador inteligente, você planeja as rotas de entrega considerando diversos fatores, como os horários e prioridades dos clientes, tipo da carga e do veículo, trânsito da região, periculosidade do trajeto, etc.
Listamos a seguir as quatro principais vantagens que o machine learning pode trazer para o seu e-commerce. Confira.
- Roteirização mais eficiente
O estudo das rotas de coleta e entrega de produtos pode ser otimizado com a utilização machine learning, permitindo a criação de roteirizações mais eficientes em termos de tempo e custo. Em ambos os casos, o sistema de roteirização é alimentado com dados do histórico de viagens e das viagens realizadas após a implementação da tecnologia.
Com isso, é possível realizar entregas e coletas mais rápidas e seguras, além de diminuir o custo por viagem, o índice de perdas e aumentar a precisão no cálculo do tempo de entrega. A melhora desses indicadores é fundamental para a satisfação dos clientes finais, bem como para os clientes de transportadoras e operadores logísticos em toda a cadeia produtiva.
- Melhor gestão de frotas
O machine learning pode ser usado para uma melhor gestão de frotas de diversas maneiras Com o histórico de viagens e os dados pós-implementação da tecnologia, é possível desenvolver algoritmos que identifiquem padrões e situações pertinentes para indicar as melhores rotas, reduzindo riscos e despesas.
Sensores e dados dos veículos podem auxiliar os sistemas a otimizar os cronogramas de uso e manutenção preventiva ou preditiva, reduzindo os custos de manutenção e insumos enquanto aumenta a eficiência da frota.
- Gestão de estoque e de armazenagem mais precisas
Uma vez que o machine learning permite que o planejamento de produção e compras das empresas tenha caráter preditivo, a empresa passa a ter condições de executar a gestão de estoque com mais precisão. Ao mesmo tempo, o aprendizado de máquina poderá ser aplicado a essa rotina.
Usando as bases de dados dos sistemas de ERP e do WMS, a tecnologia de machine learning captura e atualiza dados, aprendendo sobre as características de movimentação de itens, níveis de estoque mínimo e máximo, tempo de reposição, entre outras variáveis da gestão de estoque.
Dessa maneira, fica mais fácil operar sem rupturas ou excessos de estoque, uma condição fundamental para a integração nas cadeias produtivas 4.0.
A técnica também pode ser aplicada à gestão da armazenagem, com base na avaliação permanente das movimentações e da ocupação do espaço dos armazéns. Com isso, as empresas terão dados mais precisos para aumentar a produtividade nos processos de recebimento e despacho de carga, além de proporcionar oportunidades para otimização do espaço útil das áreas de armazenagem.
- Prazo de entrega com mais precisão
O machine learning permite trazer com mais precisão o prazo de entrega, com base no histórico do CEP. Essa é uma das principais preocupações dos clientes quando fazem uma compra online, geralmente acompanhada do sentimento de ansiedade e imediatismo. Ter uma noção mais precisa de quando o seu produto chegará melhora a satisfação do consumidor.
Sempre é bom lembrar que a entrega no prazo ajuda a evitar frustração do cliente, o que pode impactar negativamente a imagem da empresa e a fidelidade desta pessoa. Por isso, é importante que as empresas se esforcem para cumprir sempre o prazo acordado com o cliente.
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