Do Tracking à Logística Preditiva: Como a Inteligência Artificial Está a Mudar a Supply Chain

Saber onde está a mercadoria é importante. Antecipar o que poderá acontecer a seguir pode fazer toda a diferença.

Durante muitos anos, uma das grandes prioridades da logística foi conseguir responder a uma pergunta aparentemente simples:

Onde está a minha mercadoria?

A evolução das plataformas digitais, dos sistemas de tracking e da integração de dados trouxe uma capacidade de acompanhamento que seria difícil imaginar há algumas décadas.

Hoje, porém, saber onde se encontra uma carga é apenas uma parte do desafio.

Num contexto marcado por cadeias de abastecimento globais, congestionamentos, alterações de rotas, fenómenos meteorológicos, instabilidade geopolítica e constantes oscilações da procura, as empresas precisam cada vez mais de responder a uma segunda pergunta:

O que poderá acontecer a seguir?

É neste ponto que entramos no domínio da logística preditiva.

A combinação de dados, Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e análise preditiva está progressivamente a permitir que a logística evolua de um modelo essencialmente reativo para uma abordagem com maior capacidade de antecipação.

Não se trata de prever o futuro com absoluta certeza.

Trata-se de utilizar a informação disponível para identificar padrões, calcular probabilidades, antecipar riscos e criar mais tempo para tomar melhores decisões.

Do tracking à verdadeira visibilidade

O tracking representou um enorme avanço na gestão logística.

Conhecer a localização de uma carga, acompanhar diferentes etapas do transporte e receber atualizações sobre o estado de uma operação trouxe maior transparência às cadeias de abastecimento.

Mas localização não é sinónimo de visibilidade.

Uma empresa pode saber exatamente onde está um contentor e, ainda assim, não perceber que existe uma elevada probabilidade de a mercadoria chegar atrasada ao destino.

É precisamente esta diferença que está na base da evolução da Supply Chain Visibility.

A verdadeira visibilidade resulta da combinação de diferentes fontes de informação: localização, horários previstos, transit times, informação de portos e aeroportos, condições meteorológicas, congestionamentos, histórico de operações e outros dados internos e externos.

Quando estes dados começam a ser analisados em conjunto, deixamos de olhar apenas para aquilo que está a acontecer.

Começamos a procurar sinais sobre aquilo que poderá acontecer.

O que é a logística preditiva?

A logística preditiva utiliza dados históricos e informação em tempo real para estimar acontecimentos futuros e respetiva probabilidade.

Na prática, os sistemas podem analisar milhares ou milhões de dados que dificilmente poderiam ser processados manualmente à mesma velocidade.

Através de modelos estatísticos, algoritmos e Machine Learning, torna-se possível identificar padrões e relações entre diferentes acontecimentos.

Por exemplo:

Se determinados portos apresentam níveis crescentes de congestionamento, se as condições meteorológicas se estão a deteriorar e se operações semelhantes sofreram atrasos em circunstâncias comparáveis, um sistema pode identificar um aumento do risco antes de esse atraso efetivamente acontecer.

O objetivo não é eliminar a incerteza.

É reduzi-la e melhorar a capacidade de decisão.

Onde está a Inteligência Artificial a ser aplicada?

A utilização de Inteligência Artificial na logística já não se limita a cenários futuristas.

Existem atualmente diversas áreas onde a análise avançada de dados está a contribuir para uma gestão mais eficiente das cadeias de abastecimento.

1. Previsão mais dinâmica dos tempos de chegada

O ETA — Estimated Time of Arrival — tradicionalmente baseado em horários e tempos de trânsito previstos pode tornar-se muito mais dinâmico quando combinado com informação em tempo real.

Tráfego, meteorologia, congestionamento, escalas anteriores, tempos de permanência nos portos e histórico das rotas podem contribuir para recalcular continuamente a previsão de chegada.

Isto permite que empresas e equipas operacionais trabalhem com informação potencialmente mais próxima da realidade.

