A inteligência artificial pode otimizar processos internos diminuindo tarefas repetitivas, gerando insights e oferecendo previsões, permitindo decisões mais rápidas e eficientes.
Alguns dos principais processos internos de uma empresa logística, são:
- Recebimento e conferência de mercadorias
- Armazenagem e gestão de estoque
- Picking e packing de pedidos
- Gestão de transporte e rotas inteligentes
A inteligência artificial vem ocupando um espaço cada vez maior na supply chain, consolidando-se como tendências logísticas que irão revolucionar toda a cadeia. Apesar do sucesso, muitos gestores ainda têm dificuldade de utilizar a tecnologia a seu favor, atrasando a transformação digital.
Um estudo da FGV, descobriu que 66% das micro e pequenas empresas estão nos níveis iniciais de maturidade digital, reforçando a urgência de treinamento. De acordo com outra pesquisa sobre digitalização, 62,2% dos executivos consideram a capacitação de colaboradores a maior dificuldade para adesão de novas tecnologias no setor.
O mesmo levantamento descobriu que 3 em cada 4 empresas não têm visão clara acerca do uso de IA e apenas 25% têm senso de urgência para implementar novas iniciativas. Ou seja, para entender como IA e Machine Learning ajudam a enfrentar os desafios na cadeia de suprimentos, é preciso uma transformação interna, começando pelos processos.
Neste artigo, vamos entender como melhorar processos utilizando a tecnologia, exemplos de automação e ferramentas no-code que podem ser utilizadas por empresas de qualquer porte. Confira!
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Índice
O que são processos internos?
Processos internos são atividades que otimizam as operações de uma empresa, impulsionando a produtividade e a gestão de negócios. Esses processos abrangem desde a recepção de mercadorias até a entrega ao cliente final, passando por todas as etapas da logística.
Os processos internos sustentam a eficiência operacional de qualquer operação, coordenando e aprimorando sua proposta de valor. Em geral, esses processos são projetados para:
- Diminuir a ineficiência operacional;
- Melhorar a experiência do cliente;
- Economizar e maximizar a produtividade;
- Garantir agilidade na gestão da supply chain.
A seguir, separamos alguns dos principais processos internos de uma transportadora:
- Recebimento e conferência de mercadorias
- Armazenagem e gestão de estoque
- Picking e packing de pedidos
- Gestão de transporte e rotas inteligentes
Como a IA pode ajudar na otimização de processos internos?
A inteligência artificial vem transformando a o que entendemos sobre otimização de processos internos. Com a aplicação de algoritmos avançados e análises de dados, as possibilidades de melhoria se expandiram, impactando desde matérias-primas até a entrega no e-commerce.
Uma mudança poderosa trazida pela tecnologia foi a diminuição da dependência de processos manuais, experiência humana e planejamento baseado em estimativas. Com o uso de sistemas de informação e uso de dados, é possível promover e criar processos internos mais eficientes e confiáveis.
A seguir, separamos 3 fatores que são impulsionados pela inteligência artificial, impactando processos já conhecidos e potencializando seus resultados:
Previsão de demanda
A IA pode analisar padrões históricos e tendências de mercado, permitindo que as empresas ajustem seus estoques a fim de evitar excessos ou faltas.
Otimização de rotas
Utilizando dados de tráfego e clima, por exemplo, é possível determinar as rotas de entrega mais inteligentes, reduzindo custos e tempo de transporte.
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Automatização de tarefas
A IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando tempo para que os colaboradores possam se concentrar em atividades que exigem uma visão mais estratégica.
Redução gargalos e ineficiências
A IA pode otimizar o fluxo de trabalho, focando em aumentar a produtividade e reduzir burocracias e tempo de aprovação desnecessários.
Processo de tomada de decisão assertivo
Com um amplo acesso a dados, previsões e análises de risco, os gestores podem tomar decisões mais rápidas e embasadas, encontrando padrões que podem não ser tão claros aos olhos humanos.
Suporte eficiente
A IA facilita a implementação de uma abordagem customer centric. Aproveitando sistemas de personalização e de atendimento, como o SAC 4.0, as empresas podem desenvolver chatbots para responder perguntas básicas e estar disponível 24h. Além de economizar o tempo e até reduzir a equipe de atendimento, é possível colocar em prática o conceito de omnicanalidade, uma das maiores tendências da nova logística.
