REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ar10202411101332
Henrique Vigilato Birelo
Abstract. Artificial intelligence (AI) has become a fundamental tool for many sectors of society, and the transport and logistics sector is no exception. This study aims to review the use of Artificial Intelligence (AI) in the transport and logistics sector, focusing on logistics control towers, routing and telemetry. This is a literature review of articles taken from databases such as Scielo and Google Scholar, published in the last 5 years (2018-2023) that were in the public domain and could be read in full. The results showed that AI has the potential to revolutionize industrial sectors, with applications ranging from route optimization to demand forecasting and efficient warehouse management. However, implementing AI also presents challenges, including the need for large volumes of high-quality data, investment in infrastructure and training.
Keywords: Logistics. Artificial intelligence. Routes. Control. Telemetry.
Resumo. A inteligência artificial (IA) tem se tornado uma ferramenta fundamental para muitos setores da sociedade, e o setor de transporte e logística não é exceção. Este estudo tem o objetivo de revisar o uso da Inteligência Artificial (IA) no setor de transporte e logística, com foco nas torres de controle logístico, roteirização e telemetria. Trata-se de uma revisão de literatura de artigos retirados de bases de dados como Scielo e Google Acadêmico, publicados nos últimos 5 anos (2018-2023) que fossem de domínio públicos e pudessem ser lidos da íntegra. Os resultados mostraram que a IA tem o potencial de revolucionar os setores industriais, com aplicações que vão desde a otimização de rotas até a previsão de demanda e gerenciamento eficiente de armazéns. No entanto, a implementação da IA também apresenta desafios, incluindo a necessidade de grandes volumes de dados de alta qualidade, investimento em infraestrutura e treinamento.
Palavras-chave: Logística. Inteligência Artificial. Rotas, Torre de Controle. Telemetria.
INTRODUÇÃO
A inteligência artificial (IA) tem se tornado uma força transformadora em muitas indústrias, e o setor de transporte e logística não é exceção. A IA, com suas capacidades avançadas de aprendizado de máquina e processamento de dados, está mudando a maneira como as empresas operam, oferecendo novas oportunidades para melhorar a eficiência, reduzir custos e aprimorar o atendimento ao cliente (Pastor Et Al., 2023).
O setor de transporte e logística é um componente vital da economia global. Ele desempenha um papel substancial na facilitação do comércio, na promoção do desenvolvimento e na ligação das cadeias produtivas e de comércio. No entanto, o setor também vem enfrentando, principalmente desde o período pandêmico, uma série de desafios, incluindo a necessidade de gerenciamento de complexos redes de suprimentos, lidar com flutuações na demanda e cumprir regulamentações rigorosas (Santos Et Al., 2022).
Assim, a era contemporânea de globalização e interconexão, o gerenciamento eficaz de transporte e logística se tornou um pilar importante para a maioria dos setores da economia. A expansão do comércio internacional, a complexidade crescente das cadeias de suprimentos e a demanda por entregas mais rápidas e sustentáveis exercem uma pressão cada vez maior sobre as indústrias de transporte e logística, levando essas áreas a se adaptarem e evoluírem tecnologicamente. Diante desse desafio, a incorporação de tecnologias emergentes no projeto industrial surgiu como uma estratégia essencial para aprimorar a eficiência nesses setores específicos (Pastor Et Al., 2023).
À medida em que essas operações se globalizam e se tornam mais complexas, elas se deparam com desafios significativos, as quais exigem abordagens criativas para solucionar os problemas e as necessidades que se apresentam. As tecnologias emergentes, que vão desde a Internet das Coisas (IoT) até a inteligência artificial (IA) e a robótica, estão transformando esse panorama, fornecendo arcabouço tecnológico e possibilidades de solução inovativas.
