inteligência artificial na gestão de transporte

Aplicações da inteligência artificial no transporte

Pesquisa de histórico e análise de tendências: entenda como dados Globus aliados à Inteligência Artificial podem ser aplicados na gestão de transporte.

O “boom” da Inteligência Artificial (IA – ou AI, sigla em inglês para artificial intelligence) despertou o interesse de gestores que buscam impulsionar os resultados de suas empresas. Entre os benefícios de inteligência artificial no transporte, está a utilização de dados para tomadas de decisão mais eficientes, capazes de reduzir custos e maximizar a eficiência da operação.

Afinal, as tomadas de decisão não podem mais se basear apenas na intuição e percepção individual de cada gestor. É necessário que elas sejam fundamentadas no mercado atual, considerando sua complexidade em toda sua extensão.

Aqui, exploraremos as aplicações da inteligência artificial no setor de transporte e como os dados gerados pelo software Globus podem ser aproveitados em conjunto com a IA para otimizar a gestão de transporte.

O que é inteligência artificial?

Se você já usou a Siri para encontrar uma receita culinária, ou pediu à Alexa para tocar sua música favorita, você já teve contato com a inteligência artificial no seu cotidiano. Mesmo os chatbots para atendimento ao cliente também são exemplos de inteligência artificial.

Popularmente conhecida como IA, trata-se da tecnologia capaz de simular o raciocínio humano por meio de sistemas. Na prática, ela é capaz de automatizar tarefas complexas, lidar com grandes volumes de dados, tomar decisões com base em informações e aprender com experiências anteriores.

Assim, o aprendizado da IA ocorre de forma gradativa ao absorver, analisar e organizar dados disponíveis em seu banco. Seu funcionamento depende, basicamente, de três fatores: big data, computação em nuvem e modelos de dados.

Pode parecer papo de ficção científica, mas é fato que a IA pode lidar com informações em escala e complexidade que vão além das capacidades humanas.

Por isso, a inteligência artificial está impulsionando avanços em diversos setores, do já conhecido assistente virtual a soluções corporativas mais complexas. Na gestão de transporte e frotas não é diferente, conforme veremos a seguir.

Como se aplica a inteligência artificial na gestão de transporte?

Hoje, a análise de dados em empresas de transporte, especialmente em frotas maiores, é essencial para identificar tendências, prevenir falhas e obter insights valiosos sobre a operação. Com a extensa quantidade de dados disponíveis, é possível:

  • Otimizar o cronograma de manutenção da frota;
  • Selecionar o veículo mais adequado para cada linha;
  • Calcular o consumo de combustível por veículo e motorista;
  • Avaliar o estado dos pneus para detectar má condução;
  • Gerenciar a rotatividade de estoque de peças de reposição.

Esse tipo de informação estratégica ajuda a minimizar custos, maximizar a eficiência da frota e aumentar segurança.

Assim, um gestor que tenha extraído dados de sua operação por meio de um software ERP, pode aproveitar essas informações para tomar decisões mais assertivas com o auxílio de diversas ferramentas. Esse é justamente o cerne do conceito de self service BI. E, entre as ferramentas de análise possíveis, está a inteligência artificial.

O hub de dados Globus, por exemplo, fornece uma base de informações conciliadas, com dicionário de dados para construção de visões, relatórios e listagens da forma que o gestor preferir.

Com os números da operação em mãos, o gestor pode interagir com a IA generativa por meio de perguntas. Isso favorece uma análise mais dinâmica e rápida dessas informações.

Suponha, por exemplo, que você vem percebendo uma queda no desempenho da sua frota, mas não consegue identificar o agente, ou o conjunto de fatores, que está comprometendo seus resultados.

A partir da extração de informações do hub de dados, você obtém um histórico em que é possível cruzar informações, encontrar lacunas e pontos de atenção ao consultar a inteligência artificial.

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As possibilidades de análise através da IA

É importante lembrar, entretanto, que existem diversas formas de analisar os dados extraídos do hub. Isso vai depender da necessidade do gestor e a forma como ele prefere organizar suas informações.

Para os amantes do Excel, é possível exportar os dados para planilhas e realizar análises ainda mais detalhadas desses números.

O gestor pode ainda utilizar mais de uma ferramenta combinada. Ou seja, após cruzar dados no Excel e obter diferentes análises sobre a sua operação, ele pode consultar a inteligência artificial para analisá-las de acordo com o cenário do mercado atual, por exemplo.

