Homem olhando o computador, com estoque ao fundo.

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.

Diferença entre análise descritiva, preditiva e prescritiva

Análise descritiva

A análise descritiva, também conhecida como exploratória, utiliza técnicas estatísticas para explicar dados no estado atual. Pode ser univariada (uma variável), bivariada (duas variáveis) ou multivariada (múltiplas variáveis).

Apesar de ser um processo simples, uma boa análise descritiva responde perguntas de negócios imediatamente, fornecendo estatísticas descritivas como média, mediana, moda, máximo, mínimo, etc.

Essa abordagem é usada em relatórios simples para avaliar resultados e insights sobre o desempenho passado. No entanto, a estatística não se limita ao passado, e a análise preditiva é crucial para antecipar eventos futuros.

Na logística, a análise descritiva pode ser uma ferramenta valiosa para compreender e otimizar diversos aspectos do gerenciamento de cadeia de suprimentos.

Análise preditiva

A análise preditiva utiliza um modelo preditivo, uma fórmula que estima um parâmetro desconhecido, seja por meio de expressões matemáticas, declarações lógicas ou a combinação de ambas.

No mundo corporativo, é conhecida por sua precisão, inteligibilidade e confiabilidade, sendo essencial para embasar decisões.

A análise preditiva não apenas identifica padrões, mas também abre caminho para a análise prescritiva, determinando ações estratégicas com base nas previsões, como preparar estoques ou implementar medidas específicas para reter clientes propensos ao cancelamento.

Análise prescritiva

A análise prescritiva, também chamada de análise de recomendação, combina análises descritiva e preditiva com conhecimento de negócios para automatizar a recomendação de ações, otimizar processos e agilizar decisões menores.

Essa abordagem visa economizar tempo e alcançar resultados superiores, fornecendo recomendações inteligentes para moldar o futuro.

Um exemplo prático do aplicativo Waze ilustra como a análise prescritiva opera no cotidiano, oferecendo rotas recomendadas com base em dados em tempo real.

Qual a importância das análises preditivas?

Realizar análises preditivam são importantes para descobrir padrões, tendências, riscos e oportunidades em uma área ou situação específica.

Na análise preditiva, usamos ferramentas tecnológicas avançadas para prever automaticamente comportamentos e desempenhos. Isso ajuda as empresas a planejar estrategicamente com base em fatos, em vez de palpites, e a fazer melhorias reais nos processos internos.

Em um ambiente de negócios competitivo, aplicar essa abordagem aos fluxos organizacionais traz benefícios significativos e proporciona uma vantagem competitiva importante.

Quais as ferramentas utilizadas para fazer análises preditivas?

Nas empresas, o bom uso dos dados ajuda os negócios em diferentes frentes.

Uma vez que a análise preditiva permite obter insights sobre comportamentos futuros, antecipar tendências, melhorar processos e impulsionar resultados financeiros, utilizar ferramentas se torna indispensável. Conheça as principais:

  • Python e R: linguagens de programação como Python e R oferecem uma ampla variedade de bibliotecas e pacotes específicos para análises estatísticas e preditivas;
  • TensorFlow e PyTorch: frameworks de aprendizado de máquina como TensorFlow e PyTorch são amplamente utilizados para construir e treinar modelos preditivos, especialmente em contextos de inteligência artificial e deep learning;
  • Scikit-learn: uma biblioteca em Python que fornece ferramentas simples e eficientes para mineração de dados e análises preditivas;
  • SAS: o software SAS oferece uma ampla gama de ferramentas para análises estatísticas avançadas e modelagem preditiva;
  • IBM SPSS: uma ferramenta popular para análise estatística que também inclui recursos de modelagem preditiva;
  • KNIME: uma plataforma de código aberto que permite a criação visual de pipelines de análise de dados, incluindo análises preditivas;
  • RapidMiner: uma ferramenta de ciência de dados que suporta análises preditivas, machine learning e mineração de dados;
  • Alteryx: uma plataforma que combina preparação de dados, análises preditivas e machine learning em uma única solução;
  • Tableau: embora seja conhecido principalmente por visualização de dados, o Tableau também inclui recursos para análises preditivas quando integrado com outras ferramentas.

Algoritmos e modelos de análise preditiva com big data

Na análise preditiva com big data, diversos algoritmos e modelos são empregados para extrair insights valiosos. Abaixo, fizemos um compilado dos mais utilizados e como eles funcionam, confira:

Regressão linear e logística

Modelos que estabelecem relações lineares entre variáveis, úteis para prever valores contínuos (regressão linear) ou categorias binárias (regressão logística).

Árvores de decisão

Estruturas de árvore que dividem os dados em segmentos, facilitando a tomada de decisões com base em condições específicas.

Floresta aleatória

Um conjunto de árvores de decisão que trabalham juntas para melhorar a precisão e a estabilidade das previsões.

Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)

Algoritmo que mapeia dados em um espaço multidimensional para encontrar a melhor separação entre classes, sendo eficaz em problemas de classificação.

Redes neurais

Modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano, ideais para tarefas complexas e reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados.

K-Nearest Neighbors (KNN)

Um método que classifica novos pontos de dados com base na proximidade aos pontos existentes no espaço de características.

Gradient Boosting

Um conjunto de modelos de aprendizado de máquina que se baseiam uns nos outros para melhorar a precisão das previsões.

Análise de séries temporais

Modelos específicos para lidar com dados temporais, como ARIMA (Médias Móveis Integradas Autoregressivas).

Clusterização (K-Means)

Agrupa dados em clusters com base em características similares, identificando padrões e segmentando grandes conjuntos de dados.

A escolha do algoritmo depende da natureza dos dados, do problema específico em questão e das metas da análise preditiva. Cada algoritmo tem suas vantagens e limitações, e a combinação de diferentes modelos pode proporcionar resultados mais robustos.

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.

Infográfico com os benefícios das análises preditivas.

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 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:

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

Banner de case de sucesso da Cobli com fabricante de baterias.

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. 

 mulher com um tablet na mão ao lado de homem, dentro de um estoque
Uma coleta de dados confiável é uma premissa para que as análises preditivas sejam assertivas.

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. 

Infográfico com 04 possíveis aplicações das análises preditivas na logística.

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

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