No artigo anterior apresentamos as dificuldades atuais que se vivem no setor dos transportes e logística (pode ler o artigo aqui). Mas como podem a Ciência dos Dados e a Inteligência Artificial ajudar na mitigação desses pain points?
Para responder a essa questão é necessário ter uma visão (ainda que simplificada) de como funciona o setor. Na imagem seguinte apresentamos uma visão básica. Em qualquer das fases, a Análise de Dados e a Inteligência Artificial jogam um papel importante.

- Empresa / Armazém
Todos os setores de uma empresa têm ao seu dispor ferramentas de Data Analytics e AI para ajudar no seu trabalho. Damos três exemplos de soluções que podem apoiar as empresas.
BI (Business Intelligence)
Um sistema de Business Intelligence tem como objetivo auxiliar os gestores a tomarem melhores decisões de forma mais célere. O sistema permite às empresas ter os dados organizados, analisá-los e extrair insights valiosos para a gestão em uma ampla gama de áreas: Finanças, Vendas, Marketing, RH ou… Logística. Uma das faces visíveis da BI são os dashboards intuitivos em que os KPI’s definidos pela gestão podem ser consultados em qualquer lugar. Relativamente ao setor em análise, permite que uma empresa tenha uma visão global da localização dos seus camiões ou qual o ponto de situação de uma mercadoria específica.
Na imagem seguinte pode ver o exemplo de um dashboard.

É possível, por exemplo, analisar encomendas e perceber através de ferramentas de analytics se um cliente está prestes a abandonar a nossa empresa – possibilitando agir atempadamente. A metodologia chama-se Churn Analysis e pode saber mais aqui.
Robotic Process Automation
Consiste na utilização de software com capacidades de Inteligência Artificial, para lidar com altos volumes de tarefas repetitivas automaticamente, libertando recursos humanos para outras atividades. Caso não saiba, as empresas de transporte e logística são das que produzem maior volume de documentação, quer eletrónica quer em papel. Há todo um universo de documentos cujo tratamento manual representa um sorvedouro de tempo e dinheiro: faturas, recibos, contratos, guias de transporte e remessa, comprovativos de entrega, documentos de devolução, seguros de carga, documentos de transbordo, mercadorias danificadas… As soluções de Data Analytics e AI permitem não só digitalizar informação, como também trabalhar os dados de forma que permitam a geração de insights que apoiam os gestores.
Em transportes e logística os armazéns são uma componente central. A sua gestão apresenta muitos desafios: onde colocar as mercadorias? Quais devem ficar mais próximas das saídas? Onde colocar mercadorias perecíveis? Como organizar a mercadoria de forma a ser facilmente encontrada? Como lidar com faltas de espaço em situações excecionais? Apresentamos a seguir um exemplo em que a Análise de Dados e Inteligência Artificial são muito úteis.
ARIMA (autoregressive integrated moving average)
Metodologia que utiliza dados registados ao longo do tempo de forma a permitir a previsão de dados no futuro. Um exemplo simples pode ser encontrado na análise de dados climáticos de anos anteriores para prever tempestades no futuro.
Do mesmo modo, esta técnica também pode ser utilizada na gestão de stocks / armazéns. Se os dados de armazém estiverem digitalizados, é possível analisar os mesmos em retrospetiva e detetar padrões que permitam inferir, por exemplo, se em determinado período (ex: próximo trimestre) irá haver um excesso de movimento no armazém ou acalmia. Isso permite uma melhor gestão de recursos.

- Carregamento
Colocar a mercadoria num camião TIR, num navio ou num avião é tudo menos fácil. Diferentes meios de transporte têm efeitos distintos sobre a carga. Alguns transportes necessitam de sistemas de refrigeração. A carga tem de ser acomodada de forma a não colocar em perigo a condução (por exemplo o peso deve ser equilibrado). A disposição e volume das mercadorias é diferente e todas têm de coexistir num espaço limitado. Se pensarmos bem, as variáveis a ter em conta são muitas. Nesses casos a Inteligência Artificial e a Análise dos Dados podem ser fundamentais.
Knapsack
Muitas das soluções desenhadas para a colocação de itens em espaços limitados surgiram da análise do “Problema da Mochila” (mochila em inglês é Knapsack). Neste problema, o objetivo é colocar itens de diferentes pesos e valores num espaço exíguo (mochila) de forma a que se consiga colocar lá dentro o maior VALOR possível. E as ferramentas de Inteligência Artificial conseguem ajudar a resolver esse problema apoiando os profissionais de transporte, por exemplo, em situações de carregamento de contentores ou melhor aproveitamento do espaço em armazém. Maximizando o valor da carga transportada, as empresas tornam-se mais competitivas.
IoT
A Internet das Coisas (IoT) refere-se à crescente proliferação de dispositivos capazes de recolher e partilhar dados entre si através da Internet.
A sua aplicação é visível em várias situações, desde automóveis conectados para reduzir acidentes nas cidades, casas inteligentes, wearables ou smart cities. O setor dos transportes é mesmo um dos que mais investimentos tem feito em IoT.
Vejamos a aplicação de IoT nos transportes através de um problema. Uma empresa de transporte rodoviário pretende saber exatamente onde se encontra determinada carga e qual a temperatura no interior do trailer. Isso é possível através da conexão de sistemas GPS, Active RFID e WIFI, que por sua vez transmitem a informação para a nuvem. Os dados podem depois ser acedidos de qualquer local com dispositivos próprios (ex: um telemóvel ou tablet).
No próximo artigo iremos apresentar mais algumas soluções que facilitam a vida aos gestores do setor dos transportes e logística.
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