Já imaginou todo o trajeto que suas compras fazem antes de chegar até você?
O Brasil possui terminais portuários que facilitam a logística de grandes varejistas e movimentam nossa economia. Mas, o volume cada vez maior de cargas exige soluções que facilitam o trabalho destes importantes pontos logísticos.
Hoje, a tecnologia oferece recursos que otimizam processos nos portos, além de reduzir tempo e custos. Entre eles, podemos destacar os serviços de inteligência artificial, machine learning e otimização matemática.
Para entender como estas tecnologias se aplicam, conversamos com Raphael Jacinto, vice-presidente da Belago, que já participou da implementação de grandes projetos de otimização matemática em terminais portuários.
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Diferença entre IA, Machine Learning e Otimização Matemática
Resumidamente, a inteligência artificial replica a inteligência humana de forma rápida, enquanto o machine learning faz cálculos probabilísticos, baseados em eventos recorrentes, que possibilitam prever as chances de novas ocorrências, assim como o intervalo entre elas e outros detalhes.
A otimização matemática, por sua vez, é uma ferramenta capaz de fazer cálculos avançados e prescritivos, tornando possível alguns diagnósticos e ganho de eficiência.
O desafio dos terminais: grande fluxo de diferentes tipos de carga e uma movimentação onerosa
Para se ter uma ideia, existem 4 tipos de terminais portuários: de cargas, de óleo, de contêineres e passageiros. Estes, podem recebem cargas de tipos, tamanhos, formatos, destinos e prazos diferentes.
No caso dos terminais de contêineres, por exemplo, há a necessidade de organizar as cargas, de acordo com os critérios de cada terminal, para facilitar sua movimentação que é feita através de RTG (Rubber Tired Gantry, ou guindaste portuário montado sobre pneus).
Segundo Jacinto, cada uma destas movimentações possui um custo elevado, de tempo, maquinário e mão de obra. O que faz com que o excesso desta atividade se torne um problema operacional que prejudica a eficiência e rentabilidade do negócio.
Desta forma, surge a necessidade de organizar a logística destas cargas, para que elas sejam posicionadas de maneira estratégica, respeitando suas características, bem como data de entrada e saída.
Como essas 3 tecnologias juntas podem entrar em ação?
O vice-presidente do grupo explica que as soluções tecnológicas possibilitam projetos totalmente customizáveis, levando em consideração as características únicas de cada terminal portuário como localização, tamanho, capacidade máxima, sistemas já utilizados e recursos disponíveis.
A Belago oferece soluções de IA, machine learning e otimização matemática. Além disso, conta com um time de especialistas que desenvolvem e dão suporte na implementação de um projeto customizado, tornando possível, por exemplo:
Planejar frotas e rotas das cargas
Estruturar a alocação de mão de obra e maquinários
Minimizar custos de manutenção
Auxiliar na precificação
Otimizar e organizar pátio
Planejar manutenções de forma que a operação não seja prejudicada
Resultados satisfatórios
Raphael conta que com a utilização de machine learning, é possível fazer cálculos preditivos com até 80% de precisão e verificar o tempo de chegada das cargas, em casos em que foi preciso recalcular a rota devido a fatores externos como trânsito, atrasos causados por desastres naturais, mudanças nas regras de exportação e importação dos países, entre outras variações.
Implementação
Na Belago, a implementação de um projeto sob medida passa por algumas etapas como:
Entrevista: conversa com o cliente para entender as necessidades
Diagnóstico: identificação de melhorias com potencial de gerar melhores resultados
Definições: escopo do projeto
Produção: especialistas se reúnem nos EUA e criam as soluções
Implementação: equipes do Brasil, em conjunto com os especialistas dos EUA, cuidam da entrega e implementação
Em média, todas essas etapas demoram cerca de 6 meses. Após este período, o terminal portuário estará otimizado e pronto para operar com maiores taxas de eficiência, proporcionando aumento de lucratividade.
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