A utilização de dados na gestão de uma empresa de transporte RODOVIáRIO sempre foi uma atividade manual e fortemente dependente de processos tradicionais e apontamentos em registros físicos. Esses apontamentos geravam dados desconexos, e com alto grau de dificuldade no cruzamento de informações e compreensão, o que tornava a tomada de decisões lenta e imprecisa.
Com os avanços da tecnologia, o “lago de dados” gerado pelas operações, coloca à disposição das empresas formas inovadoras de gerir a logística, fornecendo informações valiosas para otimização de processos e ganhos de eficiência que até então era acessível para poucas empresas. Esses dados geram oportunidades de análises preditivas, revolucionando a gestão do transporte rodoviário, com a possibilidade de criação de cenários futuros para análise de eficiência.
Big data e análise preditiva podem ser aplicados à logística de terrestre com aplicações práticas que maximizam a eficiência e reduzem custos.
Big data refere-se às grandes quantidades de dados gerados a partir de diversas fontes, como transações comerciais, sensores IoT, mídias sociais, histórico de operações, dentre outros. Tem características de grande quantidade, velocidade rápida e vários tipos de informações, requerendo ferramentas e tecnologias especializadas para processamento e análise eficazes. A análise preditiva, por outro lado, utiliza técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para prever tendências e comportamentos futuros com base em dados históricos. Isso permite que as empresas façam previsões e tomem decisões estratégicas. Essas duas ferramentas podem ser utilizadas de diversas formas na Logística e no Transporte Rodoviário.
A análise preditiva pode analisar dados históricos e em tempo real, como padrões de tráfego, condições climáticas e horários de pico, para prever as rotas mais eficientes. Isso minimiza o tempo de envio e reduz os custos de combustível. Ferramentas de big data ajustam rotas dinamicamente para melhorar a eficiência operacional, considerando demandas e capacidade de veículos, atrelados a particularidades da operação, como tempo de parada e sequenciamento de entregas.
Usando dados históricos de envio e recebimento, as empresas podem prever picos de demanda e ajustar os recursos logísticos. Isto melhora o planejamento da capacidade e reduz o risco de veículos e armazéns ficarem sobrecarregados ou subutilizados.
A Manutenção Preditiva de Veículos também já é uma realidade. Sensores instalados em veículos geram dados sobre desempenho do motor, condição dos pneus e outros componentes. A análise preditiva identifica padrões que indicam a necessidade de manutenção antes da falha, evitando assim interrupções imprevistas e reparos de
emergência dispendiosos, levando sempre em consideração a característica de operação do veículo. Tipo de terreno, peso transportado e até a forma de condução do motoristas influenciam no tempo de manutenção necessário.
A integração de big data permite o gerenciamento preciso do estoque e otimiza o armazenamento e a movimentação de mercadorias. Algoritmos preditivos analisam dados e tendências de vendas e podem ajustar os níveis de estoque evitando estoques excessivos ou escassez de materiais.
A análise preditiva avalia e prevê riscos associados ao transporte, como a probabilidade de acidente ou roubo. Isto permite a implementação de medidas de segurança mais eficazes e melhores protocolos de segurança para proteger a carga e os motoristas.
Os dados do histórico de remessas e o feedback do cliente podem ser analisados para prever problemas e melhorar a qualidade do serviço. Isso inclui ajustar os prazos de entrega, comunicar-se proativamente com os clientes e resolver problemas antes que eles afetem a satisfação do cliente.
Esses são alguns exemplos práticos de como a tecnologia pode ser utilizada na gestão das operações e na tomada de decisões estratégicas para as companhias.
Apesar da grande oportunidade, a adoção de big data e análise preditiva enfrenta desafios operacionais e culturais significativos. Integrar dados de fontes distintas, garantir a qualidade e proteger a privacidade são questões importantes. Além disso, as empresas precisam de equipes capacitadas para interpretar e aplicar as percepções geradas pela análise preditiva.
Big data e a análise preditiva estão sendo utilizados para transformar a logística do transporte rodoviário, proporcionando oportunidades de otimização e eficiência. Ao aplicar estas tecnologias, as empresas podem reduzir custos, aumentar a eficiência operacional, melhorar a experiência do cliente e garantir operações mais seguras e confiáveis. O futuro da logística está associado à capacidade de interpretar e utilizar dados de forma inteligente. As empresas que adotarem essas ferramentas estarão mais aptas a enfrentar os desafios e oportunidades do setor.
