Otimização de Caminhões e rotas.

A intra-logística está passando por uma revolução silenciosa, e a IA está no centro dessa transformação, a verdade é que a IA não está somente no centro da transformação da intra-logística mas em todas as áreas. Um dos desafios mais recorrentes de uma operação de CD é a definição do caminhão ideal. Parece simples, mas envolve uma série de variáveis que, quando otimizadas com IA, podem gerar ganhos expressivos em eficiência, custo, sustentabilidade e melhorar o nível de serviço.

O desafio logístico

Historicamente, a escolha de caminhões e rotas é feita com base em regras fixas, experiência dos operadores ou sistemas estáticos. Isso pode funcionar em ambientes simples, mas em operações complexas, com múltiplos destinos, janelas de entrega, restrições de carga e variabilidade de demanda, essa abordagem se torna limitada. Além disso, existe a possibilidade de ter uma frota própria ou terceirizada, se for terceirizada qual ? Entre outras variáveis que impactam.

A IA permite que empresas analisem grandes volumes de dados em tempo real e tomem decisões otimizadas com base em múltiplos critérios. Com algoritmos de machine learning e modelos preditivos, é possível:

• Selecionar o caminhão ideal com base em tipo de carga, capacidade, consumo, disponibilidade e custo operacional.

• Definir rotas otimizadas considerando trânsito, tempo de entrega, restrições legais, condições climáticas e até preferências do cliente.

• Simular cenários alternativos para reagir rapidamente a imprevistos como atrasos, cancelamentos ou mudanças de demanda.

Resultados práticos

Empresas que adotam IA na definição de caminhões e rotas têm observado:

• Redução nos custos logísticos

• Aumento da taxa de entregas no prazo

• Menor ociosidade da frota

Além disso, a IA permite que decisões antes tomadas de forma reativa sejam agora proativas e preditivas, antecipando problemas antes que eles ocorram.

IA + Logística = Inteligência Operacional

A integração entre IA e sistemas de gestão logística (TMS, WMS, ERP) cria um ecossistema inteligente, onde cada decisão é baseada em dados reais e atualizados. Isso transforma a logística de um centro de custo para um centro de inteligência estratégica.

Como esses algoritmos são aplicados na prática?

• Definição do caminhão ideal: IA analisa tipo de carga, distância, restrições legais e disponibilidade da frota.

• Roteirização inteligente: algoritmos simulam milhões de combinações para encontrar o trajeto mais eficiente.

• Adaptação em tempo real: mudanças de trânsito, clima ou demanda são incorporadas dinamicamente.

No nosso caso usamos diversos tipos de algoritmos distintos proprietários para obter o melhor resultado.

Autor: Francys Souza, Head de Machine Learning na EstatAnalytics