O Machine Learning é uma técnica de IA (Inteligência Artificial) que permite automatizar os processos logísticos e criar estratégias baseadas em dados. De fato, esse tipo de tecnologia torna-se fundamental na redução de custos e na identificação de oportunidades de crescimento com antecedência.
Um dos principais diferenciais, nesse caso, envolve contar com a avaliação cuidadosa do gestor na busca por alternativas de processos logísticos inovadores. Além disso, ao compreender o Machine Learning e a Inteligência Artificial de modo geral, a empresa pode contar com máquinas capazes de “interpretar” com a perspectiva humana.
Ficou interessado? Vamos mostrar, a seguir, as principais dúvidas sobre o assunto e como a tecnologia é aplicada na logística. Acompanhe!
O que é Machine Learning?
O Machine Learning é um conceito que representa o aprendizado de máquina e está diretamente ligado à Inteligência Artificial. Na proposta dessa tecnologia, os computadores conseguem aprender conforme respostas que são baseadas em conjuntos de dados variados.
Entre os principais exemplos de informações, estão imagens, números e todos os outros indicadores que podem ser registrados. O que acontece é que, quando um sistema de aprendizado de máquina é colocado em prática, a sua estrutura conta com uma programação diferente da utilizada em softwares comuns.
Falando de maneira mais técnica, no método tradicional, é criado um conjunto de regras que são capazes de impulsionar respostas a partir dos processamentos dos dados que foram inicialmente introduzidos.
Já os algoritmos do Machine Learning funcionam conforme os dados criados e as respostas que são esperadas desse tipo de análise. Assim, ao final do processo, o próprio sistema vai ajustando suas respostas em função dos novos dados que foram processados e se adaptando automaticamente ao novo perfil de informações.
Como funciona?
Muitas pessoas pensam erradamente que o Machine Learning é a mesma coisa que a Inteligência Artificial na logística. Na verdade, o Machine Learning se classifica como uma subcategoria da Inteligência Artificial, que usa métodos específicos com padrões, dados e algoritmos para encontrar padrões existentes no banco de dados.
A Inteligência Artificial representa um conceito bastante amplo, que conta com o Machine Learning como um dos principais recursos. Em função disso, torna-se indispensável ressaltar que a Inteligência Artificial se caracteriza por mecanismos de computadores baseados em interações humanas com a capacidade de executar tarefas mais específicas.
Assim, o mais importante para compreender o funcionamento do Machine Learning é, além de classificá-lo como um recurso da Inteligência Artificial, falar sobre os algoritmos envolvidos e os métodos diferenciados.
Algoritmos e métodos diferenciados
Os algoritmos dentro dessa tecnologia aprendem por meio de exemplos que funcionam de dois modos: supervisionado e não supervisionado. Na modalidade supervisionada, o processo de aprendizado acontece com os algoritmos que recebem dados com a resposta correta.
Logo, a relação entre entrada e saída acontece como treino do algoritmo. Já na modalidade não supervisionada, o principal ponto é que os efeitos das variáveis acabam não sendo previstos. Isso porque os dados recebidos não carregam rótulos. Dessa maneira, os resultados se relacionam com os padrões existentes nos dados.
São inúmeros métodos estatísticos utilizados para que o Machine Learning consiga atender às expectativas das empresas. Um dos principais exemplos é a regressão. Esse tipo de método está integrado à aprendizagem supervisionada e realiza um mapeamento das variáveis de entrada que são capazes de determinar suas características para prever os resultados de saída.
Quais são as principais aplicações?
Após avaliar o grande volume de informações fornecidas pelo sistema, você consegue tomar melhores decisões operacionais e antecipar-se diante de possíveis problemas. No entanto, para isso acontecer, é preciso saber quais são as principais formas de aplicá-lo e suas principais vantagens. Veja, a seguir, alguns exemplos!
Pesquisas na Web
Você sabia que o Machine Learning já é usado, até mesmo, pelo Google? A tecnologia é implementada na hora de deixar o processo de pesquisa mais refinado. O sistema RankBrain é do próprio buscador e funciona na identificação de termos que são digitados durante as buscas e para melhorar a experiência do usuário.
Previsão de problemas em equipamentos
Com a tecnologia e os sistemas inovadores presentes em diferentes áreas do mercado, como o sistema WMS, ficou mais simples calcular o desempenho de máquinas usadas na indústria de modo geral. Durante o processamento dos dados gerados, o Machine Learning consegue estimar uma previsão de falha e fazer com que o técnico seja notificado com antecedência.
Como implantar na logística?
Cada vez mais, a logística conta com recursos relacionados à Inteligência Artificial, e o Machine Learning é um grande diferencial. Tenha em mente que a adoção dessa tecnologia mostra-se essencial para reduzir custos, identificar problemas e otimizar operações.
Em processos da cadeia de suprimentos, o resultado se aplica, especialmente, no desenvolvimento de modelos de planejamentos. Conforme o grande volume de informações gerado pela análise de dados e pelo Big Data, o gestor consegue identificar o que precisa ser usado estrategicamente em seu trabalho, sem se limitar a recursos pouco específicos.
Um dos pontos em que mais se destaca é a escolha de uma transportadora que se encaixa completamente com o perfil e as necessidades de sua empresa. Dessa forma, torna-se mais fácil criar rotas eficientes de distribuição, alinhar toda a parte burocrática, evitar perda de cargas e ainda contar com um padrão operacional que inclui terceirizados.
Veja, a seguir, outros exemplos de Machine Learning na logística!
● aumento do controle de qualidade;
● antecipação de demandas;
● criação de um relacionamento de confiança com os clientes;
● decisões embasadas em dados;
● cronograma eficiente de manutenção preventiva.
Exemplos/cases
Para ter uma noção de como a tecnologia se encaixa em sua realidade, vamos mostrar alguns exemplos de sucesso. Entre os setores em que o Machine Learning se tornou uma verdadeira tendência, estão saúde, transportes, varejo, vendas, marketing e financeiros.
Em cada um deles, existe um estágio evolutivo diferente, pois a tecnologia se encaixa com deficiências específicas para trazer excelência no serviço oferecido. No agronegócio, uma das principais empresas do mercado, calcula-se o tempo em que as plantações serão executadas e os tipos de sementes conforme os resultados dos métodos e algoritmos.
Avaliação de crédito dos clientes
Uma das soluções mais utilizadas do Machine Learning envolve a interferência no trabalho de instituições financeiras que oferecem crédito. Com base na avaliação dos dados, os empréstimos tanto de pessoa física quanto de corporações podem acontecer de forma mais segura e prática. O motivo é que a tecnologia oferece acesso a um histórico financeiro que permite identificar as chances de problemas nos pagamentos.
Spam
No contexto dos serviços de e-mails, o Machine Learning atua como uma forma de treinar o sistema envolvido sobre qual mensagem é considerada interessante. Esse processo acontece após a avaliação de alguns fatores, como título e assunto do e-mail, e consegue detectar assuntos considerados indesejados.
Agora ficou claro como o Machine Learning funciona e suas principais aplicações. Todos os benefícios envolvidos são fundamentais na logística para entregar soluções segmentadas e eficientes. Com isso, fica mais simples aumentar a competitividade ao mesmo tempo que acontece a ampliação de resultados pelo levantamento de dados.
Gostou das informações do artigo? Então leia também sobre como funciona a Inteligência Artificial na logística.
