Análises preditivas na logística é um conjunto de fatores que permite que gestores de frota e outros profissionais do segmento identifiquem comportamentos, tendências e hábitos — seja de máquinas ou de indivíduos — por meio do uso de dados, algoritmos e técnicas de machine learning.
Em um mercado cada vez mais competitivo, a logística desempenha um papel fundamental na eficiência operacional e na satisfação do cliente. Ao mesmo tempo, as abordagens tradicionais de gerenciamento de operações logísticas se mostram insuficientes. Por isso, pensar em soluções “extras”, como as análises preditivas na logística, pode colocar o seu negócio em outro patamar.
Nesse cenário, é de se esperar que a implementação de análises preditivas na logísticas traga desafios que necessitem de muita atenção das empresas. A coleta de dados precisos e confiáveis é um dos principais obstáculos.
A razão para isso é que a qualidade dos resultados preditivos depende diretamente da qualidade dos dados utilizados. Além disso, de nada vale ter dados confiáveis se não for possível interpretá-los adequadamente, trazendo insights verdadeiramente relevantes. Mas, “as análises preditivas não precisam ser complexas de fazer, elas precisam resolver um problema real”, garante Rodrigo Mourad, CEO e co-fundador da Cobli, empresa de inteligência em gestão de frotas.
Independentemente do mercado, fazer análises preditivas na logística tende a trazer resultados muito positivos para as empresas. De acordo com levantamento feito pela empresa MTM Logix, a análise preditiva pode reduzir os custos de estoque em até 30%.
A seguir, explicaremos como aplicar essas análises na rotina da sua empresa, a importância das análises preditivas na logística atual, apontando os principais benefícios, aplicações e como implementar na prática.
O que é análise preditiva?
A análise preditiva é uma modalidade de análise de dados que utiliza técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) para prever comportamentos, tendências e hábitos, com base em dados atuais e históricos.
O objetivo principal é identificar padrões, relações e tendências que possam ser usados para prever resultados futuros com um grau de confiança muito maior. Quem segue por esse caminho, consegue atingir a eficiência máxima da operação e ganha cada vez mais competitividade no mercado.
Vale dizer que, além da logística, as possibilidades de áreas para aplicação das análises preditivas são diversas, como previsões de vendas, risco de crédito, diagnóstico médico, demanda de produtos, manutenção preditiva de equipamentos.
Como funcionam as análises preditivas na logística
A análise preditiva desempenha um papel fundamental na otimização das operações logísticas, permitindo que as empresas prevejam eventos futuros e tomem decisões com mais certezas. Dessa forma, elas conseguem melhorar a eficiência da cadeia de suprimento.
Por exemplo: na logística, é possível utilizar as análises preditivas para realizar previsões de demanda. A partir dos dados históricos de vendas, sazonalidade, tendências de mercado e outros fatores relevantes, essa análise ajuda a prever a demanda futura de produtos. Com isso, as empresas têm mais facilidade em planejar o estoque, a produção e a distribuição.
Outro uso da análise preditiva é a detecção de anomalias nos dados logísticos, como desvios de rota não autorizados e entregas atrasadas. Esses eventos podem representar riscos para a cadeia de suprimentos. A habilidade de prevê-los, permite que as empresas ajam rapidamente para evitar problemas.
Benefícios das análises preditivas
Antecipação de congestionamentos e ajustes de rotas com antecedência são outros dois exemplos importantes de aplicação das análises preditivas, principalmente na gestão de frotas. Eles são muito relevantes para empresas de transportes e serviços, que lidam com uma grande variedade de trajetos e fatores que impactam significativamente a operação, como clima, sazonalidade e tráfego.
Essa previsibilidade pode ser muito útil para prever picos de demanda, como as que acontecem durante a Black Friday. Identificando essas tendências, a empresa consegue planejar a logística desse período de forma mais eficiente, ajudando também a atender as expectativas e melhorar a experiência do consumidor. Assim, as empresas tomam decisões mais assertivas e evitam riscos potenciais de desabastecimento ou atrasos nas entregas.
O crescimento do mercado de análises preditivas na logística
Nos últimos anos, muitos fatores influenciaram o crescimento da metodologia de análises preditivas. A disponibilidade tecnológica, que aumenta a viabilidade econômica da adoção de novas soluções, e a preparação das empresas para o futuro desempenham um papel crucial.
De acordo com dados da Mordor Intelligence, a expectativa é que, até 2025, aproximadamente US$ 25,2 bilhões sejam investidos em tecnologias de quinta geração, impulsionando disciplinas como IA, big data, análise em nuvem e segurança da informação. Tudo isso alimenta o motor das análises preditivas.
De acordo com 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 softwares para apoiar a tomada de decisões e basear-se em dados. Em 2022, esse percentual cresceu para 54%.
Um dos fatores que impulsionou essa mudança foi a pandemia de COVID-19, que precisou rever a importância do planejamento e da flexibilidade das empresas para lidar com dificuldades e limitações repentinas da cadeia de abastecimento.
Benefícios das análises preditivas na logística
Os benefícios das análises preditivas na logística são muitos, mas aqui listamos o principais para mostrar porque é tão importante adotá-las no dia a dia do seu negócio:
Previsibilidade de demanda
Para ter um estoque bem administrado e mais eficaz, é preciso prever a demanda do mercado. Dessa forma, a empresa consegue reduzir o armazenamento em excesso e minimizar as chances de falta de produtos.
