3 Maneiras pelas quais o Aprendizado de Máquina está Transformando a Indústria de Logística

As empresas de logística estão usando inteligência artificial e aprendizado de máquina para garantir os melhores resultados e manter a produtividade em seu nível mais alto, tomar melhores decisões comerciais e acompanhar a concorrência. A importância da IA nessa indústria é enorme. Estima-se que, nos próximos 20 anos, as empresas derivarão entre $1,3 trilhão e $2 trilhão por ano em valor econômico, graças a essa tecnologia avançada na fabricação e cadeias de suprimento globais.

Se você ainda está se perguntando como IA e aprendizado de máquina podem ajudar seu negócio, dê uma olhada em alguns casos de uso emocionais e decida se essa é a solução para você.

1. Software de Planejamento de Rotas Baseado em IA

Escolher a rota ótima, planejar pausas para os motoristas e evitar os caminhos mais movimentados e perigosos são apenas alguns dos muitos desafios que fazem parte do trabalho diário na indústria de logística.

De acordo com o Goldman Sachs, quando estamos falando sobre a entrega de apenas 25 pacotes, as rotas possíveis alcançam cerca de 15 trilhões de trilhões. E é aqui que o aprendizado de máquina entra em ação. O software de planejamento de rotas baseado em ML pode analisar todas as opções para escolher a solução ótima em termos de custos, prazos aplicáveis e eventos rodoviários inesperados que exigem decisões imediatas.

Com base em conjuntos de dados grandes fornecidos ao sistema, como informações sobre eficiência de combustível, possíveis acidentes ou obstruções de trânsito, tamanho do veículo e horários de trabalho dos motoristas, algoritmos de otimização de rotas em tempo real determinam a melhor rota para os motoristas. Eles são baseados em nuvem, então todas as informações são fornecidas em tempo real e podem ser acessadas por despachantes, motoristas, gerentes e outros funcionários, como gerentes de contas, para manter os clientes informados sobre o horário de entrega esperado.

Com base no aprendizado de máquina, o software de otimização de rotas pode trazer muitos benefícios para o seu negócio, como:

• Melhoria da experiência do cliente: Com estimativas de tempo de entrega mais precisas, os clientes estarão mais satisfeitos com o seu serviço e mais propensos a dar feedback positivo. Além disso, você também pode introduzir notificações sobre a entrega iminente por e-mail ou SMS.
• Economia de custos: Uma das principais vantagens do aprendizado de máquina é geralmente a economia de tempo e dinheiro. Isso é verdade aqui, pois os sistemas de otimização de rotas monitoram o consumo de combustível e sugerem as rotas mais rentáveis.
• Monitorar o desempenho do motorista: Um sistema baseado em nuvem que usa aprendizado de máquina ajuda a supervisionar o trabalho dos funcionários e garantir que eles estejam realizando suas tarefas de forma confiável. Você também pode garantir que eles estejam seguindo as regras de trânsito e seu cronograma de trabalho. Além disso, saber que os gerentes têm acesso a essas informações pode aumentar a eficiência e produtividade dos funcionários.
• Rastreamento de KPI: Com insights sobre informações-chave, como tempo de viagem, custos de combustível e produtividade dos funcionários, você pode monitorar melhor o desempenho da sua empresa e reagir mais rapidamente se algum elemento precisar de melhoria.

Um exemplo real de como a otimização de rotas algorítmica melhorou a receita na indústria de logística é esse estudo de caso da McKinsey. Seu cliente era uma empresa de logística asiática que pediu à empresa de tecnologia para resolver o problema de combinar a oferta de frota e rotas com os requisitos dos clientes.

Como eles conseguiram isso?

Primeiro, a equipe da McKinsey coletou todos os dados essenciais sobre seus processos para encontrar quaisquer problemas a serem melhorados. Eles analisaram informações vitais, como localizações de clientes, localizações de hubs e recursos de frota. Essas informações permitiram que eles construíssem um modelo de otimização de rotas que gera cronogramas personalizados para todos os veículos. Com essa solução, eles conseguiram melhorar a gestão em muitas áreas, considerando fatores como:

• Tipo de veículo
• Custo de utilização
• Carga máxima
• Tempo de viagem

O que estava por trás do seu sucesso?

Foi tanto a experiência quanto os algoritmos de aprendizado de máquina de ponta que eles usaram para construir essa solução. Por exemplo, eles usaram o modelo de algoritmo de otimização de rede (NOAH) para criar guias visuais nos mapas diários das rotas. Além disso, eles forneceram um aplicativo móvel que exibe dados em tempo real, facilitando o trabalho tanto para despachantes quanto para motoristas.

Como resultado, sua solução reduziu os custos em 3,6% e aumentou as eficiências da rede de linha de transporte, o que levou a um aumento de 16% no lucro.

