Logística 4 0

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Computação em Nuvem – Logística 4.0
Utilizar o cloud computing em logística já não é uma novidade, pois a tecnologia já foi empregada no setor há um bom tempo. Aliás, quando falamos em logística 4.0 estamos nos referindo justamente ao uso de recursos tecnológicos para otimizar as tarefas do setor.
Entenda como utilizar o cloud computing em logística
A tecnologia de computação na nuvem pode ser utilizada para modernizar o setor de logística. Dessa forma, a empresa consegue ganhar uma vantagem competitiva perante a concorrência, já que muitos negócios ainda utilizam ferramentas arcaicas para fazer a gestão do estoque e transporte de mercadorias.
Além disso, ferramentas na nuvem, são bastante úteis para melhorar a comunicação de toda a empresa com o setor de logística. No mais, fazer o controle de trâmites burocráticos e gerenciar carga e descarga se tornam processos mais simples com o uso da computação na nuvem.
Veja quais são as vantagens do cloud computing em logística
A adoção da computação na nuvem no setor de entregas traz diversos benefícios para a empresa, em especial, para a área de logística. Além do trabalho de toda a equipe se tornar mais simples, há diversas outras vantagens. Vamos a algumas delas!
Inventário sempre atualizado
Um sistema de gestão de inventário baseado em cloud computing oferece um controle mais preciso do estoque da empresa, o que facilita a vida do gestor. Isso, porque é possível atualizar as informações a qualquer hora, em qualquer lugar por meio de um dispositivo móvel, com acesso à internet.
Além disso, toda a equipe envolvida na operação tem acesso às atualizações do estoque em tempo real. Esse fator contribui para que todos trabalhem em perfeita sincronia e a área de logística seja mais produtiva.
Monitoramento mais eficiente dos processos
Os sistemas na nuvem dedicados ao setor de logística permitem fazer um monitoramento completo de todas as etapas da entrega. O gestor consegue monitorar desde a entrada das mercadorias no estoque até a entrega final, para o cliente. Dessa forma, ele pode identificar falhas no processo e propor melhorias para o setor, além de ter informações sobre quais segmentos da operação estão funcionando perfeitamente.
Redução de custos
A palavra redução de custos “enche os olhos” de qualquer empresa, seja ela de qualquer porte ou segmento. Essa é uma das maiores vantagens do cloud computing em logística, pois utilizar soluções baseadas na nuvem gera economia com manutenção de equipamentos necessários para manter uma estrutura capaz de sustentar operações complexas, como de armazenamento e transporte de mercadorias.
A redução de custos é um fator que influencia bastante no sucesso dos negócios. Isso, porque quanto menos a empresa gasta com recursos, mais ela pode investir para sua expansão.
Uso de padrões em políticas e processos
Em um setor tão importante para a empresa como o de logística, seguir padrões é essencial para que o trabalho de toda a equipe seja otimizado. A integração de sistemas na nuvem permite que métricas sejam tomadas e analisadas de várias maneiras para agilizar o uso desses processos no transporte e entrega dos produtos.
Além disso, softwares na nuvem voltados para o setor de logística ajudam a empresa a definir padrões e utilizá-los para otimizar processos e eliminar o desperdício de recursos humanos, tempo e dinheiro.
Síntese da Computação em nuvem:
O artigo aborda o uso da computação em nuvem na área de logística, que já é empregado há algum tempo e faz parte da chamada logística 4.0, que utiliza recursos tecnológicos para otimizar tarefas. O uso da computação em nuvem pode modernizar o setor de logística, tornando-o mais produtivo e competitivo, além de melhorar a comunicação e facilitar processos como controle de estoque, trâmites burocráticos e gerenciamento de cargas e descargas. Entre as vantagens da adoção da computação em nuvem na logística estão o inventário sempre atualizado, o monitoramento eficiente dos processos, a redução de custos e o uso de padrões em políticas e processos para otimizar a equipe e evitar desperdícios.
Big Data – Logística 4.0
O conceito de Big Data se originou em um mundo completamente impactado pela transformação digital, que nos “bombardeia” a todo o tempo com informações, estatísticas e eletrônica. Podemos pensar, então, que da mesma forma que a informática revolucionou as rotinas de trabalho, a Big Data é a ferramenta promissora que nos aponta para o futuro do gerenciamento de dados.
Inclusive, essa é uma palavra para se guardar na memória: dados! Afinal, a Big Data nada mais é do que um conceito de computação para a coleta, manuseio e análise de uma grande quantidade de dados. Basicamente, o que essa tecnologia faz é captar e interpretar informações para, então, convertê-las em insights úteis para a operação na qual é aplicada.
