O mundo moderno cada vez mais exige eficiência operacional para que os produtos cheguem às mãos dos consumidores no menor tempo possível, garantindo qualidade, mas também proporcionando uma melhor experiência a esses clientes.
Nesse cenário, a otimização de rotas de entregas é um desafio para empresas do setores de logística e de supply chain, nos quais tal exigência também existe.
Um estudo brasileiro apontou que a otimização de rotas pode reduzir em 23,35% a quilometragem percorrida pelo entregador até os consumidores finais.
Além de serem mais rápidas e econômicas, as rotas otimizadas podem promover impulsionamento das vendas e aumento da receita, já que clientes satisfeitos tendem a se fidelizar ao serviço e se tornar fãs da marca.
Outro ponto positivo é o aumento da competitividade. Nos Estados Unidos, por exemplo, a Amazon conseguiu melhorar a velocidade de entrega de seus produtos ao atender 74% dos pedidos em centros de distribuição próximos aos compradores.
Essa otimização foi realizada com Inteligências Artificiais (IAs) que já desempenham um papel importante na melhoria da eficiência operacional e na redução de custos. A estimativa é que a margem de economia dos clientes com transporte esteja entre 10% e 40%.
Inteligência Artificial para aprimorar a distribuição de alimentos
A logística de distribuição e entregas pode ser um gargalo, com grande consumo de combustível, grandes períodos de veículos parados no trânsito e subutilização da capacidade do sistema de transporte de carga, entre outras questões operacionais.
O objetivo de um planejamento de rotas por meio de IA é contribuir para o aprimoramento de toda a cadeia de suprimentos, encontrando o percurso mais econômico para cada cenário de entrega.
Quando utilizada para otimização de rotas, a IA pode promover diminuição das despesas operacionais e melhoria na qualidade da prestação dos serviços.
A redução dos custos está relacionada à diminuição da quilometragem rodada, que reduz os custos de manutenção dos veículos e os gastos com combustível, além de promover um maior aproveitamento da capacidade de carga dos veículos.
Confira algumas possibilidades de melhorias que a Inteligência Artificial permite.
Otimização de rotas com o uso da IA
Para determinar a rota mais eficiente e econômica de transporte de carga, a IA pode ser programada para analisar informações como condições de tráfego, clima e restrições de transporte, como interdições de ruas e obras.
Por meio de algoritmos avançados de roteamento inteligente, a IA considera essas variáveis, o que permite calcular as melhores rotas para os motoristas.
Com o uso de Machine Learning e histórico de entregas, a IA pode funcionar como uma ferramenta de melhoria contínua, ou seja, continuar periodicamente a otimização de rotas.
Dessa forma, a Inteligência Artificial pode identificar padrões e pontos de melhoria, ajustando os algoritmos de roteamento para alcançar uma eficiência sempre maior.
É importante frisar que a redução do tempo dos veículos em trânsito economiza combustível e também ajuda a minimizar os impactos ambientais.
Otimização de rotas: monitoramento e rastreamento em tempo real
Uma das possibilidades de aplicação da IA no setor de supply chain é no monitoramento e rastreamento das operações de distribuição de alimentos em tempo real. A tecnologia pode fornecer informações mais precisas e atualizadas sobre localização, enviando instruções de roteamento para os smartphones dos motoristas.
Isso evita erros de rota, ajuda a evitar congestionamentos, minimiza atrasos e garante que as entregas sejam feitas de maneira eficiente.
Além disso, o uso de sensores RFID (Radio Frequency Identification) pode informar em tempo real as condições dos produtos, como temperatura e refrigeração.
Esse tipo de monitoramento garante que os produtos não ultrapassem suas temperaturas mínimas de conservação e não haja desperdício com o uso da gestão de resíduos.
Juntos, os sensores e a Inteligência Artificial, conectados o tempo todo, podem emitir alertas para os dispositivos móveis dos motoristas, oferecendo maior segurança, capacidade de identificar problemas e tomar ações corretivas rapidamente, além de melhorar a comunicação com os clientes.
Previsão de demanda e estoque
A IA pode ser aplicada para prever a demanda de alimentos e otimizar o estoque de produtos e insumos através de dados históricos de pedidos, localização dos clientes, padrões de tráfego e de consumo, sazonalidade e tendência de mercado.
Novamente, o aprendizado de máquina é importante para prever a demanda futura de produtos e serviços logísticos. A previsibilidade contribui para uma distribuição mais eficiente, evita desperdícios e garante a disponibilidade dos alimentos em quantidades adequadas. Isso porque as empresas podem planejar suas operações com base em dados, evitando excesso de estoque ou falta de produtos, por exemplo.
Conclusão
As possibilidades de aplicação da Inteligência Artificial para tornar as operações mais eficientes são várias. Não há dúvidas de que as empresas que investem nessa tecnologia estão mais preparadas para os desafios do mercado e para oferecer melhores experiências aos clientes.
No setor de food service, ser competitivo e atender às demandas dos consumidores por eficiência em entregas e responsabilidade ambiental é imprescindível para se consolidar.
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