Com a alteração dos modelos de retalho e a necessidade de responder a clientes mais eficazmente quando estes fazem encomendas via online, muito do que é a operação logística dos grandes operadores têm-se vindo a alterar. Grandes retalhistas têm também tentado otimizar as suas operações, aumentando a eficiência da sua operação e investindo em tecnologia para fintar as dificuldades.
Num artigo recentemente publicado pela revista Fortune, mostra-se como os dados e inteligência artificial podem ajudar grandes empresas como a FedEx ou a Amazon a melhorar as suas operações. Sriram Krishnasamy, chief executive officer of FedEx Dataworks lembra que basear as operações em dados melhora vários aspetos das decisões, permitindo, desde logo, maior transparência interna e para o cliente.
Neste âmbito, dando um exemplo concreto, depois de lançado o FedEx Dataworks, em plena pandemia, ainda em 2020, a empresa aumentou de forma considerável a qualidade das suas operações. “Para a maioria das empresas, os dados gerados por toda a supply chain são simplesmente algo que eles tentam gerir mais do que cultivar. Os dados e informação, por norma, estão presos em silos, são acompanhados e partilhados, mas sem termos noção da sua expressão nas operações”, defendeu Krishnasamy.
Recorrendo a soluções de Inteligência Artificial, a empresa começou a trabalhar de forma mais otimizada os dados que recolhia, o que lhe permitiu lançar mias de 40 soluções para serem usadas internamente ou pelos seus parceiros, permitindo melhores tomada de decisões e previsão do comportamento dos consumidor.
Noutro exemplo, Kraig Foreman lembra o efeito disruptivo do e-commerce. O responsável pelas operações online da DHL lembra que antes um retalhista podia prever fluxos de clientes, que visitavam os seus espaços comerciais mais ao final do dia ou aos fins de semana. Neste caso, era possível repor stocks em prateleira, gerir melhor a encomenda de produtos ou preparar picos de visitas em loja.
Agora, com o crescimento do e-commerce, o comportamento do consumidor alterou-se substancialmente, estando este disponível para comprar a qualquer hora, obrigando a respostas mais aceleradas e automatizadas e a fluxos de trabalho que se multiplicam a qualquer hora.
 “Dantes íamos à loja, escolhíamos o artigo, transportávamo-lo de carro. Agora o consumidor espera que o operador da cadeia de abastecimento e logística desse setor faça isso por ele: encontre o item, selecione-o, embale-o, coloque-o num saco, verifique o pagamento e que o entregue em sua casa”, explica Foreman.
Neste sentido, em termos de armazém, a tecnologia pode ser fundamental para o sucesso. “Os modelos preditivos podem ser executados para prever as necessidades de picos de pedidos para coincidirem com um impulso de marketing e através de machine learning fornecer uma estratégia de robots de coleta assistida que fornecem itens aos armazéns certos”, explica a Fortune.
A Amazon, por exemplo, ussa inteligência artificial para tentar antecipar cenários ou limitações que afetariam as suas promessas de entrega no prazo. Adam Baker, vice-presidente de transporte global da Amazon, diz que “algumas das previsões começam com anos de antecedência. Desde a adoção da tecnologia em 2016, a IA mostrou eficiência em velocidade, custo e impacto na redução de carbono, dotando a equipa da Amazon com as informações necessárias para se adaptar e evoluir para agilizar todo o processo”, explica.
A Inteligência Artificial tem sido particularmente importante no que diz respeito ao last-mile, permitindo desenhar rotas otimizadas, ficando a cargo de algoritmos o desenhos de mapas e rotas para otimizar as entregas de última milha.