Logística preditiva no e-commerce

Publicado em: 25 de agosto de 2015 / atualização de: 26 de novembro de 2018 - Autor: Konrad Wolfenstein

Shutterstock/vipman

Mal encomendado, já na porta

Comprado ontem - entregue amanhã: há pouco tempo, a entrega de um produto encomendado no prazo de 48 horas era uma característica de qualidade que permitia aos retalhistas online posicionarem-se acima dos seus concorrentes. Mas como a entrega no dia seguinte se tornou o assunto da cidade e os primeiros fornecedores entregam no mesmo dia, prazos de entrega extremamente curtos não só se tornaram normais para muitos clientes, como também são explicitamente exigidos.

Até agora, existiam limites naturais para o prazo de entrega, que só poderiam ser alargados com muito esforço técnico. Além de estabelecer uma rede abrangente de locais de armazenamento descentralizados e expandir as frotas de transporte, a logística preditiva é uma abordagem principal para a otimização.

O desenvolvimento do transporte preditivo está mais uma vez sendo impulsionado pela Amazon, . Não é de admirar, já que a empresa pode recorrer a um tesouro quase infinito de dados; Cada visualização de produto, cada página visitada e cada clique em um dos sites da Amazon são registrados. E são justamente essas informações que alimentam os algoritmos utilizados, que determinam a probabilidade de o interessado se tornar um comprador a partir de uma estadia mais longa ou de visitas repetidas a uma página. O método de análise aprende constantemente com a ajuda dos dados recém-adquiridos e pode, assim, aumentar constantemente a precisão das suas previsões. Uma vez atingido um certo nível de precisão, faz sentido para a Amazon preferir processos logísticos posteriores, como terceirização, coleta e preparação de itens para envio. Quando o cliente finalmente clica no botão comprar, a embalagem já está pronta e só precisa ser impressa com uma etiqueta de endereço antes de ser enviada.

Mas a tecnologia, cuja patente foi registada pela Amazon, vai um passo mais longe, pois separa-se do encomendante individual e envolve ainda mais grupos inteiros de clientes com a ajuda de cálculos de probabilidade. Desta forma, são feitas suposições sobre o comportamento de compra de regiões inteiras. Um exemplo pode ser um evento esportivo em uma cidade. Com uma semana de antecedência, um armazém próximo começaria a preparar as camisas das equipes participantes para envio. As encomendas seriam então fornecidas com etiquetas de endereço nas quais a cidade destinatária ou uma área de código postal já estaria anotada. Os itens seriam então transportados para lá e, se necessário, estacionados no caminhão ou em um armazém-tampão descentralizado até que os pedidos previstos realmente chegassem. O que se segue é simplesmente o preenchimento da etiqueta de envio. O caminhão então parte e entrega a camisa desejada logo após o recebimento do pedido.

Logística preditiva de armazém

Seja no armazém central ou num armazém temporário local, o pré-requisito para um envio rápido é a separação tranquila dos itens. Soluções logísticas de alto desempenho são necessárias aqui para que a vantagem de tempo obtida não seja perdida devido ao atraso no fornecimento. E é exatamente aqui que os pequenos varejistas eletrônicos têm a oportunidade de se posicionar em termos de velocidade em comparação com o gigante de Seattle.

Também aqui o processo é gerido de forma prospectiva. Por exemplo, o software de controle atribui pedidos subsequentes com base nos planos de trabalho atribuídos aos sistemas de transporte ou selecionadores de pedidos se eles estiverem localizados perto do local de armazenamento de um item adicional a ser selecionado. Detectores de posição, como chips RFID ou dispositivos GPS, também poderiam servir como recursos de seleção adicionais. No caso dos robôs autônomos, ocorre o controle antecipatório no qual os dispositivos se comunicam de forma autônoma entre si e decidem por si qual módulo deve melhor coletar o item com base nas posições atuais ou nas rotas planejadas.

Mas, seja controlado por software ou operando de forma independente, o planejamento prospectivo ajuda a coordenar com eficiência as distâncias a serem percorridas no armazém. Assim, onde há pouco tempo os itens eram armazenados em armazéns de estantes convencionais, de onde eram retirados manualmente e disponibilizados a longas distâncias para envio ou produção, em muitas empresas hoje os processos de armazenamento são completamente automatizados e executados em paralelo.

Para esta logística automatizada, são necessários dispositivos de armazenamento compactos, que possam ser colocados próximos às estações de coleta e que também tenham alto desempenho de entrega. O armazenamento temporário vertical pode ser uma solução devido às suas pequenas dimensões e alto desempenho de separação.

Drone de transporte Amazon (Fonte: Amazon)

Transporte até o cliente

Mas de que servem todos os algoritmos, locais de armazenamento descentralizados e a recolha mais rápida se as embalagens ficam presas no trânsito a caminho do cliente? Também aqui a tecnologia sob a forma de big data ajuda: os fluxos de tráfego são constantemente monitorizados e os condutores recebem sempre a rota ideal. Instituto Hasso Plattner vão um passo além . Recentemente, desenvolveram um sistema que liga informações internas a dados relevantes sobre o tráfego, disponíveis online em tempo real. Com esta solução, as empresas de logística podem receber previsões precisas sobre o fluxo de tráfego. O sistema conecta e avalia as informações mais recentes das frotas de carga do próprio usuário com dados de tráfego atuais. Desta forma, pode saber imediatamente se, onde e desde quando um dos seus camiões está num engarrafamento e até que ponto isso está atrasando o transporte.

Mas o sistema pode fazer ainda mais, pois permite prever perturbações no trânsito antes que elas realmente ocorram. Por exemplo, se os dados do GPS mostram um número crescente de veículos circulando numa rodovia, pode-se inferir que o congestionamento é iminente. Informações sobre as condições meteorológicas também podem ser usadas para tirar conclusões sobre os horários de partida de balsas ou aviões. Com a ajuda destas informações, as rotas planeadas podem ser otimizadas numa fase inicial para que o cliente tenha realmente a mercadoria nas suas mãos assim que a encomenda online.

Uma alternativa pode ser a gigante da web dos EUA, que quer atender o mercado diretamente do ar com seus drones de entrega, pelo menos no médio prazo. Do ponto de vista da empresa, esta é certamente uma boa oportunidade para otimizar o seu serviço Prime Now com a ajuda do transporte de mercadorias por drone. Engarrafamentos, ruas superlotadas ou falta de estacionamento para veículos de entrega: tudo isso não impediria mais uma entrega rápida.

Os gestores da empresa já pedem corredores aéreos especiais para as aeronaves não tripuladas. Os drones de entrega poderiam operar em altitudes entre 60 e 120 metros, onde não perturbassem o tráfego aéreo. É tecnicamente possível transportar mercadorias por drone sem maiores problemas. Os aparelhos já estão em testes, inclusive no Canadá. As aprovações oficiais necessárias ainda são problemáticas. Mas uma vez eliminados, o Prime Air , com entrega dentro de 30 a 60 minutos após o pedido, não será mais apenas um sonho do futuro. A questão é saber qual cliente pagaria os custos adicionais não negligenciáveis ​​por este serviço. Mas a Amazon certamente já tem uma resposta para isso com seus algoritmos.