As frotas que buscam maior eficiência, custo-benefício e sustentabilidade podem se beneficiar do uso de IA e machine learning no planejamento de suas viagens.
A otimização de rotas com base em IA é um assunto já bastante discutido dentre os gerentes de frota. Bem antes do surgimento dos GPTs (Generative Pre-Trained Transformer) e dos LLMs (Large Language Models), o setor de logística já falava sobre como usar a IA e o machine learning para melhorar a utilização e a previsão de ativos e para aprimorar a otimização de rotas, entendendo onde os ativos devem estar, quais veículos precisamos ter disponíveis e quantos motoristas precisamos contratar com antecedência.
No entanto, muitas organizações ainda dependem de planilhas e cálculos manuais de rotas, limitadas pelo que podem investir. Com cada vez mais e mais dados disponíveis, elas podem estar perdendo uma grande chance. Afinal, quanto mais informações o gerente de frota tiver, mais precisas serão as previsões de rotas. E quanto mais informações, mais poderá otimizar essas rotas.
Para a otimização de rotas com base em IA, temos muitos dados que podem ser facilmente anonimizados e agrupados de forma rígida e padronizada. E esse é um dos cenários em que a IA pode gerar muitos resultados úteis.
O que é otimização de rotas?
A otimização de rotas pode ser entendida de duas maneiras. A primeira é descobrir a maneira mais rápida e eficiente de ir de A a B, considerando todos os fatores que podem afetar o trajeto. Para isso, o cálculo de uma rota de caminhão precisa de mais informações do que um carro, pois haverá estradas pelas quais eles não podem passar e outras restrições, como a altura das pontes.
Depois, há a otimização das operações da frota em geral. Isso pode incluir considerações, como:
- Disponibilizar os motoristas certos no momento certo
- Carregar os veículos de forma a fazer melhor uso do espaço,
- Reduzir o tempo gasto em marcha lenta,
- Escolher o melhor tipo de veículo a ser usado em determinadas rotas.
Quais os benefícios da otimização de rotas com base em IA?
Observar como as frotas se comportam operacionalmente ao invés de prestar atenção apenas em rotas individuais é cada vez mais importante, especialmente se o objetivo da gestão de frotas for economia, redução da emissão de carbono e eficiência. Neste sentido, o machine learning, pode desempenhar um papel tanto na otimização de rotas quanto na obtenção de insights.
Embora as rotas de entrega possam ser previsíveis, com muitas frotas fazendo regularmente as mesmas viagens com cargas semelhantes, a quantidade de dados necessários para fazer um cálculo preciso geralmente está além da capacidade de processamento humano. Fatores como a hora do dia, a data, condições de tráfego, perfil da carga e o volume de que o cliente precisa transportar entram nesses cálculos. Assim, algoritmos de machine learning podem executar esses processos de maneira mais eficiente.
Já a IA pode detectar padrões e fazer cálculos muito mais precisos com base em variáveis que o gestor de frotas talvez nem tenha considerado. Assim, ela pode ajudar a tornar toda a operação mais eficiente, o que, em última análise, significa economia de custos.
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Como usar a IA na otimização de rotas?
Através das APIs da HERE, dados de Probe Data são usados para analisar padrões de tráfego genéricos. Podemos usar como exemplo uma rota percorrida por um caminhão: o motorista dirige em diferentes momentos do dia, em diferentes faixas e vai acelerar e desacelerar em diferentes padrões.
Assim, uma ferramenta de machine learning pode gerar ETAs que “aprenderam” esses padrões em milhões de rotas. Isso significa que diferentes tipos de veículos terão ETAs mais precisas e distintas que refletem suas características exclusivas. E isso acontece organicamente. A HERE utiliza machine learning também para manter os mapas atualizados.
Mas, embora algumas empresas tenham optado por trabalhar diretamente com IA e machine learning, outras ainda se beneficiam disso sem necessariamente estarem cientes. Qualquer empresa que esteja usando os dados de rotas da HERE está implicitamente se beneficiando da forma como o machine learning ajudou a empresa a produzir rotas de caminhões mais precisas e mais eficientes.
Precisamos dizer que digitalização ainda é “bastante lenta” no setor de transporte e logística. No entanto, há pressão para otimizar e simplificar as operações. E, na medida em que as empresas que já estão lidando com grandes quantidades de dados, elas podem usar o machine learning para tornar suas operações mais rápidas.
A Near Location te ajuda na otimização de rotas com base em IA
A Near Location é o distribuidor exclusivo da HERE no Brasil. Por isso, podemos te ajudar a tornar a sua gestão de frota mais otimizada e eficiente através das APIs da HERE, como Tour Planning API, Waypoints Sequence API e Routing API.
