IA na cadeia de abastecimento e na logística: casos de utilização, vantagens e implementação

Saber quanto stock tem é uma coisa. Saber de quanto precisa realmente, e onde, é outra.

Os sistemas de gestão de inventário baseados em IA analisam os níveis de stock, as previsões de procura, os prazos de entrega dos fornecedores e os padrões de reabastecimento para recomendar pontos de reabastecimento, níveis de stock de segurança e transferências de stock.

Suponhamos que um armazém tenha 500 unidades de um produto a ganhar pó, enquanto noutro o stock está prestes a esgotar-se. Em vez de fazer uma nova encomenda, a IA pode sugerir a transferência do stock existente entre locais.

Menos dinheiro imobilizado em excesso de stock, menos rupturas de stock e uma melhor utilização do espaço do armazém. É essa a ideia.

Encontrar um percurso de entrega eficiente parece simples, até se ter de lidar com centenas de destinos, intervalos de entrega diferentes, condições rodoviárias variáveis, limites de capacidade dos veículos e motoristas com horários de trabalho específicos.

É aí que o planeamento de percursos se torna um problema matemático sério.

Os sistemas de planeamento de percursos apoiados por IA conseguem prever os tempos de viagem com base em padrões históricos de tráfego, informações meteorológicas e dados operacionais. Os algoritmos de otimização utilizam, em seguida, essas previsões, juntamente com as restrições de entrega, para calcular percursos adequados.

Algumas soluções também conseguem recalcular os percursos quando as circunstâncias mudam.

Suponha que o encerramento de uma estrada afete várias entregas programadas. Em vez de reorganizar manualmente cada paragem, o sistema pode sugerir um percurso alternativo e estimar o seu impacto nos prazos de entrega.

Para as empresas de logística, a IA na logística e na otimização da cadeia de abastecimento pode significar menos quilómetros percorridos, custos de combustível mais baixos e entregas mais fiáveis.

O facto de uma remessa estar marcada como "em trânsito" não dá muita informação ao gestor do armazém sobre quando a deve esperar.

Os sistemas de localização baseados em IA vão mais além, prevendo os tempos estimados de chegada (ETA) e alertando para possíveis atrasos. Baseiam-se em dados de GPS, atualizações das transportadoras, tempos de trânsito históricos, condições meteorológicas e atividade portuária.

Tomemos como exemplo um carregamento marítimo atrasado devido a congestionamento num porto de transbordo. Um modelo preditivo pode ajustar a sua hora prevista de chegada (ETA) à medida que surgem novas informações, dando ao armazém de destino tempo para reorganizar os horários de descarga e os horários de trabalho.

O problema é que a IA só consegue funcionar com as informações de localização que recebe. A falta de atualizações da transportadora ou dados de sensores pouco fiáveis podem continuar a criar lacunas na visibilidade.

A automatização dos armazéns evoluiu bastante desde as correias transportadoras e os leitores de códigos de barras.

Os sistemas de visão computacional ajudam agora a identificar produtos, a inspecionar embalagens para detetar danos e a verificar as remessas. O software de armazém baseado em IA pode recomendar locais de armazenamento com base na frequência de recolha e nas características do produto. Entretanto, os robôs móveis transportam mercadorias entre as estações de trabalho, com sistemas de coordenação inteligentes que os ajudam a evitar congestionamentos.

Imagine um centro de distribuição de comércio eletrónico em plena atividade durante a época alta. Em vez de os funcionários terem de andar de um lado para o outro pelo armazém para ir buscar os produtos, os robôs podem levar as unidades de armazenamento diretamente para as estações de preparação de encomendas.

É claro que nem todos os processos de armazém necessitam de IA. Por vezes, um sistema de automatização convencional dá perfeitamente conta do recado. O segredo está em saber onde é que essa inteligência adicional compensa realmente.

Consumo de combustível, utilização dos veículos, hábitos de condução, calendários de manutenção, desempenho nas entregas. Os gestores de frotas têm muito com que se preocupar.

A IA pode aliviar-lhes parte desse trabalho de análise.

Através do tratamento de dados telemáticos, os sistemas de gestão de frotas podem detetar um consumo de combustível invulgar, identificar veículos subutilizados e recomendar uma afetação mais eficiente da frota.

