A otimização de rotas baseada em IA pode limitar significativamente a quantidade de capacidade não utilizada dos caminhões, ao mesmo tempo em que impulsiona os esforços de ESG dos operadores de CEP. No geral, a tecnologia oferece uma oportunidade de reduzir as despesas e o impacto ambiental por encomenda entregue.
Aviso: Este texto foi originalmente escrito em inglês e traduzido com recurso a inteligência artificial.
Entregar encomendas o mais rápido possível é o objetivo principal no setor de CEP. Nenhuma novidade nisso.
Mas há um lado negativo na busca constante por entregas rápidas. As expectativas exigentes dos clientes e as ineficiências nas rotas de viagem resultam em uma logística de última milha ambiental e financeiramente insustentável.
A priorização inteligente das quantidades de pacotes teria que envolver a retenção de remessas, mas a opção de agrupar com os destinatários de pacotes de dias subsequentes é frequentemente ignorada.
A consequência é o transporte de ar.
O ‘transporte de ar’ é um dos subprodutos infelizes de um setor onde a velocidade geralmente tem prioridade sobre a maioria das outras agendas.
A subutilização da capacidade dos caminhões é talvez ainda mais problemática, pois políticos e cidadãos em algumas das maiores cidades da Europa estão tentando limitar o número de caminhões circulando pelas ruas.
A UE também manifestou seu apoio a projetos que visam tornar o setor de logística sustentável e eficiente no uso de seus recursos.
O transporte de ar não é apenas ambientalmente insustentável. Prejudica a sustentabilidade financeira das empresas de CEP, pois aumenta o custo de cada item entregue.
As empresas de CEP estão totalmente cientes do problema, mas resolvê-lo tem sido complicado. Por exemplo, cargas soltas, que teoricamente poderiam limitar o transporte de ar, são muito mais demoradas para carregar e descarregar do que cargas engradadas, tornando-se uma solução impossível no setor hipercompetitivo.
Mas agora há uma nova solução no horizonte: a tecnologia de otimização de rotas com tecnologia de IA que pode detectar e aconselhar sobre o planejamento de rotas mais eficiente.
Os sistemas orientados por IA podem analisar uma quantidade incrível de pontos de dados e fornecer aos planejadores de rotas informações em tempo real sobre como entregar encomendas mais rapidamente e com menos ‘transporte de ar’. Um algoritmo de IA inteligente pode aprender com base em atividades passadas e ser disponibilizado ao operador para apoiar o agendamento, conforme observado em um estudo sobre inteligência artificial no setor de encomendas conduzido pela Lufthansa.
Na verdade, ao aproveitar o aprendizado de máquina baseado em IA com dados, alguns operadores no setor de CEP atual já estão posicionados para identificar situações em que é vantajoso atrasar certas entregas de encomendas até que haja capacidade adequada em um caminhão.
As ferramentas de otimização de rotas orientadas por IA podem priorizar de forma altamente eficaz quais itens devem ser enviados para entrega rápida e quais devem esperar.
Como resultado, as empresas podem aproveitar ao máximo seus caminhões e os quilômetros na estrada, mantendo o custo por entrega de encomenda e transporte aéreo no nível minimum.
O provedor nórdico de serviços postais e logísticos PostNord é uma das empresas de CEP que implementou um novo sistema de carregamento baseado em tecnologia de IA.
Espera-se que o sistema ajude a PostNord a reduzir o número de quilômetros percorridos em cinco por cento. Ele é construído sobre as câmeras de segurança existentes da empresa e um algoritmo de IA inovador baseado em “aprendizado de máquina”.
Na forma visual de um modelo 3D, as câmeras podem mostrar em tempo real o quanto cada caminhão pode ser carregado e como ele deve ser carregado para aproveitar ao máximo a capacidade.
Anteriormente, a taxa de utilização dos caminhões era estabelecida por medição manual, mas a equipe responsável pelo planejamento das rotas não tinha certeza se podia confiar nos dados. Então, a decisão foi tomada para desenvolver uma solução automatizada que pudesse fornecer uma estimativa de capacidade mais precisa.
De acordo com a PostNord, o principal objetivo do projeto de IA é alcançar melhorias significativas na taxa de ocupação e economias com a redução das distâncias de condução. O KPI para a taxa de ocupação será incorporado ao planejamento, implementação e acompanhamento.
A empresa tem indicações de que o número de quilômetros percorridos pode eventualmente ser reduzido em 5 a 10 por cento, à medida que o sistema é totalmente desenvolvido e implementado. Mas, curiosamente, uma redução de quilômetros em apenas um por cento pagaria pela introdução do sistema em apenas três meses.
Diariamente, a Postnord carrega mais de 600 contêineres em 200 terminais. No entanto, empresas de CEP de todos os tamanhos podem se beneficiar do uso de sistemas baseados em IA para o planejamento de rotas.
Uma redução nos quilômetros percorridos é boa para o meio ambiente, mas também para os resultados financeiros.
Estudos descobriram que os salários dos motoristas e os custos de combustível sozinhos representam 59,8% do custo operacional total por milha. Isso significa que mesmo pequenas melhorias no planejamento geral da rota podem ter um impacto significativo.
No futuro, há pouca dúvida de que alguma forma de tecnologia de IA será implementada para apoiar o planejamento de rotas em todo o setor.
