Existe uma ampla variedade de aplicações do

"Machine learning" e logística: aplicações chave

09 Julho 2021

Com cadeias de abastecimento cada vez mais complexas e mutáveis, as aplicações do machine learning em logística estão a surgir como uma forma inovadora de melhorar processos, aumentar a produtividade e a competitividade. O machine learning ou aprendizagem automática é uma das disciplinas que fazem parte da ciência da computação conhecida como inteligência artificial (IA).

O desenvolvimento de sistemas que utilizam machine learning está em plena expansão. Em 2019, o investimento das empresas em software de aprendizagem automática foi de US $ 37,5 bilhões globalmente. Para 2023, as previsões da International Data Corporation (IDC) apontam que se multiplique por 2,5, chegando a 97,9 bilhões de dólares. Mas em que consiste essa tecnologia e como essa tendência se reflete no setor de logística? Vamos ver em detalhes.

O que é o "machine learning" ou aprendizagem atutomática?

O machine learning ou aprendizagem automática é um novo tipo de computação. Ao contrário do tradicional, onde algoritmos estáticos são programados, com o machine learning um grande volume de informações pode ser processado e padrões identificados. A partir da repetição contínua dessa análise, o próprio algoritmo aprimora continuamente o seu funcionamento até obter resultados cada vez mais precisos.

A aprendizagem automática é uma ciência que requer um período de experimentação prévia para poder aplicá-la de forma prática e tirar proveito. Portanto, é necessário escolher corretamente o algoritmo de machine learning em cada caso e também ter uma grande quantidade de dados de qualidade para nutrir e formar o sistema.

Hoje, a maioria dos softwares com machine learning estan sendo desenvolvidos com a linguagem de programação Python. De fato, essa linguagem de programação não para de subir posições no índice TIOBE e já ocupa o terceiro lugar nesta classificação das linguagens mais utilizadas globalmente.

Para que serve o "machine learning"?

O machine learning permite que as máquinas interpretem corretamente dados externos, aprendam com eles e usem esse conhecimento para tomar decisões e ações concretas por conta própria, sem a necessidade de intervenção humana.

Pode ser aplicado em uma ampla variedade de setores, como finanças, saúde, marketing digital e, claro, no campo industrial e na gestão da cadeia de abastecimento. Tanto é que essa tecnologia está a impulsionar as mudanças promovidas pela indústria 4.0 e pela logística 4.0.

Tipos de algoritmos de "machine learning"

Dependendo dos cálculos que realizam e da natureza da tarefa que têm de resolver, existem diferentes tipos de algoritmos de machine learning ou aprendizagem automática:

  • Aprendizagem supervisionada: é o tipo de machine learning mais difundido. Esses algoritmos trabalham com dados de entrada e saída já classificados com antecedência. Por exemplo, se está à procura de distinguir entre imagens de peras e maçãs, o desenvolvedor indicará em quais fotos uma pera aparece e em quais uma maçã. Depois de analisar milhares de fotos, o algoritmo aprenderá a diferenciá-las.
  • Aprendizagem não supervisionada: este tipo de algoritmo de machine learning não possui a pré-etiquetagem dos dados de entrada ou saída. É o próprio sistema que deve analisar todo o conjunto de dados e tentar detetar padrões baseados em semelhanças para etiquetá-los sem a ajuda de uma pessoa.
  • Aprendizagem por reforço: está situada num meio-termo entre as anteriores. Nesse caso, o algoritmo aprende por tentativa e erro e ajusta dinamicamente as suas ações com base no feedback que recebe do mundo externo.

Nesse contexto, é comum também encontrar o conceito de deep learning. É um subcampo dentro do machine learning cuja principal vantagem é dar aos algoritmos a capacidade de resolver funções mais complexas com menos quantidade de dados. É um modelo que usa redes neurais para processar dados estruturados com milhões de parâmetros.

Os algoritmos do “machine learning” podem processar grandes quantidades de dados do armazém

Os algoritmos do “machine learning” podem processar grandes quantidades de dados do armazém

Aplicações e exemplos de "machine learning" em logística

De acordo com o 2020 Global AI Survey, da Mckinsey, a adoção de tecnologias com inteligência artificial no setor de logística aumentou 64% em relação ao ano anterior e já está em quarto lugar, depois da eletrónica, o setor automóvel e as telecomunicações. Porém, a utilização de aplicações com machine learning na gestão de processos logísticos ainda é limitada, por se tratar de uma tecnologia em pleno desenvolvimento.

