Existe uma grande variedade de aplicações de

‘Machine learning’ e logística: principais aplicações

13 Novembro 2020

Com cadeias de suprimentos cada vez mais complexas e mutáveis, as aplicações de machine learning em logística estão surgindo como uma forma inovadora de melhorar processos, aumentar a produtividade e a competitividade. O machine learning ou aprendizado de máquina é uma das disciplinas que fazem parte da ciência da computação conhecida como inteligência artificial (IA).

O desenvolvimento de sistemas que utilizam machine learning está em plena expansão. Em 2019, o investimento das empresas em software de aprendizado de máquina foi de US $ 37,5 bilhões globalmente. Para 2023, as previsões da International Data Corporation (IDC) apontam que se multiplique por 2,5, chegando a 97,9 bilhões de dólares. Mas em que consiste essa tecnologia e como essa tendência se reflete no setor de logística? Vamos ver em detalhes.

O que é "machine learning" ou aprendizado de máquina?

O machine learning ou aprendizado automático é um novo tipo de computação. Ao contrário do tradicional, onde algoritmos estáticos são programados, com o machine learning um grande volume de informações pode ser processado e padrões identificados. A partir da repetição contínua dessa análise, o próprio algoritmo aprimora continuamente seu funcionamento até obter resultados cada vez mais precisos.

O aprendizado de máquina é uma ciência que requer um período de experimentação prévia para poder aplicá-la de forma prática e tirar proveito. Portanto, é necessário escolher corretamente o algoritmo de aprendizado automático em cada caso e também ter uma grande quantidade de dados de qualidade para nutrir e treinar o sistema.

Hoje, a maioria dos softwares de machine learning logística está sendo desenvolvida com a linguagem de programação Python. Na verdade, a essa linguagem de programação não para de subir posições no índice TIOBE e já ocupa o terceiro lugar nesta classificação das linguagens mais utilizadas globalmente.

Para que serve o machine learning?

O aprendizado de máquina permite que as máquinas interpretem corretamente dados externos, aprendam com eles e usem esse conhecimento para tomar decisões e ações concretas por conta própria, sem a necessidade de intervenção humana.

Pode ser aplicado em uma ampla variedade de setores, como finanças, saúde, marketing digital e, claro, no campo industrial e na gestão da cadeia de suprimentos. Tanto é que essa tecnologia está impulsionando as mudanças promovidas pela indústria 4.0 e pela logística 4.0.

Tipos de algoritmos de machine learning

Dependendo dos cálculos que realizam e da natureza da tarefa que têm de resolver, existem diferentes tipos de algoritmos de aprendizagem:

Machine learning supervisionada: é o tipo de aprendizagem de máquina mais difundido. Esses algoritmos trabalham com dados de entrada e saída já classificados com antecedência. Por exemplo, se você está procurando distinguir entre imagens de peras e maçãs, o desenvolvedor indicará em quais fotos uma pera aparece e em quais uma maçã. Depois de analisar milhares de fotos, o algoritmo aprenderá a diferenciá-las.

Machine learning não supervisionada: este tipo de algoritmo de aprendizagem de máquina não possui a pré-rotulagem dos dados de entrada ou saída. É o próprio sistema que deve analisar todo o conjunto de dados e tentar detectar padrões baseados em semelhanças para rotulá-los sem a ajuda de uma pessoa.

Aprendizagem por reforço: está situada em um meio-termo entre as anteriores. Nesse caso, o algoritmo aprende por tentativa e erro e ajusta dinamicamente suas ações com base no feedback que recebe do mundo externo.

Nesse contexto, é comum também encontrar o conceito de deep learning. É um subcampo dentro do machine learning cuja principal vantagem é fornecer algoritmos com a capacidade de resolver funções mais complexas com menos quantidade de dados. É um modelo que usa redes neurais para processar dados estruturados com milhões de parâmetros.

Os algoritmos de 'machine learning' podem processar grandes quantidades de dados do armazém

Os algoritmos de 'machine learning' podem processar grandes quantidades de dados do armazém

Aplicações e exemplos de 'machine learning' em logística

De acordo com o 2020 Global AI Survey, da Mckinsey, a adoção de tecnologias de inteligência artificial no setor de logística aumentou 64% em relação ao ano anterior e já está em quarto lugar, depois de eletrônica, automotiva e telecomunicações. Porém, a utilização de aplicativos com machine learning na gestão de processos logísticos ainda é limitada, por se tratar de uma tecnologia em pleno desenvolvimento.

