A inteligência artificial (IA) é o presente e o futuro da tecnologia. Mas como podemos implementá-lo para tornar os processos de produção e da cadeia de suprimentos cada vez mais eficientes? A IA, abre um grande número de cenários para descobrir e nos quais podemos trabalhar, além de oferecer a possibilidade de explorar novas oportunidades de negócios para alcançar maior crescimento, rentabilidade e sustentabilidade. Um exemplo: combinar IA com o uso de gêmeos digitais (réplicas digitais de um processo, produto ou serviço) para customizar a produção de acordo com as necessidades do cliente.
A inteligência artificial consiste em emular a inteligência humana por máquinas e sistemas de computador. O objetivo é criar máquinas que possam agir como pessoas, algo que soava como ficção científica há alguns anos, mas está cada vez mais perto de se tornar realidade.
O termo inteligência artificial (em inglês, artificial intelligence) foi cunhado pelo cientista americano John McCarthy em 1956. No entanto, o matemático britânico Alan Turing já havia levantado a questão de se as máquinas poderiam chegar a pensar como humanos por meio do teste de Turing. É um critério pelo qual a inteligência de uma máquina pode ser julgada com base no fato de suas respostas serem semelhantes ou discerníveis às de um ser humano.
Ao aplicar IA ao mundo do software, ele pode mudar seu comportamento sem ser especificamente programado para isso. Para isso, a IA possui redes neurais profundas (mais conhecidas em inglês como Deep Neural Network ou DNN) que analisam informações complexas, como vídeos, imagens e conjuntos de dados para decidir, detectar e prever com base nos dados recebidos.
Com base em dados coletados, análise e observação, os sistemas de IA podem identificar padrões, fazer previsões probabilísticas e operar sem supervisão em certos cenários. A IA, está sendo usada em muitos campos, como visão computacional ou reconhecimento automático de voz.
Quem sabe se a inovação levará que as novas tecnologias são capazes de sentir, compreender e agir. Os últimos avanços da visão artificial, a Internet of Things (IoT) ou aprendizado automático têm favorecido que as máquinas estejam preparadas para processar imagens, sons e voz, analisar os dados obtidos e, com isso, tomar decisões e realizar ações de execução no mundo físico.
Três fatores que fomentaram o desenvolvimento da inteligência artificial:
- Acesso ilimitado ao poder de processamento. A nuvem tem sido o impulsionador da inteligência de dados pela sua flexibilidade, elasticidade e eficiência, tanto em relação ao espaço de armazenamento como à rapidez e segurança no gerenciamento e controle desses dados.
- A ascensão da inteligência de dados (big data). Não se trata apenas de armazenar um grande volume de informações, mas também de gerenciá-las e explorá-las.
- Proliferação de hardware especializado no aprimoramento da inteligência artificial como GPU Computing, FGPA ou TPU. Estas são ferramentas muito mais rápidas e avançadas para analisar dados.
Uma das premissas da inteligência artificial é garantir que os processos produtivos sejam cada vez mais eficientes
Como aplicar a inteligência artificial
A aplicação de IA, tanto em nosso dia a dia quanto no mundo do trabalho, é um fenômeno em ascensão. Uma pesquisa da Gartner, líder mundial em pesquisa e consultoria de mercado, com cerca de 200 profissionais de TI e negócios revela que 24% das organizações pesquisadas aumentaram seus investimentos em inteligência artificial e 42% permaneceram inalteradas desde o início da pandemia COVID-19.
“O investimento empresarial em IA continuou inabalável apesar da crise”, diz Frances Karamouzis, vice-presidente e analista do Gartner. Além disso, o relatório acrescenta que 79% dos entrevistados afirmaram que suas organizações estavam explorando ou testando projetos de IA, enquanto apenas 21% afirmaram que suas iniciativas de IA, estavam em produção.
Até o momento, a maioria das empresas optou pela automação para aprimorar seu desenvolvimento. No entanto, desenvolvimentos recentes em IA, destacam que as empresas devem dar um passo além e liberar o potencial da inteligência de máquina se quiserem se diferenciar de seus concorrentes.
