BUSINESS FOCUS
O crescimento do volume de informações geradas pelas empresas tem fomentado o desenvolvimento de novas aplicações e métodos capazes de gerenciar a diversidade de dados e analisá-los com eficiência. O machine learning é um ramo da inteligência artificial que, com a ajuda de algoritmos avançados, interpreta dados para criar previsões que visam melhorar processos e solucionar desafios. A equipe técnica da Mecalux utiliza algoritmos e machine learning para obter maior rentabilidade e eficiência em processos logísticos como previsão de demanda, gerenciamento de estoque ou projeto de armazém.
A logística é um processo que visa oferecer um serviço rápido aos clientes, entregando a quantidade exata de mercadoria no momento e local certos, embora possa ser condicionada por mudanças nas tendências de consumo ou outros fatores externos. As empresas utilizam a tecnologia para identificar riscos na cadeia de suprimentos e aplicar medidas que ajudem a minimizar suas consequências.
Um dos sistemas de previsão com maior potencial é o sistema aprendizagem automático, mais conhecido em inglês como machine learning. É um ramo da inteligência artificial que utiliza algoritmos avançados para processar um grande volume de informações e identificar padrões. A partir da repetição contínua da análise, o sistema refina sua operação até obter resultados mais precisos. De acordo com o estudo de pesquisa Machine learning and deep learning da Universidade de Würzburg (Alemanha), "a capacidade do machine learning para resolver problemas é baseada em modelos analíticos que geram previsões, regras, respostas, recomendações ou resultados similares".
O machine learning consiste em aplicar de algoritmos que aprendem iterativamente com os dados, permitindo que os sistemas informáticos encontrem insights ocultos e padrões complexos.
No campo da logística, de acordo com um relatório da MIT Center for Transportation & Logistics, o machine learning pode ser aplicado na cadeia de suprimentos para planejar a demanda adequada ou automatizar operações como controle de estoque, ou organização de rotas de distribuição de pedidos.
Como a Mecalux trabalha no 'machine learning'
Quando se trata de melhorar os armazéns dos clientes que assim o desejarem, a Mecalux utiliza uma plataforma de análise de dados com algoritmos de machine learning capazes de tirar conclusões e propor recomendações para resolver qualquer necessidade logística.
Utilizando o histórico de dados do armazém, os algoritmos podem prever o comportamento, as tendências e o desempenho da máquina. Com base em dados objetivos, as previsões em logística são altamente confiáveis e facilitam a tomada de decisões estratégicas para o negócio.
Mecalux utiliza um processo de aprendizagem automático, conhecido como AutoML, que analisa parte dos dados do armazém em busca das melhores decisões de negócios. Uma vez finalizada a análise, os algoritmos avançados comparam a previsão feita com o restante dos dados para verificar qual seria sua taxa de falha. Por quê? Qualquer previsão pode ter inúmeras condições e alternativas. Por exemplo, imagine uma empresa que precisa aumentar o número de pedidos diários. Para conseguir isso, você pode tomar muitas decisões igualmente válidas: aumentar o número de referências, encontrar maneiras de otimizar os movimentos do operador, implementar sistema de gerenciamento de armazém ou recorrer a dispositivos de assistência pick-to-light.
Conhecido como AutoML, o processo de aprendizagem automático da Mecalux analisa parte dos dados do armazém em busca das melhores decisões de negócio
Que tipos de dados o sistema de aprendizagem automático da Mecalux coleta para prever as necessidades futuras do armazém? Entre muitos outros, os movimentos realizados pelos equipamentos de movimentação, o tempo que as máquinas investem na realização de uma atividade (por exemplo, armazenamento de produtos no caso de transelevadores), o número de fluxos que ocorrem, o número de recebimentos e expedições diárias ou os tipos de pedidos preparados.
O sistema de aprendizagem automático desenvolvido pela Mecalux é extensível: pode ser expandido com mais dados, métricas e elementos preditivos para resolver os desafios logísticos atuais e antecipar as necessidades futuras. Para cada cliente podem ser gerenciados dezenas de milhões de dados que proporcionam uma análise mais detalhada em que mais variáveis e cenários são considerados. O sistema de previsão é alimentado com novos dados para melhorar automaticamente e detectar possíveis melhorias nos armazéns.
O que os algoritmos da Mecalux fazem com os dados? As ferramentas de machine learning da Mecalux realizam quatro funções principais:
- Selecionar, entre milhões de dados, as informações relevantes para cada análise, descartando dados desnecessários para obter uma previsão confiável.
- Extrair as características esperadas para definir as hipóteses de trabalho.
- Alterar diferentes modelos, algoritmos e ajuste seus hiperparâmetros até selecionar a melhor opção.
- Construir e utilizar o melhor modelo para fazer todas as previsões.
O sistema de machine learning da Mecalux avalia os dados e modelos para selecionar a previsão mais conveniente para cada armazém. Se os parâmetros usados mudarem ao longo do tempo, o sistema é atualizado automaticamente para continuar se adaptando à evolução dinâmica que todas as cadeias de suprimentos experimentam.
Que previsões podem ser feitas com todos os dados do armazém?
- Previsão de demanda. Utilizando séries temporais e modelos de regressão multivariável, a demanda pode ser prevista como curto, médio e longo prazo. Para qual finalidade? Calcule o nível de estoque adequado para preparar todos os pedidos sem demora.
- Planejamento de expedição. Prever o tempo necessário para expedir a mercadoria ajuda a organizar o trabalho com antecedência para obter maior rapidez e agilidade na distribuição dos pedidos.
- Controle de estoque. As previsões de inventário calculam o número de dias em que um produto ficará sem estoque. Com essas informações, a empresa pode realizar ações como, por exemplo, gerar um pedido de compra de mais produtos no ERP.
Para a Mecalux, o objetivo do machine learning é criar automaticamente previsões que impulsionem a cadeia de suprimentos de seus clientes. Usando dados objetivos, os gerentes de logística podem propor melhorias estratégicas em suas instalações que ajudam a aproveitar todos os recursos do armazém.
Algoritmos para antecipar o futuro
Em um momento em que as empresas necessitam de se modernizar para otimizar processos, adaptar-se às mudanças do mercado e prestar um melhor serviço aos clientes, o machine learning apresenta-se como uma ferramenta estratégica para facilitar a tomada de decisões.
Na logística, a análise preditiva através de dados tem um enorme potencial, pois pode avaliar o modelo de negócios atual e, se necessário, renová-lo para enfrentar as mudanças do mercado.
Os armazéns geram uma enorme quantidade de dados. Por isso, os algoritmos da Mecalux visam fortalecer as decisões de negócios e ajudar as empresas a alcançar uma cadeia de suprimentos fluida e eficiente.