Big Data e logística: entenda como isso muda a regra do jogo no transporte rodoviário de carga

Big Data e logística: entenda como isso muda a regra do jogo no transporte rodoviário de carga

O uso do Big Data tem o poder de revolucionar o setor de logística, trazendo um enorme impacto no transporte rodoviário de carga.  Você já deve ter ouvido uma afirmação parecida com essa mas, a pergunta é: como? Fique tranquilo que vamos explicar. Qualquer tecnologia que se proponha a melhorar este setor terá grande impacto. Basta considerar o tamanho deste segmento no Brasil: segundo estudo da Fundação Dom Cabral, 75% das mercadorias do Brasil passam pela malha rodoviária. Este setor, ainda segundo levantamento da Confederação Nacional do Transporte – CNT, em sua edição mais recente, de 2017, o transporte rodoviário movimentou 503,8 milhões de toneladas úteis (TU) em 2016 no País.

O primeiro ponto é esclarecer o que é, afinal, o Big Data. O termo é derivado da área de tecnologia da informação e se refere a tecnologias, sistemas e processos capazes de lidar com grandes volumes de dados, de maneira estruturada, muitas vezes tendo que trabalhar com fontes de informação distribuídas, e que permitam abstrair correlações e insights que, por conta disso, permitirão uma melhor tomada de decisão nos negócios.

Confira um exemplo sobre Big Data

Um uso clássico de Big Data, tirado do varejo, a título de exemplo, identifica correlações de produtos díspares como cerveja e fraldas (um exemplo hipotético), no qual, ao examinar um histórico ao longo do tempo, nota-se que pais em busca de fraldas também compram cerveja. Então uma boa estratégia para incremento de vendas passa pela promoção casada destas duas categorias no corredor central, que destaca as ofertas.

Em logística o princípio é o mesmo: examinar vastas quantidades de informação ao longo de uma série histórica e, a partir delas, extrair visões de como melhorar os resultados das empresas que atuam no setor. Para a GUEP, este é um exercício fundamental uma vez que a tecnologia de Big Data é um dos pilares de nossas soluções.

Big Data é uma seara que está sempre associada aos chamados ‘3Vs’: Volume, Variedade e Velocidade, onde Volume se refere à quantidade de informação que deve ser processada (muito superior ao de bancos de dados convencionais), Variedade está relacionada aos tipos diferentes de fontes de informação, formatos e plataformas e Velocidade está diretamente ligada à agilidade com que os dados são processados, ou seja, se você tem só dois destes três ‘pilares’, digamos volume e variedade, mas que demora um mês para ficar pronto, pode ser valioso, importante, pode ser tudo, menos Big Data.

Como aplicar o Big Data no transporte rodoviário, na prática?

E trazendo para o ramo da logística, quais seriam as eventuais aplicações práticas dessa tecnologia de Big Data no transporte rodoviário? Durante um processo logístico convencional temos uma carga composta por um determinado número de elementos, caixas, volumes, com um código identificador único para cada produto, fornecido por um embarcador, que tem uma origem, destino e trajeto, peso e dimensões e prazo, além, claro, de todas as rotinas, procedimentos e documentações necessárias para que um caminhão vá do ponto A ao ponto B. Esta é, portanto, a rotina no transporte rodoviário. Hoje, com as tecnologias já adotadas pelas transportadoras, empresas de logística, embarcadores, empresas de gerenciamento de risco e seguradoras, além das empresas de rastreamento, já há uma multidão de dados e formatos disponíveis e que são gerados ou utilizados em cada uma destas etapas. O Big Data surge quando um agente, uma organização, como uma empresa de tecnologia, por exemplo, capta dados de todas estas fontes e consegue cruzá-los estabelecendo correlações, permitindo gerar insights para melhorar processos e resultados.

É com o Big Data, monitorando o status das principais rodovias, que um alerta pode ser disparado a todos os sistemas de roteirização – de maneira automatizada, sem intervenção humana – a partir de um evento que comprometa uma via principal. Um desabamento de uma passarela, que interdita uma rodovia de grande trânsito em dois sentidos por algumas horas, por exemplo, pode comprometer cargas refrigeradas ou com prazo acordado. Uma integração simples pode gerar alertas que vão permitir um recálculo dinâmico de rotas que considerem este evento sem comprometer os prazos acordados com os clientes.

É possível identificar oportunidades com o Big Data?

