É inegável dizer que a era digital trouxe avanços tecnológicos surpreendentes em diversos setores, inclusive, na logística. Entre as inovações que surgiram nos últimos anos, uma das mais revolucionárias é o machine learning. Mas o que é machine learning e como se aplica na logística?
Esse é um tipo de tecnologia que não é visível aos nossos olhos, mas essa poderosa inteligência artificial está por trás de muitas das experiências e decisões enfrentadas todos os dias.
Entre os exemplos que podemos citar sobre o machine learning estão recomendações personalizadas, análise de dados e outras técnicas para identificar padrões, prever problemas e otimizar os processos logísticos – e de outros setores também.
Mais do que isso, o machine learning pode apoiar em gestão de estoques e entregas mais rápidas e até, acredite, controlar o aumento do consumo de combustível.
A importância do machine learning e do Big Data na logística tornam-se cada vez mais evidentes ao analisarmos como, globalmente, as empresas estão investindo nisso.
Empresas de software de machine learning, por exemplo, investiram cerca de US$37,5 bilhões em 2022, segundo a International Data Corporation. Já para 2023, há uma estimativa de que esse número chegue a US$97,9 bilhões.
Neste texto, você entenderá, de fato, o que é machine learning, além de explorar mais a fundo todos os conceitos fundamentais dessa tecnologia, além de aplicações práticas e como ele está redefinindo a indústria.
Índice:
O que é machine learning?
Machine learning, ou em tradução livre, aprendizado de máquina, é uma disciplina da inteligência artificial (IA) que possibilita que sistemas computacionais aprendam e melhorem a partir de dados, sem necessidade de programação explícita.
Ao invés de seguir instruções específicas e pré-definidas, o machine learning utiliza algoritmos para identificar padrões nos dados, permitindo que tomem decisões, façam previsões e realizem tarefas complexas.
Na logística, um bom exemplo de uso de machine learning é a telemetria veicular. Entre os benefícios, estão a análise de informações relevantes quanto à velocidade que ele está sendo guiado, o consumo de combustível e o nível de desgaste em uma série de componentes.
Conceitos básicos de machine learning
Por mais que seja uma tecnologia de ponta, o funcionamento do machine learning baseia-se em um funcionamento relativamente simples: algoritmos que processam grandes volumes de dados.
Isso permitirá que o sistema aprenda com esses dados e generalize esse conhecimento para situações futuras, apoiando na previsibilidade.
O processo de aprendizagem do machine learning, geralmente, envolve três etapas:
1. Coleta de dados
O primeiro passo para o machine learning é a coleta de dados!
Basicamente, há uma junção de conjuntos de dados representativos e que possui diversos exemplos relevantes para a tarefa que o sistema deve executar. Isso apoiará no ensinamento a longo prazo.
2. Treinamento
Após a coleta de dados, o algoritmo é alimentado com esse conjunto de dados, ajustando seus parâmetros para identificar padrões e relacionar entradas aos resultados desejados.
3. Teste e aprimoramento
Por fim, o sistema é testado com dados não utilizados no treinamento para avaliar seu desempenho.
Com base nos resultados, o algoritmo é ajustado, aprimorando a precisão das previsões ou decisões futuras.
Como o machine learning funciona?
No tópico acima, mostra, de forma macro e geral, agora, entraremos no detalhe de como o machine learning funciona.
Primeiramente, é importante entender que ele baseia-se em uma abordagem única, onde as máquinas não são programadas para executar tarefas específicas, mas sim treinadas para aprender a partir dos dados.
Essa metodologia é dividida em etapas que permitem que os sistemas computacionais adquiram conhecimento de maneira gradativa e, claro, façam previsões precisas.
Ao se aproveitar do machine learning e colocar a inteligência artificial nas frotas por meio de Big Data e outras funcionalidades tecnológicas, as empresas têm ganhos e otimizações.
Coleta e preparo de dados
Para que o machine learning funcione, tudo irá começar com a coleta de um variado pacote de diversos dados relevantes para a tarefa em questão – e isso pode abranger vários segmentos, não só o da logística. Isso é conhecido como Big Data.
Importante entender que esses dados são a matéria-prima essencial para o treinamento dos algoritmos.
No entanto, antes de serem alimentados ao sistema, estes dados irão passar por um processo de preparação que envolve limpeza, transformação e normalização. Isso garante que eles sejam consistentes e adequados para o aprendizado.
Escolha do algoritmo
Entre as etapas para o melhor funcionamento do machine learning, a seleção do algoritmo certo é crucial.
Existem diversos tipos de algoritmos de machine learning, cada um com suas características. Alguns são adequados para classificação, outros para regressão, agrupamento, etc.
Essa escolha aqui vai depender muito da natureza dos dados e do objetivo da tarefa em questão.
Treinamento do modelo
Com os dados coletados e o algoritmo escolhido, chegou o momento do treinamento! Nesta etapa, o algoritmo será alimentado com os dados para um treinamento.
