5 Exemplos de como o Big Data na logística pode transformar a cadeia de suprimentos

Em tecnologia da informação, o termo Big Data refere-se a um grande conjunto de dados gerados e armazenados, e que os aplicativos de processamento de dados tradicionais ainda não conseguem lidar em um tempo tolerável. Seu surgimento está relacionado com o aumento exponencial da quantidade de dados gerados a cada minuto no mundo. O Big Data representou uma nova era na sociedade moderna, onde os dados se tornaram cada vez mais valiosos, mudando a forma como a economia e a ciência observam os processos e extraem valor desse Caos de dados.

​

O Big Data está revolucionando muitos campos de negócios e a análise logística é uma delas. A natureza complexa e dinâmica da logística, juntamente com a confiança em mercadorias que são transportadas podem criar gargalos em qualquer ponto da cadeia de suprimentos, tornam a logística um caso de uso perfeito para grandes volumes de dados.

​

Por exemplo, a logística de big data pode ser utilizada para otimizar o roteamento, as funções da fábrica e dar transparência a toda a cadeia de suprimentos, para o benefício das empresas de logística e de transporte. Empresas de logística terceirizadas e companhias de navegação concordam com isso. Parafraseando um artigo do Fleetowner que examinou o “21º Estudo Anual de Logística de Terceiros”, 98% dos 3PLs disseram que a melhoria na tomada de decisões baseada em dados é “essencial para o sucesso futuro das atividades e processos da cadeia de suprimentos”.

​

Além disso, 81% dos remetentes e 86% dos 3PLs entrevistados disseram que o uso de big data efetivamente se tornará “uma competência central de suas organizações da cadeia de suprimentos”.

Mas o big data exige uma grande quantidade de fontes de informação de alta qualidade para funcionar de forma eficaz. De onde vêm todos esses dados? Este white paper sobre big data em logística oferece uma ampla seleção de possíveis fontes de dados, incluindo:

 

- Dados corporativos tradicionais de sistemas operacionais
- Tráfego e dados meteorológicos de sensores, monitores e sistemas de medição
- Diagnóstico do veículo, padrões de condução e informações de localização

- Previsões de negócios financeiros
- Dados de resposta
- Dados do padrão de navegação do site

Então, claramente, há muitas maneiras pelas quais os sistemas de dados podem ser alimentados com as informações de que precisam. Todas essas fontes de dados e possíveis casos de uso levaram a DHL a afirmar que a tecnologia de big data e automação levará a “níveis anteriormente inimagináveis ​​de otimização em manufatura, logística, armazenamento e entrega de última milha”.

​

Como em muitos outros setores, a coleta e o gerenciamento de dados estão se tornando cada vez maiores, e os profissionais podem precisar de ajuda nesse sentido. O surgimento de ferramentas de inteligência comercial de SaaS está atendendo a essa necessidade, e a Gartner previu em um relatório que, a maioria dos usuários de negócios terá acesso ao BI de autoatendimento.

 

Um grande fator nesse desvio do "BI centrado em TI" é que exigir que as pessoas dependam completamente de TI para acessar a inteligência de negócios não faz mais sentido. O setor de logística também é muito provável que abrace essa tendência.

De qualquer forma, parece que o futuro é brilhante para as empresas de logística que estão dispostas a aproveitar o big data. 

​

Produtos sensíveis enviados com maior qualidade

​

Manter perecíveis frescos tem sido um desafio constante para as empresas de logística. No entanto, o Big Data e a Internet of Things podem dar aos condutores e gerentes de entrega uma ideia muito melhor de como podem evitar custos devido a bens que pereceram.

Por exemplo, digamos que um caminhão esteja transportando uma remessa de sorvetes e sobremesas. Você pode instalar um sensor de temperatura dentro do caminhão para monitorar o estado das mercadorias no interior e fornecer esses dados junto com dados de tráfego e rodovias para um computador de roteamento central.

Esse computador poderia então alertar o motorista se a rota originalmente escolhida resultaria no derretimento do sorvete e sugerir rotas alternativas.

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

Automação de Armazéns e Cadeia de Suprimentos

​

Em pouco tempo, o big data combinado com a tecnologia de automação e a Internet das Coisas pode tornar a logística uma operação totalmente automatizada.

O Big Data permite que sistemas automatizados funcionem por meio do roteamento inteligente de muitos conjuntos de dados e fluxos de dados diferentes. Por exemplo, a Amazon já tem a automação presente em seus centros de atendimento, que usam pequenos robôs KIVA laranja para pegar itens nas prateleiras.

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

Além disso, a Amazon possui drones automatizados que podem entregar itens para clientes que moram dentro de 30 minutos de um centro da Amazon nos EUA.

Vendo como a Uber e outras empresas já estão realizando testes de veículos autônomos, não é difícil imaginar que toda a cadeia de suprimentos possa ser automatizada, desde carga e descarga até a entrega final.

Talvez os seres humanos ainda estivessem envolvidos na última milha de entrega em áreas urbanas, usando bicicletas ou scooters para navegar nas ruas movimentadas da cidade e dar às entregas um componente humano reconfortante, e as áreas suburbanas teriam caminhões ou drones para dirigir.

​

Estamos à beira do big data transformando a natureza da logística. O Big data em logística pode ser usado para reduzir ineficiências na entrega de última milha, fornecer transparência para a cadeia de suprimentos, otimizar as entregas, proteger produtos perecíveis e automatizar toda a cadeia de suprimentos.

As empresas de logística estão cientes dessas possibilidades e estão se esforçando para tomar mais decisões baseadas em dados. Usando sensores e a Internet das Coisas, combinada com software de business intelligence, as empresas com visão de futuro já estão reduzindo custos e aumentando a satisfação do cliente.