Com o Big Data é possível identificar oportunidades relacionadas a questões de sazonalidades. Digamos que um cliente que sempre pede um frete do ponto A ao ponto B, mas que, ao ser atendido por um transportador, gera um caminhão subutilizado com aproveitamento de 50% do espaço, o que, portanto, permitiria a ele, nestas janelas, oferecer o espaço remanescente a um outro cliente numa condição muito atraente, aumentando a ocupação do caminhão.

Outro caminho possível de ser adotado com o Big Data é quando conseguimos analisar o impacto dos vários componentes de custo de um frete: mão de obra, combustível, tipo de veículo, ano de fabricação, seguro, gerenciamento de risco, perfil do motorista, estado de pneus, etc. Numa estrutura convencional de custos, cada componente é visto de forma isolada, mas com o Big Data é possível descobrir que o principal problema da transportadora não era o elevado custo de pneus ou com diesel, mas que, para as entregas que ela faz, uma simples renovação de 50% da frota no prazo de três anos geraria uma economia significativa e, com isso, redução de custos operacionais. Aí é que reside uma oportunidade indispensável.

Já um embarcador pode, por exemplo, mapear e avaliar numa análise mais aprofundada os seus transportadores. O convencional é que se olhe os índices médios de ocorrência de sinistros, o que, na prática, pode não querer dizer muita coisa… Mas e se analisarmos estes índices de ocorrência de sinistros com relação à participação percentual de cada transportador, veremos quais destes geram mais e menos sinistros, ou atrasos, por exemplo. Daí é possível elaborar uma análise das melhores práticas, qualificar ou então selecionar melhor os fornecedores com base em índices de desempenho.

Solução da GUEP já aplica o Big Data

Na plataforma da GUEP, uma solução que incorpora estes princípios é o Score, que consegue checar em várias fontes de informação diferentes um perfil cadastral de motoristas, para agilizar a liberação de carga, com assertividade, menores custos e uma agilidade incomparável.

E este em apenas um de nossos produtos. Ainda falando de como o Big Data encontra aplicação na logística, podemos separar o uso desta tecnologia em três momentos, no tempo, e em duas categorias distintas quanto ao tipo.

Quanto ao tempo, podemos falar do uso do Big Data para:

– Ter um novo olhar sobre o passado: ao analisar séries históricas, podemos notar as correlações de causa, efeito e desempenho, extraindo destas séries uma compreensão de fatores que interferem no resultado geral das entidades logísticas para, a partir destes fatores, identificar aspectos de melhoria e elevar a performance geral das organizações. O exemplo que demos de uma comparação da idade de frota como um fator da estrutura de custos materializa este principio.

– Ter uma reação rápida e automatizada para o presente: quando temos um Big Data efetivo funcionando em tempo real, estabelecemos um sistema ou conjunto de sistemas que pode reagir – sem intervenção humana – a um evento que comprometa um objetivo de negócio, a exemplo do que o ‘recalculando rota’ de um GPS faz com o caminho a ser percorrido, mas que, no caso do Big Data, incorporaria todas as etapas do processo logístico, como no monitoramento de uma carga em transporte e que, diante de um caminhão quebrado, por exemplo, já dispararia um socorro ou até mesmo uma notificação de necessidade de um veículo de transbordo com características similares mais próximo, dando de quebra, ao cliente, em tempo real, um status deste acontecimento, com novo prazo final de entrega.

– Olhar para o futuro com ganhos de eficiência: considerando ainda o aprendizado com as séries históricas, uma análise poderia gerar cálculos de probabilidade para eventos que poderiam comprometer entregas e prazos de entrega. Um exemplo? Eventos extremófilos (eventos climáticos extremos, consequência do aquecimento global) poderiam gerar um regime de chuvas acima do previsto para uma dada região que tem impacto no escoamento de grãos, comprometendo prazos e custos de frete. É com o Big Data que empresas podem se preparar para estes cenários e transformar o que seria um grande problema em oportunidades.

Falamos dos três tipos de uso do Big Data baseados nos momentos. Agora falemos dos tipos distintos:

– Desvios: para uma dada análise, há o que chamamos de média, o que é o ‘normal’. E há o desvio, o que foge dessa normalidade e que gera um insight. Todos os caminhões na rota X, com mesma origem e destino, levam 12 horas para completar o trajeto. Um deles, no entanto, consome 18 horas. Por que? Porque talvez a carga seja transportada num horário diferente, pode ser mais pesada, etc. Um dashboard ou uma representação gráfica pode mostrar os menos e os mais eficientes deste grupo. Quando pensamos em desvios, normalmente vêm à mente os problemas, mas há também desvios ‘do bem’, resultado de melhores práticas, tecnologias, frotas mais novas, rotas mais rápidas e que, identificadas, podem ser replicadas gerando ganhos em toda a cadeia.

