De que forma a análise de grandes volumes de dados pode transformar o setor logístico nas empresas?
A logística desempenha um papel fundamental nos negócios, responsável por coordenar e gerir o fluxo de materiais, produtos e informações ao longo da cadeia de abastecimento, desde o fornecedor até ao cliente final. Este fluxo impacta diretamente a eficiência operacional, a satisfação do cliente, os custos, a competitividade e a sustentabilidade das empresas.
Análise de Big Data, define-se como o processo de recolha, organização e interpretação grandes volumes de dados com o objetivo de obter insights, identificar padrões, tendências e relações que não seriam identificados através de métodos tradicionais de análise de dados.
Aplicar a análise de Big Data na logística, transforma a maneira como as empresas geram as suas operações e tomam decisões estratégicas, uma tendência crescente que otimiza processos e aumenta a eficiência do negócio.
Vamos então perceber onde, como e quais as vantagens desta ferramenta no setor.
Como aplicar a análise de Big Data na logística e quais as principais vantagens
A ampla aceitação do Big Data está relacionada com o facto de este sistema poder integrar a organização como um todo, ainda que o foco tenha incidido no processo logístico. A recolha de dados, ao ser bastante abrangente, ajuda a entender como as diversas áreas estão integradas e qual o seu impacto nos resultados das várias áreas de negócio.
Algumas das principais áreas onde o Big Data pode ser aplicado na logística incluem:
Rastreamento de Cargas: Utilizando sensores e dispositivos IoT (Internet of Things), é possível recolher dados em tempo real sobre a localização, a condição e o estado das cargas em trânsito. Isto permite uma maior visibilidade de toda a Supply Chain, possibilitando uma gestão mais eficiente e a identificação de eventuais problemas.
Otimização de Rotas e Transporte: A análise de Big Data pode, também, ajudar a identificar padrões de tráfego, condições climáticas, informações sobre eventos, entre outros fatores que influenciam a movimentação de veículos. Com base nessas informações, é possível otimizar as rotas de transporte, reduzindo o tempo de trânsito, os custos operacionais e as emissões de carbono.
Gestão de Stocks: Esta ferramenta pode ser usada para analisar dados de vendas, tendências do mercado, previsões de procura e históricos de pedidos. Com base nestes insights, é possível realizar uma gestão de stock mais eficiente, evitando a falta ou o excesso de produtos e reduzindo os custos associados. Esta análise deve ser utilizada como suporte a um sistema de gestão de stocks que possibilita ao gestor ter uma visão global dos seus armazéns e total controlo sob os stocks – desde a receção à expedição dos produtos.
E-commerce: O e-commerce já é nativo do ambiente digital e, por isso, teve o seu crescimento sustentado em tecnologias que facilitam o processo de compras online. Deste modo, o Big Data já está presente em áreas que dependem diretamente de tecnologia, a grande diferença prende-se com os dados que antes eram brutos, agora, são perceções claras sobre os interesses e motivações dos compradores fazendo com que as lojas online estejam mais preparadas para lidarem com vários volumes de compra e sejam capazes de responder aos desafios inerentes a períodos de sazonalidade como a Black Friday ou a época de Natal.
Manutenção Preditiva: Utilizando sensores e análise de dados, é possível monitorizar o desempenho de ativos logísticos, como camiões e equipamentos de armazenamento, em tempo real. Assim, é possível realizar uma manutenção preditiva, evitando falhas e reduzindo o tempo de inatividade.
Manutenção Preditiva: Utilizando sensores e análise de dados, é possível monitorizar o desempenho de ativos logísticos, como camiões e equipamentos de armazenamento, em tempo real. Assim, é possível realizar uma manutenção preditiva, evitando falhas e reduzindo o tempo de inatividade.
Análise de Desempenho e Indicadores: A análise de Big Data permite a criação de painéis de controlo e dashboards com KPIs para monitorizar o desempenho da logística em tempo real. Isto ajuda os gestores a identificar áreas de melhoria, avaliar o desempenho dos fornecedores e tomar decisões estratégicas mais conscientes.
