Tecnologias como Inteligência Artificial, Machine Learning e blockchain trazem resultados eficientes para os setores de logística e frota

No segmento de logística e cargas estas tecnologias emergentes surgem para tornar operações mais produtivas, ajudar na previsão de possíveis interferências durante as rotas e nas tomadas de decisões

Imagine que agora é possível contar com reconhecimento de imagem durante o rastreamento de frotas, possibilitar que o caminhão tenha um trajeto mais seguro de ponta a ponta, acompanhar se o motorista cumpre com os horários certos de chegada e de saída das operações (inclusive com os intervalos de trabalho) e até rever planos caso aconteça algum imprevisto em uma determinada entrega.

De fato, esses novos recursos são excelentes soluções para o avanço no desempenho da cadeia de suprimentos e, quando utilizados juntos, oferecem muitos benefícios para os negócios.

Rotas mais produtivas são resultados da tecnologia avançada

Uma sequência de monitores em uma sala no andar do Hub de Inovação da Raízen, joint venture entre Cosan e Shell com forte atuação no setor sucroenergético no Brasil e na América Latina, remonta a uma sala de controladores de voos.

Chamado de Centro de Controle Operacional (CCO), o projeto conta com uma estrutura carregada de tecnologia e uma equipe de monitores para acompanhar de forma minuciosa a rota de 4.500 caminhões-tanque de 35 transportadoras que operam para a companhia de combustíveis.

O objetivo é tornar a rotina da coleta e entrega mais inteligente e segura, otimizando o tempo nas operações – a partir de um traçado padrão de todas rotas – e até mesmo prevendo possíveis violações durante o percurso.

A primeira etapa da iniciativa foi implementada em março de 2019 e em abril deste ano teve a terceira fase concluída, que conta com a precisão de informações por meio da Inteligência Artificial (AI). “Com o uso dessa

tecnologia que implementamos agora é possível receber em tempo real alertas de segurança com base no pacote de informações sobre a rota e o perfil do motorista que foi gerado”, observa Gabriel Salgado, gerente de transportes da Raízen e um dos responsáveis pelo projeto.

Para que as informações de alerta cheguem na plataforma virtual do CCO, disponível tanto para a transportadora quanto para a Raízen, os eventos das operações passam por um robô de decisão, composto de algoritmos, que calcula as informações armazenadas no banco de dados na nuvem ou geradas pelo veículo em monitoramento. “Com isso é possível visualizar o que está acontecendo e tomar as decisões cabíveis em tempo real”, observa Salgado.

Uma das próximas ambições com relação ao CCO é utilizar o rotograma falado nos caminhões. Neste caso, o Machine Learning (aprendizado de máquina) reconhecerá os detalhes das rotas e traçará um comportamento padrão para cada uma delas e, assim, o robô da Inteligência Artificial enviará ao motorista mensagens de alertas e instruções de tomadas de decisão durante o percurso. “O condutor do veículo vai poder agir de forma rápida e precisa sem precisar da nossa interferência o tempo todo”, diz Salgado.

De fato, a gestão de frotas ganhou facilidades em meio aos avanços tecnológicos. A Fretebras, plataforma que conecta transportadoras e motoristas de caminhão autônomos com empresas que precisam do serviço de cargas, também está desenvolvendo soluções baseadas em Machine Learning para recomendar os fretes mais adequados de acordo com informações do perfil do caminhoneiro. “A indicação acontece a partir do comportamento histórico do motorista, como, por exemplo, o tipo de carga que mais carrega, principais rotas e empresas que mais se identifica”, diz Luiz Gustavo Felicio, co-fundador da Fretebras.

Com cerca de 410 mil caminhoneiros cadastrados e mais de 400 mil fretes publicados todo mês para empresas e profissionais autônomos de frotas, a Fretebras investe também em Big Data (análise de conjunto de dados). A partir das informações disponibilizadas na plataforma, os empresários poderão fazer previsão de preço de frete de acordo com oscilações e projeções do mercado, índice de inflação e liquidez de motoristas. “Isso simplificará a gestão de transporte, diminuirá o risco de negócio e tornará as contratações dos fretes ainda mais competitivas”, conta Felicio.

Aplicações com poder preditivo e proativo

A IBM é uma das maiores empresas de tecnologia que tem impulsionado segmentos como o da cadeia de suprimentos e de logística com soluções emergentes como a Inteligência Artificial.

Com essa tecnologia, as companhias podem transformar em tempo real dados não estruturados em aplicações para ajudar na predição de intercorrências, otimizando inclusive tempo durante a resolução dos imprevistos.

Nesse sentido, a mais recente ferramenta que a companhia investe é a we.trade, plataforma de blockchain (nova tecnologia de criptografia e proteção de dados).

Pensada para interligar compradores, vendedores, seguradoras, bancos e empresas de logística, a facilidade tecnológica propõe automatizar processos ligados ao financiamento comercial de modo que é possível realizar pedidos, gerenciar o seu processo e obter financiamentos de forma bastante segura.

A tecnologia revolucionando a logística

Nesse sentido, é possível afirmar que nada disso seria possível sem o uso da Inteligência Artificial, termo, que como o próprio nome diz, se refere à parte da inteligência cognitiva, ou seja, capacidade de raciocinar, solucionar problemas complexos (anteriormente só resolvidos por pessoas) e até manipular objetos. Reconhecimento facial, atendimento virtual por assistentes eletrônicas, previsão de sinistros de uma seguradora são alguns exemplos básicos do uso da IA.

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