IA em transporte e logística | IA nos negócios #75

Gestão de frota com IA no transporte

Os sistemas baseados em IA podem analisar grandes quantidades de dados sobre veículos, motoristas e rotas. Isso permite ajustar horários e rotas, aproveitar melhor os recursos de transporte e reduzir o consumo de combustível em até 10-15%.

Sistemas inteligentes equipados com capacidades de aprendizagem automática podem prever potenciais avarias com meses de antecedência, com base em dados de sensores instalados em veículos e outros equipamentos. Isto torna possível agendar reparos e manutenções em horários convenientes, minimizar o tempo de inatividade e evitar paradas não planejadas na estrada.

Um exemplo do uso de IA na gestão de frotas é a DB Schenker, líder global no setor de logística. A empresa usa algoritmos avançados de IA para otimizar o planejamento de transporte, a previsão de demanda e o gerenciamento de ofertas. Na Bulgária, por exemplo, a empresa utilizou a solução Transmetrics AI para melhorar a utilização dos veículos e reduzir os tempos de trânsito para remessas a granel.

No transporte aéreo, a empresa utiliza uma ferramenta híbrida de simulação e previsão que permite customização de simulações e é baseada em dados históricos. Ao utilizar a IA, a DB Schenker não está apenas a acelerar a sua transformação digital, mas também a garantir uma vantagem competitiva a longo prazo no mercado logístico.

Fonte: DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

Implementando IA para otimizar rotas e reduzir custos de transporte

Os modernos sistemas de mapeamento alimentados por IA podem analisar o congestionamento do tráfego em tempo real, procurar desvios e sugerir rotas ideais para os motoristas com base nas condições atuais. Além do mais, algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a planejar melhor a distribuição de cargas para que sejam transportadas nas distâncias mais curtas possíveis. Isso se traduz diretamente em custos operacionais mais baixos.

Um exemplo de empresa especializada em soluções de IA para otimização de rotas é a americana FourKites. Eles desenvolveram uma plataforma de monitoramento da cadeia de suprimentos em tempo real que aproveita dados e aprendizado de máquina para aumentar a visibilidade e a eficiência do transporte.

Um de seus clientes, a Henkel, se beneficia do uso da solução FourKites ao ter acesso a dados em tempo real sobre a localização e o tempo estimado de chegada (ETA) das remessas. Isto permite-lhes planear melhor as suas tarefas e responder a quaisquer atrasos potenciais.

FourKites também trouxe benefícios adicionais para a Henkel, como economia de tempo e custos, melhoria na qualidade e responsabilidade dos LSP (Provedores de Serviços de Logística), resolução justa de disputas e evitação de penalidades por atrasos. Em 2024, a Henkel planeja rastrear quase um milhão de remessas usando FourKites.

Fonte: Quatro Kites (https://www.fourkites.com/platform/)

Gestão de estoque com IA no transporte

A inteligência artificial é especialista em analisar grandes quantidades de dados para prever com precisão a demanda por bens e matérias-primas específicas. Como resultado, o inventário pode ser gerido de forma mais eficiente, os armazéns podem ser reabastecidos com mais precisão e as rupturas de stock podem ser reduzidas.

Duas ferramentas populares que usam IA e aprendizado de máquina para otimização da cadeia de suprimentos são:

• RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – uma plataforma abrangente usada para previsão de demanda e reposição automática de estoque. A empresa ajuda clientes de todos os setores a planejar a demanda, gerenciar estoques, otimizar processos logísticos e impulsionar o crescimento da receita.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – Um módulo avançado de planejamento de estoque e cadeia de suprimentos que faz parte do pacote SAP. SAP IBP ajuda a otimizar processos logísticos e fornece diversas funcionalidades, incluindo planejamento de vendas e operações (S&OP), previsão de demanda, resposta e entrega, planejamento de estoque e planejamento de transporte.

Apresentando IA para automatizar processos de armazém e transporte autônomo

Robôs autônomos equipados com módulos de inteligência artificial já estão em operação em muitos armazéns e centros logísticos modernos. Eles são capazes de separar pedidos, embalar produtos e transportar paletes de mercadorias. Algoritmos de aprendizado de máquina permitem que esses robôs reconheçam mercadorias e pacotes individuais, planejem seus próprios caminhos pelo armazém e até mesmo se comuniquem com os funcionários.