Durante o processo, esse algoritmo ajusta alguns parâmetros que o possibilitam identificar padrões e possíveis relações nos dados.
Quanto mais dados relevantes e representativos forem usados, mais preciso e generalizado será o modelo resultante.
Validação e ajustes
Após o treinamento do modelo, ele será testado com dados que não foram usados no treinamento para que seja possível análises “surpresas”.
Isso permite avaliar sua precisão e desempenho em variadas situações. Se necessário, os parâmetros do modelo são ajustados para melhorar sua capacidade de generalização e evitar o overfitting, que é quando o modelo se ajusta aos dados de treinamento.
Implantação e predição
Na etapa anterior, quando o modelo for validado, haverá a necessidade da implementação para fazer previsões ou tomar decisões em novos dados.
O sistema receberá entradas e aplicará o conhecimento adquirido durante o treinamento para produzir resultados, como classificações, previsões ou recomendações.
Aprendizado contínuo e constante
Por fim, mas não menos importante, é fundamental que entenda-se que o processo de aprendizado não é estático.
À medida que mais dados se tornem disponíveis, faça novos treinamentos para que o sistema mantenha-se atualizado e relevante. Essa etapa é essencial para lidar com mudanças nas tendências e comportamentos.
Quais as aplicações práticas do machine learning?
Entender teoricamente as aplicações do machine learning é importante. Mas e na prática? Como ele funciona e como consegue impactar os setores?
Listamos algumas situações e segmentos abaixo:
Machine learning na logística
Quando pensamos no segmento da logística, o machine learning pode auxiliar em diversas frentes.
Por meio dos algoritmos, é possível identificar padrões, como picos de trânsito em determinadas estradas e rodovias, prever problemas mecânicos e ser apoio nas manutenções preditivas, além de otimizar os processos logísticos de entregas, aumentando a satisfação do cliente.
Machine learning no marketing
Já quando pensamos na área de Marketing, existem algumas possibilidades interessantes.
As plataformas de streaming ou mesmo de comércio eletrônico podem usar algoritmos para fazer recomendações personalizadas, o que pode trazer grande impulsão nas vendas.
Machine learning em finanças
Em instituições financeiras, o machine learning pode ser usado para detectar fraudes em transações, cadastro de clientes, fraudes em cartão de crédito ou mesmo prever tendências de mercado e otimizar investimentos.
Machine learning e Indústria 4.0
Falar em machine learning está totalmente relacionado à indústria 4.0, que é um conceito que engloba algumas tecnologias para automação e troca de dados por meio de conceitos de sistemas ciber-físicos, Internet das Coisas e computação em nuvem.
Até mesmo a Logística 4.0, que nada mais é do que uma mudança nos processos logísticos pensando em ser mais eficiente por meio de tecnologias que ditam o ritmo desses processos, pode se aproveitar do machine learning.
Alguns usos mais comuns na Indústria 4.0 podem ser encontrados em sensores nos equipamentos industriais para a coleta de dados em tempo real. Assim, há a possibilidade de que esses dados tomem decisões em alta velocidade.
Na logística, isso resulta em processos mais eficientes, redução de falhas, aumento da produtividade e melhoria na qualidade dos produtos.
Ética em machine learning
Com cada vez mais as tecnologias tornando-se autossuficientes, a ética em machine learning é uma preocupação crescente.
Uma das preocupações acontece por meio de vieses. Dados enviesados podem resultar em preconceitos nas previsões, representando riscos em áreas como recrutamento, manutenções veiculares ou decisões judiciais automatizadas.
Além disso, a privacidade dos dados é uma questão crítica, já que no machine learning há necessidade da proteção de informações sensíveis.
Entre as principais dicas que as empresas devem levar para si, é pensar no desenvolvimento de algoritmos responsáveis, transparentes e garantir a diversidade na criação dos modelos para minimizar esses riscos.
Tendências futuras em machine learning
O futuro do machine learning é promissor, com várias tendências aparecendo com força. Segundo o relatório “Futuro do Trabalho 2023”, do Fórum Econômico Mundial, o machine learning e a IA devem gerar 69 milhões de vagas até 2027.
Isso deve-se, principalmente, às inovações que devem amadurecer ao longo dos próximos anos. Listamos, abaixo, as principais:
Deep Learning
A capacidade de aprendizado profundo continua a crescer.
Com essa constância, os algoritmos irão processar dados cada vez mais complexos e realizar tarefas mais avançadas.
Edge Computing
Com o aumento de dispositivos IoT, os algoritmos de machine learning estão se movendo para as bordas da rede.
Esse “movimento” permite que as decisões em tempo real não dependam de conexões de alta velocidade.
Interpretabilidade
Modelos mais transparentes são uma prioridade!
Essa clareza vai ajudar aos usuários compreenderem e confiarem nas decisões tomadas por algoritmos de machine learning.
Fusão de tecnologias
A combinação de machine learning com outras tecnologias, tais como: processamento de linguagem natural, realidade aumentada e realidade virtual abrirá novas possibilidades de aplicações.
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