O futuro da IA: como a inteligência artificial transformará a logística

O futuro da IA na otimização da cadeia de suprimentos e na logística moderna já está aqui. A inteligência artificial (IA) se consolidou como um pilar fundamental na otimização da cadeia de suprimentos, representando um marco na logística moderna. Longe de ser uma mera promessa de futuro, está redefinindo os processos operacionais atuais e oferecendo uma vantagem competitiva decisiva em um mercado global cada vez mais exigente. Essas capacidades abrangem desde a previsão precisa da demanda até a melhoria integral da organização de transportes e armazéns.

Neste artigo analisamos como utilizar a IA na logística, tanto nas áreas de gerenciamento de armazém quanto na atribuição e distribuição de pedidos, assim como na automação da tomada de decisão.

Uso da IA em logística: presente e futuro

Em logística, a inteligência artificial é implementada para otimizar diversos processos. Suas capacidades compreendem, entre outros aspectos, a previsão da demanda, a melhoria na organização de transportes e armazéns, e uma rastreabilidade pormenorizada que inclui a localização da mercadoria, seu status e possíveis contingências.

Graças aos sistemas de IA, os especialistas em logística podem prever com precisão os prazos de entrega, escolher a opção de transporte mais vantajosa em termos de custo-benefício e propor com rapidez soluções alternativas caso ocorram interrupções na cadeia de suprimentos, tais como incidentes em rotas ou com fornecedores.

Segundo Alberto Oca, sócio da empresa de consultoria McKinsey e codiretor de armazenamento digital na América Norte, o futuro da inteligência artificial na cadeia de suprimentos é promissor. “A IA generativa está preparada para complementar os sistemas de planejamento existentes, automatizar processos e tarefas repetitivas e, o que é mais significativo, proporcionar informações que transformará o cenário do supply chain”.

O futuro da IA em logística

O futuro da IA está destinado a revolucionar a logística em geral e, especificamente, três linhas de desenvolvimento de suma importância:

• Gerenciamento de armazéns. A IA é utilizada para melhorar o desempenho, prever tendências de consumo, prevenir quebras de estoque e maximizar os deslocamentos de operadores e robôs móveis autônomos (AMR) dentro do armazém. Conforme se verifica no relatório da Deloitte e da associação MHI, o uso da IA, que tem um grande potencial para obter vantagens competitivas, continuará crescendo nos próximos anos. Portanto, determinar como utilizar a IA para impulsionar a robótica e a automação que estão transformando a logística é fundamental.
• Atribuição e distribuição de pedidos. A tecnologia da IA visa otimizar rotas e reduzir os custos de última milha, atribuindo a carga ideal aos veículos de transporte, e equilibrando a rede de entregas, o que melhora substancialmente a velocidade e a confiabilidade na execução dos pedidos.
• Automação das tomadas de decisão estratégicas. A IA em empresas revoluciona a logística ao transformar o gerenciamento do fluxo de bens e informações, passando de modelos de simulação estáticos para sistemas inteligentes de apoio. Essa automação da tomada de decisões estratégicas permite à IA analisar grandes volumes de dados em tempo real (tráfego, demanda, estoque) para otimizar automaticamente áreas críticas como o projeto da rede de distribuição, planejamento preditivo da capacidade e gerenciamento de estoque, assegurando assim uma maior eficiência operacional e melhor capacidade de resposta de toda a cadeia de suprimentos.

Algumas das ferramentas que potencializam estes avanços são os agentes de IA e a IA generativa ou genAI; é importante não as confundir:

• Os agentes de IA são sistemas desenvolvidos para tomar decisões e atuar de forma autônoma na logística. Poderiam ser úteis, por exemplo, para negociar contratos ou reatribuir mercadorias entre diferentes centros de distribuição. Ao detectar uma contingência, podem notificá-la aos motoristas e clientes afetados, reatribuindo o pedido a outras modalidades de transporte se os prazos de entrega estiverem em risco.
• A IA generativa é um tipo de inteligência que cria conteúdos como textos, imagens, vídeos ou código a pedido do usuário. Dessa forma, é capaz de elaborar relatórios sobre o status do estoque em um período de tempo muito curto. Também pode gerar planos 2D e 3D otimizados para o layout de novos armazéns, buscando maximizar a eficiência do espaço e o fluxo de materiais.

O gerenciamento de armazéns em um futuro dominado pela IA

Os sistemas avançados de gerenciamento de armazéns impulsionados pela inteligência artificial (IA) representam um ponto de inflexão na logística moderna. Essas ferramentas integram capacidades de machine learning e, em versões mais recentes, de IA generativa. Atuam como um assistente logístico inteligente que não só analisa o vasto volume de dados operacionais, como também os converte em conhecimento acionável. Isso se traduz em otimização dinâmica de rotas, uma previsão de demanda muito mais precisa e capacidade para interagir com o sistema através da linguagem natural, permitindo aos gerentes tomar decisões estratégicas e executar ações complexas de forma instantânea e eficiente.

Outras possíveis aplicações da IA em relação ao gerenciamento de armazéns são as seguintes:

• Planejamento da demanda. A IA estima a demanda futura de produtos ou serviços através da análise de dados históricos e de informações geradas em tempo real. Também considera fatores externos relevantes para gerar previsões.
• Análises de desempenho. Ao analisar dados de armazéns com a ajuda da IA, é possível encontrar padrões, prever tendências e extrair informações valiosas para seu gerenciamento. O objetivo é permitir aos especialistas sua utilização para tomar decisões.
• Simulação de cenários. A IA ajuda no planejamento de cenários logísticos, pois é capaz de processar grandes quantidades de informação a uma velocidade elevada. Também pode utilizar dados históricos e análises preditivas para criar situações realistas que poderiam afetar essas instalações.

