Quais os impactos do Data Science no setor de logística

Quais os impactos do Data Science no setor de logística?

Vivemos nas eras digital e da informação. Tudo muda na velocidade da luz e nem sempre é possível acompanhar o ritmo dinâmico e muito veloz das novidades. Assim, o Data Science surgiu graças à necessidade de ter maior domínio sobre o fluxo de informações.

Trata-se da prática de extrair conhecimentos de um grande banco de dados (como o Big Data) e utilizar esse conhecimento para tomar decisões mais acertadas dentro da empresa.

Para extrair “ideias luminosas” de dentro da gama diversificada de dados, convém contar com a ajuda dos cientistas de dados, profissionais especializados nesse campo. A experiência comprovou que decisões fundamentadas no Data Science promovem efetivo crescimento do negócio.

As aplicações do Data Science na logística

O Data Science pode ser usado em diferentes âmbitos de uma empresa, inclusive na logística. É possível utilizá-lo, por exemplo, para comercializar produtos a partir dos interesses pessoais e do potencial de compra de cada cliente.

A tecnologia também pode reconhecer fala e imagem, podendo direcionar campanhas de marketing e pesquisas específicas, além de poder ser aplicada em websites para fazer comparação de preços e para o planejamento de rotas aéreas.



Enfim, o Data Science pode ser aplicado em qualquer área do mercado e em qualquer setor da empresa (marketing, financeiro, recursos humanos, saúde e assim por diante), ser usado pelas políticas governamentais, para o desenvolvimento de robôs cada vez mais humanos e para a criação de automóveis de direção autônoma.

Trata-se de uma verdadeira inteligência de mercado, com múltiplas facetas — cabe ao gestor de cada setor usar sabiamente os recursos que ela oferece.

A logística de entrega e o Data Science

Muitas empresas de logística (como FedEx, DHL, UPS e Nagel) se valem do Data Science para otimizar processos de entrega e as operações logísticas em geral. Com ele, as empresas conseguiram descobrir as rotas de envio mais apropriadas para as cargas, o melhor tempo de entrega e o modal de transporte mais eficiente para cada caso.

Assim, elas conseguiram reduzir custos e aprimorar os lucros. Quando se trabalha com algoritmos que fornecem soluções mais precisas, o índice de falhas cai significativamente — não há tantos retrabalhos, perdas ou desperdícios. No final, o cliente fica satisfeito com o serviço, volta a comprar na empresa e também ajuda a divulgá-la.

As empresas sempre se preocuparam com a logística de entrega, uma vez que ela é essencial para o melhor relacionamento da organização com o cliente.

Nesse sentido, o Data Science na logística aparece como um meio eficaz de estreitar ao máximo esse relacionamento, pois considera diferentes critérios para a realização de processos e operações e soluciona problemas graves relacionados a atrasos e gastos excessivos.

Essas empresas produzem muitos dados a partir de seus GPS instalados e, com essa técnica, dispõem de muitas oportunidades de exploração com Data Science na logística.

Maiores possibilidades de identificar fraudes e riscos

No setor logístico costumam acontecer muitas fraudes — a maior parte delas só é percebida por meio de inventários precisos. Além disso, o transporte de carga está sujeito a uma série de riscos que, se não forem devidamente gerenciados, poderão provocar grandes prejuízos à empresa.

As práticas do Data Science ajudam no gerenciamento desses riscos, contribuindo de diversas formas. Elas identificam, por exemplo, rotas perigosas que devem ser evitadas a todo custo, ainda que isso signifique um prazo mais longo de entrega.

O importante é escolher o caminho mais seguro para a carga, para o veículo, para o motorista e, por conseguinte, para a empresa e para o próprio cliente — afinal, o bom cliente prefere esperar mais tempo para receber sua carga de forma segura em vez de receber itens danificados (ou de nem chegar a recebê-lo).

A análise preditiva no setor logístico

Devido ao elevado potencial para gerenciar riscos, o Data Science contribui para outro conceito de extrema importância para uma empresa e sua cadeia de suprimentos: a análise preditiva.

A análise preditiva consiste exatamente na coleta de dados e na sua análise de forma a prever eventos futuros. Essa prática ainda não se generalizou no país no que se refere aos processos logísticos — isso significa que os gestores preferem analisar ações passadas em vez de considerar as que estão por acontecer.

Esse fato se dá, em parte, porque os gestores de logística não acreditam que dispõem de ferramentas efetivamente úteis para realizar a análise preditiva. Em uma pesquisa realizada em outubro de 2015, 10% dos gestores disseram que não contam com ferramentas flexíveis para efetuar a análise de riscos na cadeia de suprimentos.

Com o Data Science essa realidade tende a mudar drasticamente, como já vem acontecendo em países como os Estados Unidos. A análise científica dos dados disponíveis ajuda o gestor a tomar decisões mais acertadas sobre o que fazer em relação aos riscos que ameaçam a cadeia de suprimentos, especialmente durante o transporte da carga.

Isso não quer dizer, no entanto, que com o Data Science não acontecerão mais problemas. A tendência é que eles apenas diminuam. Todo risco previsto pode ser eliminado ou contornado/minimizado mediante um plano B.

Os diferenciais competitivos proporcionados pelo Data Science

Como avançada tecnologia da informação, o Data Science na logística confere diferenciais competitivos para a empresa. Esses diferenciais são importantes em épocas de crise econômica, de elevada concorrência, de clientes mais esclarecidos e exigentes e de informação fluida e acessível como a que vivemos.

Saiba mais:

Os processos e as operações se tornam mais eficientes

Processos e operações desenvolvidos com mais rapidez, bem orientados e fáceis de serem compreendidos contribuem para oferecer produtos e serviços de melhor qualidade. Diante de serviços e produtos melhores, os consumidores podem usufruir de experiências mais satisfatórias com a empresa.

As estratégias são definidas com mais precisão

O Data Science permite maior controle e monitoramento dos processos e das operações. O gestor de logística poderá, então, obter informações importantes sobre os resultados, os erros cometidos e as oportunidades de melhorias.

Além dos benefícios já citados, podemos falar de:

  • redução de custos;
  • melhores prazos;
  • tomada de decisões bem fundamentada;
  • processos logísticos e cadeia de suprimentos bem integrados;
  • gerenciamento eficaz de riscos;
  • melhoria da imagem da empresa.

E então? Qual é a sua opinião sobre o Data Science na logística? Acha que já está na hora de investir? Conheça mais sobre a LogComex e se prepare para o futuro.

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