As 5 principais aplicações de Big Data na logística
1. Entregas Last Mile
Os momentos finais de uma entrega podem representar quase um terço de todos os custos em uma operação de frete. As chamadas entregas last mile (última milha) englobam os últimos quilômetros até o cliente final. Por ser composta por um trajeto majoritariamente urbano e longe da conferência do centro de distribuição, esses trechos acabam sofrendo com a ociosidade e a perda de tempo. 
Posteriormente, a gestão estuda os dados coletados durante a operação, identificando trechos de ociosidade, congestionamento e maior consumo. Assim, é possível elaborar um melhor plano de rotas, orientando os entregadores a percursos mais rápidos, econômicos e funcionais.
2. Gerenciamento de inventário
Assim como na previsão de sazonalidade, um sistema de Big Data na logística pode analisar o fluxo de aquisição e saída de produtos, geralmente integrando-se ao departamento comercial ou de suprimentos — a depender do seu setor de atuação, como por exemplo no varejo ou na indústria.
Analisando o histórico de pedidos em intervalos passados, a tecnologia consegue apontar os períodos de maior demanda, sugerindo a compra estratégica de determinados insumos ou mercadorias, assim, garantindo que se tenha capacidade de atender as necessidades operacionais.
3. Automação da cadeia de suprimentos
Entre todas as inovações logísticas, essa é uma das aplicações mais funcionais, sendo muito útil para o dia a dia do gerente e supervisor de compras. Pois veja, a automação da cadeia de suprimentos orquestra uma série de análises para garantir que se adquira os melhores insumos, com os melhores preços, nos melhores momentos.
Com isso, você alcança a garantia de que a operação nunca sofrerá com a escassez, pois o gerenciamento do estoque é absolutamente inteligente. Para isso, um bom sistema de Big Data compila uma série de competências:
4. Experiência do consumidor
Para o gerenciamento logístico, todas essas praticidades propiciadas pelo Big Data se revertem em agilidade operacional, que se manifestam ao consumidor como uma redução nos preços e no tempo de espera. Por isso, é no último elo da cadeia que se percebe o benefício final, com o aumento da satisfação do cliente.
Como você pôde ver, todo investimento em Big Data na logística é uma injeção direta de modernidade e redução de custos. Afinal, a tecnologia viabiliza a diminuição do tempo de entrega, redução de desperdícios, eficiência do controle de estoque, entre muitos outros benefícios. Sendo assim, tudo se soma para resultar em uma operação mais enxuta, inteligente e barata.
Síntese do Big Data: 
O texto fala sobre o conceito de Big Data, que consiste em uma ferramenta promissora para o gerenciamento de grandes quantidades de dados. Ele destaca as cinco principais aplicações de Big Data na logística: entregas last mile, gerenciamento de inventário, automação da cadeia de suprimentos, experiência do consumidor e redução de custos. A tecnologia ajuda a coletar e interpretar informações para converter em insights úteis para a operação na qual é aplicada, permitindo uma operação mais enxuta, inteligentee barata. O texto destaca que o investimento em Big Data na logística é uma injeção direta de modernidade e redução de custos.
Digital Twin – Logística 4.0
Digital Twin, ou Gêmeo Digital, é uma cópia digital de alta fidelidade de um sistema ou objeto. Com ele, é possível prever as consequências de determinadas ações e encontrar meios para reduzir custos e aumentar a eficiência da operação.
O Digital Twin é uma inovação que ajuda a empresa no processo de desenvolvimento, avaliação e aprimoramento de seus produtos. 
Sua utilização surgiu na NASA, que criou maquetes em escala real de cápsulas espaciais para que os cientistas pudessem analisar possíveis problemas em órbita – esse modelo foi usado no resgate da Apolo 13 -, mas que, com o passar dos anos, deram lugar às simulações por computador.
O que é Digital Twin?
O processo até lançar um produto pode ser longo. Às vezes exige muitas etapas e testes, incluindo a criação de protótipos físicos. O Digital Twin é um protótipo replicado, até os mínimos detalhes, só que digitalmente. Ele é uma versão digital do produto real que a empresa está desenvolvendo.
Esse tipo de aplicação é feito por meio de softwares específicos, sendo que o modelo virtual criado auxilia na compreensão de diversas nuances do projeto e a prever falhas ou problemas no produto. 
A tecnologia realiza diversas simulações numéricas em que se torna possível testar o produto ainda na etapa de desenvolvimento.
Essa aplicação é muito importante para garantir o bom desempenho, a eficiência dos produtos e, de quebra, ainda reduzir custos durante o desenvolvimento. Com as ferramentas certas para criar seu Digital Twin, as possibilidades de testes para o seu modelo são ilimitadas. 
