IA em Logística: benefícios e aplicações potenciais

Subconjunto do gerenciamento de cadeia de suprimentos, que abrange todas as etapas do processo de criação e entrega de um produto ao cliente final, o gerenciamento logístico envolve o transporte de matérias-primas e a movimentação e o armazenamento de produtos. Os gerentes de logística estão constantemente em busca de maneiras mais eficientes de gerenciar esse processo. Até o momento, eles se beneficiam há muito tempo de softwares de gerenciamento de frete e armazém, bem como de dispositivos de Internet das Coisas que facilitam o rastreamento de caminhões, veículos de entrega, trens de carga e outros meios de transporte. Agora que a IA está sendo incorporada a essas e outras aplicações e dispositivos, os gerentes de logística têm ferramentas cada vez mais precisas à disposição.

O que é IA em logística?

A IA é usada em logística para uma variedade de propósitos, como previsão de demanda, planejamento de frete, otimização de armazenagem e obtenção de visibilidade passo a passo de rotas, condições de carga e possíveis interrupções. Algoritmos de IA podem ajudar profissionais de logística a prever tempos de deslocamento, determinar a melhor transportadora pelo melhor preço e identificar rotas alternativas em caso de interrupções. Esses recursos também podem ser usados ​​para automatizar alguns elementos do atendimento ao cliente, tanto por meio de chatbots com tecnologia de IA, que podem ajudar a lidar com consultas básicas dos clientes, quanto por meio de ferramentas baseadas em IA, que analisam reclamações dos clientes e enviam esses dados de volta às equipes de logística.

Principais conclusões

• As empresas estão usando IA para rastrear a procedência de produtos e componentes que passam por diferentes estágios da cadeia de suprimentos, ajudando-as a garantir que seus fornecedores estejam cumprindo leis trabalhistas justas e práticas sustentáveis.
• A IA pode otimizar rotas de transporte, levando em consideração o trânsito, o clima e os locais de entrega, bem como o impacto de greves de trabalhadores. Com rotas otimizadas, as empresas podem reduzir as emissões de carbono e o consumo de combustível e movimentar mais produtos com mais rapidez.
• A IA pode ajudar a resolver problemas de devolução de produtos. Por exemplo, ela pode identificar produtos com alta frequência de devoluções, e as empresas podem usar esse feedback para descobrir defeitos no produto ou uma incompatibilidade entre o produto e o mercado pretendido.

A IA em logística explicada

Os principais objetivos do uso de IA ​​em logística são gerar previsões de ETA mais precisas com base em dados internos e de terceiros (por exemplo, previsões do tempo e possíveis paralisações de trabalho) e identificar remessas em risco para que os gerentes possam tomar medidas (por exemplo, mudar para uma rota diferente). Os modelos de IA são treinados com base em ordens executadas anteriormente e nas preferências do usuário, ajudando assim a melhorar o desempenho operacional e reduzindo a necessidade de intervenção manual. Os primeiros a adotar o software de gerenciamento da cadeia de suprimentos com tecnologia de IA tiveram custos de logística 15% menores do que seus concorrentes mais lentos, enquanto seus níveis de estoque melhoraram em 35%, de acordo com uma pesquisa da McKinsey & Company.

O papel da IA na logística moderna

O papel da IA ​​na logística moderna está se expandindo. Uma pesquisa de 2024 com CEOs de manufatura realizada pela Zogby Strategies e Xometry descobriu que 97% dos entrevistados disseram que usarão IA em suas operações nos próximos dois anos.

Os gerentes de logística estão começando a usar novos recursos de IA para melhorar a eficiência do transporte, por exemplo, analisando padrões de tráfego e clima para ajudar a identificar as rotas mais econômicas em termos de combustível e evitar atrasos. Os fabricantes contam com a entrega de milhares de componentes de todo o mundo para montar seus produtos, e essas entregas precisam ser orquestradas para garantir que todas as peças estejam lá quando necessário, mas não muito antes, pois o custo de armazenamento de excesso de estoque pode ser significativo.

Potenciais benefícios da IA ​​na logística

O volume de dados gerados durante o transporte, o armazenamento e a entrega de produtos é imenso. Os pontos de dados incluem localização em tempo real, temperatura, custos de envio e disponibilidade de transportadoras, para citar apenas alguns. O impacto potencial da logística impulsionada pela IA — e das entregas pontuais associadas — na satisfação do cliente é óbvio, mas há muitas outras maneiras pelas quais a IA ajuda a melhorar a logística, descritas com mais detalhes abaixo.

