O setor da logística é essencial para a movimentação de mercadorias em todo o mundo. As redes de transportes são cruciais, ligando diferentes partes da cadeia de abastecimento e assegurando que os produtos chegam ao destino pretendido. Mas, a gestão destas redes é difícil, com muitos fatores a considerar, como o planeamento de rotas, a manutenção dos veículos e a organização das cargas.
A Inteligência Artificial (IA) tornou-se uma ferramenta poderosa, ajudando as empresas de logística a lidar com enormes quantidades de dados e a tomar decisões mais informadas. Neste artigo, exploramos como a IA pode otimizar as redes de transporte, tornando as operações mais fáceis, os custos mais baixos e os clientes mais satisfeitos.
O impacto da IA na logística
Apresentamos aqui algumas tecnologias de IA importantes que estão a causar impacto no setor da logística:
- Machine learning – Ao analisar dados de histórico, os algoritmos de machine learning podem reconhecer padrões e projetar tendências futuras. Isto melhora o planeamento de rotas e a previsão da procura.
- Análise preditiva – Através da utilização de dados, estatísticas e machine learning, a análise preditiva pode prever potenciais resultados. Nos transportes, isto ajuda a identificar atrasos ou necessidades de manutenção antes que se transformem em problemas maiores.
- Algoritmos de otimização – Os algoritmos de otimização de IA podem lidar com grandes volumes de dados para determinar as rotas, horários e distribuições de carga mais eficientes. Têm em conta variáveis como o tráfego, as condições meteorológicas e os regulamentos para otimizar as operações.
As vantagens da inclusão da IA na logística
- Poupança de custos – A IA pode identificar as rotas mais eficientes em termos de combustível, antecipar os requisitos de manutenção para evitar avarias dispendiosas e otimizar as capacidades de carga, o que conduz a uma redução das despesas.
- Maior eficiência – Através da otimização de rotas e horários, a IA minimiza os tempos de viagem, maximiza a utilização dos veículos e assegura uma entrega eficiente das mercadorias.
- Fiabilidade – A análise preditiva permite a antecipação de potenciais atrasos e interrupções, permitindo às organizações gerir proativamente os riscos e manter os padrões de serviço.
- Tomada de decisões informada – Com a capacidade de processar e analisar rapidamente grandes quantidades de dados, a IA fornece aos operadores logísticos informações valiosas, permitindo uma tomada de decisões rápida e informada.
4 formas de utilizar a IA para a otimização da logística
1) Otimização de percursos
Os algoritmos de IA são utilizados para analisar fatores como o trânsito, o clima e as janelas de entrega para determinar as rotas mais eficientes. Isto não só reduz o tempo de deslocação, como também reduz o consumo de combustível e as emissões.
2) Distribuição da carga
A IA otimiza a distribuição da carga com base em aspetos como o peso, o volume e o destino, assegurando que os veículos são carregados com a capacidade máxima. Isto aumenta a eficiência do combustível e minimiza a necessidade de viagens extra.
3) Previsão de trânsito
Os sistemas de IA estimam os padrões de trânsito utilizando dados de histórico e em tempo real, permitindo às empresas ajustar os trajetos para minimizar os atrasos.
4) Manutenção da frota
A IA analisa os dados dos sensores dos veículos para antecipar reparações, reduzindo o tempo de inatividade. Os sistemas de gestão de frotas monitorizam o desempenho dos veículos, o consumo de combustível e o comportamento dos condutores, ajudando as organizações nas operações da frota e aumentando a segurança.
CHECKPOINT.VISION: Logística e transporte de matérias-primas pela MakeWise
O CHECKPOINT.VISION é um sistema de controlo de cargas, operado por visão por computador, que permite o reconhecimento de objetos, assim como o controlo e a verificação do transporte de cargas.
- Gestão dos dados – Acesso centralizado e seguro a todas as informações
- Zero fraudes – Permite validação da integridade da carga no destino
- Métricas de carga – Gera várias métricas de carga e medidas através da visão computacional
- Integração – Facilmente integrado com outros sistemas de TI
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