Como a IA Está Silenciosamente Redefinindo a Logística: Reduzindo o Desperdício e Aumentando as Margens

Enquanto as finanças e a saúde são as manchetes por abraçar a 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 disseram que as capacidades tecnológicas são fatores principais ao escolher parceiros de frete. O motivo? A IA está transformando uma indústria notória por ineficiência em uma vantagem competitiva para os negócios.

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 varejista inflam à medida que viajam pela cadeia de suprimentos, atingindo os fornecedores de matérias-primas. Em conjunto com longos tempos de entrega, isso força cada etapa — varejistas, atacadistas, distribuidores e fabricantes — a superencomendar, exacerbando o problema.

Mas vamos imaginar por um segundo que, em vez de encher caminhões e armazéns com chips de semicondutor 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 na demanda com 99,9% de precisão? E fornecer soluções logísticas flexíveis, como transporte sob demanda, em resposta?

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

Visibilidade da Cadeia de Suprimentos Explica o Inexplicável

Quando perguntados “Quais das capacidades tecnológicas dos freight forwarders você considera mais valiosas?”, 67% dos respondentes votaram em rastreamento de remessas em tempo real.

Os dispositivos Internet das Coisas (IoT) revolucionam o rastreamento de cargas, fornecendo visibilidade granular e alertas em tempo real sobre a condição dos bens — crucial para remessas sensíveis ao tempo ou controladas por temperatura, como alimentos e produtos farmacêuticos, que têm regulamentações de verificação rigorosas. Não apenas os líderes da cadeia de suprimentos 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 os bens estão quentes, frios, molhados ou secos, e podem ver se portas, caixas ou outros contêineres estão sendo abertos. Essas informações explicam anormalidades com itens alimentícios chegando estragados, minimizando o desperdício futuro.

Passando para a indústria de eletrônicos, as empresas podem garantir aos clientes que produtos como placas-mãe de laptops são genuínos quando os itens são rastreados e traçados. Gerentes de armazém e estoque podem digitalizar 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 digitalizá-los. Etiquetas RFID mais avançadas oferecem alertas em tempo real quando as condições (como temperatura) se desviam de limites pré-definidos.

A visibilidade em nível de item se tornou uma necessidade para os remetentes e seus parceiros da cadeia de suprimentos. Os provedores de logística devem adaptar-se rapidamente a interrupções e mudanças na demanda, e essa visibilidade aumenta a resiliência. Essas informações 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 Tempos de Entrega Confiáveis

A utilidade dos sensores IoT se estende muito além de simplesmente rastrear itens e atualizar os clientes em tempo real. Eles fornecem dados que alimentam algoritmos de previsão de demanda.

Vamos considerar o exemplo da Coca-Cola. O gigante das bebidas 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 freight forwarders cada vez mais usam um método semelhante para prever o volume de frete em linhas específicas, permitindo que eles otimizem a implantação da frota e atendam aos acordos de nível de serviço (SLAs). Boas notícias para as empresas, pois elas se beneficiam de tempos de entrega mais confiáveis, o que significa menores custos de estoque e menos falta de estoque.

Existem duas maneiras principais pelas quais as empresas de logística usam a previsão:

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

Por exemplo, a DPDgroup, uma empresa de courier, Speedy, prevê a demanda combinando dados históricos de envio (tamanho do pacote, horários 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 impulsionada por IA permitiu que a Speedy identificasse e cancelasse rapidamente viagens e transportes desnecessários. Isso levou a uma redução de 25% nos custos de hub-to-hub 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 para Capacidade: Pare de Transportar Ar

A Uber Freight relatou em 2023 que entre 20% e 35% das 175 bilhões de milhas que os caminhões dirigem nos EUA a cada ano provavelmente estão vazias — drenando orçamentos de combustível e mão de obra. Agora que a IA, a ML e a tecnologia de gêmeo digital estão se tornando mainstream, um caminhão que acabou de fazer uma entrega em Dallas não deve retornar vazio para Chicago. As plataformas de correspondência de carga impulsionadas por IA analisam a demanda de frete, a disponibilidade de caminhões e os padrões de rota para garantir que cada caminhão esteja transportando com eficiência máxima.

As empresas de logística tomam as informações de frete coletadas pelas ferramentas de previsão de demanda (tamanho da carga, peso, dimensões, tipo — se é perecível, perigoso, etc.) e as cruzam com sua capacidade. A análise impulsionada 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 transportadores em tempo real. A tecnologia de gêmeo digital pode potencialmente levar isso um passo adiante, simulando cenários virtuais para garantir a correspondência ótima.

Vamos dizer que um remetente insere informações sobre sua carga futura em uma plataforma digital. O sistema analisa a capacidade disponível do transportador 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 a 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, as relações com os clientes com entregas mais confiáveis.

Os benefícios vão além da logística. Esse nível de visibilidade da cadeia de suprimentos permite que os varejistas e fabricantes otimizem os cronogramas de produção e reduzam os custos de armazenamento de estoque. Eles podem planejar remessas de forma mais eficiente, minimizando atrasos e taxas de armazenamento, e reduzindo os gastos com transporte, garantindo a utilização ótima do caminhão e a capacidade mínima desperdiçada.

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