As empresas poderão conhecer com 90% de sucesso as necessidades que têm na atividade exigida e planear melhor a cadeia logística.

Otimizar a cadeia de abastecimento, saber quais são as suas necessidades e, em última análise, ser mais eficiente. Este é o sonho de qualquer empresário. Embora por vezes não se saiba realmente por onde começar, o Big Data, a análise de previsão de dados e a aprendizagem de máquinas podem ajudar.


Com a ajuda do modelo de previsão da procura, as empresas podem conhecer 90% das necessidades que têm em termos de procura de atividade. Este é um modelo desenvolvido pela DHL Supply Chain, que utiliza Big Data, análise avançada de dados e aprendizagem de máquinas para satisfazer as necessidades da cadeia de fornecimento.

Planeamento estratégico

Está provado que através deste modelo se atinge uma taxa média de sucesso de cerca de 90% na previsão da procura de atividade, sendo capaz de dimensionar as necessidades futuras da cadeia de abastecimento. Isto é algo de grande valor para o planeamento estratégico e tático das operações logísticas que a empresa fornece aos seus clientes.

Muitas empresas estão à procura de formas de otimizar a gestão logística dos seus armazéns. O planeamento da frota e a previsão da gestão da procura em armazém são dois dos principais aspetos de uma cadeia de abastecimento que funciona bem.

Desta forma, através do Big Datae da Inteligência Artificial e aprendizagem de máquinas, seria feita uma estimativa muito precisa dos recursos necessários para alcançar os objetivos de produtividade acordados com cada cliente, o que pode garantir o fornecimento dos seus produtos ao mercado e, por sua vez, não ter de incorrer em custos adicionais face a possíveis acontecimentos inesperados.

Esta empresa já conseguiu controlar e planear uma frota de 570 camiões por dia, que transportam cerca de 8.620 toneladas de produtos por ano, utilizando este método. Conseguiram também extrair informação chave após a formação de mais de 2.800 modelos de previsão para a área de transporte e cerca de 3.300 para o ambiente do armazém.

O modelo de previsão também tem em conta dados de calendários de férias nacionais e regionais, acontecimentos macro de todos os tipos (greves, feiras, demonstrações, celebrações, etc.), períodos de vendas, picos extremos na procura de produtos e retornos de campanhas com enorme impacto comercial, como o Black Friday ou as vendas.

Mantenha-se informado das notícias mais relevantes em nosso canal Telegram