O gerenciamento eficaz de um armazém moderno exige uma tomada de decisão ultrarrápida que as ferramentas tradicionais já não podem oferecer. Por isso, a inteligência artificial se tornou um aliado indispensável do gerente, transformando os sistemas de armazém em centros de eficiência proativa. Easy AI, o chat conversacional do Sistema de Gerenciamento de Armazém Easy WMS, interpreta e responde a perguntas complexas, facilitando a tomada de decisão. Consequentemente, os usuários podem perguntar sobre qualquer aspecto para que o Easy WMS, o Sistema de Gerenciamento de Armazém da Mecalux, lhes ofereça respostas exatas em diferentes formatos como números, listas, tabelas ou gráficos.

A IA do futuro na atribuição e distribuição de pedidos

O futuro da IA reside na aplicação de algoritmos avançados e modelos de aprendizagem automática que podem ser integrados nas fases-chave do fulfillment logístico para otimizar a eficiência e reduzir custos:

• Reabastecimento automático. A IA tem o potencial de monitorar os níveis de estoque em tempo real para gerar pedidos de forma automática quando o estoque cair abaixo dos níveis predeterminados. Dessa forma, é possível garantir que os produtos estejam sempre disponíveis.
• Otimização de rotas de transporte. A IA é capaz de aprender de dados históricos, reconhecer padrões, adaptar-se de forma dinâmica a eventos repentinos e fazer previsões. Todas essas qualidades a tornam adequada para ajudar a organizar os percursos de seus motoristas, especialmente quando são empresas com grandes frotas de veículos.
• Orquestração de pedidos e atribuição de pontos de expedição. Antes de saírem do armazém, a orquestração inteligente de pedidos assegura o cumprimento dos compromissos de entrega com envios rápidos, a tempo e sem erros. Assim, proporciona experiências de compra que se ajustam às exigências dos clientes e incentivam as vendas. Esses benefícios podem ser obtidos através de um Distributed Order Management como o Easy DOM. Implementado na nuvem, otimiza a escolha de pontos de preparação de pedidos dentro de uma rede de armazéns e centros de distribuição.

A otimização da distribuição de pedidos através do treinamento de modelos de IA autodidata é um dos objetivos da colaboração em pesquisa entre o Massachusetts Institute of Technology e a Mecalux. Segundo a pesquisadora Sarah Schaumann, isso poderia estabelecer as bases para o desenvolvimento de sistemas autônomos de distribuição de pedidos que aprendem de si mesmos. “Os ambientes em que as empresas operam estão tornando-se cada vez mais dinâmicos e complexos, mas a grande vantagem dos modelos baseados no aprendizado por reforço é que eles se adaptam ao longo do tempo. Portanto, nossos sistemas ajudarão as empresas a preparar-se para o futuro”, explica a especialista.

A IA e o futuro da automação

Além de ser útil para o gerenciamento de armazéns e distribuição de pedidos, a IA é crucial para conseguir sistemas robóticos mais eficazes:

• Manutenção preditiva. Técnicas como o machine learning e o monitoramento de ativos são utilizados para identificar anomalias e defeitos em equipamentos e máquinas antes de ocorrerem alterações em seu bom funcionamento ou falhas inesperadas.
• Visão computacional para uma maior precisão. Esse campo da IA é utilizado por alguns softwares para que os robôs “vejam” e “compreendam” seu ambiente, o que facilita operações eficazes. Um exemplo são os transelevadores da Mecalux, equipados com um sensor de posicionamento com visão computacional.
• Coordenação e controle de tráfego. Em frotas de robôs móveis autônomos (AMR) ou sistemas Shuttle, os algoritmos de otimização dinâmica são capazes de atribuir a rota mais rápida à unidade adequada, garantindo que não ocorram colisões ou congestionamentos nos corredores.

Outro dos desafios da colaboração de pesquisa entre o Massachusetts Institute of Technology e a Mecalux é aumentar a produtividade dos robôs autônomos através de técnicas de aprendizagem automática. “Utilizamos o aprendizado por reforço para ajudar os robôs AMR a compreender os armazéns de forma interdependente. Isso significa que os robôs podem visualizar onde devem estar a cada momento, assim como antecipar a chegada dos próximos pedidos e seus destinos de entrega, o que lhes permite otimizar ainda mais seus processos”, indica o pesquisador Willem Guter.

A IA, essencial para o futuro da logística

O futuro da IA é o motor de uma transformação profunda na logística. Especificamente, a inteligência artificial está revolucionando a logística ao automatizar processos, otimizar rotas e prever a demanda. Graças a sensores e algoritmos, as empresas obtêm visibilidade em tempo real e tomam decisões mais rápidas e precisas. No futuro, a IA trará consigo uma logística mais eficiente, sustentável e adaptável às eventuais crises. Espera-se que a maior parte de decisões operacionais esteja automatizada, redefinindo modelos de negócio e melhorando a experiência do cliente. Essa evolução abrirá um novo capítulo em como as cadeias de suprimentos globais são projetadas, gerenciadas e escaladas.