Utilizando Big Data na Logística
O setor de logística apresenta um potencial assombroso para se beneficiar dos avanços tecnológicos de Big Data. Tratam-se de milhões de fluxos de informação por dia: viagens, entregas, paradas, abastecimentos que registram dados de origem, destino, peso, tamanho, localização, janelas de tempo, condições de entrega, rota, dentre outros. Além disso, em cada transação existem diferentes modelos de remuneração, contratos de prestação de serviços, estratégias de compartilhamento de recursos, condições políticas, econômicas e demográficas. E ainda há os sistemas de gerenciamento de produção, armazenagem e picking que operam integrados a sensores de equipamentos como rastreadores, leitores de RFID, câmeras, etc, que coletam dados automaticamente e interagem com diversos outros canais.
Toda essa automação pode eliminar intervenções manuais, melhorar a qualidade, a previsibilidade e reduzir os custos. Pode-se otimizar a mão-de-obra, sistemas e ativos que trabalham em conjunto e coordenar suas atividades. Os benefícios em operações de armazenagem e em transporte e entrega de carga são estendidos por toda a cadeia logística e assim há melhorias em eficiência operacional, segurança e experiência do cliente.
As empresas estão percebendo que precisam ser mais ágeis e estão vendo os dados como um novo recurso com o qual podem obter esse resultado. Até mesmo novos modelos de negócios (como Uber e Waze) podem surgir com os insights produzidos pela análise de dados. O uso de ferramentas de Big Data & Analytics pode trazer maneiras novas e excitantes de se enxergar as questões operacionais e de negócios.
E, na prática, qual o impacto dessas mudanças na sua operação logística?
Aqui estão algumas que já estão em curso:
- Rastreamento de contêineres/pallets/cargas em tempo real através GPS e RFID;
- Aprimoramento do pré-embarque e alocação de meios de transporte em picos;
- Uso de dados de tráfego em tempo real no planejamento de rotas;
- Maximização da eficiência da frota reduzindo as milhas rodadas e custos com combustível;
- Maior flexibilidade nas operações de armazenagem;
- Redução da perda de ativos / aumento na segurança física;
- Monitoramento do comportamento do motorista em tempo-real;
- Melhor controle de custos: combustível, km percorrido, tempo parado, etc;
- Maior integração entre embarcador, transportador, cliente, seguradora e governo.
E se você pudesse trabalhar com métricas que respondessem perguntas como: Qual a previsão de entrega? Quantos veículos estão em movimento? Quantos estão em atraso? Quantos estão adiantados? Qual o tempo de espera no embarque/desembarque? Quanto tempo duram as viagens de um ponto A para um ponto B? Qual o volume/valor do inventário em movimento? Melhor ainda: e se você tivesse acesso a essas informações em tempo real?
Big Data está aqui para trazer essas respostas.
Veja aqui uma análise da demanda de táxis em NY com dados disponibilizados pelo Uber.
Veja aqui uma análise dos atrasos em voos com dados fornecidos pela Federal Aviation Administration com gráfico interativo.
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