O que acontece quando um produto embalado e preparado por um robô está pronto para pegar a estrada? Isto abre a porta para a implementação de IA em veículos autônomos. Um exemplo é o caminhão autônomo T-Pod, que está atualmente em testes nos centros de distribuição da DB Schenker. Pode ser controlado por um operador durante a condução na estrada ou, graças à implementação da IA, pode transportar paletes de produtos de forma autónoma, evitando obstáculos ao longo do caminho. A navegação é facilitada através do uso de câmeras, radares e sensores de profundidade.

O DB Schenker T-Pod é o primeiro veículo deste tipo a ser aprovado para vias públicas na Suécia. Pode transportar até 20 toneladas de carga e tem autonomia de cerca de 200 km com uma única carga.

Fonte: DB Schenker (https://www.dbschenker.com/)

Monitoramento e análise de dados em tempo real com IA no transporte

Os dados dos sensores dos veículos, sistemas de automação de armazéns e localizadores de remessas podem ser analisados ​​em tempo real por algoritmos de inteligência artificial. Isso permite tomar decisões de negócios precisas instantaneamente e melhora a eficiência de toda a organização. Por exemplo, um sistema equipado com um módulo de IA pode ajudar a responder imediatamente a atrasos nas entregas e notificar os clientes ou tomar medidas preventivas.

A equipe da OLX usou aprendizado de máquina para construir um modelo preditivo de ETA, que em transporte e logística significa Tempo Estimado de Chegada. O modelo leva em consideração fatores como:

• localização,
• tipo de mercadorias,
• condições do tempo,
• feriados, etc.

O modelo foi treinado com dados de mais de dois milhões de transações e testado com dados de seis países. O modelo ETA alcançou exatidão e precisão muito elevadas e demonstrou capacidade de adaptação às mudanças no mercado e nas condições operacionais. O modelo ETA ajudou a aumentar a confiança e a satisfação do cliente, bem como a melhorar a eficiência e a rentabilidade do processo de entrega.

Segurança e prevenção de acidentes

Os sistemas de monitoramento inteligentes equipados com módulos de IA não protegem apenas os ativos das empresas de transporte. Ao analisar imagens de câmeras e dados de sensores, eles conseguem avaliar o comportamento do motorista e detectar sinais de cansaço, sugerindo pausas durante o trajeto. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina, analisando continuamente os dados de telemetria recebidos dos veículos, podem prever possíveis falhas com bastante antecedência.

E assim, a start-up israelense Cortica aplicou redes neurais para analisar sons de motores para detecção precoce de avarias iminentes. Empresas como a Continental e a ZF Friedrichshafen AG oferecem soluções semelhantes para diagnóstico preditivo de veículos para transportadoras.

O futuro da IA ​​em transporte e logística

Os especialistas concordam que, devido à inteligência artificial, a indústria de TSL passará por uma transformação completa nos próximos dez anos. Os caminhões autônomos se tornarão o padrão nas estradas dos Estados Unidos e começarão a aparecer com mais frequência em outras partes do mundo. Entretanto, nos armazéns, a maioria das operações – desde a recolha de encomendas até ao carregamento – será realizada por robôs.

Graças à IA, os custos de transporte e logística diminuirão entre 30 e 40%. Os prazos de entrega também serão reduzidos através da otimização do percurso e do carregamento, bem como da implementação de sistemas de cidades inteligentes que facilitam a circulação dos veículos nos quilómetros finais do percurso. A integração da IA ​​na logística melhorará a qualidade do serviço ao cliente e o risco de erros humanos será quase eliminado.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

IA no transporte – resumo

Concluindo, os sistemas que utilizam aprendizado de máquina e algoritmos de IA no transporte têm um grande potencial na indústria de TSL que está apenas começando a ser explorado. A sua implementação é uma oportunidade para reduzir significativamente custos, encurtar prazos de entrega, melhorar a segurança do transporte e servir melhor os clientes. Para ter sucesso, contudo, a implementação destas tecnologias deve ser abordada estrategicamente.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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