De qualquer forma, existem alguns campos dentro da logística em que o machine learning está a fazer a diferença para alcançar maior lucratividade e eficiência:

- Cálculo mais preciso das previsões de procura

A previsão de procura ou demand forecasting é um campo em que a aprendizagem automática está cada vez mais presente. Os algoritmos de machine learning usam modelos estatísticos para analisar e detetar padrões no histórico de vendas da empresa. Dessa forma, eles podem identificar os sinais que antecedem uma queda ou um pico na procura, o que permite ajustar a compra de stock.

A grande oportunidade para o machine learning nessa área é criar modelos dinâmicos que não apenas inferem padrões de seu próprio histórico, mas também conseguem evoluir conforme novas variáveis de outras fontes de dados são incorporadas.

- Manutenção preventiva avançada das máquinas

O avanço do machine learning não pode ser dissociado das melhorias que estão a ocorrer na área de hardware. Isso permite que, por um lado, um maior volume de dados possa ser recolhido com sensores e dispositivos IoT integrados nas máquinas e, por outro, que essas informações possam ser processadas em computadores cada vez mais potentes.

Graças a essa maior disponibilidade de dados para a sua análise, o machine learning é muito útil para a manutenção preventiva de máquinas. Neste sentido, o software dotado de aprendizagem automática identifica os sinais que estão associados a uma falha ou avaria e avisa com antecedência evitando que a máquina se avariar.

A expansão do "machine learning" é apoiada pelo avanço do hardware e da automação

A expansão do "machine learning" é apoiada pelo avanço do hardware e da automação

- Otimização inteligente das rotas de transporte

As novas procuras dos clientes, como entregas em intervalos de tempo determinados, recolha personalizada de pacotes (geralmente como parte da logística reversa), envios em 24 horas ou no mesmo dia, estão a complicar o transporte de última milha. Há cada vez menos tempo para organizar rotas e mais fatores a serem considerados.

O software de machine learning oferece diferentes vantagens nessa área. Por exemplo, auxilia no cálculo de estimativa da hora de chegada, melhorando a rastreabilidade dos pacotes. Também pode processar um grande número de fluxos de dados de terceiros para encontrar a rota mais rápida em tempo real ou evitar atrasos e interrupções.

- Reconhecimento espacial e de voz no armazém

O software de IA faz uso dos diferentes tipos de aprendizagem automática para obter modelos que replicam o funcionamento dos sentidos humanos. Sistemas de visão artificial, navegação inteligente ou reconhecimento de voz usam machine learning para aperfeiçoar o seu grau de precisão.

O machine learning faz parte de sistemas cada vez mais implementados em armazéns automáticos. Por exemplo, robôs móveis são capazes de detetar obstáculos no caminho e reagir de forma autónoma. Outra aplicação da aprendizagem automática é nos dispositivos de voice picking, que o utilizam para reconhecer os comandos dos operadores quando eles interagem com o sistema.

- Gestão de stock aprimorada com “machine learning”

O cálculo dos pontos de pedido é um elemento fundamental para uma gestão de stock otimizada: stocks de segurança excessivamente altos aumentam os custos e, se forem muito baixos, aumentam o risco de rutura de stock. Como alcançar o equilíbrio? Até o momento, as equações utilizadas assumem que o comportamento de certas variáveis permanece estável, o que não condiz com o que realmente está acontecendo.

Consequentemente, o machine learning é usado para analisar dados sem considerar nada garantido. Ao alterar continuamente os parâmetros de cálculo (procura, lead time, stock disponível, custos, etc.), os algoritmos ajustam o seu funcionamento automaticamente e, após repetir os cálculos continuamente, mostram novos padrões que contribuem para a otimização do stock.

"Machine learning" em logística, mais uma ferramenta para a tomada de decisões

Até recentemente, alcançar uma maior lucratividade em logística significava aumentar em volume e aproveitar as economias de escala para economizar custos. Hoje em dia, já não basta: agora é preciso tomar decisões melhores e mais rápidas.

A implementação de sistemas automáticos e software logístico estão a gerar uma grande quantidade de dados de grande valor para o treinamento de algoritmos que utilizam aprendizagem automática. É um cenário favorável para o desenvolvimento de aplicações de machine learning em logística, que ganharão em precisão com o aumento dos dados recolhidos.

Até que essa tecnologia atinja essa maturidade, algumas empresas já estão a aproveitar o potencial dos dados instalando sistemas de gestão de armazém como o Easy WMS e módulos para processamento de dados como o Supply Chain Analytics Software. Se quiser saber mais sobre estes sistemas, entre em contato connosco e um dos nossos especialistas explicará as vantagens da sua utilização na gestão do armazén.