{"id":352938,"date":"2022-07-02T16:25:29","date_gmt":"2022-07-02T16:25:29","guid":{"rendered":"http:\/\/62c0711a26b7a0818f2e3872"},"modified":"2022-07-02T16:25:29","modified_gmt":"2022-07-02T16:25:29","slug":"inteligencia-logistica-e-indispensavel-para-a-eficiencia-das-transportadoras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/2022\/07\/inteligencia-logistica-e-indispensavel-para-a-eficiencia-das-transportadoras\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia log\u00edstica \u00e9 indispens\u00e1vel para a efici\u00eancia das transportadoras"},"content":{"rendered":"

Machine learning que já tem sido utilizada em diversos segmentos das organizações, torna-se também uma ferramenta fundamental para aprimorar o setor de fretes<\/span><\/p>\n

O machine learning<\/em> é uma prática que tem sido utilizada em diversos segmentos das organizações e um dos principais é o setor logístico. Por causa dos benefícios proporcionados pela ferramenta, ela também tem se tornado indispensável para aprimorar a inteligência logística nas empresas. Para quem ainda não está familiarizado, o termo originário da língua inglesa significa aprendizado de máquina. Desse modo, a metodologia refere-se à ideia de máquinas serem capazes de aprenderem sozinhas por meio da análise de um grande volume de dados.<\/span><\/p>\n

Mas, como as máquinas conseguem ter acesso e, assim, analisar um grande volume de dados? Isso é feito por meio do Big Data. Segundo Alexandre Simamura, gerente de customer success<\/em> e operações da logtech<\/em> goFlux, ao contar com tamanha quantidade de informações, as máquinas terão mais facilidades em identificar padrões e desenvolver conexões entre os dados. “Além disso, elas serão mais capazes de executar diversas tarefas sem precisar da ajuda humana”, diz.<\/span><\/p>\n

O machine learning<\/em> pode ocorrer em duas fases. Primeiramente, há uma etapa supervisionada na qual o ser humano controla a entrada e a saída de dados. Além disso, ele ajuda no treinamento da máquina ao fazer comentários em relação às previsões. Posteriormente, na categoria não supervisionada, os algoritmos aplicam o que aprenderam e passam a ser capazes de realizar diversas atividades sem qualquer auxílio externo.<\/span><\/p>\n

Aplicações na logística<\/strong><\/span><\/p>\n

Falando especificamente do setor de logística, as aplicações são diversas e beneficiam vários processos no segmento. Focando em precisão de demandas, por meio da análise de um amplo volume de dados, torna-se possível identificar padrões com bastante exatidão. “Nesse contexto, as empresas terão mais assertividade para fazerem a previsão de demandas. Com isso, torna-se mais fácil para a tomada de decisão com segurança e que realmente contribuam para o crescimento do negócio”, destaca Simamura.<\/span><\/p>\n

Outro ponto fundamental é a gestão de estoque, pois ao realizar a previsão das demandas, as empresas terão mais facilidade na organização. Nesse momento é comum surgir a seguinte dúvida: por que isso acontece? Por meio da coleta de um amplo volume de dados, torna-se possível verificar as mercadorias que apresentam mais saídas e as que apresentam menos. Dessa maneira, a companhia poderá priorizar a compra de produtos com maior demanda, o que ajudará a mesma a aproveitar as oportunidades de venda e também aproveitar os recursos financeiros.<\/span><\/p>\n

Ainda segundo Simamura, o aprendizado de máquina também poderia ajudar muitas empresas a fazerem a manutenção dos seus veículos de frota no momento exato. “Essa característica pode otimizar a produtividade do setor logístico, pois as manutenções acontecerão de forma a não prejudicar as atividades”, reforça.<\/span><\/p>\n

Vantagens na prática<\/strong><\/span><\/p>\n

Com um melhor desempenho nas atividades, as companhias tendem a conquistar mais consumidores e, consequentemente, conseguirão ter uma imagem positiva por parte dos clientes. Além disso, as pessoas tendem a ficar mais satisfeitas com a marca, e voltar a sua organização ou até mesmo recomendá-la aos amigos, aumentando a probabilidade de ampliar a sua base de clientes.<\/span><\/p>\n

Neste contexto a plataforma da goFlux conta com diversas funcionalidades que ajudarão a implementar o machine learning<\/em>. Primeiro, a plataforma, conforme a utilização dos clientes acontecem, toda transação e geração de dados é capturada, com isso o volume de dados cresce, trazendo mais informação à máquina, sendo mais fácil e ágil na tomada de decisão “Esse aprendizado de máquina é <\/strong>uma prática que tende a ganhar mais espaço em diversos segmentos das empresas, inclusive o setor logístico. Se considerarmos os benefícios proporcionados vale muito a pena ficar por dentro sobre essa nova tendência e implementá-la nas organizações”, finaliza o profissional.<\/span><\/p>\n

Sobre –<\/strong> Sediada em São Paulo<\/a>, capital, a goFlux é uma startup<\/em> que surgiu em 2018 fruto da expertise de fundadores experientes em logística que desenvolveram uma plataforma totalmente digital para cotação, negociação, contratação e gestão de fretes rodoviários. A solução vem revolucionando a forma de contratar fretes e impulsionando a competitividade no segmento de transportes, principalmente do agronegócio. Mais em goflux.com.br, view.goflux.com.br e naconta.goflux.com.br.<\/span><\/p>\n

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