As Inteligências Artificiais e suas aplicações na logística empresarial

Luiz Fernando de Carvalho Reis[1]

Mateus Marcos de Souza Pereira[2]

O cenário da logística passou por uma transformação significativa nos últimos anos, com o crescimento explosivo do comércio eletrônico a partir dos anos 2000. Após o frenesi do comércio eletrônico, a necessidade de operações simplificadas e processos otimizados se torna ainda mais crucial à medida que as expectativas dos consumidores evoluem e as empresas buscam navegar pelos picos e vales sazonais. É aqui que a inteligência artificial (IA) surge como um divisor de águas, oferecendo soluções inovadoras para os desafios enfrentados pelo setor de logística.

Neste artigo, exploramos várias maneiras atraentes de alavancar a IA na logística, destacando sua importância em aumentar a eficiência e atender, especialmente, às demandas em evolução de uma era de comércio eletrônico.

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que está transformando rapidamente o setor de logística. Refere-se ao uso de algoritmos e aprendizado de máquina para automatizar e otimizar vários processos de logística e já está sendo usado para automatizar tarefas de rotina e fornecer insights que antes eram impossíveis de alcançar (BIRELO, 2024).

A inteligência artificial é particularmente adequada para logística devido às extensas redes do setor. Ao analisar dados, a IA pode prever volumes futuros de produção e transporte, levando a uma utilização mais eficiente de recursos. Consequentemente, as tarefas estão sendo delegadas a sistemas digitais de autoaprendizagem em um ritmo cada vez maior. O papel da IA ​​na logística é, em última análise, agilizar as operações em processamento de pedidos, gerenciamento de estoque, cadeia de suprimentos e distribuição para oferecer uma experiência aprimorada ao cliente (PEREIRA, 2023).

Ela pode ser usada para automatizar tarefas de rotina para reduzir custos, melhorar a eficiência e fornecer melhor atendimento ao cliente. A IA na logística de comércio eletrônico também fornece rastreamento e monitoramento em tempo real de encomendas, o que melhora a experiência geral do cliente. Além disso, a IA acelera a análise de dados, permitindo que as empresas tomem decisões inteligentes e melhorem as operações (SILVA, 2023).

Isso se deve ao fato de que a IA é capaz de processar e filtrar grandes quantidades de dados, que podem ser usados ​​para criar previsões para desenvolvimentos futuros em intralogística. Colocar certos itens em uma determinada ordem ou selecionar rotas de coleta que minimizem o tempo de viagem são apenas duas das muitas maneiras de otimizar as operações de depósito. No geral, o uso de IA na logística de comércio eletrônico está se tornando cada vez mais essencial no ambiente de negócios acelerado de hoje, no entanto, pesquisas mostram que nem todos no espaço de logística estão prontos para adotar estratégias baseadas em IA (SILVA, 2023).

Apesar dos benefícios claros da implementação de IA em toda a jornada de logística, desde a previsão de demanda e gerenciamento da cadeia de suprimentos até o atendimento e a última milha, muitas empresas enfrentam vários desafios que podem ser barreiras para a adoção da tecnologia de IA.

Esses desafios se apresentam em obstáculos estratégicos e operacionais, clareza de processos e estruturas de governança, decidindo em que focar usando IA e garantindo que os tipos de dados e interfaces (APIs) necessários sejam estabelecidos.

Primeiramente, implementar a tecnologia de IA geralmente requer um investimento significativo em hardware, software e infraestrutura, o que pode ser caro. Pesquisas mostram que, em 2023, as empresas gastarão somas significativas por funcionário em software, o que significa que as empresas devem fazer considerações cuidadosas sobre as despesas dos funcionários e as despesas gerais da empresa (SILVA, 2023).

Além disso, manutenção, atualizações e treinamentos contínuos podem ser necessários para garantir que o sistema de IA esteja funcionando corretamente e fornecendo resultados precisos, o que também pode aumentar o custo geral. Para empresas menores ou aquelas com orçamentos limitados, essas despesas podem ser proibitivas e impedi-las de adotar totalmente a tecnologia de IA. Como a IA é um fenômeno tecnológico relativamente novo, muitas empresas não têm a experiência técnica ou os recursos necessários para implementar e gerenciar sistemas de IA de forma eficaz.