• Gerenciamento de estoque
  Ferramentas de gerenciamento de armazém com tecnologia de IA podem ajudar os gerentes de logística a identificar pedidos recebidos com tempos de atendimento previstos que excedem a meta. Elas podem então compartilhar detalhes de pedidos em risco com gerentes de atendimento para priorizar a coleta ou ajustar o local de estoque dos itens para agrupar produtos que são frequentemente pedidos juntos. Além disso, os recursos de IA generativa são projetados para fornecer resumos concisos e estruturados de históricos de revisão de pedidos relevantes e confirmações de email editáveis ​​para pedidos novos e alterados.
• Precisão da demanda
  Aplicações de logística com IA incorporada podem fornecer dados que ajudam os analistas de demanda a prever problemas que podem atrasar a entrega de produtos acabados. Além disso, os dados gerados por aplicações de previsão de demanda podem ajudar os gerentes de logística a priorizar a entrega de produtos que provavelmente terão o maior impacto na satisfação do cliente e na lucratividade geral.
• Otimização de excesso de estoque
  Os fabricantes podem usar análises preditivas baseadas em IA para otimizar os níveis de estoque, aproveitando dados históricos e de demanda em tempo real para ajudar a evitar escassez e reduzir o volume de estoque excedente.
• Eficiência de atendimento
  A IA pode ajudar a aumentar as taxas de atendimento, tornando os armazéns mais eficientes, por exemplo, analisando dados históricos de demanda para determinar o melhor local para produtos específicos e recomendando layouts de piso e rotas de trabalhadores para acelerar o atendimento. Os gerentes de armazém também podem usar IA para ajudar a avaliar se os contêineres de entrega estão cheios com o volume ideal de pacotes, sem desperdício de espaço.
• Precisão dos pedidos
  Fabricantes e empresas de logística estão treinando algoritmos de IA em dados capturados por câmeras e sensores para ajudar a descobrir e evitar erros de trabalhadores, como retirar produtos errados de um depósito ou enviar itens para locais errados. Esses mesmos sistemas podem ser usados ​​para analisar os dados capturados para determinar melhor se há erros frequentes que podem ser evitados por meio de mudanças no processo ou no design, por exemplo, por meio de melhor treinamento dos funcionários, alterações na embalagem ou otimização da localização do produto com base nos níveis de demanda.
• Otimização de coleta
  A IA pode otimizar a coleta de produtos — quando a equipe do depósito reúne produtos para atender a um pedido — ao descobrir padrões de pedidos e sugerindo que produtos frequentemente comprados juntos sejam movidos para a mesma parte do depósito. Sugerir que produtos com data de entrega mais próxima, como produtos perecíveis ou pedidos com prazo determinado, sejam armazenados nas seções mais convenientes de um depósito é outra maneira pela qual as previsões de demanda baseadas em IA podem melhorar a coleta de produtos.
• Automação de etiquetas
  As ferramentas de IA generativa podem ser usadas para automatizar a criação de etiquetas, antes uma tarefa manual e propensa a erros. As ferramentas para essa tarefa podem ser integradas a aplicações de logística e gerenciamento de armazéns e oferecer suporte a requisitos de envio multilíngues e internacionais.
• Gerenciamento de transporte
  Aplicações de gerenciamento de transporte com tecnologia de IA podem prever ETAs de frete em dois momentos diferentes: quando o gerente de logística está planejando a remessa e durante a movimentação dos produtos. Na fase de planejamento, é útil saber antecipadamente se as remessas podem atrasar para que os gerentes de logística possam escolher rotas e transportadoras alternativas.
  
