Cerca de 85% das indústrias de médio e grande porte fizeram uso da Inteligência Artificial em 2022, segundo o Instituto Brasileiro e Geografia e Estatística (IBGE). E, assim como esta tecnologia vem mudando a forma de atuação das gestões empresariais, o Machine Learning (ML), que analisa dados para construir modelos analíticos, também vem transformando diversos segmentos, incluindo o de gerenciamento da cadeia de suprimentos (supply chain).

Machine Learning é um ramo das soluções de Inteligencia Artifical, com isso, o conceito elucida que sistemas aprendam com dados e tomam decisões sem intervenção humana.

Neste Blog Descartes, vamos explicar como a IA e o ML integram a área logística das empresas, assim como os benefícios que trazem para os negócios. Continue a leitura!

Em conjunto, a aplicação da Inteligência Artificial e do Machine Learning ajudam, entre outras situações, a mapear situações de risco e preveni-las. No caso de um negócio de gestão de frotas, os exemplos vão desde o monitoramento de combustíveis até a análise comportamental dos motoristas, as quais podem indicar probabilidade de acidentes. Separamos quatro aplicações da IA e do ML para você entender como funciona e aplicar na sua empresa:

1. Previsão de demandas

Os algoritmos avançados das duas tecnologias são capazes de analisar dados históricos de vendas, tendências de mercado e outros padrões que podem ser personalizados. Para a empresa, o resultado é o planejamento coerente dos estoques.

2. Otimização de roteiros

É fato que IA pode ser usada para calcular rotas mais eficientes para o transporte de mercadorias, mas o ML ainda intensifica os benefícios: a partir do tráfego, condições meteorológicas e outras restrições, ele cria trajetos em tempo real, ajudando seu negócio a economizar combustível.

3. Gestão de estoques

Para manter o equilíbrio perfeito de estoques do seu negócio, basta contar com a IA e o ML!

Afinal, por meio de sensores e tecnologias IoT (Internet das Coisas), que são integrados aos algoritmos, o nível de estoque pode ser monitorado em tempo real. Dessa forma, ele pontua para a gestão o momento de reabastecer.

4. Análise de dados e tomada de decisões

Os algoritmos das duas tecnologias identificam padrões e podem prever questões futuras no meio logístico, mas mais importante que isto é a otimização de insights valiosos - que permitem uma tomada de decisão mais informada – por meio de dashboards que mostram a visão completa da cadeia de suprimentos do negócio.

Leia mais no Blog Descartes: Softwares de gestão de frotas: quais são as tendências para 2024?

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