Machine learning na logística pode ser responsável por analisar conjuntos de dados procurando melhores maneiras de lidar com as operações. Isso pode estar melhorando a previsão da demanda ou a precisão, a otimização do estoque ou as respostas em aquisições.
Ao fazer isso, também reduz o tempo e o dinheiro gastos nessas operações e ajuda a acompanhar todo o processo. Então, sabendo disso, como o aprendizado de máquinas pode impactar sua logística?
Machine Learning em Logística
There are innumerous ways an industry can benefit from machine learning in logistics. With the help of algorithms, the patterns in supply chain data often reveal the most influential factors of the operation.
Então, usando a tecnologiaas empresas podem descobrir maneiras de melhorar o desempenho em tarefas como, por exemplo
- Supply Chain Planning: balance of demand and supply, optimization of delivery process.
- Warehouse Management: optimization of inventory, avoiding over and under-stocking.
- Análise de armazém: monitoramento do perímetro do armazém, automatizar a leitura do código de barras, rastrear funcionários, prevenir furtos e violações.
- Previsão da demanda: prever a demanda e melhorar a previsão da demanda, análise dos fatores que influenciam a demanda.
- Logistics Route Optimization: reduce costs of shipping, decide better routes.
- Supplier Selection: predictions for interaction with potential and existing suppliers, optimization of orders, faster deliveries.
With machine learning solutions, the whole process will be more efficient and profitable. Making your team gain time and insights from the operation. Those things combined will ensure growth and better development of your logistics.
Outros usos da aprendizagem de máquinas em logística
Em primeiro lugar, um processo integrado de aprendizagem de máquinas com logística permitirá às empresas acessar informações fundamentais sobre suas operações, como valores de faturamento, informações de conta, datas, endereços e outras partes envolvidas.
Mas os usos não estão limitados a isso. O aprendizado de máquinas pode ser parte do processo de marketing, por exemplo, lidar com e-mail. A liberação de tempo para os profissionais de marketing se concentra no processo criativo.
Another possibility is the automatization of customer service. Chatbots can perform the task of call centers and take care of shipments, delivery requests and reordering. Besides, it’s easy to answer frequently asked questions.
Ainda fora da gestão da cadeia de fornecimento, o Aprendizado de Máquinas pode tornar os preços mais dinâmicos, respondendo às mudanças na oferta e na demanda enquanto considera os preços de mercado. Isso pode acontecer através da análise de dados históricos.
Finalmente, a detecção de danos pode ser feita através de algoritmos de aprendizagem da máquina por meio de soluções de visão por computador, detectando o tipo de dano e o quanto do item foi afetado.
How to implement Machine Learning on your Supply Chain
Compreender a estrutura
É claro que mudar toda a estrutura de sua logística não é fácil. Você precisa planejar e agir de acordo com as necessidades de sua empresa e de sua logística.
Portanto, antes de começar a usar a aprendizagem da máquina, você deve compreender sua cadeia de fornecimento. Avalie a estrutura e encontre os fatores centrais das operações. Para descobrir isso, faça uma análise detalhada da rede considerando os fornecedores.
After that, it’s determinant to find the relations on the structure. How they function with each other and the way it affects the supply chain. That will lead to a diagnostic of the weaknesses of the system and where the major risks concentrate.
Estabelecer objetivos
Para avaliar corretamente como o aprendizado de máquinas pode ter um efeito positivo em sua logística, você precisa estabelecer objetivos claros para sua progressão. É fundamental ter um plano definindo metas e exigências da operação.
Depois é preciso calcular o Retorno do Investimento e o Custo Total de Propriedade para ver a probabilidade de ganhos em curto e longo prazo, para isso, KPI's predefinidos definirão o escopo dos problemas em termos de aprendizagem da máquina.
Desenvolver um projeto consistente de aprendizagem de máquinas
All that evaluation is necessary to build a consistent project that will be functional for your purposes. That takes into consideration aspects such as the team you need.
Por exemplo, profissionais da ciência de dados, desenvolvimento, análise de negócios são fundamentais para a operação com o aprendizado da máquina, porque eles serão capazes de interpretar as informações que o algoritmo extrai.
Além disso, é importante estabelecer métricas corretas de sucesso para cada uma das tarefas e pilha. Isso será dado pela declaração do problema nas primeiras etapas do projeto.
O aspecto mais importante, no entanto, é sempre treinar e reciclar o modelo, o que garantirá a consistência e precisão dos algoritmos e fará com que seu projeto seja bem sucedido.
Em suma
O aprendizado de máquinas pode ajudar sua cadeia de fornecimento e logística de muitas maneiras diferentes. Ele pode ajudá-lo a interpretar dados e extrair informações e relações de aspectos que não foram considerados anteriormente.
With that, you will be able to save money and free time of your employees, resulting in a more efficient operation that is more profitable and durable.
