Cinco exemplos de benefícios da IA na gestão da logística

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Cinco exemplos de benefícios da IA na gestão da logística

* Por Antonio Wrobleski, presidente da BBM Logística

Já é sabido o poder que a Inteligência Artificial (IA) oferece para otimizar as cadeias de suprimentos e o seu grande impacto para transformar o setor de logística.

Entre os principais benefícios, destacam-se: previsão e alocação mais precisas de recursos, evitando a subutilização ou o excesso de capacidade; diminuição de custos com maior precisão e eficiência operacional; e tornar a operação mais produtiva, já que a automação orientada por IA resulta em redução de gargalos e ineficiências.

Além disso, com sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados em tempo real, a IA facilita uma melhor previsão de demanda ao fornecer uma compreensão mais precisa das flutuações da demanda, facilitando respostas ágeis às mudanças do mercado.

Dando continuidade a esse assunto que tanto chama a atenção de gestores de transporte, logística e de negócios, agora, quero chamar sua atenção, caro leitor, para onde caminha o setor, com o boom da IA.

Segundo um estudo da consultoria internacional MarketsandMarkets, o mercado de IA na cadeia de suprimentos está em uma trajetória de rápido crescimento, podendo atingir notáveis US$ 10 bilhões de investimentos até 2025.

A aplicação de IA na gestão da cadeia de suprimentos transformará as operações de toda a cadeia, do planejamento e aquisição até o armazenamento e entrega. A seguir, listo alguns exemplos práticos de benefícios que podem ser proporcionados pela IA:

  1. Melhorar a previsão de demanda: ao analisar grandes quantidades de dados de vendas, tendências históricas e até mesmo sentimentos de redes sociais, a IA pode prever a demanda futura por produtos. Isso ajuda na otimização de níveis de estoque, evitando escassez ou excesso de itens no estoque.
  2. Otimizar rotas e diminuir custos: um software de roteirização turbinado com tecnologia de IA pode analisar dados de tráfego em tempo real, condições climáticas e disponibilidade do motorista para criar as rotas de entrega mais eficientes. Isso se traduz em entregas mais rápidas, consumo de combustível reduzido e custos de transporte mais baixos.
  3. Tornar a manutenção mais efetiva: a IA também pode ser usada para monitorar dados de sensores de máquinas e equipamentos para prever falhas potenciais antes que elas ocorram.
  4. Automatizar operações em armazéns: robôs com tecnologia de IA serão cada vez mais usados em armazéns para automatizar tarefas manuais como coleta, embalagem e classificação de itens, tornando a operação mais precisa e com menos erros.
  5. Aprimorar o gerenciamento de riscos: a IA pode analisar várias fontes de dados para identificar potenciais interrupções na cadeia de suprimentos, como desastres naturais, bloqueios em rodovias ou problemas com fornecedores. Isso permite que as empresas desenvolvam planos de contingência e mitiguem esses riscos proativamente.

Esses são apenas alguns exemplos e, à medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, podemos esperar que aplicações ainda mais inovadoras surjam na gestão da cadeia de suprimentos.