A adoção dessas tecnologias não só possibilita uma gestão mais eficiente de recursos e ativos, mas também impulsiona uma transformação chave na forma como se planeja, implementa e otimiza as operações de transporte e logística. Isso não só tem o potencial de melhorar a produtividade e reduzir os custos operacionais, mas também pode contribuir significativamente para resolver desafios ambientais, como a diminuição das emissões de carbono e a promoção de práticas de sustentabilidade (Pastor Et Al., 2023).
A IA pode oferecer uma série de soluções para esses desafios. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que podem ajudar as empresas a preverem a demanda, otimizar rotas e gerenciar o inventário de forma mais eficaz. Da mesma forma, os sistemas de IA podem ser usados para automatizar tarefas repetitivas e demoradas, liberando os funcionários para se concentrarem em tarefas mais estratégicas e de maior valor (BRANSKI, 2015).
No entanto, a adoção da IA no setor de transporte e logística não está isenta de desafios. A implementação de tecnologias de IA requer investimento significativo em infraestrutura e treinamento. Além disso, as empresas precisam acessar grandes volumes de dados de alta qualidade para treinar seus algoritmos de IA. Além disso, existem questões relacionadas à privacidade e segurança dos dados (Santos Et Al., 2022).
1. LOGÍSTICA
A intensificação da competição em todas as áreas da economia tem levado as organizações a explorarem novos meios para se posicionarem entre os principais setores do mercado. Dessa forma, há um crescimento na demanda por instrumentos que possam melhorar o desempenho das tarefas e dos rendimentos financeiros. A grande novidade é que o progresso das tecnologias permitiu uma equalização de recursos. Atualmente, negócios de diversas categorias e dimensões podem aproveitar esses sistemas para se tornarem mais produtivos (Flórez-Oviedo,2023).
A logística administra os recursos necessários para movimentar itens, materiais e equipamentos em uma empresa. Ela coordena a aquisição, movimentação, armazenamento, transporte e distribuição física, além de gerenciar todas as informações em cada etapa do processo (Dias, 2016)
Entre as atividades da logística, o transporte assume um papel primordial. Devido a sua importância e visibilidade a operação de transporte, quando não dimensionada adequadamente, consegue interromper o fluxo produtivo e comercial, gerando escassez de suprimentos por não conseguir repor adequadamente em tempo hábil os produtos. (Campos Et Al., 2018)
Envolve atividades como a gestão de transportes de entrada e saída, gestão de armazenagem, controle de materiais e seu armazenamento, atendimento a pedidos, desenho da rede logística, planejamento de suprimentos e demanda, e a administração dos prestadores de serviços logísticos, entre outros. Em diversos casos, também abrange o sourcing e procurement, planejamento e programação da produção, embalagem e montagem, além do atendimento ao cliente (CSCMP, 2013).
2 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A inteligência artificial está presente no dia a dia das pessoas. A IA rapidamente se tornou uma tecnologia de uso geral que ressoa em todos os setores – como transporte, saúde, serviços financeiros e outros. Na era atual, compreender IA e as suas possibilidades para uma empresa é essencial para alcançar o crescimento e o sucesso. (Taulli, 2020)
A IA pode ser interpretada como o treinamento ou processo de sistemas de computador buscando imitar ou transcender a inteligência humana. Esses processos incluem o aprendizado, raciocínio e autocorreção. A dois tipos principais de classificação da Inteligência Artificial: IA fraca, desenvolvida e treinada para uma tarefa específica (como reconhecimento de voz ou visão computacional), e IA forte, com a capacidade de aplicar ações de inteligência em um conjunto de tarefas, semelhante à inteligência humana. (Salomon, 2024)
A IA ou inteligência artificial, é o ramo da ciência da computação que procura desenvolver máquinas e sistemas capazes de desempenhar atividades que usualmente requerem capacidades cognitivas humanas. A IA possui uma ampla gama de aplicações em diferentes setores (Mazon, 2023).
A IA vem ganhando visibilidade nos últimos anos com um crescimento acelerado que impulsionado por avanços em áreas de aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e visão computacional (Cavallari,2023).
