Como a Big Data está salvando a indústria logística.

Big Data na Logística - Konfere

Por: Eduardo Franceschett
CEO e Fundador da Konfere

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Se alguém duvida da utilidade do Big Data na logística, isso pode ser facilmente demonstrado com um dos exemplos conhecidos:

Os motoristas da UPS (quase) nunca viram à esquerda.

O CEO da empresa disse à revista Fortune em 2011 que, após uma análise completa das rotas, prazos de entrega e outras estatísticas, seus engenheiros descobriram que os motoristas não deveriam virar à esquerda.

Como um resultado:

Seus veículos tiveram que viajar quase 33 milhões de quilômetros a menos,

Mais 350.000 pacotes foram enviados e 20.000 toneladas a menos de dióxido de carbono foram emitidas para a atmosfera.

Como isso pode funcionar? Porque ficou claro a partir dos dados que virar à esquerda reduz as chances de um acidente e reduz os atrasos causados ​​pela espera por uma lacuna no tráfego, o que também desperdiçaria combustível.

Trata-se de Big Data: dados coletados por sensores e outros dispositivos IoT (Internet das Coisas), processados ​​com ferramentas de mineração de dados para mostrar como os processos podem ser feitos mais rápido, mais simples e com melhor relação custo-benefício.

A resposta da Big Data aos desafios logísticos

O indicador mais importante no setor de logística é a confiabilidade: os parceiros fornecem um elemento vital na cadeia de suprimentos. Portanto, os processos de entrega devem ser precisos e seguros.

Especialmente quando consideramos que as necessidades de nossos parceiros podem mudar constantemente. Para as empresas de logística, não basta se adaptar, elas devem prever quantos veículos, funcionários, combustível, armazéns serão necessários e como otimizar seus custos.

Essa tarefa é realizada pela análise preditiva: você pode prever os desafios em potencial que precisam ser abordados no processo de negócios e melhorar a qualidade do serviço e o relacionamento com os parceiros.

Além disso, a análise baseada no Big Data também ajuda a aumentar a eficiência da operação: como você pode ver no exemplo da UPS, você pode otimizar rotas de transporte, consumo de combustível, número de funcionários e colocação, etc.

Assim, não apenas os custos e os preços podem ser reduzidos, o que significa que os parceiros podem fornecer serviços de maior qualidade a preços ainda mais baixos, o que pode trazer benefícios significativos para os concorrentes.

Onde a mineração de dados pode ajudar na logística?

Vejamos algumas áreas em que os sensores da IoT e o Big Data podem realmente trazer benefícios tangíveis:

Centros de distribuição e gerenciamento de armazém: A alocação adequada de capacidade e espaço disponível pela otimização do trabalho é uma tarefa complexa. O Big Data oferece a capacidade de fazer um inventário com mais eficiência, mesmo em tempo real, sempre com espaço suficiente e fornecendo remessas sem impedimentos.

Distribuindo recursos de rede: como escalar a cadeia de suprimentos para sempre atender às necessidades do mercado? Com o Big Data, podemos prever com precisão a demanda, otimizar a utilização da frota e as atribuições da transportadora e aumentar a segurança.

Planejamento de rotas: se soubermos exatamente as rotas e o tempo gasto pelos motoristas, podemos reduzir o tempo e os custos de transporte. Enquanto isso, podemos maximizar a utilização do veículo e determinar com precisão os prazos de entrega.

Gerenciamento de clientes: entrega confiável, precisa e barata torna os clientes mais satisfeitos e comprometidos, temos mais oportunidades de obter parceiros, enquanto os custos de serviço podem ser reduzidos pela utilização de recursos e otimização de tarefas.

Marketing: Ao usar a analítica correta, podemos adquirir novos clientes, atualizar os existentes para novos níveis, prever nosso crescimento e receita futuros ou projetar novas linhas de negócios.

Análise de risco: podemos estimar com precisão os riscos, a chance de acidentes e eventos extraordinários, a quantidade de custos adicionais e a perda. Também sabemos pelos dados quais desafios de negócios enfrentamos na empresa e no mercado e podemos identificar ofertas exclusivas por meio de análise competitiva.

Manutenção: o trabalho de manutenção, reformas e compras de ativos podem ser planejados com precisão, a amortização pode ser minimizada, os riscos podem ser reduzidos, a qualidade do serviço pode ser melhorada e os custos extraordinários podem ser evitados.

Vamos pegar alguns dos desafios mais comuns e ver como o Big Data pode ajudar a resolvê-los.

A última milha

O fenômeno da “última milha” é bem conhecido na logística: é fato que, durante o processo de transporte, a última seção curta geralmente representa o maior desafio ou exige o maior esforço. Pode até chegar a 28% do custo total da remessa.

É fácil entender por que: encontrar o endereço exato, estacionamento problemático ou caro e lidar com pacotes frágeis desempenham um papel nele.

Anteriormente, essa última etapa era uma “caixa preta”, portanto as empresas de logística não viam como está sendo feito, mas a tecnologia agora permite isso: os dados coletados por meio de sensores podem otimizar as soluções de transporte, criar novas diretrizes que reduzam esses custos.

Transparência e confiabilidade

Big Data também ajuda as empresas de logística a adquirir novos clientes de forma transparente.

Quem não aproveita as oportunidades oferecidas pela mineração de dados só pode estimar para cada novo cliente quanto tempo será gasto e quais custos aparecerão, o que não é ideal para nenhuma das partes.

Os sensores, no entanto, coletam os dados que um terceiro certificado pode avaliar. Esta informação pode ser adicionada a propostas para novos clientes. As pessoas geralmente se enganam, superestimam ou subestimam certos fatores; no entanto, os algoritmos sempre fornecem análises precisas.

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