Análises preditivas na logística: como aplicar?

Análises preditivas na logística nada mais é do que utilizar dados, algorítimos e técnicas de machine learning para identificar para prever comportamentos, tendências e hábitos, seja de máquinas ou de indivíduos.

É certo afirmar que a logística é parte vital no funcionamento das empresas. Ela desempenha um papel fundamental na eficiência operacional e na satisfação do cliente. No entanto, em um mercado cada vez mais competitivo, pensar em soluções “extraclasses”, como as análises preditivas na logística, pode te colocar em outro patamar.

Quem está no meio da logística, já consegue visualizar que as abordagens tradicionais para gerenciar operações logísticas podem não ser suficientes. 

E é aqui que as análises preditivas entram em cena, uma vez que elas conseguem oferecer uma revolução na forma como as empresas abordam a logística. 

Apesar de existirem vantagens significativas, a implementação de análises preditivas na logística apresenta desafios na aplicação que necessitam de muita atenção das empresas. A coleta de dados precisos e confiáveis é um dos principais obstáculos. 

Isso tem um motivo bastante claro: a qualidade dos resultados preditivos depende diretamente da qualidade dos dados utilizados. Além deste ponto, de nada adianta ter dados confiáveis se não houver uma interpretação adequada dos insights preditivos.

Importante mencionar que, independente do mercado, as análises preditivas na logística podem ser extremamente positivas. De acordo com levantamento feito pela empresa MTM Logix, a análise preditiva pode reduzir os custos de estoque em até 30%.

Neste artigo, exploraremos como aplicar estas análises na rotina da sua empresa, a importância das análises preditivas na logística moderna, com destaque para os principais benefícios, aplicações e implementação prática.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é um campo da análise de dados que utiliza técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para realizar previsões de comportamentos, de tendências e de hábitos, com base em dados históricos e atuais.

Seu principal objetivo é, então, identificar padrões, tendências e relações que possam ser usados para prever resultados futuros com um certo grau de confiança.

Isso pode ser aplicado em uma ampla gama de áreas, incluindo previsões de vendas, demanda de produtos, risco de crédito, diagnóstico médico, manutenção preditiva de equipamentos e na logística.

Como funciona as análises preditivas na logística

A análise preditiva desempenha um papel fundamental na otimização das operações logísticas, permitindo que as empresas prevejam eventos futuros, tomem decisões informadas e melhorem a eficiência de suas cadeias de suprimentos.

Na logística, é possível utilizar as análises preditivas para realizar previsões de demanda, por exemplo, uma vez que ela ajuda a prever a demanda futura de produtos com base em dados históricos de vendas, sazonalidade, tendências de mercado e outros fatores relevantes. E, dessa maneira, ajudam as empresas a planejar melhor a produção, o estoque e a distribuição.

A análise preditiva também é usada para detectar anomalias nos dados logísticos, como entregas atrasadas, desvios de rota não autorizados e outros eventos que podem representar riscos para a cadeia de suprimentos. Isso permite que as empresas ajam rapidamente para mitigar problemas.

Outro exemplo das análises preditivas são quando empresas de transporte precisam lidar com uma variedade de rotas e fatores que trazem impacto significativos para a operação, como clima, tráfego e sazonalidade. As análises preditivas conseguem antecipar congestionamentos e ajustar rotas com antecedência.

Além disso, toda essa previsibilidade pode ser usada para prever picos de demanda de determinados produtos em períodos sazonais, como em uma Black Friday.

Dessa forma, a empresa pode planejar a sua cadeia de suprimentos de forma mais eficiente. Ao identificar possíveis tendências, as empresas podem tomar decisões assertivas, evitando riscos potenciais.

O crescimento do mercado de análises preditivas na logística

Muitos fatores contribuíram para o crescimento estável da análise preditiva nos últimos anos. Embora a viabilidade economica tenha sido fundamental, a disponibilidade tecnológica e a preparação das empresas para o futuro também desempenharam um papel crucial.

A pandemia da COVID-19 destacou a importância do planeamento e da flexibilidade das empresas para lidar com limitações repentinas da cadeia de abastecimento. De acordo com uma série de relatórios da MHI e da Deloitte sobre a cadeia de abastecimento e a indústria logística, em 2017, apenas 30% dos gestores da cadeia de abastecimento utilizavam software para apoiar a tomada de decisões baseada em dados. Em 2022, esse percentual cresceu para 54%.

04 benefícios das análises preditivas na logística

Quando falamos em benefícios das análises preditivas na logística fica claro de entender o porquê é tão importante aplicar  o quanto antes no dia a dia da sua empresa.

Abaixo, listamos as quatro principais.

1. Previsibilidade de demanda

A capacidade de prever a demanda do mercado leva a uma administração mais eficaz do estoque. E quais são os impactos causados por isso? Você, ou a sua empresa, consegue reduzir a necessidade de armazenamento excessivo e minimiza a possibilidade de falta de produtos. 

Isso economiza custos e melhora a satisfação do cliente, já que estará sempre com o abastecimento necessário para fornecer determinados produtos.

2. Otimização das rotas de entrega

Quando você consegue otimizar as rotas de entrega por meio das análises preditivas, há alguns benefícios importantes, como:

• Economia de combustível; 
• Menor desgaste de veículos; 
• Redução de emissões.