2. Identificação antecipada de riscos

Um dos maiores benefícios da análise preditiva é a capacidade de detetar sinais de risco antes de o problema se concretizar.

Uma rota que começa a apresentar congestionamento.

Um porto onde os tempos médios de espera estão a aumentar.

Uma ligação com maior probabilidade de falhar.

Uma determinada região afetada por condições meteorológicas adversas.

Individualmente, cada informação pode parecer pouco relevante.

Analisadas em conjunto, podem revelar um padrão que justifique uma ação preventiva.

3. Otimização de rotas

A rota aparentemente mais rápida ou económica no momento da reserva pode não continuar a sê-lo durante toda a operação.

Ao integrar informação histórica e em tempo real, sistemas inteligentes podem ajudar a avaliar alternativas e identificar potenciais constrangimentos.

Em determinados contextos, isto pode permitir alterar uma decisão antes de um problema se tornar inevitável.

4. Previsão da procura

A IA também está a transformar processos que acontecem antes do transporte.

Dados históricos de vendas, sazonalidade, tendências de mercado, comportamento dos consumidores e outras variáveis podem ser utilizados para melhorar previsões de procura.

Quanto melhor uma empresa conseguir antecipar aquilo de que irá necessitar, melhor poderá planear compras, produção, stocks e transporte.

5. Gestão e otimização de inventário

Previsões mais precisas podem contribuir para encontrar um equilíbrio entre dois problemas comuns: excesso de stock e rutura de stock.

O primeiro representa capital imobilizado, custos de armazenagem e risco de obsolescência.

O segundo pode significar vendas perdidas, interrupções produtivas e clientes insatisfeitos.

A análise preditiva pode apoiar decisões sobre quando encomendar, quanto encomendar e onde posicionar determinado inventário.

6. Manutenção preditiva

No transporte e na logística, a disponibilidade dos equipamentos é fundamental.

A análise de dados provenientes de veículos, máquinas e outros equipamentos pode permitir identificar comportamentos anormais ou sinais de desgaste antes de ocorrer uma avaria.

A manutenção deixa, assim, de depender exclusivamente de calendários ou da reação a falhas e pode tornar-se progressivamente mais orientada pelo estado real dos equipamentos.

De prever para recomendar: o próximo passo

Existe ainda uma evolução particularmente interessante.

Se a logística preditiva procura responder à pergunta:

“O que provavelmente vai acontecer?”

a chamada logística prescritiva procura avançar um passo:

“Perante aquilo que provavelmente vai acontecer, qual poderá ser a melhor decisão?”

Imagine-se uma operação em que existe uma probabilidade elevada de atraso.

Um sistema pode não apenas identificar esse risco, mas também analisar alternativas: outra rota, outro porto, outro modo de transporte, alteração de prioridades ou antecipação de determinadas operações.

A tecnologia deixa então de servir apenas para apresentar informação e passa a funcionar como ferramenta de apoio à decisão.

Mais dados não significam necessariamente melhores decisões

Existe, contudo, uma condição fundamental.

A Inteligência Artificial depende da qualidade dos dados que recebe.

Informação incompleta, desatualizada, fragmentada ou incorreta pode produzir previsões pouco fiáveis.

Este é um dos grandes desafios da transformação digital das cadeias de abastecimento.

Uma operação internacional pode envolver fabricantes, fornecedores, transitários, companhias marítimas, companhias aéreas, transportadores rodoviários, terminais, autoridades aduaneiras, plataformas tecnológicas e clientes.

Cada interveniente pode produzir informação através de sistemas diferentes.

Integrar estes dados, garantir a sua qualidade e transformá-los em informação coerente continua a ser um dos principais desafios para alcançar uma verdadeira Supply Chain Visibility.

Antes de existir inteligência preditiva, é necessário existir informação de qualidade.

A Inteligência Artificial não elimina a experiência humana

Existe também uma ideia que importa evitar: considerar que a IA irá substituir automaticamente a decisão humana na logística.

