Machine Learning (ML) tornou-se um assunto comum entre os membros de TI da cadeia de suprimentos, justamente por ajudar os operadores de frota a maximizar o desempenho das tarefas, melhorando a precisão dos dados usados ​​para planejar e executar entregas.

Os algoritmos do Machine Learningsão modelos matemáticos baseados em dados de amostra para fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para isso. As informações geradas por frotas rastreadas por GPS são uma excelente fonte de dados para Machine Learning melhorar a rotina de entregas. Confira!

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1 - Local de entrega: um desafio recorrente para as empresas que fazem entregas em canteiros de obras é determinar o local de descarregamento em áreas de construção. Isso porque o endereço pode não ter a estrutura necessária para o descarregamento, e as empresas nem sempre tem os dados do mapa digital em seus bancos de dados porque o local é novo e ainda não disponibiliza de informações mais robustas. Nesses casos, Machine Learning pode usar os dados reais do local de entrega para refinar o endereço ou as geocoordenadas usadas pelo sistema de planejamento de rotas. O resultado disso são rotas mais precisas e viáveis, prazos de entrega planejados mais precisos e menos transtorno para o motorista, pois ele saberá exatamente onde fazer a entrega.

2 - Tempos de serviço: os tempos de serviço podem variar com base em vários fatores, como recursos envolvidos, tipo de veículo, produtos entregues, trabalho de preparação, etc. Muitos sistemas de planejamento de rotas têm a capacidade de modelar o tempo de serviço com base nos indicadores acima, usando conceitos como 'padrões de engenharia'. No entanto, embora possam ser modelos altamente desenvolvidos, eles ainda são representações do mundo real e podem não considerar todos os fatores que determinam os tempos de serviço. Machine Learning obtém dados estratégicos de tempo de serviço para determinar o mais representativo. Isso melhora a confiabilidade da entrega e potencialmente alavanca a produtividade da entrega, pois qualquer tempo de contingência que foi originalmente incorporado à parada pode ser reduzido, permitindo mais pausas na rota.

3 - Tempos de parada: os tempos de parada podem variar de acordo com a localização do cliente, restrições de estacionamento e outras considerações físicas (incluindo tipo de veículo e habilidades do motorista). Como já foi citado anteriormente, muitos sistemas de planejamento de rotas têm a capacidade de modelar os tempos de parada em detalhes, mas eles ainda são representações ou todas as informações sobre uma parada individual não estão disponíveis para serem consideradas no cálculo. Machine Learning pode usar os dados de tempo de parada para determinar qual é o tempo mais representativo, auxiliando na produtividade do descarregamento, pois qualquer tempo de contingência originalmente incorporado à parada pode ser reduzido, e do mesmo modo que o item acima mencionado, permite um número maior de pausas na rota.

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4 - Tempos de viagem: os tempos de viagem podem variar de acordo com o tipo de veículo, rede, hora do dia, clima e outros fatores. A maioria deles pode ser modelada de maneira muito detalhada. No entanto, as condições locais significam que as velocidades das estradas podem variar muito. Machine Learning pode usar dados de entrega para determinar se as velocidades de estrada modeladas são mais lentas ou mais rápidas do que o que é realmente experimentado. Essas informações podem ser usadas no planejamento de rotas para criar caminhos mais precisos e confiáveis.

5 - Desempenho individual do motorista: o desempenho do motorista pode variar por múltiplas razões, desde a experiência até a velocidade de condução e a conduta pessoal. Compreender o desempenho do motorista permite uma melhor definição do que constitui um “bom” desempenho, bem como incorporá-lo corretamente nos processos de planejamento e execução de rotas. Machine Learning pode avaliar o desempenho do motorista para determinar um fator de desempenho para cada condutor, ajudando a maximizar a produtividade da entrega e refletir corretamente a capacidade do motorista.

6 - Hora estimada de chegada (ETA): fornecer um ETA preciso é uma parte importante da experiência do cliente e ajuda os contratantes a serem mais produtivos com suas equipes. O ETA pode ser calculado dinamicamente usando vários fatores, incluindo velocidades e restrições da rede rodoviária, tipos de veículos, velocidades preditivas da estrada e tempos de parada, serviço e viagem calculados tradicionalmente, bem como o status atual da rota. Considerando todas as maneiras pelas quais Machine Learning pode calcular melhor os tempos e o desempenho do motorista mencionados acima, o ETA pode ser muito mais preciso, proporcionando aos clientes uma melhor experiência de entrega e permitindo que os contratantes detectem problemas de entrega antes que eles ocorram.

Machine Learningpode ajudar as empresas a melhorar as operações da frota de forma considerada tangível— desde planos de entrega e ETA de clientes mais precisos, até maior produtividade. Provavelmente, a melhor notícia para os operadores de frota é que esses benefícios estão ao alcance deles atualmente, pois Machine Learning já está sendo incorporado aos modernos sistemas de planejamento e expedição de rotas.

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