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INTELIGÊNCIA LOGÍSTICA É INDISPENSÁVEL PARA A EFICIÊNCIA DAS TRANSPORTADORAS

Machine learning que já tem sido utilizada em diversos segmentos das organizações, torna-se também uma ferramenta fundamental para aprimorar o setor de fretes

machine learning é uma prática que tem sido utilizada em diversos segmentos das organizações e um dos principais é o setor logístico. Por causa dos benefícios proporcionados pela ferramenta, ela também tem se tornado indispensável para aprimorar a inteligência logística nas empresas. Para quem ainda não está familiarizado, o termo originário da língua inglesa significa aprendizado de máquina. Desse modo, a metodologia refere-se à ideia de máquinas serem capazes de aprenderem sozinhas por meio da análise de um grande volume de dados.

Mas, como as máquinas conseguem ter acesso e, assim, analisar um grande volume de dados? Isso é feito por meio do Big Data. Segundo Alexandre Simamura, gerente de customer success e operações da logtech goFlux, ao contar com tamanha quantidade de informações, as máquinas terão mais facilidades em identificar padrões e desenvolver conexões entre os dados. “Além disso, elas serão mais capazes de executar diversas tarefas sem precisar da ajuda humana”, diz.



machine learning pode ocorrer em duas fases. Primeiramente, há uma etapa supervisionada na qual o ser humano controla a entrada e a saída de dados. Além disso, ele ajuda no treinamento da máquina ao fazer comentários em relação às previsões. Posteriormente, na categoria não supervisionada, os algoritmos aplicam o que aprenderam e passam a ser capazes de realizar diversas atividades sem qualquer auxílio externo.

Aplicações na logística

Falando especificamente do setor de logística, as aplicações são diversas e beneficiam vários processos no segmento. Focando em precisão de demandas, por meio da análise de um amplo volume de dados, torna-se possível identificar padrões com bastante exatidão. “Nesse contexto, as empresas terão mais assertividade para fazerem a previsão de demandas. Com isso, torna-se mais fácil para a tomada de decisão com segurança e que realmente contribuam para o crescimento do negócio”, destaca Simamura.

Outro ponto fundamental é a gestão de estoque, pois ao realizar a previsão das demandas, as empresas terão mais facilidade na organização. Nesse momento é comum surgir a seguinte dúvida: por que isso acontece? Por meio da coleta de um amplo volume de dados, torna-se possível verificar as mercadorias que apresentam mais saídas e as que apresentam menos. Dessa maneira, a companhia poderá priorizar a compra de produtos com maior demanda, o que ajudará a mesma a aproveitar as oportunidades de venda e também aproveitar os recursos financeiros.

Ainda segundo Simamura, o aprendizado de máquina também poderia ajudar muitas empresas a fazerem a manutenção dos seus veículos de frota no momento exato. “Essa característica pode otimizar a produtividade do setor logístico, pois as manutenções acontecerão de forma a não prejudicar as atividades”, reforça.

Vantagens na prática

Com um melhor desempenho nas atividades, as companhias tendem a conquistar mais consumidores e, consequentemente, conseguirão ter uma imagem positiva por parte dos clientes. Além disso, as pessoas tendem a ficar mais satisfeitas com a marca, e voltar a sua organização ou até mesmo recomendá-la aos amigos, aumentando a probabilidade de ampliar a sua base de clientes.

Neste contexto a plataforma da goFlux conta com diversas funcionalidades que ajudarão a implementar o machine learning. Primeiro, a plataforma, conforme a utilização dos clientes acontecem, toda transação e geração de dados é capturada, com isso o volume de dados cresce, trazendo mais informação à máquina, sendo mais fácil e ágil na tomada de decisão “Esse aprendizado de máquina é uma prática que tende a ganhar mais espaço em diversos segmentos das empresas, inclusive o setor logístico. Se considerarmos os benefícios proporcionados vale muito a pena ficar por dentro sobre essa nova tendência e implementá-la nas organizações”, finaliza o profissional.

Com informações da Assessoria de Imprensa

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