Como o Machine Learning auxilia na logística e entrega de encomendas

Subcampo da inteligência artificial (IA), Machine Learning é uma tecnologia que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprender e tomar decisões com base em dados, sem serem explicitamente programados.

Muito usado na logística para otimizar rotas, por exemplo, neste artigo vamos explicar melhor como o uso desta tecnologia ajuda a melhorar a entrega de encomendas.

Como funciona o Machine Learning

O grande diferencial do machine learning é que em vez de seguir instruções específicas, as máquinas de aprendizado automático usam padrões e informações encontrados nos dados para melhorar seu desempenho em determinadas tarefas.

O processo de aprendizado de máquina geralmente envolve as seguintes etapas:

• Coleta de dados: Primeiro, é feita a coleta de dados relevantes, como informações de sensores, texto, imagens, áudio, ou qualquer tipo de dado que seja útil para a tarefa em questão.

• Pré-processamento de dados: Os dados são limpos, organizados e transformados em um formato adequado para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

• Treinamento do modelo: Nesta fase, um algoritmo de machine learning é alimentado com os dados para aprender a reconhecer padrões e fazer previsões. 

• Avaliação do modelo: O modelo treinado é testado para verificar quão bem ele generaliza as informações e faz previsões precisas.

• Implantação: Se o modelo é considerado satisfatório, ele pode ser implantado para realizar previsões ou tomar decisões em situações do mundo real.

O machine learning é amplamente aplicado em uma variedade de campos, incluindo reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, visão computacional, medicina, logística, finanças, marketing, automação industrial e muito mais. 

É uma tecnologia poderosa que tem o potencial de automatizar tarefas, melhorar a tomada de decisões e desbloquear insights valiosos a partir de grandes conjuntos de dados.

Como o machine learning pode ajudar na entrega de encomendas?

O machine learning pode ser usado de várias maneiras para melhorar a entrega de encomendas em uma cadeia de suprimentos e logística. 

Aqui estão algumas maneiras pelas quais essa tecnologia pode ser aplicada:

Roteamento otimizado

Algoritmos de machine learning podem analisar dados em tempo real para determinar a rota mais eficiente para as entregas. 

Na Flash, essa previsão se baseia em informações detalhadas, como CEP, rota e histórico de entregas anteriores.  

À medida que as condições mudam (como tráfego e condições meteorológicas), o algoritmo pode ajustar dinamicamente as rotas para evitar atrasos e problemas.

Previsão de demanda

O machine learning pode ser usado para prever a demanda de produtos em diferentes datas, locais e horários. 

Isso ajuda a empresa a planejar e otimizar suas operações de entrega, garantindo que tenham os produtos certos nos lugares certos, evitando prejuízos e clientes insatisfeitos.

Rastreamento de encomendas

Acompanhar o status de encomendas em tempo real através de um código de rastreio é uma parte crucial da entrega, além de ser exigência de muitos consumidores.

Algoritmos de machine learning podem ser usados para prever prazos mais precisos com base no histórico de entregas e nas condições atuais, atualizando e tranquilizando os clientes.

Gerenciamento de frota e economia de recursos

Esta tecnologia presta um auxílio importante na alocação eficiente de recursos, como veículos e motoristas, para atender às demandas de entrega em constante mudança.

Ao otimizar as rotas e determinar o meio de entrega mais eficaz para cada remessa, há uma redução na quilometragem percorrida e no consumo de combustível. 

Isso se traduz em economia de custos significativa, tornando as operações mais sustentáveis e financeiramente positivas. 

Personalização e análise de feedback

Com base no histórico de compras e preferências do cliente, algoritmos de machine learning podem personalizar as opções de entrega, como horários e locais, para atender às preferências individuais dos destinatários.

Além disso, podem analisar feedback de clientes para identificar tendências e áreas de melhoria nas operações de entrega.

No geral, o machine learning tem o potencial de tornar as operações de entrega mais eficientes, econômicas e orientadas para o cliente, melhorando a experiência de compra e a satisfação do consumidor, ao mesmo tempo em que reduz custos operacionais. 

Essa tecnologia é uma ferramenta valiosa para empresas de logística (3PL) e as que dependem da entrega de produtos e serviços, como o ecommerce.

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Na Flash, além do machine learning, investimos pesado em automação e Big Data.

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O uso de Big Data possibilita analisar uma vasta quantidade de dados, prevendo possíveis insucessos e identificando áreas de melhoria. 

Tudo isso nos ajuda a economizar tempo e recursos, oferecendo um serviço mais ágil, melhorando a experiência do cliente e aumentando a confiabilidade das nossas entregas. 

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