  Embora nem sempre seja possível trocar de transportadora durante o envio, as movimentações com várias etapas podem apresentar mais oportunidades de otimização. Os gerentes de logística podem usar a análise de dados baseada em IA para, por exemplo, enviar uma remessa para um porto diferente ou direcionar os serviços de transporte para uma rota melhor. Ferramentas de IA também podem ser usadas para analisar os tempos de envio previstos e reais lado a lado, para que os gerentes possam identificar as rotas mais arriscadas e evitá-las sempre que possível. Naturalmente, a precisão da previsão melhora à medida que a remessa se aproxima do ponto de entrega. Quando a confiabilidade do ETA atinge um certo limite, ferramentas de gerenciamento de IA podem ser usadas para enviar automaticamente uma proposta para a transportadora mais apropriada, para que ela esteja pronta para partir assim que o pacote chegar.
• Economia de combustível
  Até 2050, os setores globais de aviação e transporte marítimo provavelmente serão responsáveis ​​por quase 40% das emissões globais de dióxido de carbono, a menos que tomem medidas para reduzir seus níveis atuais, de acordo com a Agência Europeia do Meio Ambiente. A logística otimizada por IA pode ajudar a diminuir o impacto ambiental do transporte de produtos e materiais por meio da otimização de caminhões/navios e rotas de entrega. Em um relatório de 2021, o Fórum Econômico Mundial estimou que 15% dos quilômetros percorridos por caminhões foram sem carga.
• Otimização do tempo de entrega
  Os gerentes de logística estão usando IA para otimizar as rotas de entrega para que as empresas tenham as matérias-primas de que precisam, quando precisam, e que possam enviar produtos acabados para armazéns ou lojas de forma rápida e eficiente. Os gerentes podem definir prioridades com base em quase qualquer fator, como volume de pedidos e disponibilidade do produto. Eles podem até usar IA para determinar que pedidos de clientes de alta prioridade recebam atenção especial em cada estágio, caso pareçam estar em perigo.
• Segurança nas entregas
  Sistemas de painel com tecnologia de IA e outros sistemas compostos por câmeras e sensores podem ajudar a detectar riscos nos veículos, como motoristas distraídos ou sonolentos, bem como perigos externos, como colisões iminentes ou mudanças repentinas nas condições da estrada. Os gerentes de logística também podem usar os dados desses sistemas para identificar funcionários que não cumprem os protocolos de segurança. Se ocorrerem acidentes, os gerentes podem usar IA para ajudar a analisar as causas e, assim, tomar medidas para prevenir tais incidentes no futuro.
• Manutenção de armazéns e transporte
  Empilhadeiras, paletes, classificadores, transportadores, carregadores e outros tipos de equipamentos de armazém são propensos a quebrar, assim como equipamentos essenciais em caminhões, navios, vagões, ferrovias e outros meios de transporte. Os gerentes de logística podem aplicar IA generativa aos dados de sensores incorporados nessas máquinas e infraestrutura para prever falhas com mais precisão, permitindo que eles programem a manutenção de forma proativa, ajudem a evitar paradas não planejadas, potencialmente estendam a vida útil de equipamentos caros e, finalmente, ajudem a manter suas cadeias de suprimentos funcionando sem problemas.
• Devoluções de produtos
  A IA também pode ajudar a esclarecer problemas de logística reversa (também conhecida como devolução de produtos). Se um determinado produto estiver apresentando uma alta frequência de devoluções pelos clientes ou for frequentemente devolvido de uma região específica, algoritmos de IA podem ajudar a erradicar rapidamente essas tendências, alertando o fabricante sobre uma possível falha ou defeito de design, ou sobre uma incompatibilidade entre o produto e o mercado. No caso de um grande número de produtos serem recolhidos, a IA pode ajudar a agilizar esse processo, estabelecendo um fluxo de devolução mais eficiente, por exemplo, configurando um código de devolução especial que direciona os produtos recolhidos para um local designado para que eles não sejam perdidos entre todas as outras devoluções.

Aplicações de IA em logística

Os fabricantes estão começando a usar software de IA para ajudar a automatizar tarefas como rastrear falhas de equipamentos, melhorar a qualidade do produto e acelerar o envio de mercadorias aos clientes. Eles também estão usando IA para analisar grandes quantidades de dados para ajudar a resolver seus problemas de logística mais complexos. Aqui estão algumas maneiras específicas pelas quais os gerentes de logística estão usando IA para atingir seus objetivos.

