Dentro do setor logístico de empresas, se antecipar dos desafios e aproveitar oportunidades é essencial para o sucesso da operação. Investir na análise preditiva, bem como em uma gestão adaptativa de riscos, podem prevenir desafios logísticos e é uma boa opção que pode revolucionar a forma com que o setor lida com seu planejamento.
Na gestão da logística das empresas, a análise preditiva pode, dentre outras, gerar insights que contribuem com a gestão adaptativa dos riscos, com um grau bastante grande de precisão.
Neste artigo, vamos mergulhar no universo da análise preditiva, revelando como seu potencial para antecipar riscos e prevenir desafios no meio logístico. Boa leitura!
Amplamente necessária em qualquer empresa, a gestão de riscos logísticos é uma estratégia que envolve a capacidade de identificação de possíveis ameaças, assim como a implementação de medidas preventivas capazes de ajudar a reduzir seus impactos.
Para empresas que trabalham com frotas comerciais, agrícolas e florestais, por exemplo, essa gestão pode fazer muita diferença, visto que essa é uma operação exposta a uma série de possíveis riscos.
Portanto, cabe à gestão de riscos logísticos evitar ou minimizar que diferentes situações aconteçam. E, se acontecer, que cause o menor prejuízo possível à operação.
Na área logística, as situações mais relevantes são:
Há também os riscos estratégicos. Eles estão relacionados a mudanças no mercado que afetam a logística, como políticas governamentais, instabilidade política e alteração nos padrões de consumo.
Os riscos financeiros também merecem destaque. Eles estão associados a flutuações cambiais, aumento de preços em combustíveis ou matérias-primas, bem como mudanças nas condições de crédito.
Ou seja, o objetivo da gestão de riscos logísticos é garantir que a cadeia logística funcione de maneira contínua, sem interrupções indesejadas causadoras de atrasos, custos adicionais ou insatisfação dos clientes.
Mas, para antecipar a problemas futuros no contexto logístico, a análise preditiva, ou inteligência preditiva, é uma ótima ferramenta, como você verá a seguir.
Com rápida aceitação em muitos processos gerenciais, a análise preditiva se baseia na aplicação de algoritmos capazes de analisar extensos e diversificados conjuntos de dados.
Com base em correlações e tendências identificadas obtidos através de big data, esses algoritmos são capazes de fazer previsões muito mais acuradas sobre eventos futuros, caso da demanda do mercado, condições climáticas, manutenção de ativos e as operações logísticas.
Na logística, as análises preditivas permitem que gestores de frota e outros profissionais do segmento tenham a capacidade de identificar comportamentos, tendências e hábitos que sejam potencialmente causadores de riscos à operação.
Assim, através da inteligência preditiva, as empresas no mercado de logística não apenas alcançam maior eficiência e agilidade, mas também conseguem se antecipar aos principais riscos do segmento. Conheça a seguir, algumas vantagens de se utilizar a inteligência preditiva com a gestão adaptativa de riscos para prevenir desafios logísticos no dia a dia da sua empresa:
Com essa análise aplicada na gestão logística é possível que os veículos se antecipem a congestionamentos e condições climáticas adversas, promovendo adequações e otimizando rotas.
O uso de dados históricos e os gerados em tempo real ajudará a tornar as decisões melhor embasadas. Por exemplo, será possível ter uma previsão das necessidades de manutenção preventiva, reduzindo a ocorrência de paradas não planejadas.
Além de reduzir riscos, o uso de recursos preditivos será mais um passo para que a empresa seja, de fato, inovadora no setor. Isso permite a construção de uma reputação sólida e de confiança no mercado.
Para aplicar a análise preditiva na gestão de riscos logísticos, se antecipando a possíveis problemas, há 7 passos que devem ser colocados em prática. Veja:
Antes de criar um modelo preditivo, é preciso saber qual é o propósito da análise. No nosso caso, é identificar potenciais riscos relacionados à logística, visando uma gestão adaptativa deles.
Nessa segunda etapa os objetivos são transformados em metas de análise.
Neste momento, a qualidade de dados é imprescindível. Serão eles os responsáveis pela confiabilidade da análise preditiva.
Por isso, vale obter dados históricos das operações, informações de tráfego, condições climáticas, padrões de demanda e demais fatores relevantes.
As informações coletadas precisam ser estruturadas e desenvolvidas em conjunto, de acordo com sua relevância.
Este é o momento em que gráficos e relatórios são avaliados.
Essa é a fase em que há a criação do modelo preditivo. Realizar testes para confirmação também é bastante usual, para ter maior certeza dos resultados.
Com o modelo criado, a análise preditiva permitirá importantes esclarecimentos sobre o objetivo escolhido, que no nosso caso é a identificação de potenciais riscos.
O modelo preditivo deve ser acompanhado de perto e revisado sempre que necessário, buscando melhorias contínuas.
Dessa forma, ao aplicar as estratégias de análise preditiva, o setor logístico da sua empresa consegue prevenir e minimizar riscos, ajudando a empresa a acelerar seu crescimento e produtividade.
Aproveite para conferir este artigo do blog da Aiko e veja nossas dicas para sua empresa aumentar a eficiência na gestão de sua frota.