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A machine learning no transporte de cargas não deve ser vista como uma tendência, mas encarada como uma necessidade para as transportadoras que queiram continuar competitivas
É difícil não pensar que a tecnologia chegou a todos os setores e que ele utiliza de recursos modernos. A machine learning no transporte de cargas trouxe inovações e permitiu às empresas terem um novo olhar. Isso aconteceu porque machine learning garante maior eficiência no processo e torna a organização mais competitiva. Entretanto, nem toda tecnologia pode ser considerada uma machine learning. Veja a seguir e conheça seus benefícios.
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O que é o machine learning?
O machine learning no transporte de cargas é o aprendizado da máquina. Ela está relacionada à inteligência artificial, pois a máquina consegue aprender sozinha.
Por meio de uma grande quantidade de dados, o computador consegue fazer análises de modelos estatísticos e aprender com eles. Observando os padrões ocorre uma aprendizagem que permite que as máquinas tomem decisões sem grandes intervenções humanas.
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Esse é um modelo em que os algoritmos não são estatísticos, eles aprendem a reagir conforme os dados que recebem. Isso permite que cada máquina siga um caminho diferente em seu aprendizado.
Essa é uma tendência que vem sendo adotada em diferentes formas de transportes, inclusive no público.
Os benefícios do machine learning no transporte de cargas
Não é aleatoriamente que as organizações estão investindo no machine learning no transporte de cargas. Essa tecnologia trouxe uma série de vantagens e benefícios, entre eles:
Precificação aprimorada
Quanto mais transportes são feitos, maior o número de dados que a máquina tem acesso. Isso faz com que a precificação do serviço seja aprimorada.
É possível determinar valores que permitam a organização ter o faturamento esperado e que consiga cobrir todos os custos. Permite também, ter preços competitivos ao analisar de que forma reduzir o desperdício, por exemplo, levar duas cargas na mesma viagem.
Machine learning otimiza o transporte de cargas
O machine learning consegue entender de que forma será feito o transporte de cargas. Ele consegue determinar qual a melhor rota a ser tomada, o tipo de veículo a ser usado, custos operacionais e melhorias a serem implementadas.
É feito um levantamento completo de toda a cadeia de transportes da logística de entrega e reversa para que se consiga uma otimização.
Antecipação de demandas
O modelo estatístico criado pode ser usado para prever demandas e entender os períodos de ociosidades. Em momentos vagos é possível buscar alternativas para que não haja desperdício de tempo e recursos.
Já quando ocorre o aumento da demanda, deve ser feita uma reestruturação. Pode ser necessário incorporar novos caminhões, contratar um seguro de transporte de cargas para a nova frota e ter mais motoristas.
Essa previsão garantirá que a empresa esteja pronta para atender a demanda e que não perca oportunidades.
Melhoria na manutenção dos caminhões
É possível cuidar da manutenção preventiva de caminhões, vans e outros veículos usados na frota. Como acontece um acompanhamento completo, se sabe o desgaste das peças, quando é preciso enviar para a manutenção e os cuidados necessários.
Por exemplo, se o óleo do motor tem uma vida útil de 10 mil km, o machine learning avisa quando estiver chegando próximo a isso. A troca pode ser providenciada sem que isso gere problemas mecânicos por falta de cuidados.
Decisões mais assertivas
Os gestores terão muitos dados para basear as suas decisões. A machine learning no transporte de cargas gera dados para que a máquina aprenda, mas também produz relatórios.
Os gestores conseguem saber o que está acontecendo em tempo real, quais são as previsões e todo o histórico isso permite que tomem decisões mais acertadas sobre quais serão os próximos passos. Também permite intervenções no tempo certo.
Redução de custos
Se existe um acompanhamento completo do processo logístico e se conhece os gargalos, eles podem ser trabalhados. Isso significa que é possível minimizar as perdas ao otimizar o processo e tomar decisões certas.
A redução de custos é uma consequência, uma vez que o investimento ocorre no campo certo e as perdas são minimizadas. Ao mesmo tempo em que se tem um ganho de produtividade, se vê uma melhora no setor financeiro.
Clientes satisfeitos com aplicação da machine learning
Um dos resultados finais da aplicação da machine learning no transporte de cargas é a satisfação dos clientes. Eles pagam um preço justo por um processo que funciona.
Terão suas cargas recebidas dentro do prazo sem que ocorram imprevistos. Um serviço prestado como esperado gera satisfação e confiança.
A machine learning no transporte de cargas não deve ser vista como uma tendência, mas uma necessidade para as transportadoras que queiram continuar competitivas. As máquinas e as pessoas precisam trabalhar de forma complementar para isso.
Por: Jeniffer Elaina, do site SeguroAuto.org.
