O uso de tecnologia para otimizar e gerir processos tem se consolidado como uma tendência global. No Brasil, cerca de 40% dos investimentos serão direcionados à melhoria da produtividade, enquanto 25% focará no aproveitamento de dados para prever a demanda e outras melhorias, segundo a pesquisa “Uso de Tecnologia na Logística Brasileira”, realizada pelo ILOS.
A previsão de demandas logísticas é uma das atividades mais desafiadoras no setor da cadeia de suprimentos. A precisão nas previsões impacta diretamente o planejamento de estoques, a alocação de recursos, a eficiência operacional e a satisfação do cliente.
A fim de reunir dados, obter visibilidade e facilidade no processo de previsão de demanda, a adoção de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) tem revolucionado as operações, permitindo que as empresas façam previsões mais precisas e otimizem seu fluxo logístico.
Neste artigo, a Uello explora como essas tecnologias podem ser aplicadas na previsão de demandas logísticas, abordando desde os princípios básicos até as técnicas mais avançadas de IA e ML. Confira:
Como funciona o processo de previsão de demandas no setor de logística?
A previsão de demandas logísticas é o processo que visa estimular a quantidade de produtos ou serviços que serão necessários em um determinado período. Esta atividade é fundamental para planejar estoques, transporte e distribuição, evitando faltas ou excessos de produtos.
Segundo estudo publicado pela plataforma de marketing do Grupo Stefanini, Haus, o faturamento geral da Black Friday de 2024 deve crescer 10%, apresentando também um aumento de 14% no número de pedidos. Para fins comparativos, a data sazonal de compras do ano anterior movimentou no e-commerce R$ 5,23 bilhões e acumulou 8,21 milhões de pedidos.
Pensando em datas sazonais no varejo, como a própria Black Friday, previsões imprecisas podem levar a problemas, por exemplo, falta de mercadoria, excesso de inventário, custos elevados de armazenamento e atraso nas entregas.
Como a inteligência artificial e o machine learning aprimoram o processo de previsão de demandas na logística?
Utilizando da tecnologia para auxiliar neste processo de previsão de demandas, a inteligência artificial utiliza algoritmos avançados para analisar grandes volumes de dados e detectar padrões que seriam impossíveis para um ser humano identificar manualmente, como dados históricos de vendas, informações de mercado, condições econômicas, comportamento do consumidor, entre outros fatores, para gerar estimativas mais acuradas e em tempo real.
No estudo recente da consultoria de Logística e Supply Chain, ILOS, sobre o uso de tecnologia no setor logístico nacional, a previsão de demanda é o principal fator para o investimento de 40% em ferramentas de IA, devido à complexidade das operações atuais e as exigências de operações cada vez mais ágeis.
Já o machine learning, sendo um subconjunto da inteligência, utiliza esses algoritmos e “aprende” com dados históricos, ajustando automaticamente seus modelos de previsão com base em novos dados e padrões.
Ao contrário dos métodos tradicionais, que dependem de regras fixas, o ML melhora suas previsões ao longo do tempo. Por exemplo, um modelo de ML pode considerar fatores sazonais, variações geográficas, campanhas de marketing, entre outros, para prever com alta precisão.
Algoritmos de machine learning comuns utilizados na logística
- Regressão Linear e Polinomial: Usados para prever a demanda com base em variáveis como preço, campanhas de marketing e histórico de vendas;
- Redes Neurais Artificiais (RNA): Ideais para trabalhar com grandes volumes de dados e identificar padrões complexos;
- Modelos de Séries Temporais: Como o ARIMA e o LSTM, que são usados para prever a demanda ao longo do tempo, considerando tendências passadas e variações sazonais.
Conheça os principais softwares para o planejamento de diferentes etapas da cadeia de suprimentos no nosso artigo sobre o tema.
Etapas para implementar IA e ML na previsão de demandas Logísticas
Como visto até aqui, a implementação de IA e ML na previsão de demandas logísticas é um passo essencial para otimizar a cadeia de suprimentos e aumentar a eficiência operacional. Para integrar esses dois sistemas de forma eficaz, é fundamental seguir etapas estratégicas, que incluem a coleta e preparação de dados, e a escolha dos algoritmos adequados, garantindo que as previsões se alinhem às necessidades empresariais:
1. Coleta de dados
O primeiro passo para implementar IA e ML é garantir que a empresa tenha uma base de dados robusta. Isso inclui dados históricos de vendas, comportamento do cliente, dados de mercado e fatores externos, como condições econômicas e políticas.
2. Limpeza e Preparação dos dados
Os dados coletados devem ser limpos e organizados para evitar ruídos e inconsistências que comprometam a eficácia dos algoritmos. Isso inclui remover duplicatas, corrigir valores incorretos e estruturá-los adequadamente.
3. Escolha dos algoritmos de ML
A escolha do algoritmo adequado depende da natureza dos dados e do objetivo da previsão. Algoritmos simples podem ser suficientes em alguns casos, enquanto os mais complexos podem ser necessários para dados mais dinâmicos e com múltiplas variáveis.
4. Treinamento do modelo
Uma vez escolhido o algoritmo, ele deve ser “treinado” com os dados históricos da empresa. O modelo de ML aprende a partir desses dados, ajustando suas previsões ao longo do tempo.
5. Implementação e Monitoramento
Após o modelo ser treinado e ajustado, ele pode ser implementado nas operações logísticas para fazer previsões em tempo real. É importante monitorar continuamente o desempenho do modelo e atualizá-lo conforme novos dados sejam gerados.
Quais são os principais benefícios da previsão de demandas com IA e ML?
A adoção de IA e ML na previsão de demandas logísticas traz inúmeros benefícios, como:
- Maior precisão: Algoritmos avançados garantem previsões mais precisas, mesmo em cenários complexos;
- Redução de custos: Com previsões acuradas, as empresas conseguem otimizar seus processos e reduzir desperdícios em toda a cadeia de suprimentos;
- Decisões mais ágeis: A análise em tempo real permite que as empresas tomem decisões rapidamente, ajustando-se às mudanças de mercado de forma eficiente;
- Escalabilidade: Os modelos de IA podem ser facilmente escalados para lidar com volumes crescentes de dados, acompanhando o crescimento da empresa.
Principais desafios na implementação de IA e ML na previsão de demandas
Embora a IA e o ML ofereçam muitos benefícios, a implementação dessas tecnologias também enfrenta desafios. O principal desafio é a qualidade dos dados, já que dados imprecisos ou incompletos podem comprometer as previsões. Outro ponto é o investimento em profissionais qualificados e infraestrutura tecnológica para gerenciar esses sistemas.
Saiba como otimizar o desempenho do seu time no nosso artigo sobre gestão de pessoas na logística.
Empresas que integram IA e ML na previsão de demandas logísticas obtêm uma vantagem competitiva significativa, permitindo-se atender com mais eficiência às necessidades de um mercado em constante mudança. Para maximizar esses benefícios, é essencial contar com parceiros estratégicos que ofereçam as ferramentas adequadas para otimizar previsões e garantir operações mais rentáveis e eficazes.
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