DANIEL ZURRON
Gerente de Logística Integrada na Kuehne + Nagel
ORLANDO FONTES LIMA JÚNIOR
Professor Titular da UNICAMP
Coordenador do LALT (Laboratório de Aprendizagem em Logística e Transportes)
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Para os que leram as postagens anteriores, acreditamos que tenha ficado bastante claro o enorme potencial decorrente da implementação de uma SCCT com suas principais funcionalidades.
É evidente que há muitos desafios técnicos envolvidos, sobretudo quando se fala dos níveis mais avançados que dependem de plataformas tecnológicas que ainda não estão consolidadas e encontram-se em seus estados iniciais de maturação. Uma boa referência nesse tema são os relatórios da consultoria Gartner e seus conhecidos “Hype Cicles”.
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Figura 1: Hype Cycle Gartner – Tecnologias para aplicação na área de operações logísticas.
Gartner. Report Hype Cycle for Supply Chain Execution 2020.
Dentre as várias tecnologias disponíveis, destacamos abaixo algumas com seus potenciais aplicações, sejam elas atuais ou futuras:
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| Tecnologias disruptivas para as Torres de Controle:
a) Rastreamento de carga: tecnologia amplamente utilizada, disponível e relativamente avançada no Brasil em virtude dos requisitos de gerenciamento de risco decorrente do nosso vexatório histórico de roubo de cargas. Alternativas possíveis vão desde o rastreamento de veículos completos e utilização de tecnologias como “geo-fencing” (cercas eletrônicas) para atualização dos status de saída e chegada automáticos, como também controles em nível de volume utilizando-se etiquetas inteligentes que podem inclusive controlar características críticas da carga como choque, temperatura e umidade. b) Inteligência Artificial: os níveis de mais alta maturidade dependem da utilização de algoritmos desenhados para entender e replicar decisões cotidianas. Quanto mais completos e sofisticados, maior o nível de complexidade que conseguem gerir. c) Ciência de dados: está no coração da maioria das aplicações. Em virtude da quantidade de dados que são obtidos, uma boa estratégia de obtenção, estruturação e arquivamento de dados é crucial para utilização em uma série de outras aplicações como IA e BI. d) Analytics/BI (Business Intelligence): Sua implementação é relativamente simples e são uma fonte fantástica de informações para estudos e tomadas de decisão. A estruturação de relatórios, tanto operacionais quanto gerenciais, com recursos visuais e dinâmicos, podem ser criados de forma automática e são uma inestimável fonte de insights. e) Análise Preditiva: um sub-campo da ciência de dados que possibilita a realização de simulações, cujos resultados são utilizados para tomadas de decisão, sejam elas manuais ou autônomas. Aliadas a soluções de Machine Learning, podem lapidar os algoritmos de forma que cada vez tenham mais precisão, suportando até o nível de tomadas de decisões autônomas. f) Blockchain: nos níveis mais avançados que envolvem a troca de informações, muitas delas potencialmente sensíveis, entre vários entes da cadeia, é mandatório contar com alternativas de DLT (Distributed Ledger Technology) de forma a garantir a confiabilidade e integridade das informações. |
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Há uma série de outras tecnologias e soluções disponíveis com aplicações bastante específicas que não mencionaremos nesse artigo, sendo que optamos por citar as mais relevantes. Não obstante, cabe enfatizar que a escolha da arquitetura é primordial considerando-se que é um ambiente muito dinâmico com entrada e saída constante de intervenientes, e a solução deve ser flexível o bastante para suportar essas mudanças do ponto de vista técnico. Portanto uma estrutura em nuvem (cloud) vem se mostrando bastante vantajosa.
Caso deseje se aprofundar nesta discussão veja o nosso artigo Supply Chain Control Tower (SCCT) : O que é e como melhorar suas operações com ela, publicado na edição de janeiro de 2021 da revista MundoLogística.