De qualquer forma, existem alguns campos dentro da logística em que o machine learning está fazendo a diferença para obter maior lucratividade e eficiência:

- Cálculo mais preciso das previsões de demanda

A previsão de demanda é um campo em que o machine learning na logística está cada vez mais presente. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam modelos estatísticos para analisar e detectar padrões no histórico de vendas da empresa. Dessa forma, eles podem identificar os sinais que antecedem uma queda ou retomada da demanda, o que torna possível ajustar a compra de estoque.

A grande oportunidade para o machine learning nessa área é criar modelos dinâmicos que não apenas inferem padrões de seu próprio histórico, mas também conseguem evoluir conforme novas variáveis ​​de outras fontes de dados são incorporadas.

- Manutenção preventiva avançada do maquinário

O avanço do machine learning em logística não pode ser dissociado das melhorias que estão ocorrendo na área de hardware. Isso permite que, por um lado, um maior volume de dados possa ser coletado com sensores e dispositivos IoT (Internet das Coisas) integrados nas máquinas e, por outro, que essas informações possam ser processadas em computadores cada vez mais potentes.

Graças a essa maior disponibilidade de dados para análise, o machine learning é muito útil para a manutenção preventiva de máquinas. Neste sentido, o software dotado de aprendizagem automática identifica os sinais que estão associados a uma falha ou avaria e avisa com antecedência evitando que a máquina pare.

A expansão do 'machine learning' é apoiada pelo avanço do hardware e da automação

A expansão do 'machine learning' é apoiada pelo avanço do hardware e da automação

- Otimização inteligente de rotas de transporte

As novas demandas dos clientes, como entregas em intervalo de tempo determinados, coleta personalizada de pacotes (geralmente como parte da logística reversa), envios no mesmo dia ou 24 horas, estão complicando o transporte de última milha. Há cada vez menos tempo para organizar rotas e mais fatores a serem considerados.

O software de machine learning oferece diferentes vantagens nessa área. Por exemplo, auxilia no cálculo de estimativa de tempo de chegada, melhorando a rastreabilidade das embalagens. Também pode processar um grande número de fluxos de dados de terceiros para encontrar a rota mais rápida em tempo real ou evitar atrasos e interrupções.

- Reconhecimento espacial e de voz no armazém

O software de IA usa os diferentes tipos de aprendizagem automática para obter modelos que replicam o funcionamento dos sentidos humanos. Sistemas de visão artificial, navegação inteligente ou reconhecimento de voz usam machine learning para melhorar seu grau de precisão.

O machine learning na logística faz parte de sistemas cada vez mais implementados em armazéns automáticos. Por exemplo, robôs móveis são capazes de detectar obstáculos no caminho e reagir de forma autônoma. Outra aplicação do aprendizado de máquina é em dispositivos de voice picking, que o utilizam para reconhecer comandos do operador quando eles interagem com o sistema.

- Gestão de estoque aprimorada com “machine learning”

O cálculo dos pontos de pedido é um elemento fundamental para uma gestão de estoque otimizada: estoques de segurança excessivamente altos aumentam os custos e, se forem muito baixos, aumentam o risco de ruptura de estoque. Como alcançar o equilíbrio? Até o momento, as equações utilizadas assumem que o comportamento de certas variáveis ​​permanece estável, o que não condiz com o que realmente está acontecendo.

Consequentemente, o machine learning é usado para analisar dados sem considerar nada garantido. Ao alterar continuamente os parâmetros de cálculo (demanda, lead time, estoque disponível, custos, etc.), os algoritmos ajustam seu funcionamento automaticamente e, após repetir os cálculos continuamente, mostram novos padrões que contribuem para a otimização do estoque.

‘Machine learning’ em logística, mais uma ferramenta para tomada de decisão

Há pouco tempo, alcançar maior lucratividade em logística significava aumentar em volume e aproveitar as economias de escala para economizar custos. Hoje em dia, já não basta: agora é preciso tomar decisões melhores e mais rápidas.

A implementação de sistemas automáticos e softwares logísticos estão gerando uma grande quantidade de dados de grande valor para o treinamento de algoritmos que utilizam aprendizado de máquina. É um cenário favorável para o desenvolvimento de aplicações de machine learning em logística, que ganharão em precisão com o aumento dos dados coletados.

Até que essa tecnologia atinja a maturidade, algumas empresas já estão aproveitando o potencial dos dados instalando sistemas de gerenciamento de armazém como o Easy WMS e módulos para processamento de dados como o Supply Chain Analytics Software. Se quiser saber mais sobre estes sistemas, entre em contato conosco e um dos nossos especialistas explicará as vantagens da utilização desses softwares na gestão de armazéns.