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Postado em 10 de Outubro de 2024 às 14h32

Cinco exemplos de benefícios da IA na gestão da logística

O impacto da Inteligência Artificial (IA) na otimização das cadeias de suprimentos e na transformação do setor de logística é amplamente reconhecido. Entre os principais benefícios estão a previsão e alocação mais precisas de recursos, evitando a subutilização ou o excesso de capacidade, além da redução de custos e maior eficiência operacional. A automação orientada por IA também torna as operações mais produtivas, diminuindo gargalos e ineficiências.

A IA, com sua capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real, facilita previsões mais precisas de demanda, ajudando as empresas a responder de forma ágil às mudanças do mercado, compreendendo melhor as flutuações.

O setor de logística, assim como o de transporte e negócios, está cada vez mais atento ao impacto da IA. Segundo a consultoria internacional MarketsandMarkets, o mercado de IA na cadeia de suprimentos segue em rápida expansão e pode alcançar US$ 10 bilhões em investimentos até 2025.

A aplicação de IA nas operações de suprimentos abrange desde o planejamento e aquisição até o armazenamento e entrega. Entre os exemplos de benefícios práticos estão:

- A IA analisa grandes volumes de dados de vendas, tendências históricas e até sentimentos nas redes sociais para prever a demanda futura, otimizando os níveis de estoque e evitando falta ou excesso de produtos.
- A IA pode ser usada em softwares de roteirização, que analisam dados de tráfego em tempo real, condições climáticas e disponibilidade de motoristas, criando rotas de entrega mais eficientes, resultando em entregas mais rápidas e custos menores de transporte.
- A IA monitora dados de sensores de máquinas para prever falhas antes que ocorram, melhorando a manutenção preventiva.
- Robôs com tecnologia de IA estão cada vez mais presentes em armazéns, automatizando tarefas manuais como coleta, embalagem e classificação, o que aumenta a precisão e reduz erros.
- A IA analisa diversas fontes de dados para identificar possíveis interrupções na cadeia de suprimentos, como desastres naturais, bloqueios em rodovias ou problemas com fornecedores, permitindo que as empresas planejem e mitiguem esses riscos de forma proativa.

Esses são apenas alguns exemplos, e à medida que a IA avança, é esperado que soluções ainda mais inovadoras surjam para otimizar a gestão da cadeia de suprimentos.

 

Fonte de pesquisa: cartadelogistica.com.br

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