A melhor forma de começar a aplicar inteligência artificial é traçar um plano estratégico que agregue valor ao negócio, considerando as seguintes etapas:
- Selecione os campos de aplicação. O primeiro passo é fazer uma lista dos campos onde seria possível aplicar esta tecnologia. Para fazer isso, devemos identificar quem é o especialista para cada caso de uso e verificar a existência de fontes de dados válidas, bem como medidores de desempenho (KPIs) que fornecem dados objetivos sobre o andamento.
- Priorize os campos de aplicação. Estimar o valor que cada um dos casos identificados tem para o negócio, além de prever quais as possíveis dificuldades que podem surgir na aplicação da IA (como a ausência de dados adequados ou a impossibilidade de objetivar melhorias). Mudanças radicais não devem ser enfrentadas até que melhorias progressivas sejam aplicadas aos processos existentes. Os casos de uso são ordenados de acordo com sua importância para o negócio.
- Agrupe os campos de aplicação. É aconselhável agrupar os campos de aplicação de acordo com os dados que os alimentam, para que possam ser trabalhados juntos e não isolados.
- Implementar. Qualquer uma das metodologias de implementação de projetos deve ser utilizada através de linguagens de programação, como o CRISP-DM. Caso não possua conhecimentos para implementar esta tecnologia, é preferível fazê-lo com um partner com experiência tecnológica na área.
- Avalie. Determine a partir de conjuntos de dados de teste se os medidores KPI a serem melhorados estão realmente fazendo isso com o aplicativo de protótipo AI.
- Lançamento. Uma vez que a solução foi avaliada com sucesso, deve ser lançada de forma controlada para verificar se o que foi alcançado nos testes corresponde à realidade. Em outras palavras, verifique se o sistema se adapta corretamente aos dados recebidos do ambiente real.
- Implementação completa. Consiste em lançar o sistema extensivamente, de modo a passar para o próximo conjunto de campos de aplicação.
A inteligência artificial permite explorar novas oportunidades de negócios para alcançar maior crescimento, lucratividade e sustentabilidade
Aplicações da inteligência artificial em logística
Aplicações de inteligência artificial em logística ainda estão em desenvolvimento, mas devem atingir seu potencial máximo nos próximos anos. De qualquer forma, existem algumas práticas que já estão se consolidando no setor:
- Previsão de tendência de consumo. A inteligência artificial faz uso de big data para fins logísticos: cruza informações internas, como histórico de vendas, com dados extraídos de fóruns, redes sociais ou outras fontes da internet. Desta forma, o sistema pode emitir descontos sobre a intenção de consumo dos usuários e, assim, antecipar o comportamento da demanda. Isso serve para iniciar a logística preditiva para evitar a falta de estoque ou para evitar o excesso de estoque. Essa é uma forma de mitigar o desperdício de recursos.
- Automação de operações de armazenamento. Um dos maiores expoentes da inteligência artificial em logística são os armazéns automatizados. Eles combinam dois sistemas fundamentais: robótica aplicada ao armazém e sistema de gerenciamento. Juntos, eles realizam uma logística que integra tanto a movimentação de transporte e armazenamento quanto a gestão das operações. Esse trabalho compartilhado gera padrões ao longo do tempo que são continuamente analisados. Desta forma, a inteligência artificial ajuda a otimizar recursos e corrigir movimentos em caso de variações nos fluxos.
- Seleção das rotas de transporte e percusos mais eficientes. A coordenação do transporte logístico é mais fácil com a IA. Por outro lado, o WMS guarda uma radiografia digital das instalações da empresa e regista todos os movimentos intralogísticos que ocorram. Assim, a IA processa estes dados e organiza os movimentos, tanto dos veículos autónomos que reagem ao ambiente e adaptam o percurso de acordo com as necessidades, como dos operadores assistidos pelas equipamentos de manutenção. Por outro lado, a AI também gerencia frotas de transporte de carga, interpretando e incorporando informações de tráfego atualizadas em sistemas locais. Com isso, o software traça os percursos mais convenientes para a entrega das diferentes mercadorias e corrige a rota em tempo real em caso de incidentes.
