IA na logística: como integrá-la com sucesso ao armazém?
A IA em logística está transformando a forma de gerenciar muitas operações da cadeia de suprimentos. As empresas incorporam essas tecnologias para ampliar sua capacidade de análise, otimizar processos e tomar decisões. Sua aplicação está incentivando a evolução de campos como o transporte, o planejamento da demanda ou o gerenciamento de armazém, onde os sistemas inteligentes permitem operar com maior eficiência e adaptar-se melhor às mudanças.
Neste artigo analisaremos qual é a função da IA na logística, os benefícios que proporciona à cadeia de suprimentos, suas aplicações e como integrá-la.
Qual a função da IA na logística?
A inteligência artificial em logística faz parte do conjunto de tecnologias que estão impulsionando a evolução do setor nos últimos anos. Cada vez mais empresas incorporam essas tecnologias às suas operações para atingir diferentes objetivos, entre os quais, melhorar a previsão da demanda, o planejamento de envios, a otimização da carga e a distribuição da mercadoria nos meios de transporte. Além disso, a inteligência artificial analisa grandes volumes de dados em tempo real, facilitando decisões mais rápidas e precisas.
As empresas com operações de armazém também comprovaram as vantagens proporcionadas pela inteligência artificial na cadeia de suprimentos graças à grande capacidade desses sistemas de aprender com os dados que coletam (machine learning) e tomar decisões que melhoram o desempenho de forma autônoma. Isso se traduz em processos mais eficientes, uma redução dos erros ao gerenciar o estoque e uma maior otimização dos recursos logísticos, permitindo que as empresas se adaptem às exigências do mercado.
Benefícios proporcionados pela inteligência artificial à cadeia de suprimentos
Integrar a inteligência artificial no supply chain traz diversas vantagens às organizações:
- Redução de custos. A inteligência artificial em logística otimiza processos, melhora o gerenciamento de estoques e aproveita os recursos disponíveis. Por exemplo, ajusta os níveis de estoque de acordo com a demanda prevista, evitando tanto o excesso de estoque, que gera custos de armazenamento, quanto as quebras de estoque.
- Redução de erros humanos. Os sistemas de IA são capazes de analisar enormes quantidades de dados com grande precisão em muito pouco tempo, limitando a probabilidade de cometer erros. Isso se reflete em tarefas como o picking, onde os sistemas inteligentes guiam o operador para selecionar os produtos corretos, ou no gerenciamento do estoque, ao detectar possíveis discrepâncias e evitar registros incorretos.
- Maior eficiência operacional. A IA melhora o desempenho ao automatizar tarefas repetitivas e determinar, por exemplo, quando é mais adequado reabastecer determinado estoque.
- Rapidez em processos logísticos. Através da análise de dados em tempo real, a IA acelera operações logísticas como a preparação de pedidos. Os sistemas baseados em IA podem otimizar as rotas de picking dentro do armazém, indicando ao operador o percurso mais curto ou eficiente para coletar os produtos. Isso reduz o tempo de deslocamento e agiliza a preparação de cada pedido.
- Melhora a experiência do cliente. O uso da inteligência artificial no gerenciamento logístico permite agilizar os prazos de entrega e aumentar a disponibilidade dos produtos, com o consequente efeito positivo na experiência do usuário.
- Automação e robótica em armazéns. Os robôs e sistemas automatizados impulsionados pela IA ajudam em tarefas como o transporte de mercadorias, o picking ou a classificação de artigos, aumentando a produtividade.
Aplicações e exemplos de IA na logística
A aplicação da IA em logística permite otimizar processos, melhorar a tomada de decisão e aumentar a eficiência operacional em certas áreas. Em seguida, oferecemos alguns exemplos de seu uso em diferentes atividades:
Inteligência artificial nos armazéns
A inteligência artificial exerce um grande impacto nos armazéns, pois maximiza inúmeros processos relacionados ao picking, packing e slotting. Os sistemas robóticos e os softwares baseados em IA podem melhorar o gerenciamento de estoque e reduzir o tempo de preparação de pedidos. Por exemplo, no slotting, os algoritmos analisam dados históricos de demanda para localizar os produtos de maior rotatividade em áreas mais acessíveis, limitando os deslocamentos dos operadores. Além disso, na preparação de pedidos, a IA pode otimizar as rotas de picking ou guiar os trabalhadores através de sistemas inteligentes, agilizando o processo e reduzindo erros.