3. IA NA LOGÍSTICA
Algoritmos de IA, especialmente aqueles baseados em aprendizado de máquina, podem analisar uma grande quantidade de dados em tempo real para determinar uma rota mais eficiente para a entrega de produtos. Isso inclui considerações sobre condições de tráfego, distância, tempo de viagem e consumo de combustível. (Cavallari,2023)
De acordo com Soumpenioti e Panagopoulos (2023) destacam que a incorporação da tecnologia de inteligência artificial na Logística está reformulando o setor de maneira inédita, aprimorando significativamente as operações. Ao superar os obstáculos relacionados à privacidade de dados, segurança e ética, a Logística terá a capacidade de explorar integralmente o potencial da IA resultando em uma transformação total do processo.
O período da pandemia de covid-19. Onde ouve uma maior necessidade de entregas e o setor de logistica assumiu um papel essencial e a busca por eficiência e menor custo teve um aumento tanto pelo cliente com pelo entregador onde o setor passou por processo de modificação e aprimoramento (Jorge, 2024).
Ao fazer isso, a IA pode ajudar as empresas a economizarem significativamente nos custos de combustível e reduzir o tempo de entrega (Barros, 2019).
A figura 1 mostra a adoção da IA em empresas, com foco preponderante na automação de tarefas, processos e fluxo de trabalho.
Figura 1: Proporção das empresas que usam algum tipo de IA em 2021.
A melhoria de percursos refere-se ao método de identificação do caminho mais rentável e eficiente para as entregas. A finalidade da logística é garantir que uma organização possa garantir que seus bens ou serviços transitem por todas as fases permitidas do procedimento operacional interno e alcancem o consumidor da maneira mais adequada possível (Ferigato, 2023).
A inteligência artificial (IA) é aplicada na otimização de rotas e no planejamento de entregas, reduzindo custos e tempos de trânsito. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados históricos e em tempo real, como tráfego e condições climáticas, para determinar rotas eficazes e econômicas. (Cavallari, 2023)
Com a IA, é possível otimizar a alocação de veículos e a seleção de rotas, considerando fatores como distância, tempo de viagem, condições de tráfego, restrições de carga e preferências do cliente. Além disso, a IA também pode ajudar a mitigar os impactos ambientais do transporte.
Ao otimizar as rotas para minimizar a distância percorrida e o consumo de combustível, a IA pode ajudar a reduzir as emissões de gases de efeito estufa associadas ao transporte (Araújo Et Al., 2018). Por exemplo, dados recentes mostram que esta tecnologia tem o potencial de aumentar as margens de lucro em 38% e contribuir para o crescimento de 16 setores diferentes em aproximadamente US$ 14 trilhões até 2035. (Vedan, 2023) conforme mostra a figura 2.
Figura 2. Impactos o uso da IA no crescimento das indústrias do Brasil
Nesse sentido estão as torres de controle logístico, plataforma integrada, com a finalidade de oferecer total controle e visibilidade do início ao fim. Seu intuito é coordenar e gerenciar os componentes que constituem a cadeia. Essa transparência viabiliza a reorganização dinâmica de toda a cadeia, melhorando os prazos de entrega, diminuindo os custos de armazenagem, reduzindo os riscos de falta de produtos em tempo real e elevando a qualidade do serviço de maneira geral. (Faria, 2023) a tabela abaixo mostra os tipos de torres de controle.
Tabela 1: Escopo da torre de controle de transporte x torre Supply Chain
A gestão de transporte busca garantir que todas as atividades logísticas ligadas ao transporte e distribuição de produtos sejam realizadas de maneira eficaz, segura e em conformidade com as normas e responsabilidades legais (Menezes, 2019).
