A integração da inteligência artificial (IA) na logística é uma tendência crescente, que está transformando as operações empresariais.
Pequenas e grandes empresas adotam sistemas informatizados para gestão baseada em dados, otimizando a eficiência nas tarefas operacionais.
O Intermodal Digital entrevistou Daniel R. Schnaider, jornalista, economista e CEO da Platform Capital, empresa especializada em Inteligência Artificial e mobilidade.
A entrevista oferece insights sobre tendências, desafios e oportunidades da inteligência artificial na logística, delineando seu impacto abrangente.
A fusão da inteligência artificial com a logística está redefinindo padrões de eficiência e a nossa conversa destaca essa revolução tecnológica. Acompanhe!
O avanço da Inteligência Artificial (IA) para logística nos últimos anos
Nos últimos anos, o avanço da Inteligência Artificial (IA) na logística tem sido notável, conforme destaca Schnaider.
A Inteligência Artificial tem sido aplicada de maneira precisa e direcionada a desafios específicos do setor.
Como Schnaider enfatiza: "O que percebemos referente a IA em logística é que, em primeiro lugar, seu uso é bastante direcionado para problemas bem específicos".
É interessante observar que a aplicação da IA na logística está ampliando o alcance de otimizações que já existiam.
Schnaider ressalta: "É importante lembrar que otimizações nesses temas já existiam antes, e a IA está sendo usada para aprimorar seus resultados factuais”.
Exemplos do uso da IA para logística
Schnaider ofereceu insights vívidos sobre como a inteligência artificial (IA) tem impulsionado a logística por meio de exemplos práticos.
No que diz respeito à otimização de rotas e entregas, ele destacou o desafio de determinar as rotas mais curtas para veículos que precisam atender múltiplos locais de entrega.
“A IA entra em cena ao avaliar milhões de combinações de rota, resultando em economias notáveis de custos de entrega”, destaca o especialista.
No contexto da previsão de demanda, Schnaider enfatizou que: “a IA tem a capacidade de economizar entre 10-25% dos custos de entregas”.
Ele explicou que a Inteligência Artificial se adapta constantemente a dados em evolução, ajustando suas previsões de acordo com mudanças dinâmicas. Isso contribui para previsões mais precisas.
Em relação ao gerenciamento de armazéns (WMS), ferramentas como o IBM Sterling Warehouse Management e o Infor CloudSuite WMS foram identificadas como otimizadoras do controle de estoque e dos processos.
Nas palavras do CEO da Platform Capital: “Essas soluções automatizam processos, aprimoram a precisão do inventário, melhoram a gestão de pedidos e aumentam a produtividade dos trabalhadores”.
No que tange à manutenção preditiva de frotas, Schnaider explanou sobre as variáveis que influenciam essa abordagem.
Ele enfatizou que a IA cria uma "distribuição" de probabilidades com base nessas variáveis.
Isso permite determinar momentos ideais para a manutenção, levando em consideração uma série de fatores. Além disso, o sistema aprimora suas predições com o tempo.
O papel dos chatbots e assistentes virtuais no aprimoramento da comunicação e do atendimento ao cliente também foi abordado.
Schnaider ressaltou a importância dos chatbots que, “ao se comunicarem na linguagem humana, aprendem com as estatísticas, fornecem atendimento contínuo e melhoram a eficiência das interações”.
Tendências da IA para os próximos anos
No que se refere às tendências para o futuro, Schnaider prevê uma forte transformação de empregos no decorrer da década. Ele acredita que a IA deverá auxiliar as funções humanas em diversos aspectos.
Por conta disso, o especialista enfatiza a necessidade do aprimoramento profissional.
Ele instiga os profissionais da área a abraçarem a aprendizagem contínua, ampliação de habilidades e migração para papéis de suporte à IA.
"Se reinventar não é um processo que leva meses, e sim anos. É melhor começar hoje”, diz Schnaider.
* Conteúdo original da Intermodal Digital , clique aqui para acessar o artigo.