Essa mudança impacta diretamente nos custos, ajudando a economizar, ao mesmo tempo que não prejudica a satisfação do cliente final.
Otimização de rotas de entrega
Com as análises preditivas, é possível otimizar rotas de entrega, causando impacto direto na economia de combustível, no desgaste dos veículos e na redução de emissões. E, por outro lado, também mostra que a empresa tem compromisso com a sustentabilidade ambiental.
Diminuição de suspensões não programadas dos veículos
As análises na logística são grandes aliadas da manutenção preditiva de veículos e equipamentos, que, por sua vez, ajudam a minimizar a probabilidade de suspensões não programadas dos veículos da frota por conta de problemas mecânicos.
Além das manutenções corretivas serem mais caras (e por isso devemos evitá-las a todo custo), ter muitos veículos parados pode atrasar entregas e serviços, impactando na satisfação do cliente e na reputação da marca.
Otimização de recursos
Um dos pontos principais da análise preditiva é a antecipação da previsão de necessidades. É possível aplicar as informações obtidas nas análises para aproveitar melhor os recursos disponíveis da empresa e das frotas, sejam eles humanos, ferramentais ou de infraestrutura.
A coleta de dados confiável é premissa para que as análises preditivas sejam mais assertivas.
Passo a passo para implementar as análises preditivas na logística
Para implementar as análises preditivas na logística de forma bem-sucedida é necessário uma abordagem estruturada. O CEO e cofundador da Cobli, Rodrigo Mourad, acredita que é preciso seguir três passos:
01. Ter conectividade e captação de dados.
Usar a internet das coisas (IoT) é o primeiro passo para conseguir fazer análises preditivas. Essa tecnologia conecta todos os dispositivos e sensores de veículos, maquinários e estruturas físicas em uma rede, permitindo a coleta rápida dos diversos dados gerados em campo, nos centros de distribuição, em galpões etc.
Sem essa tecnologia, não é possível captar os dados, muito menos de longe. Consequentemente, se torna inviável entender quais informações são as mais relevantes.
02. Analisar os dados captados
Com os dados em mãos, é possível procurar os primeiros insights que façam sentido para os objetivos do seu negócio. Aqui, entram tecnologias como o big data e a inteligência artificial, que tornam possível o treinamento dos algoritmos de aprendizado para identificar padrões e tendências.
Nessa etapa, é essencial ter colaboração plena entre equipes de logística, cientistas de dados e especialistas em TI. Isso garante que o processo de implementação das análises preditivas seja contínuo e bem sucedido.
03. Predição de comportamentos, hábitos e tendências
A partir dos dados e das análises, finalmente torna-se possível predizer. Na prática, a predição significa entender melhor as circunstâncias e, assim, construir modelos robustos que mostram, com antecedência, o que irá acontecer.
Na gestão de frotas, especialidade da Cobli, as análises preditivas permitem antever quando um veículo precisará de revisão, evitar avarias inesperadas a eles ou, ainda, antever a possibilidade de um comportamento perigoso resultar em acidente no trânsito
A partir dos vídeos colhidos pela Coli Cam, nossa solução de videotelemetria, aprendemos que 90% dos incidentes são causados por erro humano e que o celular é o grande culpado — na média, um motorista mexe no aparelho móvel 24 vezes por dia com o carro em movimento.
Em caso de eventos de riscos (como proximidade do veículo à frente, excesso de velocidade ou distração ao volante), nossas câmeras geram alertas sonoros nas cabines e enviam as gravações para o painel dos gestores. Assim, conseguimos reduzir a incidência do uso do celular ao volante em 70% e, assim, diminuir o índice de acidentes.
Extra: automação das análises preditivas
Quando a análise preditiva se torna algo corriqueiro na empresa, chega o momento de automatizar. Assim, é possível liberar ainda mais tempo dos colaboradores, para que eles foquem em outras questões e conquistem ainda mais eficiência.
Aplicações práticas das análises preditivas na logística
Como já comentamos anteriormente, por ser uma modalidade muito abrangente, há diversos cenários de aplicação para as análises preditivas na logística. As mais comuns são:
Gerenciamento de estoque
No gerenciamento de estoque, as análises preditivas podem ser usadas para prever variações sazonais na demanda. Dessa forma, as empresas podem ajustar seus níveis de estoque de acordo com os períodos.
Roteirização
Dados preditivos podem ser aproveitados na roteirização para otimizar a alocação de recursos e reduzir tempos de entrega e realização de serviços. Além de aumentar a satisfação do cliente, isso traz redução de cursos e de tempo de planejamento.
Manutenção
Equipamentos e veículos bem conservados podem ser constantemente utilizados sem interromper as operações. As análises preditivas irão ajudar com as manutenções, identificando sinais de desgaste e indicando a necessidade de agendamento de correções antes que falhas ocorram.
Segundo a consultoria McKinsey, as análises e manutenções preditivas podem reduzir de 30 a 50% o tempo de inatividade dos equipamentos, além de aumentar de 20 a 40% suas vidas úteis.