Torre de controle logístico é uma central de operações que utiliza tecnologia avançada para monitorar e gerenciar a cadeia de suprimentos de uma empresa em tempo real. Com o uso de inteligência artificial (ia), essas torres de controle podem se tornar ainda mais eficazes, proporcionando diversas vantagens desde previsão de demanda, roteirização e otimização de rotas, monitoramento em tempo real análise de desempenho e gestão de riscos. (Rodrigues, 2023)
Com a IA, esses dados são analisados e processados com o intuito de fornecer dados importantes sobre o desempenho da cadeia de suprimentos, identificar possíveis problemas e tomar decisões estratégicas. A IA nas torres de controle logístico pode ajudar a otimizar o fluxo de mercadorias, identificar gargalos e aprimorar a eficiência operacional. Além disso, a IA pode prever eventos futuros, como atrasos na entrega ou problemas de estoque, permitindo que as empresas tomem medidas proativas para mitigar esses problemas (Prado Et Al., 2022).
Na tecnologia, a telemetria é termo usado para monitorar informações à distância, seja de máquinas, equipamentos ou sistemas. Quando utilizada corretamente, a telemetria permite a coleta de informações e assim melhorar o acompanhamento da operação, indicando pontos de atenção e oportunidades para manutenção (Toledo, 2022).
Esses dados podem então ser analisados pela IA para fornecer informações valiosas sobre o desempenho dos veículos, condições de carga, consumo de combustível, manutenção preventiva e muito mais. Com a telemetria baseada em IA, as empresas podem monitorar a localização e o status dos veículos em tempo real, identificar problemas potenciais antes que eles se tornem grandes falhas e tomem medidas corretivas imediatas. Isso ajuda a melhorar a segurança, reduzir os custos de manutenção e aumentar a eficiência operacional (Campos, 2019).
Além disso, a estimativa de demanda logística é uma das estratégias mais eficientes para diminuir despesas nas corporações. Pode ser descrito como um conjunto de medidas que têm como objetivo prever os critérios de estocagem e distribuição de mercadorias, com o intuito de melhoria na administração da produção (Pinto, 2021).
Outra aplicação importante da IA na logística é a previsão de demanda. A IA pode analisar dados históricos e atuais para prever a demanda futura por produtos. Isso pode incluir uma análise de padrões de vendas passados, tendências de mercado, fatores sazonais e outros dados relevantes (Borsato & Corso, 2019).
Ao prever com precisão a demanda futura, as empresas podem planejar melhores suas operações de transporte e logística. Isso pode ajudar a evitar o excesso ou a falta de estoque, ou que pode levar a custos desnecessários e perda de vendas. Além disso, a previsão precisa da demanda
também pode ajudar as empresas a melhorarem o atendimento ao cliente, garantindo que os produtos estejam disponíveis quando e onde os clientes precisarem deles (Borsato & Corso, 2019).
Vale mencionar a importância da administração de depósitos que envolve a coordenação e direção dos procedimentos de recepção, guarda, monitoramento de inventário, preparação de cargas e envio de bens dentro de uma estrutura logística. A logística de armazenamento é uma área que abrange tarefas administrativas e operacionais para acomodação e preservação de produtos durante um intervalo de tempo. Portanto, ela se encarrega da gestão, acomodação e manipulação, desde a chegada até o envio (Almeida, 2018).
A IA também pode ser usada para melhorar a eficiência no gerenciamento de armazéns. Por exemplo, robôs fornecidos com IA podem ser usados para automatizar tarefas como a coleta e o empacotamento de produtos. Isso pode levar a uma maior eficiência e redução de erros (Toledo, 2022).
A utilização de algoritmos de IA permitem trazem indicações de nível de variáveis das quais podem retornar múltiplas variáveis desde custo de combustíveis e a capacidade de trasnporte. Trazendo assim possíveis soluções de logistica a fim de oferecer uma análise mais personalizada dos clientes e aumentado a satisfação dos mesmos (Sengupta, 2024).