Uma cadeia de abastecimento não funciona apenas com dados.

Existem relações comerciais, conhecimento de mercados, experiência operacional, negociação, contexto e inúmeras situações excecionais que nem sempre podem ser integralmente representadas num algoritmo.

A tecnologia pode identificar que existe uma elevada probabilidade de uma operação sofrer um atraso.

Mas decidir se esse risco justifica alterar uma rota, assumir um custo adicional ou escolher outro modo de transporte continua a exigir contexto.

Por isso, provavelmente, a maior transformação não estará na substituição das pessoas pela Inteligência Artificial.

Estará na capacidade de colocar melhor informação nas mãos de profissionais experientes.

De uma logística reativa para uma logística antecipativa

Durante décadas, grande parte da gestão logística foi necessariamente reativa.

Surge um problema.

A equipa identifica-o.

Analisa alternativas.

E procura uma solução.

A disponibilidade crescente de dados e ferramentas preditivas começa a alterar esta sequência.

O objetivo passa a ser identificar sinais antes de o problema ocorrer.

Dados → Análise → Previsão → Decisão → Ação

Quanto mais cedo uma organização identifica um risco, maior tende a ser o número de alternativas disponíveis.

E esta diferença pode ser determinante.

Quando um atraso já aconteceu, as opções podem ser limitadas e dispendiosas.

Quando existe uma indicação suficientemente antecipada de que poderá acontecer, pode ainda existir tempo para adaptar o planeamento.

É aqui que a logística preditiva demonstra o seu verdadeiro valor.

Não apenas prever. Criar tempo para decidir.

A sua Supply Chain está preparada?

A transição para uma logística mais preditiva não acontece de um dia para o outro.

Também não começa necessariamente com um grande projeto de Inteligência Artificial.

Começa com algumas perguntas fundamentais:

• A empresa consegue acompanhar as suas operações de forma consistente?
• Os dados encontram-se dispersos por diferentes sistemas ou estão integrados?
• Existe informação histórica suficiente para identificar padrões?
• Os principais riscos da cadeia de abastecimento estão identificados?
• A organização recebe informação suficientemente cedo para agir?
• As decisões são tomadas principalmente depois de os problemas acontecerem ou já existe capacidade de antecipação?

Estas perguntas ajudam a perceber o nível de maturidade da Supply Chain.

Porque antes de prever é necessário ver.

E antes de automatizar decisões é necessário compreender os processos que lhes estão subjacentes.

O futuro não será apenas saber onde está a mercadoria

A evolução do tracking para a Supply Chain Visibility representou um passo fundamental na digitalização da logística.

A logística preditiva representa o passo seguinte.

Não significa eliminar atrasos, ruturas ou acontecimentos inesperados.

Uma cadeia de abastecimento global continuará sempre sujeita a variáveis impossíveis de controlar totalmente.

O que muda é a capacidade de antecipar algumas dessas situações e ganhar tempo para responder.

A Inteligência Artificial, o Machine Learning e a análise avançada de dados serão cada vez mais importantes nesse processo.

Mas tecnologia, isoladamente, não é suficiente.

Dados de qualidade, conhecimento do negócio, experiência logística e capacidade de decisão continuarão a ser fundamentais.

O futuro da logística não será apenas saber onde está a mercadoria.

Será perceber o que provavelmente acontecerá a seguir — e ter tempo para tomar uma decisão melhor.

Da informação à antecipação: prepare a sua Supply Chain para o próximo passo

A transformação digital da logística não começa necessariamente com a implementação de Inteligência Artificial.

Começa por perceber que informação está disponível, como é utilizada e se chega às pessoas certas a tempo de apoiar uma decisão.

Melhorar a visibilidade, identificar pontos críticos, avaliar riscos e escolher soluções adequadas a cada operação são passos fundamentais para construir uma cadeia de abastecimento progressivamente mais eficiente, resiliente e preparada para antecipar acontecimentos.