Afinal, a IA pode fornecer previsões baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina. Dessa maneira, ela pode identificar padrões mais complexos e possíveis cenários futuros. Por fim, se obtém uma visão panorâmica da operação, o que facilita uma abordagem mais estratégica na tomada de decisão.

Como analisar dados com inteligência artificial generativa

Primeiramente, é preciso saber o que esperar como resultado da análise na inteligência artificial generativa. Nesse contexto, a IA pode ser utilizada para os seguintes fins:

Identificação de padrões complexos: Por meio de algoritmos avançados, algumas inteligências artificiais podem detectar correlações e padrões que, muitas vezes, passariam despercebidos por análises manuais.

Múltiplas perspectivas sobre dados: A IA oferece a possibilidade de explorar os dados de diferentes ângulos, o que permite ao usuário obter uma compreensão mais abrangente das informações disponíveis.

Em segundo lugar, é necessário compreender que a IA generativa precisa ser alimentada com dados. Isto é, você deve fornecer informações básicas sobre a empresa e o setor analisado para que ela possa auxiliá-lo da melhor forma possível.

Você também deve explicar à IA o que significa cada coluna da sua planilha. Por exemplo, se está tentando descobrir padrões de performance dos veículos e sua planilha contém colunas com informações como modelo, placa, marca, quilômetros percorridos e quantidade de abastecimentos, deve dizer à IA que sua planilha contém esses parâmetros.

Vale lembrar que uma IA generativa pode apresentar alguma limitação de caracteres em sua versão gratuita. Isso significa que a consulta à inteligência artificial deve ocorrer com um objetivo específico, para que a análise seja mais objetiva. Ademais, pode não ser possível enviar uma quantidade massiva de dados de uma só vez.

Passo a passo para fazer a análise a partir do hub de dados

Extraia os dados do hub de dados. Conforme abordamos, você pode coloca-los no Excel para organizá-los da forma que desejar. Veja uma planilha cujo objetivo é análise de trabalho e horas extras de alguns colaboradores específicos:

inteligência artificial no transporte passo 1

Depois, forneça as informações prévias que a IA precisa ter conhecimento para que seja feita uma análise contextual e personalizada. No exemplo abaixo, a IA utilizada foi o ChatGPT-3.5, da OpenAI.

inteligência artificial no transporte passo 2

Insira as informações da sua planilha.

inteligência artificial no transporte passo 3

Obtenha a resposta da inteligência artificial. A partir dela, solicite análises e insights que gostaria de receber de acordo com o seu objetivo.

inteligência artificial no transporte passo 4

Por que fazer análise de dados para tomada de decisão?

Você pode pensar: “ora, tomar uma decisão é simples e não é preciso usar tecnologia para isso”. Mas essa conclusão pode te fazer perder dinheiro e ficar congelado no tempo.

De acordo com o relatório do Capgemini Research Institute, empresas que se orientam por dados possuem 70% mais receita por funcionário em relação a suas concorrentes, obtendo até 22% mais lucratividade!

A pesquisa abrangeu 500 executivos de tecnologia e 500 executivos de negócios, além de entrevistas mais detalhadas com cerca de 15 executivos. O objetivo era analisar a relação entre o domínio dos dados e o desempenho financeiro das organizações.

Apesar da grande diferença de desempenho entre as organizações que se orientam por dados e aquelas que não o fazem, apenas 39% afirmou transformar com sucesso os insights baseados em dados em uma vantagem competitiva sustentável. Isso pode ocorrer porque apenas 20% dos executivos de negócios confiam em seus dados.

É por isso que é importante contar com um sistema capaz de extrair dados concretos sobre a operação, assim como o software Globus. Em um cenário caracterizado pela forte presença de dispositivos conectados e avanços tecnológicos, os dados são o novo petróleo, como já afirmou o CEO da Mastercard.

Afinal, mesmo a diferença de 0,1 KM/L faz a diferença no custo total da operação a longo prazo, não é mesmo?

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Como resolver a gestão de dados na empresa de transporte?

Como vimos, a aplicação da IA à gestão de transporte permite uma análise mais avançada sobre fatores que podem passar despercebidos aos olhos humanos.

A inteligência artificial pode auxiliar em previsões e projeções, detectar falhas mais facilmente e identificar oportunidades para redução de custos e outras melhorias – o que contribui para o aumento da eficiência, segurança e rentabilidade da empresa de transporte.

Tudo isso começa a partir da extração de dados concretos da operação. Com o software Globus, especializado na operação de transporte, os gestores têm acesso ao hub de dados Globus, que simplifica o acesso aos dados de toda a operação, de ponta a ponta.

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