Além disso, o IA pode ser usado para otimizar a disponibilidade dos produtos no armazém. Algoritmos de IA podem analisar dados sobre a frequência com que diferentes produtos são acessados e usar essas informações para organizar os produtos de uma maneira que minimize o tempo necessário para recolher e embalar os produtos (Almeida, 2018)
3.1 DESAFIOS E OPORTUNIDADES DA IA NA LOGÍSTICA
Apesar dos benefícios potenciais, a aplicação da IA em logística e transporte também apresenta desafios. Um dos principais desafios é a necessidade de grandes volumes de dados de alta qualidade para treinar os algoritmos de IA (Soares, 2018). Para que a IA possa fazer escolhas assertivas e efetivas, é imprescindível que ela tenha acesso a informações exatas e recentes sobre as atividades logísticas da corporação.
Isso pode representar um obstáculo para empresas que não possuem sistemas de administração de dados sólidos ou que não fazem coleta de dados em tempo real. Os algoritmos de IA dependem de dados de alta qualidade para aprender e fazer variações precisas. Se os dados usados para treinar os algoritmos são imprecisos ou incompletos, isso pode levar a imprecisões e decisões de negócios arruinadas.
A análise de grandes conjuntos de dados é outro campo em que a IA se destaca. A inteligência artificial pode descobrir padrões ocultos e correlações complexas ao processar e interpretar uma grande quantidade de informações, fornecendo insights úteis para melhorar a
eficiência logística. Para antecipar tendências do mercado, mitigar riscos e encontrar melhorias, essa habilidade analítica é essencial. (Rustice; Carvalho; Barcelos; Santana, 2024)
Além disso, a implementação de tecnologias de IA pode exigir um investimento significativo em infraestrutura e treinamento. À medida que as empresas precisam atualizar seus sistemas de TI, adquiram novos equipamentos e treinem seus funcionários para trabalhar com a nova tecnologia (Sirino, 2021).
Para lidar com IA e aproveitar seus benefícios, os profissionais precisam ser treinados para criar operações mais sustentáveis e eficientes. Existe espaço para inovação e crescimento no setor. O uso da tecnologia de IA estar incluindo sistemas de gerenciamento de tráfego melhorados e veículos autônomos. O setor logístico e de transporte pode alcançar um futuro mais próspero, sustentável e eficiente ao abraçar inovações e enfrentar desafios. (Cavallari,2023).
Um outro obstáculo é a demanda de incorporação de Inteligência Artificial aos sistemas já vigentes. A IA pode ser mais eficiente quando é composta com outros sistemas, como a administração de inventário ou planejamento de produção. Contudo, essa composição pode ser complexa e necessitar de conhecimento técnico especializado (Corrêa Et Al., 2020).
Além disso, a aplicação da Inteligência Artificial na logística também pode exigir alterações nos procedimentos e na cultura da organização. A IA pode modificar a maneira como as escolhas são feitas e como as atividades são realizadas, o que pode exigir treinamento e adaptação por parte do corpo de funcionários. O treinamento é particularmente importante, pois os funcionários precisam entender como a IA funciona e como podem usar a tecnologia para melhorar suas tarefas diárias. Isso pode exigir um investimento significativo em treinamento e desenvolvimento de funcionários (Corrêa & Santos, 2019).
Existem questões relacionadas à privacidade e segurança dos dados que precisam ser abordadas. A IA depende do acesso a grandes volumes de dados, o que pode incluir informações sensíveis sobre clientes e operações de negócios. As empresas precisam garantir que esses dados sejam armazenados e processados de maneira segura para proteger a privacidade dos clientes e a integridade dos negócios (Cerviere Junior Et Ql., 2018).
Outro desafio é garantir a segurança e a privacidade dos dados. Com a coleta e o compartilhamento de dados em tempo real, é essencial implementar medidas de segurança adequadas para proteger as informações necessárias e garantir a conformidade com as regulamentações de proteção de dados (Bolaño Fontalvo Et Al., 2022).
Apesar dos obstáculos, a Inteligência Artificial (IA) traz inúmeras possibilidades para as corporações que permitem aprimorar suas atividades logísticas.
