Veja como a análise de dados pode otimizar processos de supply chain no agro
A dinâmica de transportes existente no agronegócio é algo bem amplo e de certa forma complexo.
Para dar uma dimensão da extensão dos processos logísticos presentes no agro, costuma-se dividi-los entre: logística de suprimentos, logística de apoio à agropecuária e logística de distribuição, cada uma envolvendo diferentes processos e particularidades.
Por lidar diretamente com produtos perecíveis e com regiões de difícil acesso e condições de viagem desfavoráveis, o suporte tecnológico se faz necessário neste tipo de operação em áreas rurais.
Uma das formas de simplificar este cenário arrevesado, é através do uso de big data analytics, tecnologias ideias para a obtenção de informações cruciais na hora de promover a locomoção de cargas no campo.
Conheça 3 aplicações de analytics a processos logísticos no agronegócio.
1 – Mapeamento de estradas em áreas remotas
Ao contrário de grandes cidades, onde é possível encontrar qualquer endereço ou traçar rotas apenas com o sistema de GPS, áreas rurais, sobretudo as mais remotas, ainda não possuem mapeamento.
Através do processamento de imagens de VANTs ou satélites via machine learning, é possível identificar e mapear estradas de áreas de interesse, permitindo a navegação segura e eficiente por qualquer região.
2 – Previsões sobre falhas de entrega e aceitação de cargas excedentes
Assim como as demais operações existentes em uma organização, a logística também está sujeita a falhas.
Fatores naturais e ou humanos costumam fazer com que certas cargas não cheguem a seu destino final, em outros casos, é necessário eleger pontos de distribuição capazes de absorver mercadorias excedentes produzidas nas fábricas.
As análises preditivas se apresentam como guias para determinar a probabilidade de consumo regional acerca de um determinado produto ou para realizar prognósticos sobre eventuais prejuízos em cenários de ausência de entrega.
3 – Elaboração do mix de cargas ideal
Cargas costumam ter diferentes formas geométricas e relações massa/volume, uma heterogeneidade física que também costuma aplicar-se aos veículos que as transportam.
Esta incompatibilidade junto da impossibilidade em se misturar certos tipos de produtos em um mesmo recipiente dificulta muito o trabalho humano no preenchimento dos portadores de forma a transportar a maior quantidade de cargas com o menor número de viagens possível.
Entretanto, com a inteligência artificial esta tarefa se torna muito mais fácil e ágil, com facilidade na realização de análises combinatórias e cálculos de arranjo, algoritmos encontram rapidamente o mix de cargas ideal para cada viagem.
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A cadeia de suprimentos é um dos segmentos que beneficia-se de forma mais direta de big data analytics.
A aplicação da ciência de dados a este setor em grande partes das vezes apresenta diminuições de custo notórias, além disso, a redução de viagens contribui para um menor ritmo da queima de combustíveis e impulsiona a evolução sustentável do agronegócio brasileiro.