Em 2011, um estudo da McKinsey & Company estimou que, até 2018, somente os Estados Unidos enfrentariam uma escassez de 140.000 a 190.000 pessoas com habilidades analíticas profundas, tornando aspectos da IA ​​inúteis se o big data que ela produz fosse incompreensível. Eles também estimaram que 1,5 milhão de gerentes e analistas não teriam o conhecimento necessário para usar a análise de big data para tomar decisões eficazes (GONÇALVES, 2023).

Claramente, a educação é uma barreira fundamental à entrada, já que o custo de contratação e treinamento de funcionários qualificados em tecnologia de IA aumenta ainda mais o custo geral de implementação e manutenção mencionado acima. "As pessoas devem, portanto, ser treinadas sobre como usar a respectiva solução no trabalho diário conforme o Digital Business (GONÇALVES, 2023).

Ao usar sistemas de IA para lidar com clientes sensíveis dados, violações históricas de segurança cibernética deixaram as empresas sem confiança quando se trata de soluções tecnológicas. Neste caso, é importante considerar se a IA é apropriada para incorporar - alguns processos podem se prestar a outras formas de automação. Por exemplo, em abril de 2021, a subsidiária da gigante de bebidas C&C Group desligou os sistemas de TI após um incidente de segurança. Apesar da equipe de TI da Bulmers reagir rapidamente, desligando todos os sistemas de TI, conforme o plano de resposta de segurança cibernética, o impacto operacional foi surpreendente. A empresa ficou cumprindo pedidos manualmente por telefone enquanto restaurava seus recursos online (GONÇALVES, 2023).

Abordar esses desafios é crucial para que as empresas percebam totalmente os benefícios potenciais da tecnologia de IA em suas operações.

Cabe mencionar, entretanto, o receio que certas categorias profissionais tem com o avanço da inteligência sobre seus espaços, e do possível impacto negativo que isso poderia ter. Pode-se observar que a inteligência artificial tem como objetivo mapear os processos mentais humanos. Ao processar dados relacionados a esses processos, a máquina aprende e, com esse conhecimento, pode agir de maneira similar a um ser humano que possua as mesmas informações. Vale destacar, ainda, que as falhas humanas são inevitáveis, e a tecnologia tem se desenvolvido para reduzir essas falhas quando a substitui. Dessa forma, além de simular o comportamento de um ser humano com experiência em uma área específica, a tecnologia também atua para minimizar as falhas cognitivas próprias dos seres humanos. (SCHWINDT E COSTA, 2021).

Embora muitas funções humanas estejam sendo substituídas por tecnologia, é evidente que o ser humano continua essencial para gerenciar as atividades relacionadas aos dados e à crescente presença da tecnologia em sua área. Caso esses profissionais não acompanhem a evolução tecnológica e não busquem aperfeiçoamento, haverá um impacto negativo significativo na contabilidade, resultante da falta de aproveitamento de todos os recursos disponíveis. Portanto, é fundamental que, além das inovações tecnológicas, haja também um aprimoramento na qualificação da força de trabalho profissional. (SCHWINDT E COSTA, 2021).

Dito isso, já existem muitos casos para o uso de IA em logística, atendimento e última milha. A manutenção preditiva é uma área crítica na qual a Inteligência Artificial está transformando o setor de logística, já que o tempo de inatividade pode ser custoso em atrasos e perda de receita. A manutenção preditiva é uma abordagem proativa à manutenção que usa análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina para prever quando a manutenção é necessária, ajudando as empresas de logística a identificar problemas antes que eles ocorram. É uma técnica usada para prever quando tarefas de manutenção, como reparos ou substituição de equipamentos, são necessárias. Isso é feito analisando dados e identificando padrões que indicam quando a manutenção provavelmente será necessária (BIRELO, 2024).

Ao combinar dados históricos e dados atuais, as empresas podem tomar decisões inteligentes, resolver problemas antes que eles se tornem sérios e causem tempo de inatividade. É altamente econômico, economizando cerca de 8% a 12% em relação à manutenção preventiva e até 40% em relação à manutenção reativa (de acordo com o Departamento de Energia dos EUA) (BIRELO, 2024).

