Hoje vivemos em uma nova era de transformação na história da humanidade. Somos impactados pela revolução digital que está redefinindo muitos aspectos da vida moderna em todo o mundo.
E a Inteligência Artificial está desempenhando um papel fundamental em vários campos. Do transporte e logística à assistência médica, atendimento ao cliente e manutenção doméstica.

Evolução da Inteligência Artificial e seus benefícios

De filmes de ficção científica à vida real, a IA saiu dos laboratórios de pesquisa para se tornar uma parte ambiental de nossas vidas pessoais:

Quase 60% das organizações usam a IA de uma forma ou de outra e prevê-se que ela afete todos os segmentos de nossas vidas até o final de 2025, com implicações notáveis para os setores.

Por exemplo, ao analisar os dados dos pacientes, a IA pode fazer diagnósticos preditivos no campo da saúde; além disso, ao analisar os dados dos alunos, ela fornece aos professores informações sobre seu desempenho e conselhos sobre como melhorá-los e aprimorar os estudos, para citar apenas alguns.

E então você pode ver como a IA evoluiu de ser apenas um termo cunhado em 1956 para se concentrar em problemas específicos em 2016.

Portanto, se houver uma conclusão a ser tirada, será que a IA beneficiará muito todos os setores; facilitará a vida em certas áreas onde a análise de dados é necessária. Atualmente, a IA está intimamente conectada aos clientes, às funções das empresas, ao varejo on-line e off-line, e está entrando no campo da logística que está iniciando sua jornada para se tornar um setor impulsionado pela IA, como a Routal demonstrou em seus diferentes produtos. É por isso que há todos os motivos para acreditar que agora é o melhor momento para o setor de logística adotar a IA:
-Primeiro, os avanços tecnológicos em vários campos, como aprendizado de máquina, big data e conectividade, melhoraram o desempenho, a acessibilidade e os custos da IA estão mais favoráveis do que nunca.
- Em segundo lugar, a natureza baseada em rede do setor fornece uma estrutura natural e uma boa oportunidade para implementar e escalar a IA. -E por último, mas não menos importante, não vamos ignorar que todas as empresas estão adotando a IA, portanto, não adotá-la colocará sua empresa em risco de obsolescência a longo prazo.
Inteligência artificial e logística

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Em uma abordagem mais profunda, as empresas de logística estão particularmente posicionadas para se beneficiar da aplicação da IA em quase todos os aspectos da cadeia de suprimentos, graças ao grande volume de dados gerados diariamente e que permite que a IA os explore para fornecer informações detalhadas à empresa. Além disso, as empresas de logística dependem de redes e rotas que devem funcionar harmoniosamente entre grandes volumes, margens baixas e prazos urgentes; a IA oferece às empresas de logística a capacidade de otimizar a composição da rede em graus de eficiência que não podem ser alcançados apenas com o pensamento humano. Também ajuda o setor de logística a redefinir as práticas atuais, levando as operações de reativas para proativas, o planejamento da previsão para a previsão, os processos de manuais para autônomos e os serviços de padronizados para personalizados. Aqui estão alguns exemplos para provar isso:
-Maior tomada de decisão em tempo real: as equipes de logística geralmente se deparam com ações repetíveis e uma ampla gama de operações que exigem a entrada de uma grande quantidade de dados; portanto, a combinação de possíveis candidatos aptos a assumir a responsabilidade por isso levará tempo, mas com a IA, os profissionais da cadeia de suprimentos podem automatizar a análise e limitar suas seleções a apenas dois ou três em questão de segundos.
-Análise preditiva: quando os clientes estarão prontos para fazer o pedido? Essa é uma pergunta que todo vendedor se faz, mas também representa informações vitais para que a logística, a cadeia de suprimentos e o planejamento de transporte estejam prontos quando chegar a hora. Com a IA, a equipe de vendas e a equipe de logística determinarão quando um pedido será feito, o caminho a seguir e os prazos.
-Otimização estratégica: onde, quando e como? Tomar a melhor decisão em termos de ativos de transporte, conhecimento, pontos de origem até a localização do cliente, cronograma e economia de tempo, quilômetros e combustível exigirá a intervenção da IA.

