Gartner® Market Guide for Vehicle Routing and Scheduling
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Para garantir processos perfeitos no armazém, mesmo durante os picos de encomendas sazonais, muitas empresas confiam nos valores empíricos subjetivos quando planeiam antecipadamente os seus processos logísticos. No entanto, para fazer previsões verdadeiramente precisas sobre as capacidades e volumes de trabalho futuros, os operadores de logística devem converter essa experiência em dados que sejam interpretáveis e que estejam continuamente disponíveis. O Grupo Ehrhardt + Partner (EPG) apoia este processo com Predictive Analytics. Os componentes IA (Inteligência Artificial) integrados neste processo, processam todos os dados relevantes da cadeia de abastecimento, aumentando continuamente a precisão das previsões. Assim, os processos de logística em rede são ainda mais econômicos e eficientes.
Um bom planejamento antecipado é indispensável em tempos de alta pressão competitiva, escassez de recursos e entregas just-in-time. Na logística diária, por exemplo, previsões sobre necessidades de recursos, volumes de encomendas, volumes de transporte, o número de pacotes ou o tempo de preparação das encomendas são essenciais. O conceito Predictive Analytics do EPG auxilia as empresas a fazer previsões confiáveis para o futuro através da análise de dados empíricos. Juntamente com o seu parceiro tecnológico IBM, o EPG cria modelos nos quais são processados dados logísticos relevantes dos sistemas dos clientes. Além disso, fatores externos, como o clima ou as notícias, também podem ser incluídos nas previsões das capacidades e volumes de trabalho. A cada dia que passa, a precisão das previsões vai aumentando.
Como funcionam as Predictive Analytics na prática?
O EPG tem testado extensivamente várias aplicações de análises preditivas — como o gerenciamento preditivo dos recursos na Ehrhardt + BOMAG Logistics GmbH (EBL) em Boppard. A EBL tem em estoque mais de 50.000 peças de reposição de vários formatos e tamanhos para as máquinas de construção BOMAG. A fim de permitir um planejamento holístico, preciso e confiável de todos os recursos, o gerenciamento de recursos existente foi ampliado por um componente preditivo. Com a ajuda do IBM Watson Studio, o EPG criou um modelo de auto-aprendizagem dos dados de encomendas atuais e passadas. Além disso, dados anteriormente não estruturados, como e-mails e relatórios, foram integrados no processo preditivo, como fatores de influência externa, usando API Discovery. O modelo de dados criado permite que o colaborador do quadro de controle use o Dashboard do Predictive Analytics como um assistente inteligente para o planejamento preditivo dos recursos. A sincronização contínua de dados aumenta continuamente a precisão das previsões.