A IA é usada na manutenção preditiva para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que não são facilmente reconhecíveis por humanos. Por exemplo, a IA pode ser usada para analisar os dados de máquinas como correias transportadoras ou empilhadeiras para identificar padrões que indiquem quando a manutenção é necessária. Isso pode incluir mudanças na temperatura da máquina, vibração ou outros fatores que podem indicar que um problema está se desenvolvendo. Ao usar a IA para analisar esses dados, as empresas podem identificar problemas antes que se tornem sérios e tomar medidas preventivas que minimizem a interrupção dos negócios (BRITO, 2024).

A manutenção preditiva não só pode salvar máquinas físicas, mas pode ser uma abordagem valiosa para atualizações e manutenção da infraestrutura de TI, garantindo o desempenho ideal e minimizando o tempo de inatividade. Ao aproveitar a IA e a análise preditiva, as empresas podem monitorar e avaliar proativamente a integridade de seus sistemas de TI e componentes de infraestrutura (BRITO, 2024).

Isso envolve coletar e analisar dados de várias fontes, como logs do sistema, métricas de desempenho e padrões históricos para identificar possíveis problemas ou anomalias que podem levar a falhas do sistema ou degradação do desempenho.

Todos nós usamos o Google Maps para encontrar a maneira mais eficiente de viajar de A para B. É a rota mais econômica? A rota mais econômica? Ela evita pedágios ou rodovias? Esse tipo de otimização de rota se tornou algo natural quando entramos em nossos carros e partimos para um novo destino.

A otimização de rota é um aspecto crítico da logística, pois determina a rota mais eficiente para as mercadorias viajarem de um ponto a outro. Na logística, isso é feito considerando vários fatores, como distância, condições de tráfego e cronogramas de entrega. Ao usar IA para analisar grandes volumes de dados, as empresas de logística podem otimizar suas rotas de entrega para reduzir os custos de combustível, melhorar os tempos de entrega e aumentar a segurança do motorista. Algoritmos de IA podem processar dados de várias fontes, como sensores de tráfego, rastreamento por GPS e previsões do tempo para determinar a melhor rota possível (BIRELO, 2024).

Por exemplo, a IA pode ser usada para analisar dados de tráfego em tempo real para identificar a rota mais rápida para veículos de entrega, considerando veículos manuais e autônomos. Isso inclui considerar fatores como fechamento de estradas, acidentes e congestionamento. A IA também pode ser usada para otimizar rotas com base nas condições climáticas, levando em consideração fatores como chuva ou neve. O uso da IA na otimização de rotas tem vários benefícios para empresas de logística.  

O gerenciamento de estoque é uma função crítica para qualquer negócio de comércio eletrônico. O sucesso de um negócio de comércio eletrônico depende em parte da eficácia com que ele gerencia seu estoque. No entanto, o gerenciamento de estoque pode ser uma tarefa desafiadora, especialmente para empresas que lidam com um grande número de SKUs (Stock Keeping Units) (BRITO, 2024).

Os sistemas de gerenciamento de estoque com tecnologia de IA podem ajudar as empresas de comércio eletrônico a tomar melhores decisões de estoque, automatizando muitos dos processos manuais envolvidos. Tradicionalmente, esses processos manuais incluem tarefas como contagem física de estoque, entrada manual de dados para rastrear níveis de estoque e reordenação manual de itens quando os níveis de estoque estão baixos. Esses processos podem ser demorados, propensos a erros humanos e podem não fornecer insights em tempo real sobre níveis de estoque e padrões de demanda.

A previsão de demanda é o processo de prever a demanda futura de um produto ou serviço. No comércio eletrônico, a previsão de demanda é essencial para que as empresas otimizem suas operações de cadeia de suprimentos e garantam que tenham estoque suficiente para atender à demanda do cliente, especialmente em temporadas de pico (BRITO, 2024).