– Clusterização ou agrupamento: aqui é o mesmo princípio dos desvios, mas usado para buscar as semelhanças. Uma análise de dados aprofundada pode mostrar a tendência geral para um dado grupo e que deve ser utilizado como baliza para mostrar uma média a ser conseguida. Se no desvio você combate o resultado ruim e premia o bom, no agrupamento você mostra o que pode ser melhorado em determinados grupos ou categorias para chegar na média.

Com tudo isso que falamos, o Big Data já pode ser um aliado estratégico para o setor de transportes gerando valor e vantagens competitivas permitindo benefícios como:

– Melhoria nos controles com custos de transporte, com redução dos gastos de combustível ou manutenção via roteirização inteligente

– Melhoria na avaliação e gerenciamento de riscos

– Agilidade na tomada de decisão para negócios

– Maior velocidade na reação a eventos que impactam os negócios

– Identificação das melhores – e piores – práticas, selecionando e qualificando fornecedores

– Ganho de agilidade na liberação de fretes

– Melhora e automação dos processos de Supply Chain Management, integrando dados e informações conferindo mais transparência e reduzindo custos operacionais do processo de reposição de mercadorias.

Quer saber mais sobre como o Big Data pode impactar a sua operação logística? Chame a GUEP para uma conversa!!

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AI obrigará retreinamento de 120 milhões de profissionais

AI obrigará retreinamento de 120 milhões de profissionais

Não é de hoje que se discute o impacto do digital nos negócios e, consequentemente, nas profissões. A grande questão é que a discussão fica cada vez mais específica. Se antes muito girava em torno da grande transformação digital que viria, atualmente, sabe-se que do conjunto de tecnologias que compõem essa virada, inteligência artificial é que a mais impacto causa, seja do ponto de vista de modelo de negócio, extinção e criação de novas profissões e também no estilo de vida da sociedade como um todo.

Isso posto, pesquisas de variadas instituições tentam calcular qual o tamanho do impacto e neste recente estudo, produzido pelo IBM, a cifra é de que pelo menos 120 milhões de pessoas, considerando apenas as dez maiores economias do mundo, precisarão passar por um processo de retreinamento, reciclagem ou ganho de novas habilidades, como preferir.

De acordo com o estudo, todo esse processo deverá acontecer, sobretudo, em decorrência das mudanças promovidas por inteligência artificial e automação inteligente. Um ponto interessante, é que, embora haja uma revolução em curso e muita gente está antenada nos riscos a que está exposta se ficar parada, 50% dos ouvidos em outro levantamento feito pela Harris Poll, em nome da IBM, entendem que a cultura da empresa será uma das grandes barreiras na adoção das tecnologias emergentes, principalmente, AI.

Diversas economias mundo afora já entenderam que do grupo de tecnologias emergentes, AI é a que causa maior impacto no ecossistema socioeconômico, uma vez que mexe diretamente na empregabilidade das pessoas. França, China, Estados Unidos e Reino Unido são exemplos de países que iniciaram uma corrida para liderar essa seara e, muito provavelmente, quem estiver de fora, terá sua vida dificultada nesta nova cadeia global que se forma.

O trabalho dos países, no entanto, principalmente da América Latina, não é fácil. Um levantamento da OCDE, Cepal e CAF, mostra que as taxas de matrícula em cursos chamados de STEM (ciências, tecnologia, engenharia e matemática) variam entre 2% e 7% na AL, contra 10% nos países da OCDE e de 13% a 18% em nações como Alemanha, França, Irlanda, Reino Unido e China. Apenas essa métrica revela o tamanho da encrenca.

“Existe uma corrida. A China quer liderar o tema de AI até 2030 e sempre tenho dito que a América Latina tem que ter consciência de que esse tema é estratégico e fundamental para que a região siga fazendo parte da cadeia global de negócios. Então, é preciso acelerar indústrias tradicionais no processo de adoção de plataformas digitais, como a de alimentos, e escalar aquelas que abraçam tecnologia como protagonismo, como os bancos no Brasil, reconhecidos por sua inovação. E, por fim, preparar os profissionais de hoje para que estejam prontos e capacitados para a tecnologia do futuro”, resumiu Ana Paula Assis, presidente da IBM para América Latina ao falar do assunto e demonstrar um pouco de sua preocupação para região, embora entenda que o assunto já esteja um pouco endereçado em alguns países.