Quais os tipos de Digital Twins?
Há três formas de aplicar o Digital Twin: no produto, no desempenho e na produção. Vejamos cada uma:
1. No produto
No produto, os Digital Twins ajudam o setor operacional e de estatística a analisar a performance do produto em vários cenários e condições. É uma réplica fiel (digital) de como aquele artigo será em sua forma material.
 2. No desempenho
No desempenho, o objetivo é otimizar processos internos e, no futuro, essa melhoria nos processos venha a beneficiar a produção e o acompanhamento dos produtos físicos.
3. Na produção
Já na produção, o gêmeo digital trabalha de forma ampla e considera todo o processo de criação de um sistema de produção. Por meio dele, é possível analisar os mínimos detalhes do fluxo de operação: desde a manutenção preventiva, até a capacidade de produção e ociosidade da operação.
Síntese do Digital Twin:
O conceito de Digital Twin, ou Gêmeo Digital, é uma cópia digital de alta fidelidade de um sistema ou objeto que ajuda a empresa no processo de desenvolvimento, avaliação e aprimoramento de seus produtos. Ele é uma versão digital do produto real que a empresa está desenvolvendo, feita por meio de softwares específicos, e auxilia na compreensão de diversas nuances do projeto e a prever falhas ou problemas no produto. Há três formas de aplicar o Digital Twin: no produto, no desempenho e na produção.
Machine Learning – Logística 4.0
Com a aplicação de algoritmos de Machine Learning e outros fundamentos de Advanced Analytics, os sistemas conseguem prevenir a ocorrência de fraudes, identificar comportamentos que fogem ao padrão, antecipar certos tipos de eventos e conduzir uma análise de riscos de forma muito mais abrangente e assertiva.
Além da prevenção, o uso de Machine Learning e outras técnicas preditivas ou prescritivas, os sistemas inteligentes de suporte à decisão podem viabilizar a execução de processos mais econômicos, por exemplo, identificando padrões históricos que indicam um consumo maior de combustível no transporte. Baseado em dados, os sistemas podem sugerir o melhor tipo de transporte, velocidade, componentes, carga e rota, a fim de otimizar o consumo de combustíveis. Considerando um país como o Brasil, com dimensões continentais e em que entregas para certas regiões demandam o uso de mais de um modal de transportes, tornar esse processo mais eficiente pode significar um alto impacto nos resultados financeiros.
Big Data & Machine Learning
Por que mexer no time que está ganhando? Ou, traduzindo para o mundo corporativo: se o processo atual está funcionando e trazendo resultados à empresa, por que mudar? É preciso entender a transformação que o mundo dos negócios vem passando. Investir em soluções analíticas de suporte à decisão não é mais um opcional. As empresas que quiserem se manter competitivas no mercado precisam entender que a transformação digital está acontecendo, o processo não tem volta. 
Recentemente foi trabalhada uma solução usando uma abordagem apoiada em estatística aplicada e Machine Learning para uma grande empresa do setor logístico. Foram analisados diversos dados sobre o histórico de viagens, rotinas de trabalho, comportamentos e pontos críticos dos deslocamentos. O objetivo era encontrar os padrões que indicassem potenciais incidentes (furtos, desvios, etc) durante as viagens.
Utilizaram séries históricas de viagens, com e sem incidentes, para aprender os padrões e características que explicassem tais incidentes, para então gerar uma pontuação de risco por viagem.
Baseados nesta pontuação, o sistema passou a trabalhar os dados, identificando alterações que aconteciam durante as viagens (on line). Tudo que saía do padrão identificado pelo sistema acionava um alerta e permitia à empresa monitorar exatamente onde, quando e o que estava acontecendo. Com esta solução, ações preventivas antifraude passaram a ser tomadas, diminuindo riscos durante o percurso.
Sintese sobre Machine Learning:
O uso de Machine Learning e outras técnicas analíticas têm se mostrado cada vez mais importante para a competitividade das empresas no mercado. Isso porque a transformação digital está ocorrendo em todas as áreas e setores, e as empresas precisam acompanhar essa evolução para se manterem relevantes.
Um exemplo de aplicação de Machine Learning em uma grande empresa do setor logístico foi dado, em que a solução analítica ajudou a identificar padrões de risco e prevenir incidentes como furtos e desvios durante as viagens. Isso demonstra como a análise de dados e o uso de tecnologias avançadas podem trazer benefícios significativos para as empresas, ajudando a prevenir perdas financeiras e garantir a eficiência operacional.