A mineração de dados na logística 4.0
A mineração de dados é a análise de grandes volumes de dados cujo objetivo é identificar padrões e tendências para revelar informações úteis que apoiem a tomada de decisão nas organizações.
A mineração de dados pode ajudar as empresas a compreender o comportamento dos seus processos e operações, incluindo a logística, e a tomar decisões informadas que permitam melhorar o desempenho da empresa.
O que é a mineração de dados?
O data mining abrange o processo computacional de identificar tendências, regras, padrões ocultos ou outras informações valiosas a partir da análise de grandes conjuntos de dados. Conhecida também com as siglas KDD, knowledge discovery in data, a relevância da mineração de dados intensificou-se nos últimos anos devido ao crescimento das tecnologias de armazenagem de dados (Big Data), inteligência artificial e automação robótica de processos.
O termo mineração de dados costuma ser confundido, entre os não especialistas, com a tecnologia de Big Data. Ambos os termos se referem a conceitos relacionados entre si, porém diferentes. O Big Data refere-se a conjuntos de dados tão grandes e complexos que precisam de aplicações informáticas para processá-los. A mineração de dados vai um passo além: refere-se à atividade de analisar esse grande volume de dados para detetar regras ou padrões ocultos a olho nu.
Para entender como funciona a mineração de dados é fundamental compreender a relação existente entre esse método de análise e tecnologias como a inteligência artificial ou o machine learning. Os sistemas de inteligência artificial e de aprendizagem automática utilizam técnicas de mineração de dados para interpretar o comportamento das máquinas e criar soluções a partir dos padrões e regras identificados nos dados. De fato, tal como aponta a publicação da consultora norte-americana Deloitte, Algorithm insights, a mineração de dados limita-se à categoria de tecnologias cognitivas, ou seja, tecnologias que facilitam a implementação de sistemas de inteligência artificial (incluem o machine learning).
A mineração de dados engloba o processo de analisar e extrair conhecimento oculto e processável de grandes fontes de dados armazenados em diferentes formatos. Tal como define o professor emérito de ciência da computação Ian Witten no livro Data mining, practical machine learning tools and techniques, “a mineração de dados é a extração de informações implícitas, previamente desconhecidas e potencialmente útil dos dados. A ideia é desenvolver programas informáticos que analisem automaticamente os bancos de dados, procurando regularidades ou padrões. Os padrões, se houver, serão provavelmente generalizados para fazer previsões precisas sobre dados futuros.”
A mineração de dados permite melhorar a tomada de decisão em todos os campos de atuação de uma organização. Os métodos automáticos de extração de dados organizam e filtram as informações para transformá-las em conhecimento relevante que ajude a detetar fraudes (finanças), a prever a procura (comercial e marketing) ou a identificar pontos de estrangulamento (indústria e logística) em determinados âmbitos, entre outras muitas aplicações.
A aplicação da mineração de dados em logística
A logística poderia ser uma das grandes beneficiadas da consolidação do data mining. A detecção automática de padrões em operações como o recebimento, a preparação ou a devolução de pedidos poderia contribuir para melhorar a previsão da procura de stock ou o controlo do inventário.
O catedrático de Supply Chain Management and Analytics da Universidade de Nebraska, David L. Olson, aponta no seu artigo académico A review of supply chain data mining publications que a mineração de dados já é uma realidade na cadeia de abastecimento: “As operações da cadeia de abastecimento apoiaram-se nas análises mais comuns de mineração de dados de previsão e classificação (para incluir a elaboração de perfis de clientes e a detecção de fraudes) no âmbito empresarial. Isso envolve o uso das metodologias de mineração de dados, tais como a regressão logística, as árvores de decisão e as redes neurais.”
De acordo com o autor, a mineração de dados terá um impacto crescente na logística: “A aplicação dessa tecnologia informática para medir aspetos importantes das cadeias de abastecimento e analisar esses dados para tomar melhores decisões seguirá uma tendência crescente.”
Além da tomada de decisão na gestão do stock, a mineração de dados poderia melhorar o desempenho em etapas logísticas como a consolidação da carga. É o que indicam os pesquisadores da École Polytechnique de Montréal (Canadá), Bruno Agard e Zineb Aboutalib. Na sua análise Improvement of freight consolidation with a data mining technique, os autores afirmam: “A aplicação de regras de associação no desenvolvimento de estratégias de consolidação permite reduzir o número de entregas. Esse método, por sua vez, também poderia aumentar o número de pedidos entregues pelo mesmo veículo ou mesmo destino reduzindo, consequentemente, os custos de transporte e a pegada de carbono.”
Mineração de dados, busca da eficiência logística
O controlo, processamento e gestão de dados é fundamental para identificar erros e ineficiências num armazém ou fábrica. As técnicas de mineração de dados facilitam o tratamento dos milhares de dados gerados num armazém inteligente, identificando tendências ocultas a olho nu. Tais informações permitem que o responsável de logística possa tomar decisões mais informadas e precisas, baseadas no desempenho real do armazém.
Numa logística onde é cada vez mais frequente monitorar o desempenho baseando-se nos dados gerados no armazém, um software de gestão de armazém como o Easy WMS desempenha um papel fundamental na gestão do armazém. Caso esteja interessado em transformar o alto volume de dados gerados no armazém em informações úteis, não hesite em entrar em contato connosco. Um consultor especializado aconselhá-lo-á sobre a melhor solução digital para a sua instalação.