Otimizando a logística de entrega da última milha com Inteligência Artificial
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Visão geral resumida
O setor de serviços de entrega e coleta de última milha está experimentando um crescimento sustentado de dois dígitos, impulsionado pela expansão do comércio eletrônico, o que exerce enorme pressão sobre as empresas de logística. Além disso, os clientes têm expectativas cada vez maiores em relação à rapidez e conveniência das entregas e são menos tolerantes a atrasos e erros nos pedidos.
O objetivo geral do projeto é desenvolver um sistema para prever incidentes, analisá-los e implementar ações automatizadas proativas usando técnicas de aprendizado de máquina para reduzir as falhas nas entregas. Isso resultará diretamente em menos quilômetros percorridos pelas transportadoras e, consequentemente, em menores emissões de CO2, redução do congestionamento urbano e melhoria do atendimento ao cliente, contribuindo assim para um modelo de negócios mais competitivo e sustentável.
O projeto envolve a concepção e o desenvolvimento de uma ferramenta de previsão de incidentes utilizando técnicas de aprendizado de máquina, implementando um sistema automatizado para minimizar problemas na entrega da última milha. Por fim, o sistema é validado por meio de testes piloto em ambientes de entrega expressa.
Um dos principais aspectos do negócio de entrega e coleta de última milha são as falhas na entrega. Atualmente, um número significativo de incidentes ocorre, resultando em um grande impacto na qualidade do serviço e na lucratividade de empresas de logística especializadas que operam com margens apertadas. Esses incidentes incluem serviços não entregues na data acordada, rejeitados devido ao não cumprimento das condições de serviço ou anomalias antes da distribuição do pedido. Dependendo de vários fatores e tipos de serviço, a porcentagem de incidentes no setor pode variar entre 10% e 20% do total de serviços, de acordo com diferentes estudos.
As agências de transporte podem adotar certas medidas para tentar reduzir essas falhas, identificando padrões no comportamento do serviço. Utilizando técnicas de inteligência artificial, elas podem identificar entregas onde é provável que ocorram problemas. A detecção precoce de potenciais problemas permitirá que as agências de entrega de última milha tomem medidas proativas, resultando em melhor reputação junto aos clientes, redução de custos e maior sustentabilidade do transporte urbano.