• Otimização de rotas
  O planejamento de rotas costumava ser um processo manual e trabalhoso. Mas os sistemas de IA podem ser usados ​​para otimizá-lo, levando em consideração as condições do trânsito e das estradas, o clima, os locais de entrega e outros dados relevantes. Com rotas mais eficientes, as empresas podem estar melhor posicionadas para economizar dinheiro em combustível e reduzir as emissões de carbono, enquanto os motoristas podem fazer mais entregas no mesmo período de tempo.
• Planejamento de última milha
  O custo associado à etapa final ou "última milha" de atendimento, de um centro de distribuição até a porta do cliente, aumentou de 41% do custo total de entrega em 2018 para 53% em 2023, de acordo com o Instituto de Pesquisa CapGemini. À medida que as expectativas dos clientes em relação à velocidade de entrega aumentam, as empresas estão respondendo criando redes de pequenos depósitos, utilizando fornecedores terceirizados e usando IA para otimizar o planejamento de rotas. Ferramentas de IA podem ajudar a tornar o roteamento de veículos mais eficiente, analisando locais de entrega e capacidade, ajudando os motoristas a se adaptarem mais rapidamente a lentidões inesperadas.
• Gerenciamento de frotas
  Os recursos de IA incorporados às aplicações de gerenciamento de frotas podem ajudar os gerentes a determinar a melhor combinação de transportadoras contratadas em comparação com transportadoras de frotas privadas. Além disso, essas ferramentas podem ajudar a atribuir cargas aos motoristas de forma autônoma e ajustar os horários de início das entregas com base em dados históricos internos e externos.
• Previsão de demanda
  A previsão de demanda convencional dependia quase exclusivamente de dados históricos internos. Ferramentas de previsão de demanda com tecnologia de IA também ajudam a analisar dados de terceiros sobre clima, eventos regionais, padrões flutuantes de demanda do cliente e outros fatores para melhorar a precisão.
• Robótica e automação
  Robôs com tecnologia de IA podem armazenar e coletar produtos de forma mais rápida e eficiente do que operadores humanos. Os benefícios dos robôs automatizados incluem menos erros e ferimentos e melhor uso do espaço. Programas piloto para caminhões autônomos prometem mais cortes nos custos de transporte, bem como melhores prazos de entrega devido à utilização de veículos quase 24 horas por dia, 7 dias por semana.
• Embalagem e classificação inteligentes
  Algoritmos de IA podem sugerir layouts ideais de piso de depósito que ajudam a acelerar a movimentação de estoque para dentro e para fora dessas instalações. Também podem ajudar a planejar as rotas de depósito mais eficientes para que os selecionadores de produtos atendam aos pedidos. Uma das maiores empresas globais de entrega está até usando robôs com tecnologia de IA para separar os pacotes.
• Precificação dinâmica
  Mecanismos convencionais e estáticos de precificação estão sendo gradualmente substituídos em alguns setores por preços dinâmicos, em que algoritmos de IA facilitam o ajuste constante dos valores de bens e serviços com base na análise contínua da demanda do mercado e outros fatores. O setor aéreo foi pioneiro nessa área, enquanto hotéis, varejistas, sites de comércio eletrônico, empresas de compartilhamento de caronas e equipes esportivas profissionais foram os primeiros a segui-lo.
• Automação de documentos
  Os recursos de compreensão de documentos baseados em IA generativa — às vezes chamados de reconhecimento inteligente de documentos — são projetados para extrair automaticamente texto de arquivos digitais, mesmo aqueles que contêm documentos ilegíveis ou deteriorados. Esses recursos podem ajudar a otimizar tarefas de logística, por exemplo, criando recibos digitais a partir de conhecimentos de embarque ou digitalizando faturas em papel e importando-as para o sistema de contas a pagar. A IA generativa também pode ajudar a extrair texto, tabelas e outros dados importantes de documentos para auxiliar em pagamentos de despesas, processamento de contas e gerenciamento de conteúdo.
• Atendimento e experiência ao cliente
  As empresas estão implementando chatbots baseados em IA generativa para responder às dúvidas logísticas mais comuns dos clientes, como se um produto pode ser enviado para um determinado endereço ou se uma transportadora oferece suporte a remessas internacionais ou de vários itens em um país específico. Anteriormente, os agentes de atendimento ao cliente precisavam consultar uma planilha matricial para responder a essas perguntas. Os sistemas de IA são projetados para analisar diversas variáveis ​​e atualizar automaticamente as respostas conforme essas variáveis ​​mudam. Interfaces de usuário em linguagem natural permitem que as pessoas acessem essas informações conversando com o chatbot.