9 ferramentas no-code para melhorar processos
As ferramentas chamadas no-code permitem criar aplicações e automações de maneira intuitiva, tornando-se opções ideias para pequenas empresas ou companhias que ainda não podem investir em um profissional especializado em desenvolvimento de códigos.
Com elas, é possível criar chatbots de IA generativa, além de dashboards para acompanhar KPIs de logística e impulsionar o desempenho operacional. Algumas opções populares, são:
- Microsoft Power Automate: automação de fluxos de trabalho e integração entre diferentes aplicativos e plataformas.
- Google Cloud AutoML: desenvolvimento de modelos de Machine Learning personalizados sem a necessidade de experiência em IA.
- Airtable: gestão de projetos, organização de dados e criação de bases de dados personalizadas.
- Salesforce Einstein: análise preditiva e automação de processos de vendas e marketing dentro da plataforma Salesforce.
- Jestor: gestão integrada de negócios, incluindo CRM, vendas, finanças e operações.
- Zapier: automação de fluxos de trabalho e integração entre diferentes aplicativos e plataformas.
- ManyChat: desenvolvimento de chatbots para atendimento ao cliente e automação de marketing.
- Tableau: criação de dashboards interativos e visualizações de dados avançadas.
- Bubble: desenvolvimento de aplicativos web e plataformas online personalizadas.
Ao escolher uma ferramenta no-code com IA, considere a opção que melhor se adequa aos objetivos e necessidades do negócio. É preciso garantir que o suporte é presente, que os recursos são suficientes, e que existem opções de integração e escalabilidade.
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Inteligência artificial na logística: exemplos
A logística 4.0 é uma evolução da logística tradicional, impulsionada pelo avanço das tecnologias digitais e da automação. A adoção dessas soluções na cadeia de suprimentos levam a uma maior eficiência, produtividade, redução de custos, transparência e rastreabilidade das operações.
O impacto dessas novas tecnologias é tão expressivo que, segundo KPMG, IoT, robótica e IA devem ser catalisadores da transformação dos negócios nos próximos anos. Nesse cenário, algumas empresas já estão implementando soluções disruptivas em suas operações logísticas, visando não apenas inovação, mas também, crescimento sustentável.
Amazon
A bigtech fundada por Jeff Bezos costuma ser protagonista quando o assunto é inovação e tecnologia. Após destacar que a IA desempenha um papel essencial em suas operações, a companhia anunciou que pretendia revolucionar a operação logística utilizando inteligência artificial.
Um dos principais usos está relacionado ao transporte, fazendo o mapeamento e o planejamento de rotas. Além disso, a tecnologia auxilia os clientes a encontrar os produtos desejados na plataforma, o que impulsiona as vendas há anos.
PepsiCo
Em 2023, a PepsiCo começou a utilizar inteligência artificial para escanear produtos de forma mais eficiente. A gigante de alimentos e bebidas implementou uma solução avançada de machine vision da KoiReader Technologies. Com objetivo de era melhorar a eficiência e a precisão operacional em seus centros de distribuição, a solução lê etiquetas e códigos de barras rapidamente.
C&A e Palantir
Com objetivo de aumentar a visibilidade do varejista sobre o estoque, a C&A se juntou a empresa de softwares Palantir Technologies para revolucionar a gestão de estoque e logística com inteligência artificial.
Utilizando a plataforma baseada em IA, é possível acompanhar o estoque e garantir que os produtos estarão disponíveis no momento certo. A ferramenta otimiza a gestão logística e melhora a experiência de compra.
Como a IA pode impulsionar seu negócio?
A inteligência artificial ajuda no crescimento sustentável de qualquer negócio. Afinal, qualquer ganho de eficiência operacional impacta na margem de lucro do transporte e na rentabilidade da transportadora.
A seguir, listamos alguns dos principais benefícios ao implementar IA:
- Deixa de ser refém de processos manuais, o que reduz erros e reorganiza tarefas de maneira mais inteligente
- Acessa dados de maneira simples e intuitiva, diminuindo os riscos de decisões precipitadas
- Uma gestão automatizada reduz custos operacionais imediatamente, tornando as entregas mais ágeis e diminuindo o tempo ocioso da frota
Alguns dos 12 erros mais comuns na hora de expandir operações logísticas é negligenciar a definição clara de processos logísticos, garantindo a transparência e visibilidade ao longo da cadeia de maneira ágil e automatizada.
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