2. Chatbots na Logística

Você sabia que até 97% das pessoas dizem que um mau atendimento ao cliente tem um impacto em suas intenções de compra? No entanto, outro recurso afirma que 36% dos clientes ainda estão frustrados com a falha das empresas em responder a perguntas simples.

Esses dados mostram a importância de ter um chatbot para responder aos clientes imediatamente, economizar tempo e melhorar a experiência do cliente. Os assistentes virtuais usam processamento de linguagem natural para conversar com as pessoas em um chat, geralmente diretamente na página inicial da empresa. Eles são construídos com algoritmos que podem reconhecer a pergunta feita e, em seguida, corresponder à resposta. Suponha que um usuário faça uma pergunta ininteligível para a qual não há resposta no banco de dados. Nesse caso, o chatbot tenta corresponder a uma das respostas “fallback” ou aprender novos padrões do cliente para usar essas informações na próxima vez que uma pergunta semelhante for feita.

Um chatbot tem uma certa quantidade de conhecimento sobre uma empresa e seus produtos ou serviços. Ele pode usar seus bancos de dados ou extrair informações de fontes externas. O assistente virtual responde a perguntas e conduz a conversa ele mesmo, direcionando a conversa para tópicos relacionados às atividades da empresa ou sugerindo uma visita a uma página relacionada.

5 Principais Vantagens dos Chatbots

Ainda não tem certeza de que chatbots são uma boa solução para o seu negócio? Basta dar uma olhada nas cinco principais vantagens de implementá-los em uma empresa de logística.

1. Respostas Imediatas 24/7/365

Nas empresas de logística, o contato com o cliente é crucial. Por exemplo, a DHL oferece três diferentes formulários de contato:

• E-mail para o serviço de atendimento ao cliente
• Contato telefônico
• Chatbot 24/7

O chatbot permite que os clientes obtenham informações instantâneas sobre o status de envio, preços, o tempo de entrega esperado de um pacote e muito mais.

Por que é importante?

Hoje, 77% das pessoas esperam obter respostas imediatas do chat online a qualquer momento do dia ou da noite. Chatbots podem trabalhar o tempo todo, mesmo quando os funcionários não estão trabalhando (além disso, eles nunca estarão cansados).

Implementar um chatbot que esteja sempre disponível melhora significativamente a experiência do usuário. Por exemplo, com o chatbot Helmi criado pela GetJenny, a Fundação para Moradia Estudantil na Região de Helsinque observou um aumento na pontuação geral de satisfação do serviço de atendimento ao cliente de 4,11 para 4,26.

2. Melhor Navegação no Site

Você sabia que 34% dos clientes estão frustrados com a navegação difícil do site?

Chatbots podem resolver esse problema ajudando os visitantes a navegar pelo site e encontrar rapidamente as informações que os interessam. Eles ajudam a criar uma imagem de marca positiva e uma experiência personalizada do cliente. Então, se você se importa em construir satisfação e lealdade da marca entre os clientes, um chatbot pode ser um excelente primeiro passo.

Um exemplo interessante de um chatbot que ajuda a encontrar todas as informações sobre um produto é o chatbot Alex, disponível no site Intellexer Summarizer. Quando você faz uma pergunta a ele, você receberá uma mensagem com um link para uma página onde você pode encontrar informações de interesse.

Fonte: https://summarizer.intellexer.com/

Para criar um bot como esse, você não precisa fornecer e extrair muitos dados. Você só precisa processar o conteúdo do site para fornecê-lo em uma forma apropriada. Em seguida, você separa as informações sobre o conteúdo da página e os dados para criar um fluxo lógico de conversa. Além disso, chatbots estão constantemente aprendendo, então, quanto mais perguntas eles recebem, mais precisas serão suas respostas. Muitas vezes, esse tipo de chatbot é a primeira solução de IA que as empresas optam.

3. Assistência de Entrega

Os assistentes virtuais podem ser o primeiro contato com os clientes e receber pedidos de entrega deles. Como outras soluções de IA, eles podem aliviar os funcionários de muitas tarefas repetitivas, como coletar informações de pedidos. Além disso, eles também podem executar instantaneamente pedidos de entrega relacionados ao cliente, como enviar uma fatura para um pedido ou informar sobre o status de entrega.

4. Suporte Completo para Funcionários

Chatbots podem ajudar os funcionários de muitas maneiras, desde a papelada até a colocação de pedidos e processamento de pagamentos. Eles podem receber ou preencher documentos, como faturas ou solicitações de pagamento, e muito mais. E quando as máquinas precisam de assistência humana, elas enviam uma mensagem para os trabalhadores humanos para dar o próximo passo correto.

