A gestão logística moderna exige mais do que controle de estoques e rastreamento de entregas. Ela depende, cada vez mais, da capacidade de prever demandas, identificar gargalos antecipadamente e tomar decisões baseadas em dados.
Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) e a Ciência de Dados têm se consolidado como aliadas estratégicas, não apenas para automatizar tarefas, mas para transformar a forma como toda a cadeia logística opera.
Neste artigo, vamos explorar como a IA pode ser aplicada para prever o consumo de peças e insumos — uma etapa crítica da logística — e como isso impacta diretamente outros elos da cadeia, como armazenagem, transporte e abastecimento.
Para ilustrar, trazemos um case real do Venturus, que mostra na prática como essa tecnologia pode gerar eficiência, reduzir desperdícios e fortalecer a inteligência logística das empresas. Acompanhe!
A importância da previsibilidade na cadeia logística
A logística é, por definição, um sistema interconectado. Qualquer descompasso entre oferta e demanda pode gerar efeitos em cascata: excesso de peças em estoque, falta de insumos críticos no momento do reparo, atrasos na entrega, rotas reprogramadas e, no fim, insatisfação do cliente.
Um dos grandes desafios das operações logísticas está justamente na imprevisibilidade do consumo. Quando não se sabe com clareza o que será necessário, em que momento e em que volume, as decisões de compra, transporte e armazenagem são baseadas em estimativas imprecisas.
O resultado? Estoques mal dimensionados, custos elevados e riscos operacionais.
A boa notícia é que, com o uso de IA, é possível trazer previsibilidade para esse processo. E quando o consumo é mais previsível, o restante da cadeia se torna mais eficiente.
Inteligência Artificial aplicada à logística: muito além da automação
A IA, especialmente por meio de técnicas de aprendizado de máquina, permite que sistemas aprendam com dados históricos para prever comportamentos futuros.
Quando aplicada à logística, ela atua como uma ferramenta de Supply Chain Intelligence, conectando diferentes fontes de dados e gerando insights em tempo real.
No contexto de consumo de peças, por exemplo, a IA pode antecipar quais itens serão mais demandados em cada tipo de serviço, prever sazonalidades, identificar padrões de substituição e até mesmo detectar desvios fora do padrão — que podem sinalizar falhas, desperdícios ou oportunidades de melhoria.
Essas previsões não apenas otimizam o uso de insumos, mas também afetam decisões logísticas como:
- Planejamento de compras e reabastecimento;
- Dimensionamento de estoques nos centros de distribuição;
- Organização de rotas de transporte;
- Priorização de ordens de serviço com base em disponibilidade de peças.
Case Venturus: previsões inteligentes no processo de reparo
Um exemplo prático desse conceito foi desenvolvido pelo Venturus em parceria com uma empresa global do setor de meios de pagamento.
O problema estava no consumo elevado e imprevisível no processo de reparo dos terminais. Isso gerava rupturas de estoque, atrasos e aumento de custos.
A solução envolveu a criação de um modelo de IA que, com base nos defeitos reportados em cada equipamento, conseguia prever quais peças seriam necessárias para o conserto.
O modelo foi treinado com:
+1,8 milhão de ordens de serviço
225 tipos de defeitos e
722 tipos de peças.
Usando uma abordagem de learning-to-rank e classificação multirrótulo, o sistema gerava uma lista ordenada de peças esperadas para cada serviço. Ao final do processo, essas listas eram comparadas com o consumo real, e eventuais discrepâncias eram marcadas para revisão.
Resultados e impactos na operação logística
O impacto foi direto e mensurável:
- Precisão de 90% nas previsões de consumo nas semanas mais recentes.
- Redução de 60% no uso incorreto de peças. A quantidade de peças consumidas fora do previsto caiu de 10% para 4%.
- Aprimoramento da geração de alertas logísticos, orientando reabastecimento e correções em tempo real.
- Melhor planejamento de compras e distribuição de peças, reduzindo riscos de ruptura e evitando estoques excessivos.
Mas os efeitos vão além da etapa de reparo. Com as previsões integradas a um sistema de controle logístico, a empresa passou a:
- Planejar com mais precisão o reabastecimento de peças nos centros de serviço;
- Reduzir o número de entregas emergenciais;
- Melhorar a eficiência do transporte interno entre depósitos;
- Dar suporte à priorização de chamados técnicos, com base na disponibilidade de insumos.
O modelo se mostrou escalável, sendo atualizado semanalmente e adaptável a novos padrões de consumo. Mais do que um sistema preditivo, tornou-se uma peça estratégica da cadeia logística da empresa.
Veja outros cases de sucesso do Venturus aqui!
Ampliando a visão: de peças a processos logísticos completos
O case de reparo e peças é apenas um exemplo de como a IA pode ser aplicada à logística. A mesma ideia pode ser usada para prever o consumo de qualquer tipo de insumo ou recurso operacional, como:
- Matéria-prima na indústria: antecipar necessidade por linha de produção e reduzir paradas.
- Produtos no varejo: ajustar o abastecimento das lojas com base em dados de venda e sazonalidade.
- Insumos hospitalares: garantir disponibilidade de materiais críticos com base no histórico de atendimento.
- Serviços técnicos em campo: montar kits personalizados para cada chamado, reduzindo idas e vindas.
Em todos esses casos, a IA atua como um motor de inteligência operacional, conectando dados de consumo com planejamento logístico, abastecimento, transporte e até treinamento de equipes.
IA como vantagem competitiva na logística
Em um ambiente onde eficiência e agilidade são determinantes para o sucesso, a IA se torna uma ferramenta fundamental para transformar a logística em um diferencial competitivo. A previsibilidade gerada por modelos inteligentes permite tomar decisões mais rápidas, gastar menos com estoque parado e garantir que os recursos certos estejam disponíveis no momento certo.
O case apresentado aqui é um exemplo claro de como a IA pode ser aplicada de forma prática e estratégica. E, mais importante, mostra que esse tipo de solução pode ser adaptado a diferentes setores e desafios.
Se a sua empresa lida com processos logísticos e quer ganhar mais controle, reduzir desperdícios ou melhorar a experiência do cliente final, esse é o momento de considerar como a IA pode apoiar seus objetivos. Fale com os nossos especialistas!
