IA em transporte e logística | IA nos negócios #75

Gestão de frotas com IA no transporte

Sistemas baseados em IA podem analisar grandes quantidades de dados sobre veículos, motoristas e rotas. Isso torna possível ajustar horários e rotas, fazer melhor uso dos recursos de transporte e reduzir o consumo de combustível em até 10-15%.

Sistemas inteligentes equipados com capacidades de aprendizado de máquina podem prever possíveis quebras meses antes, com base em dados de sensores instalados em veículos e outros equipamentos. Isso possibilita agendar reparos e manutenções em momentos 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, um líder global na indústria de logística. A empresa utiliza algoritmos avançados de IA para otimizar o planejamento de transporte, previsão de demanda e gestão de ofertas. Na Bulgária, por exemplo, a empresa usou a solução de IA Transmetrics para melhorar a utilização de veículos e reduzir os tempos de trânsito para remessas a granel.

Na aviação, a empresa está utilizando uma ferramenta híbrida de simulação e previsão que permite a personalização de simulações e é baseada em dados históricos. Ao usar IA, a DB Schenker não apenas está acelerando sua transformação digital, mas também garantindo uma vantagem competitiva de longo prazo no mercado de logística.

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

Implementando IA para otimizar rotas e reduzir custos de transporte

Sistemas modernos de mapeamento com IA podem analisar congestionamentos de tráfego em tempo real, buscar desvios e sugerir rotas ideais para motoristas com base nas condições atuais. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a planejar melhor a distribuição de cargas para que sejam transportadas pelas distâncias mais curtas possíveis. Isso se traduz diretamente em custos operacionais mais baixos.

Um exemplo de uma empresa especializada em soluções de IA para otimização de rotas é a empresa americana FourKites. Eles desenvolveram uma plataforma de monitoramento da cadeia de suprimentos em tempo real que aproveita dados e aprendizado de máquina para melhorar a visibilidade e 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. Isso permite que eles planejem melhor suas tarefas e respondam a possíveis atrasos.

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

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

Gestão de inventário com IA no transporte

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

Dois ferramentas populares que utilizam 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 reabastecimento automático de inventário. A empresa ajuda clientes de todos os setores a planejar a demanda, gerenciar o inventário, 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 inventário e cadeia de suprimentos que faz parte do conjunto SAP. O SAP IBP ajuda a otimizar processos logísticos e fornece várias funcionalidades, incluindo Planejamento de Vendas e Operações (S&OP), previsão de demanda, resposta e entrega, planejamento de inventário e planejamento de transporte.

Introduzindo IA para automatizar processos de armazém e transporte autônomo

Robôs autônomos equipados com módulos de inteligência artificial já estão em operação em muitos armazéns modernos e centros logísticos. 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 se comuniquem com os funcionários.

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

O T-Pod da DB Schenker é o primeiro veículo de seu tipo a ser aprovado para estradas públicas na Suécia. Ele pode transportar até 20 toneladas de carga e tem um alcance 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

Dados de sensores em 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 comerciais 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 na entrega e notificar clientes ou tomar medidas preventivas.

A equipe da OLX usou aprendizado de máquina para construir um modelo preditivo de ETA, que no transporte e logística significa Tempo Estimado de Chegada. O modelo leva em conta fatores como:

• localização,
• tipo de mercadorias,
• condições climáticas,
• feriados, etc.

O modelo foi treinado com dados de mais de dois milhões de transações e testado com dados de seis países. O modelo de ETA alcançou uma precisão e exatidão muito altas, e demonstrou a capacidade de se adaptar a mudanças nas condições de mercado e operacionais. O modelo de ETA ajudou a aumentar a confiança e satisfação dos clientes, além de melhorar a eficiência e rentabilidade do processo de entrega.

Segurança e prevenção de acidentes

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

Assim, a startup israelense Cortica aplicou redes neurais para analisar sons de motores para a detecção precoce de falhas iminentes. Empresas como Continental e ZF Friedrichshafen AG oferecem soluções semelhantes para diagnósticos preditivos de veículos para transportadoras.

O futuro da IA no transporte e logística

Especialistas concordam que, devido à inteligência artificial, a indústria TSL passará por uma transformação completa nos próximos dez anos. Caminhões autônomos se tornarão o padrão nas estradas dos Estados Unidos e começarão a aparecer com mais frequência em outras partes do mundo. Enquanto isso, nos armazéns, a maioria das operações—desde a separação de pedidos até o carregamento—será realizada por robôs.

Graças à IA, os custos de transporte e logística diminuirão em até 30-40%. Os tempos de entrega também serão encurtados por meio da otimização de rotas e carregamentos, bem como pela implementação de sistemas inteligentes de cidade que facilitam o movimento de veículos durante os últimos quilômetros da rota. A integração da IA na logística melhorará a qualidade do atendimento 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

Em conclusão, sistemas que utilizam aprendizado de máquina e algoritmos de IA no transporte têm um grande potencial na indústria TSL que está apenas começando a ser explorado. Sua implementação é uma oportunidade para reduzir significativamente os custos, encurtar os tempos de entrega, melhorar a segurança no transporte e atender melhor os clientes. Para ter sucesso, no entanto, a implementação dessas tecnologias deve ser abordada de forma estratégica.

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