A IA também automatiza determinadas tarefas através de sistemas inteligentes que auxiliam os operadores no transporte e gerenciamento de mercadorias. Segundo o relatório conjunto do MIT e da Mecalux sobre inteligência artificial nos armazéns, essa tecnologia vem ganhando impacto crescente em diferentes áreas operacionais, contribuindo para um melhor desempenho operacional.
Impacto da IA na logística de transporte
Ao processar e interpretar informações sobre o trânsito, condições climáticas e restrições horárias para traçar os percursos mais adequados em tempo real, a IA pode otimizar o planejamento de rotas, reduzindo o tempo de transporte. Essa tecnologia permite que as transportadoras evitem congestionamentos, economizem combustível e reduzam as emissões.
Aprovisionamento e planejamento da demanda com IA
A inteligência artificial pode identificar padrões de comportamento entre os consumidores, prever mudanças na demanda e até mesmo antecipar futuras vendas. Para tal, utiliza os dados históricos disponíveis nas empresas, entre outras fontes, e os extrapola para os próximos meses. Essa capacidade é muito útil para, por exemplo, ajustar os níveis de estoque disponíveis.
A IA para manutenção preditiva
A manutenção preditiva consiste em utilizar sensores para compilar dados relativos ao status das máquinas e antecipar possíveis falhas antes de ocorrerem. Nesse contexto, a inteligência artificial analisa esses dados de forma mais avançada, identificando padrões e anomalias que facilitam uma detecção mais precisa. Dessa forma, é possível programar intervenções antecipadamente e evitar paradas não planejadas nas operações. Entre outros benefícios, a manutenção preditiva melhora a eficiência e prolonga a vida útil dos equipamentos.
Como integrar a IA no ‘supply chain’
Para integrar a IA na logística, é importante que as empresas sigam uma série de etapas para obter os melhores resultados:
- Analisar o funcionamento atual. Conhecer os dados relativos à cadeia de suprimentos da empresa antes de começar permitirá identificar quais áreas priorizar.
- Elaborar um roteiro. Trata-se de estabelecer metas claras, ou seja, o que esperamos conseguir através da adoção da inteligência artificial.
- Encontrar a solução mais adequada. Para isso, é recomendável recorrer a especialistas em armazenamento e cadeia de suprimentos que já estejam familiarizados com a implementação de soluções baseadas em IA.
- Implementar a tecnologia. Em seguida, é necessário implantar a infraestrutura tecnológica necessária para integrar a inteligência artificial e os dados que ela irá gerar.
- Acompanhar as mudanças. Supervisionar o que ocorre no supply chain permite fazer ajustes ou antecipar possíveis cenários. É mais fácil fazê-lo com um sistema de gerenciamento de armazém como o Easy WMS, que centraliza e gerencia as informações operacionais. Além disso, ferramentas baseadas em inteligência artificial, como o Easy AI, que incorpora capacidades de IA generativa ou o simulador GENESIS da Mecalux, analisam os dados e simulam diferentes cenários logísticos, facilitando uma tomada de decisão mais informada e ágil.
O Dr. Matthias Winkenbach, diretor de pesquisa do MIT Center for Transportation and Logistics (CTL) e o Intelligent Logistics Systems Lab, uma colaboração entre o MIT e a Mecalux, recomenda começar concentrando esforços nas áreas em que já se comprovou que a IA tem apresentado bons resultados. Por isso, recomenda-se priorizar áreas como o controle de estoque ou slotting, automação e otimização de processos de picking ou das rotas dos operadores dentro do armazém.
A IA na logística e no setor industrial, uma aliada
A inteligência artificial se consolidou como uma ferramenta essencial para melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos em diversos setores industriais. Setores como o comércio varejista, e-commerce, manufatura ou distribuição utilizam essa tecnologia para se adaptar com rapidez às mudanças do mercado e reduzir custos. Nesse contexto, tudo indica que a IA continuará ganhando importância na logística e no setor industrial, impulsionando modelos operacionais cada vez mais avançados e adaptáveis.