De acordo com Bas Vogels, supervisor e treinador da equipe de atendimento ao cliente da DHL: “Os funcionários têm muito mais tempo para resolver questões de clientes complexas e evitar escaladas. A taxa de satisfação dos funcionários também aumentou enormemente.”

5. Rastreamento de Envio em Tempo Real

Na logística, o tempo de entrega e as informações em tempo real sobre o status de um pedido são cruciais. Chatbots garantirão que os clientes não precisem esperar por uma resposta. Um exemplo realista dessa solução é o estudo de caso da RoboRobo. Eles criaram um bot para a RPL que informa os clientes sobre o status do seu pedido. O chatbot permite que os clientes da RPL monitorem a localização do seu pacote e descubram quando ele será entregue.

Os chatbots podem ser usados em muitos lugares, não apenas em um site. Mais e mais empresas estão optando por chatbots disponíveis no Facebook, Skype, WhatsApp e outros canais.

3. Resolvendo Problemas de Roteamento de Picker e Lote em Operações de Armazém

Outra tarefa que a inteligência artificial realiza na logística é desenvolver os métodos mais eficientes para o fluxo de mercadorias tanto no armazém quanto na fase de distribuição.

Sistemas de gerenciamento de armazém baseados em IA podem registrar todas as atividades e processos que ocorrem no armazém. O software analisa os dados históricos coletados e os usa para planejar como o equipamento usado (robôs e sistemas automáticos e semi-automáticos) lidará com as cargas. Especialmente útil aqui pode ser o aprendizado profundo, análise preditiva, visão computacional e software de reconhecimento de produtos que pode ajudar a reconhecer objetos no armazém e fazer previsões estendidas de quais ações serão necessárias.

Um dos principais objetivos dos algoritmos de aprendizado de máquina é ajudar as pessoas com tarefas monótonas, mas difíceis. Na indústria de logística e manufatura, uma dessas tarefas é o roteamento de picker, que as máquinas também podem apoiar.

Um exemplo interessante é a solução criada pela Nvidia para a Zalando, um gigante do comércio eletrônico, que tem milhares de novos pedidos a cada hora. Sua solução baseada em IA permitiu resolver dois problemas.

​​1. Reduzindo o Tempo de Roteamento de Picker

Eles prepararam uma solução que permite o controle do armazém com um layout de “escada de corda” (o que significa que todos os produtos são armazenados em prateleiras colocadas em várias fileiras com corredores). Dado que um trabalhador precisa recuperar produtos localizados em diferentes partes do armazém, o sistema sugere a rota mais curta possível pelo armazém que permite pegar todos os itens necessários.

Os desenvolvedores da Nvidia criaram o algoritmo OCaPi (Optimal Cart Pick) que encontra a turnê de pick ótima para o trabalhador e até mesmo para os movimentos do carrinho do trabalhador. Isso permitiu que os trabalhadores da Zalando parassem de usar a heurística de roteamento em forma de S e planejassem uma rota mais otimizada.

2. Resolvendo o Problema de Lote

Na Zalando, todos os pedidos devem ser atribuídos a uma lista de pick. Quando a lista está completa, os produtos são embalados para o cliente.

Os desenvolvedores da Nvidia tentaram criar uma solução que permita alcançar a soma dos tempos de viagem para todas as listas de pick o mais pequeno possível, supondo que um trabalhador possa caber apenas 10 itens no carrinho. Eles analisaram turnês de pick OCaPi para dez pedidos de duas coisas para encontrar as divisões mais eficientes de pedidos em listas de pick.

Quais Tecnologias Podem Reduzir Esses Problemas?

Uma tecnologia-chave usada nesses projetos é o algoritmo OCaPi — uma função altamente não linear que permitiu que os desenvolvedores calculassem o tempo de viagem, considerando diferentes posições de pick-up. Essa solução mostrou a eles que a viagem depende principalmente do tempo gasto para pegar um item do canto de trás, localizado longe de todos os outros produtos.

Para tornar a estimativa de tempo de viagem OCaPi ainda mais rápida, eles usaram o framework de rede neural Caffe e a biblioteca de rede neural convolucional cuDNN da NVIDIA. Isso permitiu que eles treinassem quatro modelos em paralelo para encontrar uma arquitetura de rede neural muito precisa. Como resultado, seu sistema permitiu que a empresa reduzisse o tempo de viagem por item pegado em cerca de 11%.

Tais soluções baseadas em aprendizado de máquina permitem que as empresas:

• Aumentem a produtividade
• Acelerem os tempos de pick de pedidos, resultando em uma satisfação maior do consumidor
• Aumentem a satisfação dos funcionários cujo trabalho é apoiado por soluções inteligentes
• Melhorem o fluxo de trabalho diário
• Eliminem erros humanos, pois o cálculo de rota é mais rápido e preciso do que se um humano o fizesse.