100% das profissões impactadas

Para o vice-presidente de consultoria da IDC para América Latina, Alejandro Floreán, é preciso olhar com cuidado todo o cenário da região, até porque, numa análise simplista, as pessoas pensam apenas em AI substituindo gente, mas não é a tendência, argumenta, indo na mesma linha das grandes corporações que falam em agregar e ampliar competências.

Além disso, ele cita exemplos de carreiras afetadas dentro e fora de tecnologia. “Todas as profissões como contadores, matemáticos e outros que lidam com dados, precisarão de retreinamento para lidar com dados e sistemas. Muitas formações estão se tornando obsoletas. Outro exemplo, tudo que tem a ver com tecnologia sem fio, essas tecnologias vão transformar os profissionais que gerenciavam rede há 10 anos, esses são apenas alguns exemplos de impactos em profissões diretamente”, exemplificou.

A velocidade com que as mudanças acontecem e aplaca empresas e carreiras é o que mais assusta e preocupa, mesmo os mais envolvidos e informados sobre os processos tecnológicos. E a grande pergunta é: a América Latina, com todos seus problemas sociais históricos e complexidades político-econômicas, terá tempo hábil para retreinar e ressignificar sua mão de obra? O mesmo executivo da IDC lembrou, por exemplo, que, tradicionalmente, as empresas na região investem pouco em treinamento de forma geral e não se preocupam tanto com o desenvolvimento dos seus talentos.

Assim, além de lidar com toda a transformação advinda da tecnologia, uma mudança cultural e profunda será necessária, como corrobora Ana Paula. “Passamos por mudança cultural muito forte nas empresas, saindo de ambientes onde alguém decide e outro executa, passando para organizações que geram empoderamento. Métodos ágeis só são possíveis com esse tipo de empoderamento, por isso, o retreinamento é importante. O segundo ponto é que treinamento sempre foi algo apenas de RH. Isso precisa mudar, conhecimento tem de ser parte de todas as unidades de negócio das empresas, até porque, 100% das profissões serão impactadas, assim todos correm o risco de ficarem defasados”, comentou, lembrando que os próprios profissionais precisam buscar por novas qualificações e, inclusive, ser avaliado por isso.

Do ponto de vista de capacitação, tudo muda também. Como lembrou o presidente da Sain Paul Escola de Negócios, José Securato, o momento é de resolução de problemas complexos e de estar aberto a um processo de aprendizagem contínua, inclusive com o mote da escola que é o educar-se por microformação.

“A mentalidade é o mais difícil de mudar. Todos nós temos ideia de que aprendemos para sempre, formamos e acabou. Quando finalizamos a graduação é como se tivéssemos desativado o modo aprender e é preciso mudar para aprender continuamente, de forma orgânica, fluída. Também é preciso pensar em micromomentos, nanograduação e programas mesclados, e viver essa era da colaboração que consiste em criar e resolver problemas complexos de maneira conjunta.”

*O jornalista viajou a San Francisco a convite da IBM

Fonte:  Computer World

 

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CNH Digital pelo celular atinge um milhão de usuários no Brasil.

CNH Digital pelo celular atinge um milhão de usuários no Brasil.

A versão digital da CNH, lançada em abril de 2018 em todo o Brasil, foi desenvolvida pelo Serviço Federal de Processamento de Dados (Serpro) para o Departamento Nacional de Trânsito (Denatran). O documento eletrônico está disponível gratuitamente no app Carteira Digital de Trânsito para celulares Android e iOS (iPhone). No aplicativo, o usuário também pode ter acesso à versão digital do Certificado de Registro e Licenciamento de Veículo (CRLV), disponível para Amapá, Ceará, Distrito Federal, Goiás, Maranhão, Mato Grosso do Sul, Pernambuco, Rondônia e Sergipe.

A carteira em formato digital segue válida apenas para documentos emitidos a partir de maio de 2017, com QR Code impresso no verso. A tecnologia já pode ser usada por 27 milhões de motoristas brasileiros de um total de 60 milhões de condutores do país. Também é possível usar a versão digital como identidade para embarques aéreos domésticos e identificação em órgãos públicos. Além disso, a versão em PDF tem valor de uma cópia autenticada em cartório.