Previsão de Procura e Tendências: Com a análise de dados históricos e em tempo real, é possível realizar previsões mais precisas da procura, identificar tendências de mercado e antecipar mudanças nas necessidades e interesses dos clientes. Isto permite que as empresas se preparem para o futuro e adaptem as suas operações de logística.
À medida que a tecnologia e as capacidades analíticas avançam, novas oportunidades surgem para melhorar a eficiência e a competitividade das operações logísticas e a análise de Big Data acompanha e impacta a crescente evolução do setor.
Compreendidas então as áreas logísticas onde o Big Data pode ser aplicado e qual o seu real impacto, podemos apontar como principais vantagens desta ferramenta:
- O aumento da eficiência operacional, o que minimiza erros e garante que ajustes possam ser realizados antes de ocorrer algum tipo de falha ou prejuízo;
- A melhoria da experiência do consumidor, uma vez que quando todo o processo de vendas é eficiente, o cliente ganha confiança na relação com o seu negócio, que é mais confiável e transparente.
- A tomada de decisões estratégicas, os insights fornecidos pelo Big Data permitem tomadas de decisões mais informadas como a seleção de fornecedores, definição de políticas de transporte, alocação de recursos, entre outros.
- A redução de custos e desperdícios, através da identificação de áreas onde ocorrem desperdícios ou ineficiências na logística, permitindo a implementação de melhorias para reduzir os custos operacionais e evitar desperdícios de recursos.
- Inovação e Sustentabilidade, uma vez que o uso do Big Data permite a adoção de tecnologias avançadas, como a IoT, que ao melhorarem a eficiência logística reduzem também o impacto ambiental das operações.
- Maior Competitividade, com uma logística mais eficiente e uma melhor experiência do cliente, as empresas ganham vantagem competitiva no mercado, aumentando a sua posição face aos concorrentes.
Processos de aplicação do Big Data nas operações logísticas
Na prática, a aplicação do Big Data na logística envolve um processo bem estruturado para recolha, analise e utilização dos dados de forma eficiente, tirando o melhor partido desta ferramenta e dos seus benefícios:
- Definição de objetivos: Identifique claramente os objetivos a alcançar com a aplicação do Big Data na logística
- Recolha de Dados: Identifique as fontes de dados relevantes, como sistemas de rastreamento de transporte, sensores IoT, dados de vendas, informações meteorológicas, entre outros. Certifique-se de que os dados são recolhidos de forma estruturada e organizada.
- Armazenamento de Dados: Armazene os dados recolhidos num local centralizado e seguro. Isso pode ser feito em um data warehouse ou num sistema de armazenamento em nuvem.
- Análise e visualização de Dados: Utilize técnicas de análise de Big Data para extrair insights e padrões dos dados recolhidos, estas análises podem ser feitas com o auxílio de ferramentas e plataformas de análise de dados como, Power BI, Office Extensions ou Business Analytics. Soluções que permitem a elaboração de gráficos, painéis e outras formas de visualização de dados para apresentar os resultados das análises de forma clara e compreensível.
- Geração de Insights: Com base nas análises realizadas, identifique os insights e informações relevantes para a tomada de decisões estratégicas e operacionais mais conscientes.
- Tomada de Decisão e Implementação: Com os insights obtidos, tome decisões estratégicas e implemente as melhorias e otimizações identificadas nas operações logísticas, sempre com acompanhamento dos resultados.
- Monitorização e Ajustes: Monitorize continuamente os resultados e a eficácia das ações implementadas, ajustando conforme necessário para melhorar os processos logísticos e alcançar os objetivos estabelecidos.
- Formação das equipas: Certifique-se de que as equipas de logística estão capacitadas para utilizar os insights obtidos com a análise de Big Data e que compreendem a importância dessa análise para o sucesso das suas operações.
A transformação da logística com o Big Data é um caminho essencial e necessário para as empresas que procuram destacar-se num cenário de negócios cada vez mais competitivo e dinâmico e à medida que a tecnologia avança, a análise de grande volume de dados assume cada vez mais importância neste setor, impulsionando as empresas para um futuro de sucesso.
Quer perceber quais as melhores soluções para o setor logístico do seu negócio e qual a melhor forma de as aplicar? Fale connosco e aumente a eficiência das suas operações com a tomada de decisões estratégicas mais acertadas.
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