Por exemplo, se dois camiões percorrem percursos semelhantes com cargas comparáveis, mas um deles consome consistentemente mais combustível, a IA pode ajudar a investigar o motivo. Marcha lenta excessiva? Padrões de condução diferentes? Um problema mecânico?

Com essa informação, os gestores de frotas podem implementar melhorias específicas, em vez de se basearem em suposições.

Uma avaria numa empilhadeira durante um turno movimentado no armazém pode interromper várias operações. O mesmo se aplica aos camiões de entregas, aos sistemas de transporte, ao equipamento de triagem e aos sistemas de armazenamento automatizados.

A manutenção preditiva tem como objetivo detetar sinais de deterioração do equipamento antes de ocorrer uma avaria efetiva.

Os modelos de aprendizagem automática analisam as leituras dos sensores, as horas de funcionamento, os registos de manutenção, os códigos de avaria e outros dados relativos ao equipamento.

Por exemplo, padrões de vibração invulgares num motor de transportador podem indicar um problema mecânico em desenvolvimento. Um modelo preditivo pode sinalizar a anomalia para que os técnicos de manutenção possam inspecionar o equipamento antes que este avarie.

Isto pode reduzir os tempos de inatividade não planeados e ajudar as equipas a planear a manutenção de forma mais eficaz.

No entanto, a manutenção preditiva requer dados suficientes e uma validação cuidadosa. Um sistema que gere demasiados falsos alarmes pode gerar trabalho de manutenção desnecessário, em vez de o reduzir.

Conhecimentos de embarque, faturas, ordens de compra, declarações aduaneiras, confirmações de entrega. O setor da logística sabe mesmo como gerar papelada.

E alguém tem de tratar de tudo isso.

O processamento inteligente de documentos (IDP) combina o reconhecimento ótico de caracteres (OCR), o processamento de linguagem natural e a classificação de documentos para extrair informações dos documentos e organizá-las para utilização posterior.

Por exemplo, um sistema baseado em IA pode ler uma fatura de frete, extrair os detalhes da remessa e os encargos e compará-los com os registos de um sistema de gestão de transportes. Se houver alguma discrepância, o sistema assinala-a para revisão.

Isso significa menos introdução manual de dados, um processamento mais rápido das faturas e menos margem para erros humanos. As transações de elevado valor podem continuar a ser submetidas a verificação humana.

Onde está a minha encomenda? Posso alterar a morada de entrega? Porque é que a minha encomenda ainda não chegou?

As equipas de apoio ao cliente na área da logística recebem diariamente muitas perguntas semelhantes.

Os assistentes baseados em IA podem responder a questões de rotina, acedendo a registos de encomendas, informações de acompanhamento de envios, políticas de entrega e bases de conhecimento.

Por exemplo, um cliente pergunta por que razão uma encomenda está atrasada. Em vez de dar uma resposta genérica, um assistente ligado ao sistema de rastreio pode consultar o estado mais recente da remessa e fornecer uma explicação com base na informação disponível.

Os pedidos mais complexos podem ser encaminhados para um operador humano.

O mais importante é a integração. Sem acesso a dados operacionais fiáveis, mesmo um assistente de IA sofisticado pode fornecer respostas imprecisas sobre o estado da entrega.

As cadeias de abastecimento têm uma grande tendência para nos reservar surpresas desagradáveis. Um fornecedor deixa de dar notícias de repente, um porto fica congestionado ou uma tempestade interrompe as entregas do outro lado do mundo. E as consequências podem afetar a sua empresa muito antes de se aperceber de que algo está errado.

A IA ajuda a detetar problemas mais cedo. Ao analisar o desempenho dos fornecedores, os dados de envios, as previsões meteorológicas, as notícias e os registos históricos de perturbações, consegue identificar riscos potenciais e estimar o seu impacto nas operações.

Por exemplo, se um porto importante estiver a enfrentar congestionamento, um sistema de IA pode identificar quais as remessas que poderão ser afetadas e ajudar os responsáveis pelo planeamento a avaliar rotas ou fornecedores alternativos.

Claro, a IA não consegue impedir um furacão nem tornar um fornecedor pouco fiável subitamente fiável. Mas pode proporcionar à sua equipa algo incrivelmente valioso: tempo para decidir o que fazer a seguir.