Como a IA está remodelando silenciosamente a logística: reduzindo o desperdício e aumentando as margens

Enquanto finanças e saúde ganham as manchetes por adotarem IA, alguns dos casos de uso mais lucrativos estão nas estradas. A logística é a espinha dorsal do comércio global, e os executivos estão percebendo — em 2024, 90% dos líderes da cadeia de suprimentos disse que as capacidades tecnológicas são os principais fatores ao escolher parceiros de frete. O motivo? A IA está transformando uma indústria notória por ineficiência em vantagem competitiva para as empresas.

Historicamente dependente de processos baseados em papel, a logística tem sido um ponto cego para os líderes da cadeia de suprimentos. Essa falta de visibilidade alimenta o efeito chicote: pequenas mudanças na demanda do varejo inflacionam à medida que sobem na cadeia de suprimentos, chegando aos fornecedores de matéria-prima. Juntamente com longos prazos de entrega, isso força cada estágio — varejistas, atacadistas, distribuidores e fabricantes — a fazer pedidos em excesso, agravando o problema.

Mas vamos imaginar por um segundo que, em vez de encher caminhões e armazéns com chips semicondutores apenas para a demanda de PCs diminuir, a logística tivesse rastreamento em tempo real e visibilidade da cadeia de suprimentos. E se eles pudessem prever flutuações de demanda com 99.9% de precisão? E fornecer soluções logísticas flexíveis, como transporte sob demanda em resposta?

Com IA e aprendizado de máquina, esse ideal pode não estar tão distante quanto os líderes empresariais pensam.

A visibilidade da cadeia de suprimentos explica o inexplicável

Quando perguntados “Quais das capacidades tecnológicas dos transitários você considera mais valiosas?”, 67% dos entrevistados votaram a favor rastreamento de remessa em tempo real.

Dispositivos de Internet das Coisas (IoT) revolucionam o rastreamento de carga, fornecendo visibilidade granular e alertas em tempo real sobre a condição das mercadorias — cruciais para remessas sensíveis ao tempo ou com temperatura controlada, como alimentos e produtos farmacêuticos, que têm regulamentações de verificação rigorosas. Os líderes da cadeia de suprimentos não só podem descobrir quanto estoque eles têm e onde ele está localizado a qualquer momento, mas também podem aprender sobre sua condição. Os remetentes podem monitorar e compartilhar informações sobre se as mercadorias estão quentes, frias, molhadas ou secas, e podem ver se portas, caixas ou outros contêineres estão sendo abertos. Esses insights explicam anormalidades com itens alimentares que chegam estragados, minimizando o desperdício futuro.

Passando para a indústria eletrônica, as empresas podem garantir aos clientes que produtos como placas-mãe de laptop são genuínos quando os itens são rastreados e localizados. Gerentes de depósito e inventário podem escanear códigos de barras e códigos QR para rastrear níveis de estoque ou usar etiquetas de identificação por radiofrequência (RFID) anexadas a objetos para rastrear ativos de alto valor sem precisar escaneá-los. Etiquetas RFID mais avançadas oferecem alertas em tempo real quando as condições (como temperatura) desviam dos limites predefinidos.

A visibilidade em nível de item se tornou essencial para os remetentes e seus parceiros da cadeia de suprimentos. Os provedores de logística devem se adaptar rapidamente a interrupções e mudanças de demanda, e essa visibilidade aumenta a resiliência. Esses insights permitem que as empresas tenham uma visão holística do estoque e tomem decisões informadas em tempo real, reduzindo o desperdício e melhorando a utilização de recursos.

Previsão de demanda e prazos de entrega confiáveis

A utilidade dos sensores de IoT vai muito além do simples rastreamento de itens e atualização de clientes em tempo real. Eles fornecem dados que alimentam algoritmos de previsão de demanda.

O Coca-cola, por exemplo. A gigante dos refrigerantes utiliza a IoT para monitorar e coletar dados de suas máquinas de venda automática e refrigeradores, rastreando métricas em tempo real para níveis de estoque e análise de preferências do consumidor. Isso permite que a Coca-Cola faça previsões informadas sobre a demanda por tipos e sabores específicos de produtos.