Uma das principais vantagens é a habilidade da IA de melhorar o trajeto e diminuir despesas. Por meio da análise de informações em tempo real, a IA tem a capacidade de identificar as rotas mais adequadas e econômicas para as entregas, auxiliando as empresas a pouparem tempo e recursos financeiros (Bertaglia, 2019).
A integração da inteligência artificial com a Internet das Coisas (IoT) transformou a logística, pois permite a coleta e análise de dados em tempo real de uma variedade de dispositivos conectados, como sensores de temperatura, GPS de veículos e dispositivos de rastreamento de mercadorias. Como resultado dessa integração, os ativos, as condições ambientais e os fluxos de produtos podem ser monitorados com cuidado em toda a cadeia de suprimentos. Por exemplo, os algoritmos de IA podem otimizar as rotas de transporte em tempo real, prever problemas de estoque e prever falhas em equipamentos com base na demanda e nos níveis de inventário. (Rustice; Carvalho; Barcelos; Santana, 2024)
Uma pesquisa publicada pela McKinsey em 2018 apresentou um panorama da adoção atual da Inteligência Artificial no campo da logística. E possível ver as tecnologias disponíveis para o mercado logístico conforme mostra a figura 4 abaixo.
Figura 3. Tecnologia usadas a Logística
Outra potencialidade é a competência da IA em antecipar a demanda. Com o acesso a dados históricos e em tempo real sobre vendas e pedidos, a IA pode ajudar as empresas a preverem de maneira acurada a demanda futura por seus produtos. Isso pode contribuir para um planejamento mais eficiente de produção e administração de estoque, prevenindo excessos ou escassez de mercadorias (Meneses, 2020).
A IA também pode ser um instrumento valioso para a automatização de depósitos. Por meio do uso de robôs e outros sistemas automatizados, a IA pode auxiliar as empresas a gerenciarem seus estoques de forma mais eficaz e precisa. Isso pode diminuir o tempo necessário para fornecer proteções e ampliar o certo do gerenciamento de estoque (Costa, 2016).
É importante ressaltar que a implementação de tecnologias de IA nas operações logísticas não é um processo simples. Requer uma compreensão profunda de como a IA funciona e como ela pode ser integrada com os sistemas existentes. Também requer uma disposição para investir em tecnologia e a capacidade de adaptar os processos e a cultura da empresa para acomodar as mudanças trazidas pela IA (Grante, 2017).
No entanto, para as empresas que estão dispostas a enfrentar esses desafios, a IA oferece uma oportunidade única de melhorar a eficiência, reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente. Com a quantidade crescente de dados disponíveis e o rápido avanço das tecnologias de IA, é provável que vejamos um uso cada vez maior da IA na Logística no futuro.
De acordo com Telles, (2024) diretora de Negócios para Manufatura e Logística da Totvs, o uso ada IA se torne uma necessidade para a análise de grandes volumes de dados que são gerados por diversos sistemas das empresas de transportes e logistica que permitem uma tomada de decisão mais assertivas, porém o desafio principal reside na qualidade e na disponibilidade desses dados.
A crescente introdução da inteligência artificial no setor traz à tona questões importantes relativas à privacidade dos dados, à segurança e a aspectos éticos. A quantidade imensa de dados exigidos pelos sistemas de IA demanda a implementação de medidas sólidas para resguardar informações de clientes e operações, além de garantir conformidade com as regulamentações de privacidade. A interconectividade dos sistemas de IA também acarreta riscos de ciberataques e vazamentos de dados, o que ressalta a urgência de se adotar medidas eficazes de cibersegurança. Ademais, devem-se considerar cuidadosamente os aspectos éticos relacionados à transparência, justiça e responsabilidade, a fim de assegurar uma utilização ética e neutra da tecnologia de IA nas atividades logísticas (Soumpenioti, V. e Panagopoulos, 2023)
4. CASOS REAIS DE IMPLEMENTAÇÃO DA IA NA LOGÍSTICA
DHL, empresa referência em logística e transporte expresso, implementou tecnologia de inteligência artificial em suas operações com o intuito de aprimorar a eficiência e a qualidade do atendimento ao cliente. Por meio de algoritmos de IA, a DHL otimiza o planejamento das rotas, aperfeiçoa os prazos de entrega e possibilita o rastreamento das remessas em tempo real. Com essa adoção da inteligência artificial, a DHL conseguiu realizar entregas de forma mais ágil e precisa, além de reduzir os custos operacionais com o transporte (Soumpenioti, V. e Panagopoulos 2023).
