O desafio do big data na logística 4.0

18 Março 2020

Com a irrupção do big data na logística, os operadores logísticos começaram a perceber o potencial da análise de dados para otimizar cada uma das etapas da cadeia de fornecimento.

Por trás de cada movimento, mercadoria ou sistema existem bits de informação que é possível recolher, armazenar e explorar para chegar a conclusões através das quais fazer previsões e automatizar processos.

No novo paradigma da logística e do talento 4.0, o big data desempenha um papel central na gestão de um armazém. Mas de onde obter os dados apropriados para entender melhor o funcionamento da cadeia de fornecimento? Quais as aplicações práticas do big data nesse setor? Todos os detalhes, a seguir.

De onde extrair os dados para otimizar a cadeia de fornecimento?

O big data trabalha com todo o conjunto de informações que é impossível analisar mediante métodos tradicionais, incluindo tanto dados estruturados quanto desestruturados:

  • Os dados estruturados são os que a empresa já tem compilados, ou que pode compilar, perfeitamente organizados e prontos para sua exploração.
  • Os dados desestruturados são registros dispersos e heterogêneos, que devem ser limpos e normalizados para sua interpretação.

Essa informação é extraída de diferentes fontes de dados à disposição dos responsáveis pela logística ou cadeia de fornecimento das empresas.

Fontes para a análise big data na logística 4.0

  • Sistemas de operações tradicionais: fornecem informações relacionadas às métricas importantes para a logística da empresa, tais como os tempos de preparação dos pedidos, de entrega ou porcentagem de sucesso na primeira tentativa.
  • Atividade da frota de transporte: mediante a instalação de sensores, junto às tecnologias de geolocalização, é possível controlar com precisão: horários, percursos e consumo de combustível.
  • Informação meteorológica e do trânsito: agências estatais e privadas emitem pontualmente e com precisão qualquer aviso sobre o tempo ou o estado das estradas.
  • Previsões económicas: são úteis tanto as previsões gerais, em âmbito mundial ou nacional, quanto as estimativas contábeis efetuadas por cada empresa.
  • Comportamento online dos usuários: o número de visitantes registrado pelo site da empresa, o padrão de navegação seguido, os produtos melhor posicionados e mais procurados na loja virtual, entre outros. Todos esses sinais são ouro puro para o data mining e, sobretudo, para a logística e-commerce.
  • Alertas de desabastecimento dos pontos de venda: saber quando um produto está a ponto a esgotar num distribuidor contribui para um melhor planeamento dos pedidos considerando o lead time com o qual trabalhamos.

Usos do big data na logística 4.0

A prática da mineração de dados com todo o volume de registros que acabamos de mencionar vai aumentar as bases para otimizar as seguintes áreas:

1. Controle do stock

No campo da otimização da gestão de stock, um software de gestão de armazém (WMS) como o Easy WMS da Mecalux aproveita toda a potência do big data para reunir informações importantes sobre os fluxos de materiais que ocorrem no armazém e, em função deles, otimizar a localização das mercadorias para assim conseguir a máxima rentabilidade do inventário.

O WMS ajuda a fazer um controle exaustivo do inventário em tempo real e otimizar o big data na logística
O WMS ajuda a fazer um controle exaustivo do inventário em tempo real e otimizar o big data na logística

2. Atendimento personalizado aos clientes

Graças à união entre o big data e os registros do CRM, é possível adiantar-se às necessidades dos clientes e, em função do seu consumo prévio, detectar se ocorreram incidentes em transações anteriores, que podem trazer à tona problemas de gestão no armazém ou no transporte.

Por outro lado, esses dados também podem ser utilizados para oferecer um serviço mais personalizado ao cliente a partir do armazém (por exemplo, usando uma embalagem especial).

3. Manutenção preventiva

O big data na logística 4.0 ajuda a garantir o correto funcionamento de qualquer tipo de máquinas e sistemas automáticos prevenindo avarias e paradas na atividade da empresa graças à manutenção preventiva programada.

4. Ajuste dos fluxos de distribuição e das rotas de transporte

À medida que são recolhidos e analisados mais dados dos processos de distribuição, ocorre o machine learning. Por exemplo, o software de gestão de frotas aprende e vai criando rotas cada vez mais rápidas, simples e otimizadas para a entrega dos produtos.

Da mesma forma ocorre com o WMS, que é capaz de avaliar e analisar o histórico de stock gerindo as melhores localizações para cada mercadoria no armazém.

Big data: o segredo do funcionamento de um armazém caótico

O paradigma da aplicação do big data na armazenagem é o sistema de localizações livre ou armazém caótico. Nesse contexto, todos os processos foram automatizados e um WMS, como o Easy WMS da Mecalux, determina onde deve ser colocada cada mercadoria a cada momento.

Uma das vantagens do armazém caótico é sua flexibilidade e sua capacidade para se adaptar a qualquer tipo de variação na procura e no stock. Através desse sistema o WMS está continuamente a recolher e a processar dados através dos quais automatiza a tomada de decisão. Dessa forma, os operadores simplesmente devem seguir as instruções para localizar os produtos no lugar adequado.