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Aqui estão alguns exemplos de como a IA e o aprendizado de máquina podem processar dados e, em seguida, apresentar uma variedade de cenários para otimização. Com ferramentas sofisticadas que aprendem e melhoram continuamente, os profissionais do setor podem tomar decisões melhores e mais atualizadas, bem como opções estratégicas de longo prazo mais informadas, como tamanho da frota, rotas otimizadas etc., mas o futuro ainda está repleto de desafios a serem superados e oportunidades a serem exploradas.

A entrega sob demanda é um setor que está crescendo a uma velocidade muito alta. Novas empresas aparecem todos os dias, especialmente no mercado de alimentos e bebidas e na entrega de produtos frescos. E a competição é feroz. A eficiência é uma métrica fundamental na era “Eu quero tudo e quero agora” e a parte mais importante é o que acontece desde o momento em que um novo pedido é feito até a entrega.

Hoje, quero me concentrar no problema de enviar novos pedidos, ou seja, como decidir a qual transportadora o pedido deve ser atribuído quando um pedido entra no sistema. Isso ocorre porque hoje o transporte marítimo não é tratado de forma sistemática. A otimização do sistema de despacho pode minimizar o tempo de entrega e melhorar a satisfação do cliente.

O paradigma operacional das empresas que oferecem serviços sob demanda pode ser dividido em dois tipos diferentes:

1. Entregas com base em um único depósito são aquelas operações focadas em um armazém. Esse armazém tem vários mensageiros e a programação é feita uma vez para uma lista de pedidos; normalmente agrupando pedidos por zonas. Amazon Prime é um bom exemplo desse paradigma operacional.
2. Entregas com base em vários depósitos são aquelas operações que dependem da retirada do pedido em um dos vários armazéns e da entrega a um cliente. Nesse caso, os mensageiros estão espalhados pela cidade e, quando um novo pedido chega, ele é atribuído por meio de um processo de despacho a um dos vários mensageiros. Empresas como Uber, Just Eat, Delivero , etc. operam dessa maneira.

O problema do escritório é resolvido com maior ou menor sucesso no primeiro cenário, devido à possibilidade de vincular uma lista de entregas e tratá-la como uma Problema comum do viajante com algumas restrições antes do agrupamento ( OK, eu sei que o TSP é um problema muito caro, mas... vá lá, é a Amazon ).

Pelo contrário, no segundo cenário, não está claro se o problema está sendo resolvido de forma otimizada. Como um novo pedido recebido pode ser adicionado a um cenário em execução? Há inúmeras variáveis a serem consideradas:

• O entregador pode fazer várias coletas antes de começar a entregar?
• Um pedido já atribuído pode ser transferido para outra transportadora?
• Todos os pedidos têm a mesma prioridade? ( por exemplo, todos os pedidos devem ser entregues no máximo 30 minutos após a colocação )
• Os pedidos precisam ser entregues por um veículo específico?
• ...

Modelar esse cenário pode ser um grande desafio e é por isso que Macaco inteligente você está trabalhando nesse problema há algum tempo. Chamamos nossa solução Modelo de otimização de programação on-line (OSOM) (Sim, a marca não é um dos nossos pontos fortes 😅, mas foneticamente parece “incrível” e isso é muito divertido). A OSOM pode modelar as limitações dos negócios e encontrar uma solução viável para o problema de despacho.

Na simulação abaixo, modelamos um mundo em que:

• Um mensageiro pode receber várias coletas e entregas de uma só vez.
• e o primeiro serviço seguinte em cada mensagem é fixo e não pode ser reatribuído nas iterações subsequentes.

A visualização contém vinte iterações do mundo divididas em Duas etapas :

1. Os novos serviços recebidos estão marcados em cinza.

2. Os serviços são atribuídos dinamicamente aos mensageiros para otimizar o tempo total de entrega.

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