Sempre houve tensão em torno das tecnologias de otimização usadas para planejar rotas de last mile delivery. As soluções que resolvem os problemas mais difíceis fornecem resultados diferenciados, mas também são as mais complexas e exigem conhecimento significativo para implementação e manutenção.

As empresas que fazem o investimento em habilidades obtêm as maiores recompensas em termos de melhoria do desempenho dos negócios, no entanto, nem todas as organizações tem a coragem ou estrutura interna necessária para explorar tecnologias de otimização mais sofisticadas. E mesmo quando fazem isso, ainda existe o desafio de manter as configurações à medida que as empresas mudam suas estratégias, bem como os colaboradores.

Não é qualquer fornecedor de otimização que gosta de criar produtos complexos. As tecnologias de otimização de planejamento de rotas estão cada vez mais complexas no mesmo instante em que são usadas por mais entidades e em mais setores, cada uma com seus próprios requisitos de otimização.

As tentativas de simplificação contrariam a necessidade de maior flexibilidade para atuar com mais precisão o problema de planejamento de rotas e atender melhor às metas de desempenho do negócio. Então, talvez a melhor estratégia seja abraçar a complexidade e a flexibilidade. E é aqui que a Inteligência Artificial (IA) entra em ação.

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Existem muitas classes de IA, desde sistemas especializados baseados em regras até o machine learning, que podem ser aplicados à configuração de otimização. Todas as tecnologias voltadas a essa finalidade são representações matemáticas do mundo real e possuem comportamentos específicos baseados em sua configuração.

O truque é entender qual combinação de configuração produz os resultados desejados nos dados. A IA pode ser usada para capturar o conhecimento de configuração dos especialistas em otimização e transformar o processo de configuração de “quais configurações atendem a esses objetivos de negócios” para “aqui estão os objetivos de negócios desejados e como configurar o sistema para alcançá-los.”

Ao usar essa abordagem e executá-la em um conjunto de dados representativo, o sistema pode produzir cenários de otimização muito mais rapidamente do que por meio de configuração humana.

Essa abordagem é muito poderosa por vários motivos. Em primeiro lugar, para grandes empresas que estão em muitos lugares atendendo diferentes tipos de geografias, onde a configuração baseada em IA pode ser lançada em cada combinação para acelerar o processo de ajuste e desenvolver a configuração ideal. Em seguida, o sistema de IA pode ser executado continuamente e recomendar alterações na configuração à medida que os dados mudam. Por fim, os novos cenários de negócios podem ser avaliados para determinar o quanto os planos otimizados podem refletir os novos objetivos.

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O machine learning também é uma ferramenta poderosa para melhorar o desempenho da otimização. A capacidade de usar os parâmetros de configuração mais precisos ajuda a garantir rotas mais viáveis, assim como a aproveitar o desempenho real do motorista. No entanto, muitos parâmetros são, na melhor das hipóteses, aproximações do que realmente está acontecendo na estrada.

Os tempos de parada e as velocidades podem variar de acordo com o veículo, a geografia e o motorista. O local de descarga real pode não ser o endereço da entrega ou, no caso de uma construção nova, pode ainda não existir. O machine learning pode levar tudo isso em consideração para determinar os melhores horários, velocidades e locais analisando os resultados reais ao longo do tempo.

Além disso, ele pode ser altamente granular, determinando o impacto de um motorista individual nos tempos de percurso e parada. Conforme as condições e a produtividade do motorista mudam ao longo do tempo, o machine learning pode ajustar continuamente os parâmetros para ajudar a garantir o desempenho de planejamento mais relevante e o ideal para o momento.

O verdadeiro poder da IA e do machine learning está em sua capacidade de encapsular o conhecimento dos ‘gurus da otimização’ e ajustar configurações e parâmetros. Isso permite que mais organizações de logística aproveitem as tecnologias avançadas de otimização de last mile delivery que podem estimular níveis mais altos de produtividade e diferenciação do cliente. Como sua organização está usando IA e o machine learning como parte de sua estratégia de otimização de rotas?

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