Como cadastrar e usar a CNH Digital

Para obter a versão digital da CNH, o primeiro passo é baixar o app Carteira Digital de Trânsito” no Android ou iOS (iPhone). Em seguida, preencha seus dados pessoais (CPF, nome completo, data de nascimento e e-mail) e cria uma senha. Depois, aceite os Termos de Responsabilidade e acesse o link enviado para o e-mail cadastrado para ativar a sua conta.

Digite seu CPF e senha para acessar a conta, escolha a opção “CNH Digital”, depois “Validação pelo celular” e, por fim, “Validar utilizando o celular”. Na próxima etapa, autorize o acesso do app à câmera do seu aparelho ao tocar em “Conceder acesso”. Feito isso, escaneie o QR Code impresso no verso da CNH.

Em seguida, é necessário confirmar a identidade do motorista com a biometria facial por meio de movimentos, como fechar o olho esquerdo e dar um sorriso. Por último, informe o número de telefone celular e crie uma senha de quatro dígitos para digitar toda vez que acessar o documento. A versão digital pode ser obtida mesmo sem conexão à Internet.

Vantagens da CNH Digital

É possível emitir o documento por meio do app com o uso de QR Code impresso na carteira física, além de utilizar câmera do aparelho para realizar o reconhecimento facial do condutor. Assim, a ferramenta contribui para a praticidade de não precisar comparecer ao posto de atendimento do Detran. Ou seja, todo o procedimento pode ser feito por meio do seu smartphone ou tablet. Além disso, o motorista tem a facilidade de acessar a versão digital sem conexão à Internet e usá-la como identidade em diversão ocasiões.

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Facebook, WhatsApp e Instagram serão integrados, confirma Zuckerberg

Facebook, WhatsApp e Instagram serão integrados, confirma Zuckerberg

O CEO do Facebook, Mark Zuckerberg, confirmou a integração do Messenger com o Instagram e o WhatsApp, comprados pela empresa dele em 2012 e 2014, respectivamente. A notícia já havia sido adiantada pelo jornal americano The New York Times na última sexta-feira (25). O responsável pelas redes sociais afirmou que o projeto será a longo prazo e, por isso, só deve ser lançado a partir de 2020. O executivo ainda se disse “animado” para esse investimento e o principal motivo apontado por ele é a possibilidade de ampliar a criptografia de ponta a ponta do serviço de mensagens instantâneas para outros produtos.

Ainda de acordo com Zuckerberg, o objetivo do projeto seria atender aos desejos dos usuários que pedem uma maior associação entre os três programas – disponíveis para celulares Android e iPhone (iOS). A proposta mantém as atividades dos serviços independentes – a diferença está na integração completa entre as plataformas, o que possibilitaria o intercâmbio de conteúdo entre elas. Dessa forma, por exemplo, seria possível enviar uma mensagem do WhatsApp para um usuário do Facebook, mesmo que essa pessoa não tenha uma conta ativa no mensageiro.

O método de criptografia de ponta a ponta – indicado como o centro da questão – é a garantia de privacidade dos usuários no WhatsApp. Esse sistema, adotado pela plataforma em abril de 2016, protege o conteúdo das conversas e impede que ele seja violado. Até mesmo os desenvolvedores do aplicativo ficam impedidos de acessar as informações compartilhadas entre usuários. Isso já rendeu disputadas judiciais, inclusive no Brasil, onde a empresa se recusou a ceder dados importantes para uma investigação criminal liderada pela Polícia Federal.

Vale lembrar que o Facebook já teve graves problemas com a segurança das informações pessoais dos usuários. Um caso de destaque é o que envolve a empresa de marketing político Cambridge Analytica na campanha de Donald Trump durante a corrida presidencial dos Estados Unidos, em 2016. Na ocasião, a consultoria teve acesso aos dados confidenciais de cerca de 50 milhões de pessoas que tinham perfis na rede social. A estratégia aplicada na coleta foi o uso de testes de personalidade, pelos quais foi possível delinear perfis psicológicos detalhados, usados para a exibição de propagandas políticas mais assertivas. O escândalo veio a público em março de 2018, após revelações feitas pelos periódicos americano e britânico, The New York Times e The Guardian.

Via Seeking Alpha e The New York Times

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