Os sistemas de previsão de demanda com tecnologia de IA podem ajudar as empresas de comércio eletrônico a fazer previsões de vendas mais precisas e otimizar seus níveis de estoque, resultando em melhor eficiência da cadeia de suprimentos e melhor satisfação do cliente. Ao analisar grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo dados históricos de vendas, atividade de mídia social e tendências de mercado, a IA pode fornecer previsões precisas da demanda futura. A IA também pode ser usada para identificar padrões e tendências no comportamento do cliente, o que pode ajudar as empresas a ajustar suas estratégias de marketing e ofertas de produtos para melhor atender à demanda do cliente (BIRELO, 2024).

O uso de IA na previsão de demanda tem vários benefícios para empresas de comércio eletrônico, pois permite melhor planejamento da cadeia de suprimentos: Ao prever com precisão a demanda futura, as empresas podem otimizar suas operações da cadeia de suprimentos para garantir que tenham estoque suficiente para atender à demanda do cliente, minimizando desperdícios e faltas de estoque. Ajuda a reduzir desperdícios e minimizar faltas de estoque: A IA pode ajudar as empresas a evitar estoques excessivos ou insuficientes, eliminando o risco de perda de receita ou aumento de custos.

No geral, o uso da IA ​​na previsão de demanda está transformando a maneira como as empresas de comércio eletrônico operam. Ao aproveitar a IA para analisar dados e prever a demanda futura, as empresas podem otimizar suas operações da cadeia de suprimentos, melhorar a satisfação do cliente e aumentar a receita (BIRELO, 2024).

Pesquisa mostram que a implementação bem-sucedida do gerenciamento da cadeia de suprimentos habilitado para IA permitiu que os primeiros usuários melhorassem os custos de logística em 15%, os níveis de estoque em 35% e os níveis de serviço em 65%, em comparação com concorrentes de movimentação mais lenta. De acordo com a DataRobot, "a IA pode reduzir custos e minimizar os desafios da cadeia de suprimentos, impulsionando escolhas mais informadas em todos os aspectos do gerenciamento da cadeia de suprimentos" (BIRELO, 2024).

A inteligência artificial é realmente uma força a ser reconhecida no setor de logística, trazendo oportunidades incríveis para automatizar tarefas de rotina, melhorar a eficiência e reduzir custos.

Ao implementar esses usos de IA em logística, as empresas podem colher os frutos e ficar à frente da concorrência. Quer estejamos falando de logística mais tradicional ou logística de comércio eletrônico, todas as empresas podem colher os frutos da IA, embora o comércio eletrônico tenda a se prestar mais facilmente à implementação de IA, dada sua natureza online e dependência de tecnologia.

REFERÊNCIAS

BIRELO, Henrique Vigilato. Potencial transformador da inteligência artificial na logística. Ciências Exatas e da Terra, v. 29, n. 140, 2024.

BRITO, Gabriel Castanheiro de. Revisão sistemática sobre o uso da inteligência artificial na logística utilizando o Methodi Ordinatio. Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade Federal de Santa Catarina, 2023.

GONÇALVES, Rodrigo César da Silva. Artificial Intelligence driving intelligent logistics: Benefits, challenges, and drawbacks. Dissertação de Mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa, 2023.

PEREIRA, Cleyssuane Lopes. Estudo bibliométrico sobre inteligência artificial na logística. Faculdade de Tecnologia de Jundiaí, 2023.

PINHO, Filipe Alexandre Santos. Impacto da inteligência artificial na logística: uma revisão da literatura. Repositório Institucional da Universidade Fernando Pessoa, 2024.

SCHWINDT, Marcela Chagas de Souza; COSTA, Simone Alves. Os Principais Impactos da Inteligência Artificial na Contabilidade Gerencial. Congresso USP de Iniciação Cientifica em Contabilidade, 18º edição, 2021.

SILVA, Raphael Oliveira da; CAMPELLO, Mauro. O impacto da tecnologia na logística: aplicação de inteligência artificial e automação de processos. Anais do Simpósio Acadêmico de Engenharia de Produção (SAEPRO) da EEL-USP, 2024.

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[1] Professor Mestre dos Cursos de Administração e Ciências Contábeis da Faculdade Irecê.

 [2] Professor Especialista, Coordenador dos Cursos de Administração e Ciências Contábeis da Faculdade Irecê.