O último ponto, além de tudo, mostra um compromisso com a sustentabilidade ambiental. 

3. Menor probabilidade de paradas não programadas

Ao usar as análises na logística para apoiar na manutenção preditiva de veículos e equipamentos, você minimiza a probabilidade de ter interrupções não programadas. Manutenções corretivas costumam ser mais caras.

Além disso, prejudicar as entregas previstas vai impactar na satisfação do cliente e também na reputação da sua marca.

4. Otimização de recurso

A análise preditiva tem um ponto principal: previsão de necessidade com antecipação.

Com as informações obtidas, é possível aplicá-las para aproveitar melhor os recursos disponíveis, sejam eles humanos ou mesmo de infraestrutura. 

Aplicações práticas das análises preditivas na logística

Ao falarmos sobre as aplicações práticas das análises preditivas na logística temos diversos cenários, pois são bastante abrangentes. Alguns dos mais comuns são aplicações: 

No estoque

No gerenciamento de estoque, as análises preditivas podem ser usadas para prever variações sazonais na demanda. 

Isso permite que as empresas ajustem seus níveis de estoque de acordo com os períodos. 

Nas rotas

Ao pensar na roteirização, os dados preditivos captados podem ser aproveitados para otimizar a alocação de recursos e reduzir os tempos de entrega e, com isso, aumentar a satisfação do cliente.

Neste tópico, também é importante ressaltar que há redução de custos e tempo de planejamento.

Nas manutenções

A manutenção preditiva também é fundamental na logística. E isso tem um motivo claro: os equipamentos e veículos bem mantidos conseguem estar em constante utilização sem interrupções. 

As análises preditivas irão identificar sinais de desgaste e agendar manutenções antes que ocorram falhas. 

Um dado da McKinsey, empresa global de consultoria empresarial, afirma que as análises e manutenções preditivas podem reduzir o tempo de inatividade dos equipamentos de 30 a 50%, além de aumentar suas vidas úteis de 20 a 40%. 

Passo a passo para implementar as análises preditivas na logística

Para que a implementação das análises preditivas na logística seja bem-sucedida é necessário, primeiramente, uma abordagem estruturada. Para ajudar, preparamos um passo a passo de implementação, confira:

Passo 01: identificar os dados

O primeiro passo é identificar dados relevantes para análise, isso inclui informações de vendas, dados de estoque, informações climáticas, trânsito e muito mais. 

A acurácia de um bom Big Data é de extrema importância para a logística, pois os insights preditivos são tão precisos quanto os dados nos quais são baseados.

Passo 02: idendificação de padrões e tendências

Depois de ter realizado toda a coleta e limpar os dados, os algoritmos de aprendizado são treinados para identificar padrões e tendências. 

Esses algoritmos são aplicados aos novos dados para prever eventos futuros. A colaboração entre equipes de logística, cientistas de dados e especialistas em TI é crucial para garantir que o processo de implementação seja contínuo e com sucesso.

Os Sistemas de Gerenciamento de Armazém, como o WMS, são plataformas que monitoram constantemente as operações em um armazém, transformando essas informações em dados que podem ser usados para prever cenários e embasar a tomada das melhores decisões.

Passo 03: selecione algoritimos e modelos

Após realizar uma análise exploratória dos dados para entender melhor suas características, identificar padrões e correlações que possam ser relevantes para suas previsões, é o momento de escolher os algoritmos de análise preditiva adequados aos seus dados e objetivos.

Passo 04: realizae a implementação

Uma vez que os modelos sejam construídos e validados, implemente-os em um ambiente de produção para que eles possam gerar previsões em tempo real ou em intervalos regulares.

Passo 05: faça o monitoramento

Monitore constantemente o desempenho dos modelos implantados. Os dados mudam ao longo do tempo, e os modelos podem se degradar. Atualize os modelos conforme necessário para garantir que eles continuem sendo precisos.

Passo 06: realize a integração e faça avaliações contínuas

Integre as previsões geradas pelos modelos em seus processos logísticos. Isso pode envolver a otimização de rotas, ajustes de estoque, programação de entregas, etc.

Após isso, avalie os resultados obtidos após a implementação e compare-os com as metas definidas no início do projeto. A análise preditiva deve fornecer benefícios tangíveis, como redução de custos, melhoria no atendimento ao cliente ou aumento da eficiência operacional.

Aplicações específicas das análises preditivas na logística

Ao pensarmos na aplicabilidade das análises preditivas na logística é importante ressaltar que isso vai variar de acordo com as necessidades e os objetivos das empresas. 

Um e-commerce pode usar análises preditivas para prever picos de demanda durante os períodos de promoção, ajustando sua logística e estoque de acordo. 

Já uma empresa de transporte pode otimizar suas rotas com base nas análises de tráfego e previsões climáticas, trazendo impacto positivo nos tempos de entrega e custos operacionais.

Outros núcleos que podem se beneficiar das análises preditivas na logística são os envolvidos com a gestão de riscos. Ao prever eventos que possam causar atrasos ou interrupções, as empresas conseguem desenvolver planos de contingência para mitigar esses riscos. 

Dentre esses planos de atuação estão os redirecionamentos de rotas, ajustes de equipes de trabalho ou a alocação de recursos extras. 

Esta publicação te ajudou? Confira essa e outras explicações sobre questões de logística e gestão de frota no blog da Cobli.