Na WLP, combinamos experiência em logística internacional com uma visão integrada das necessidades de cada negócio, ajudando empresas a encontrar soluções de transporte e Supply Chain adequadas aos seus desafios.

Quer perceber como tornar a sua cadeia de abastecimento mais visível, eficiente e preparada para responder à mudança?

Fale com a nossa equipa.

WLP – Worldwide Logistics Portugal
Connecting Businesses Worldwide.

Perguntas Frequentes sobre Inteligência Artificial e Logística Preditiva

O que é logística preditiva?

A logística preditiva utiliza dados históricos e informação atual para estimar acontecimentos futuros, identificar padrões e antecipar potenciais riscos ou alterações numa cadeia de abastecimento.

O objetivo não é prever o futuro com certeza absoluta, mas aumentar a capacidade de antecipação e apoiar decisões mais informadas.

Qual é a diferença entre tracking, Supply Chain Visibility e logística preditiva?

O tracking permite acompanhar a localização e o estado de uma determinada carga.

A Supply Chain Visibility procura proporcionar uma visão mais abrangente da operação, integrando informação proveniente de diferentes intervenientes, processos e sistemas.

A logística preditiva acrescenta uma nova dimensão: utiliza esses dados para estimar o que poderá acontecer a seguir e identificar antecipadamente potenciais riscos ou desvios.

Como é utilizada a Inteligência Artificial na logística?

A Inteligência Artificial pode ser aplicada em áreas como previsão de tempos de chegada, deteção de potenciais atrasos, otimização de rotas, previsão da procura, gestão de inventário, manutenção preditiva e análise de risco.

A sua eficácia depende, contudo, da qualidade, quantidade e relevância dos dados disponíveis.

A Inteligência Artificial consegue prever atrasos no transporte?

Pode ajudar a calcular a probabilidade de ocorrência de atrasos através da análise conjunta de diferentes variáveis, como histórico de operações, congestionamento, condições meteorológicas, desempenho de determinadas rotas ou tempos de permanência em portos e terminais.

Isso não significa que todos os atrasos possam ser previstos, mas permite identificar determinadas situações de risco mais cedo.

A logística preditiva é apenas relevante para grandes empresas?

Não necessariamente.

O nível de tecnologia e integração necessário dependerá da dimensão e complexidade da cadeia de abastecimento, mas empresas de diferentes dimensões podem beneficiar de melhor informação, maior visibilidade e processos de decisão mais estruturados.

A evolução pode ser gradual, começando pela melhoria da qualidade e integração dos dados existentes.

A Inteligência Artificial vai substituir os profissionais de logística?

A tendência aponta sobretudo para uma complementaridade entre tecnologia e experiência humana.

A IA consegue processar grandes quantidades de informação, identificar padrões e apoiar previsões. No entanto, decisões logísticas envolvem frequentemente contexto comercial, negociação, experiência operacional e avaliação de situações excecionais.

O maior potencial está, por isso, na utilização da tecnologia para colocar melhor informação nas mãos de quem tem de decidir.

O que é logística prescritiva?

Enquanto a logística preditiva procura responder a “O que provavelmente vai acontecer?”, a logística prescritiva procura responder a “Perante este cenário, qual poderá ser a melhor ação?”.

Representa, assim, uma evolução da análise de dados para sistemas capazes de apoiar a avaliação e recomendação de diferentes alternativas.

Como pode uma empresa começar a preparar-se para a logística preditiva?

O primeiro passo é avaliar a qualidade e disponibilidade dos dados existentes.

É importante perceber que informação é recolhida, onde está armazenada, se diferentes sistemas conseguem comunicar entre si e se a organização possui visibilidade suficiente sobre os seus processos.

Antes de prever é necessário ver.

Uma base sólida de Supply Chain Visibility é, por isso, um dos principais pontos de partida para uma estratégia de logística preditiva.