Os transitários usam cada vez mais um método semelhante para prever o volume de carga em rotas específicas, permitindo que otimizem a implantação da frota e cumpram os acordos de nível de serviço (SLAs). Boas notícias para as empresas, pois elas se beneficiam de prazos de entrega mais confiáveis, o que significa menores custos de estoque e menos rupturas.

Existem duas maneiras abrangentes empresas de logística usam previsão:

1. Longo alcance (estratégico): Para orçamentos e planejamento de ativos (planos de 6 meses a 3 anos).
2. Curto alcance (operacional): Mais valioso para logística, prevendo transporte de carga terrestre com até 14 dias de antecedência e de 1 a 12 semanas para transporte marítimo.

Por exemplo, a empresa de courier do DPDgroup, Speedy, prevê a demanda combinando dados históricos de remessa (tamanho do pacote, tempos de entrega, comportamento do cliente, etc.) com fatores externos como feriados, picos de varejo (Black Friday), etc. Sob o novo sistema, a previsão de demanda alimentada por IA permitiu que a Speedy identificasse e cancelasse rapidamente viagens e transportes de linha desnecessários. Isso levou a uma Redução de custos de 25% entre hubs e um aumento de 14% na utilização da frota. A McKinsey encontrou resultados semelhantes na gestão da cadeia de suprimentos, com ferramentas de previsão reduzindo erros em 20 a 50%.

Correspondência de carga com capacidade: pare de transportar ar

A Uber Freight relatou em 2023 que entre 20% e% 35 dos estimados 175 bilhões de milhas que caminhões dirigem nos EUA a cada ano provavelmente estão vazios — drenando orçamentos de combustível e mão de obra. Agora que a IA, ML e tecnologia de gêmeos digitais são comuns, um caminhão que acabou de fazer uma entrega em Dallas não deve voltar para Chicago. Plataformas de correspondência de carga orientadas por IA analisam a demanda de frete, a disponibilidade de caminhões e os padrões de rota para garantir que cada caminhão esteja transportando com a máxima eficiência.

As empresas de logística pegam as informações de frete coletadas usadas em ferramentas de previsão de demanda (tamanho da carga, peso, dimensões, tipo — se é perecível, perigoso, etc.) e fazem uma análise cruzada com sua capacidade. A análise alimentada por IA pode revisar o tamanho do caminhão, recursos, localização e disponibilidade, juntamente com as regulamentações de horas de serviço do motorista, para conectar remetentes e transportadoras em tempo real. A tecnologia de gêmeos digitais pode potencialmente levar isso um passo adiante, simulando cenários virtuais para garantir a correspondência ideal.

Digamos que um expedidor insira informações sobre sua próxima carga em uma plataforma digital. O sistema analisa a capacidade disponível da transportadora e combina a carga com a opção mais adequada, considerando os fatores de otimização mencionados anteriormente. A transação é processada e a remessa é rastreada ao longo de sua jornada.

Ao rastrear ativos, prever demanda e combinar cargas, as empresas de logística estão economizando enormes quantias. Elas estão minimizando milhas vazias, maximizando a utilização de veículos e eliminando a pegada de carbono — melhorando, em última análise, os relacionamentos com os clientes com entregas mais confiáveis.

Os benefícios vão além da logística. Esse nível de visibilidade da cadeia de suprimentos permite que varejistas e fabricantes otimizem os cronogramas de produção e reduzam os custos de manutenção de estoque. Eles podem planejar remessas de forma mais eficiente, minimizando atrasos e taxas de armazenamento, e reduzindo despesas de transporte ao garantir a utilização ideal do caminhão e o mínimo de capacidade desperdiçada.

Qualquer setor que lide com alocação de recursos — companhias aéreas, manufatura e até mesmo computação em nuvem — pode aprender como a IA de logística está otimizando as operações.