No contexto da logística moderna, a previsão de demanda desempenha um papel crucial na otimização de operações e na redução de custos. Tradicionalmente, a previsão de demanda dependia de métodos estatísticos básicos e, sejamos francos, da intuição dos gestores. No entanto, com a evolução da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML), surgiram novas possibilidades que estão revolucionando esse processo.
Os algoritmos avançados de IA e ML permitem uma análise mais profunda e precisa dos dados históricos e das tendências de mercado. Diferentemente dos métodos tradicionais, esses algoritmos podem aprender continuamente com novos dados, ajustando-se às mudanças no comportamento do consumidor e às variações sazonais, resultando em previsões muito mais precisas e eficientes.
Essa precisão na previsão de demanda leva como consequência a redução de excessos e ruptura de estoque. Afinal, estoques abarrotados representam dinheiro parado e custos adicionais de armazenamento, enquanto a escassez de produtos pode resultar em perda de vendas e insatisfação do cliente. Com a aplicação de inteligência artificial e machine learning, as empresas podem equilibrar melhor diversos processos.
Por exemplo, ferramentas de WMS (Warehouse Management System) já utilizam IA para automatizar o gerenciamento de armazéns, melhorando a eficiência do armazenamento e na movimentação dos produtos, podendo prever demandas e sugerir a melhor disposição dos itens dentro dos armazéns, bem como dentro dos veículos. Também há outras soluções combinadas, como YMS (Yard Management System), que aplica IA para coordenar a movimentação de veículos nos pátios, otimizando os recursos e melhorando a eficiência das operações logísticas, e o TMS (Transportation Management System), que usa algoritmos de machine learning para otimizar as rotas, arranjos de cargas, sequenciamento de entrega e prever tempos de entrega com maior precisão, ajudando a reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente.
Pode parecer ultrapassado bater na tecla do WMS, YMS e TMS, mas acredite, ainda há muitas empresas que não extraem o máximo dessas tecnologias em suas operações. Segundo o IPT (Índice de Produtividade Tecnológica) da Logística, estudo lançado pela TOTVS em 2021, entre as prioridades de investimento futuro por parte dos prestadores de serviços logísticos, estão digitalização e automação de processos, mostrando que ainda não estamos no nível de maturidade que poderíamos estar. Por isso, é fundamental que haja, também, a mudança de cultura nas empresas e a capacitação dos profissionais para o uso efetivo de tecnologias.
Isso porque, é fato que a aplicação de inteligência artificial e machine learning na previsão de demanda está transformando a logística, proporcionando uma gestão de estoque mais eficiente e precisa. Com produtos avançados sendo disponibilizados pelo mercado de tecnologia, as empresas podem integrar essas soluções de forma eficaz, otimizando suas operações e garantindo uma resposta mais ágil às demandas do mercado. Essa evolução não apenas melhora a eficiência operacional, mas também fortalece a competitividade das empresas em toda a cadeia de suprimentos. A previsibilidade é a base para um bom planejamento em todas as frentes do negócio, por que não contar com tecnologia de ponta para isso?
Fonte : https://gironews.com/opinioes/revolucionando-a-logistica-como-ia-e-machine-learning-estao-trabalhando-a-favor-da-previsibilidade/