- Maior controle das informações na cadeia de suprimentos. A automatização de processos na cadeia de abastecimento, potenciada pela presença de inteligência artificial, abre portas à manutenção de inventários em tempo real, à emissão instantânea de pedidso de abastecimento ou ao rastreamento preciso dos pedidos, entre outros. Da mesma forma, a integração de dados e o aprimoramento dos sistemas de rastreabilidade permitem responder às necessidades de conhecimento do usuário. Por exemplo, a dúvida comum de onde está o pacote comprado em um e-commerce pode ser resolvida de forma rápida e eficiente com a implementação de chatbots equipados com inteligência artificial.
As capacidades inerentes da IA oferecem um potencial enorme. As redes neurais estão em constante mudança e podem abrir estratégias totalmente novas para a cadeia de suprimentos
Como funciona a Mecalux para aplicar a IA?
A Mecalux Software Solutions atua em diferentes campos de aplicação para agregar mais valor ao Easy WMS, o Sistema de Gerenciamento de Armazém que opera em mais de 1.000 instalações em todo o mundo. Estes são alguns dos pontos em que a Mecalux está trabalhando:
Aprimoramento do picking em armazéns de ‘e-commerce’
Um dos desafios de um armazém de e-commerce é administrar o grande volume de pedidos de saída ou pedidos por isso é muito importante otimizar as rotas dos operadores na hora de coletar as referências que compõem cada um deles.
A aplicação da IA permite que o sistema dê instruções a cada operador sobre cada pedido em particular. O sistema pode fazer isso graças ao aprendizado histórico. Com isso, consegue-se o máximo de eficiência, principalmente nos armazéns com picking intensivo, como os de e-commerce.
Sistema preditivo para otimizar a coleta de pedidos
O AI aplicado ao Easy WMS pode ser útil para prever os tempos necessários na preparação de novos pedidos, a partir da análise de dados históricos.
O principal objetivo do sistema preditivo é estimar com antecedência o tempo alocado para o picking de acordo com o tipo de pedidos que entram no sistema e os artigos que compõem cada um deles.
Além disso, o Warehouse Execution System (WES), como parte do Easy WMS, pode decidir quando e de que forma as ordens de preparação de pedidos são lançados aos operadores para que possam ter um fluxo constante de trabalho (order streaming).
Verificação de etiquetagem e rastreabilidade
Com os sistemas de reconhecimento de imagem, a inteligência artificial pode auxiliar na detecção automática de números de série em processos de embalagem. Por exemplo, é muito útil para identificar os números de série da denominação de origem das garrafas de vinho e sua associação com as caixas de embalagem.
O sistema identifica quais artigos com etiquetas impressas com os códigos de série da denominação de origem devem passar por uma esteira transportadora para serem embalados em caixas. Ele também reconhece os números de série conforme eles passam pela esteira, o que ajuda a saber em qual caixa uma determinada garrafa foi depositada.
O uso de inteligência artificial no reconhecimento de imagem leva a melhorias substanciais no equipamento de hardware atual.
Sistemas de conversação como uma ‘interface’ entre o usuário e o sistema
Mecalux incorporará um mecanismo de consulta dos dashboards e resultados dos indicadores através de plataformas como e-mail, Skype ou Telegram. A vantagem deste sistema é que os dados de produtividade do armazém podem ser acessados instantaneamente de qualquer lugar do mundo onde haja conexão com a internet, navegando pelos painéis de forma ágil.
Mecalux promove inteligência artificial
Dizer que a inteligência artificial faz parte do nosso dia a dia e da logística é óbvio. Também é importante pensar que a tecnologia é uma aliada para melhorar ainda mais todos os processos da cadeia de suprimentos. Por este motivo, a Mecalux desenvolve há anos projetos de inovação tecnológica e aplica os seus resultados na melhoria do gerenciamento de armazéns, com o objetivo final de que os seus clientes sejam mais eficientes e rentáveis.