Exemplos de IA em logística

A Western Digital usa um assistente digital chamado Logibot para fornecer informações logísticas aos parceiros da cadeia de suprimentos. Após comparar sua loja online com as dos concorrentes, os executivos de logística da Western Digital definiram três metas: resposta 24 horas por dia, 7 dias por semana, a capacidade de coletar feedback do cliente e responder aos comentários e a capacidade de lidar com a maioria das consultas de forma autônoma para que os agentes de atendimento ao cliente possam responder apenas aos problemas mais críticos. O objetivo final da empresa é rastrear todas as interações que o Logibot tem com os usuários, determinar quantas interações são bem-sucedidas e quantas não são, e usar esses dados para tornar a ferramenta mais eficiente e, assim, fornecer um melhor atendimento ao cliente. A Western Digital planeja expandir a Logibot da logística para o planejamento, aquisição e fabricação.

Para empresas que cultivam ou fabricam produtos perecíveis — e aquelas que dependem de redes de transporte complexas para obter materiais e entregar o produto final aos clientes — ser capaz de rastrear remessas é essencial. A IA oferece a capacidade de rastrear itens que já estão em movimento de forma autônoma e alertar agentes humanos caso surjam problemas, como um aumento de temperatura em um contêiner de transporte ou um atraso inesperado que pode colocar em risco uma remessa. Os gerentes de logística podem usar essas informações para redirecionar produtos e redefinir as expectativas dos clientes. Mesmo antes do envio, os gerentes de logística podem usar os recursos preditivos da IA ​​para ajudar a descobrir problemas potenciais usando dados internos históricos e de terceiros sobre condições climáticas, fechamentos de estradas e portos, greves de trabalhadores e outras variáveis.

Desafios na adoção da IA

Embora a IA tenha o potencial de melhorar a forma como materiais e produtos são armazenados e transportados, sua implementação nem sempre é fácil. Aqui estão alguns dos desafios que as empresas enfrentam ao adotar IA.

• Custo para implementar e treinar força de trabalho
  Às vezes, os funcionários ficam intimidados por novas aplicações, mesmo as intuitivas baseadas em nuvem, e podem resistir à adoção. As empresas podem considerar incluir tempo de inatividade em suas agendas para familiarizar os funcionários com novos recursos. As empresas também devem considerar trabalhar com seus fornecedores para desenvolver programas de treinamento adequados para uma ampla gama de funções, incluindo os gerentes de logística que terão que responder adequadamente aos alertas baseados em IA e os motoristas que usarão recursos de direção automatizada e seguirão rotas otimizadas por IA.
• Integração com sistemas existentes
  Integrar novos recursos de IA em uma aplicação de logística on-premises legada pode ser uma tarefa desafiadora, geralmente exigindo um integrador de sistemas. Quando o sistema estiver pronto para retornar à produção, a organização geralmente passará por algum tempo de inatividade. Melhorias de IA e outros recursos em aplicações baseadas em nuvem geralmente são entregues de forma muito mais integrada.
• Preocupações com privacidade e segurança
  Com aplicações de logística on-premises legadas, as empresas devem aplicar patches constantemente para resolver vulnerabilidades de segurança. No entanto, com aplicações de logística baseadas em IA sendo executadas na nuvem, o software recebe atualizações regulares e automatizadas para ajudar a aumentar a segurança e a privacidade dos dados.

Maximize o atendimento mais rápido com a Oracle

Oracle Fusion Cloud Logistics, parte do Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management & Manufacturing, inclui novos recursos de IA para ajudar a simplificar tarefas de logística, otimizar rotas de transporte e reduzir custos de manutenção de estoque. Esses recursos podem ser aplicados para ajudar os fabricantes a reduzir custos, encurtar os prazos de entrega, melhorar a segurança dos funcionários e reduzir sua pegada de carbono.

Perguntas frequentes sobre IA em logística

Como a IA pode ser usada na logística?
A IA é usada na logística principalmente para prever a demanda, planejar remessas, monitorar as condições da carga e otimizar o espaço do armazém e as rotas de transporte.

Como a IA está mudando o setor de transporte?
As transportadoras estão usando IA para analisar fatores como tráfego, correntes marítimas e condições climáticas para ajustar suas rotas ou mapear alternativas, reduzindo o consumo de combustível e o risco de atrasos onerosos. Elas também a usam para manutenção preditiva de equipamentos.

Como a IA pode tornar as cadeias de suprimentos mais sustentáveis?
A principal maneira pela qual a IA pode tornar as cadeias de suprimentos mais sustentáveis ​​é otimizando as rotas de transporte, o que pode ajudar a reduzir o consumo de combustíveis fósseis dos veículos e diminuir as emissões de carbono.