A TRS iniciou, em 2015, a implementação de frotas inteligentes, com monitoramento via satélite e telemetria para acompanhar a jornada dos motoristas e o bem-estar dos animais. Entre 2020 e 2021, ampliou o monitoramento para incluir outros riscos. Hoje, 70% de seus caminhões possuem IA que detecta sinais de fadiga, alertando o motorista para parar e bloqueando o motor até que ele descanse adequadamente. (Salomão, 2024).
5. METODO
Para o presente estudo, foi feita uma pesquisa bibliográfica. Através de revisão bibliográfica em revistas e artigos relacionado ao conteúdo do artigo retiradas da base de dados google e google acadêmico.
Esta revisão examina a aplicação atual da IA no setor de transporte e logística, discutindo tanto as oportunidades quanto os desafios associados. Através de uma análise na literatura existente, este artigo busca fornecer uma visão do estado atual da IA no setor de transporte e logística e possíveis sugestões para pesquisas futuras.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
As pesquisas bibliográficas realizadas vou possível evidências o potencial significativo do uso da tecnologia emergentes no setor industrial, especialmente no âmbito do setor de transporte e logistica que mostra a aplicação da inteligência artificial (IA) no rastreamento em tempo real, aprimorando a eficiência e a precisão na gestão logísticas.
E os benefícios que conseguimos extrair através da pesquisa e a inclusão de tecnologia afins de obter redução de erros, melhoria da rastreabilidade, e a otimização dos processos logísticos e do gerenciamento de frotas.
A inteligência artificial já está sendo empregada para aprimorar processos e aumentar a eficiência. Um exemplo de sua aplicação na logística é por meio da Torre de Controle Logístico, uma tecnologia que facilita a tomada de decisões estratégicas com base em dados que permitem às empresas visualizarem o desempenho de suas operações logísticas. é utilizada na otimização de rotas e no planejamento de entregas por empresa logistica, resultando na diminuição de custos e tempos de trânsito. Algoritmos de aprendizado de máquina são usados para analisar dados históricos e em tempo real, como informações sobre o tráfego e as condições climáticas, a fim de identificar rotas que sejam tanto eficazes quanto econômicas.
Uso dessas tecnologias traz um volume de dados grandioso e é fundamental desenvolver métodos eficazes para tratar os volumes massivos de dados gerados. Com a crescente quantidade de dados, saber como gerenciar e utilizar essas informações de forma eficiente é crucial para maximizar a eficácia da inteligência artificial na performance logística.
Isso inclui a implementação de técnicas avançadas de análise de dados e o desenvolvimento de algoritmos que possam lidar com a complexidade e a escala das operações logísticas
Durante a realização deste estudo, algumas limitações foram identificadas. A primeira refere-se à escassez de artigos científicos que examinam o impacto real da Inteligência Artificial no setor Logístico até o momento. Além disso, o estudo conduzido não fornece informações quantitativas que destaquem as vantagens ou desvantagens associadas à aplicação da Inteligência Artificial.
Por fim, trabalhos futuros com inteligência artificial podem ser integrados de forma mais abrangente na logística, abrindo novas oportunidades para inovação e melhorias contínuas no setor. Esse avanço permite explorar como a IA pode ser aplicada em diversas áreas da logística, analisando seus impactos positivos e negativos no trabalho humano, bem como a aceitação dessa tecnologia pelas equipes e pela sociedade.
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