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25/03/2024
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Análise Preditiva: Como a gestão adaptativa de riscos pode antecipar e prevenir desafios logísticos

Análise Preditiva: Como a gestão adaptativa de riscos pode antecipar e prevenir desafios logísticos

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!

Gestão de risco na logística: o que é e qual sua importância?

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:

  • Acidentes e quaisquer imprevistos nas estradas; 
  • Roubo de cargas e possibilidade de fraudes; 
  • Extravios e avarias de mercadorias, devido às falhas de transporte; 
  • Problemas com sobrecargas; 
  • Armazenamento incorreto; 
  • Atrasos nas entregas de matérias-primas e produtos; 
  • Transporte incorreto de cargas perigosas; 
  • Comportamentos inadequados do operador ou motorista; 
  • Frotas sem a manutenção devida.

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.

Análise preditiva: como ela pode ajudar na gestão adaptativa de riscos logísticos?

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:

Otimização operacional 

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. 

Decisões informadas e proativas 

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. 

Excelência logística e inovação 

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.

7 passos para implementar a análise preditiva na gestão de riscos logísticos

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: 

  1. Defina os objetivos 

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. 

  1. Defina as metas de análise 

Nessa segunda etapa os objetivos são transformados em metas de análise. 

  1. Realize a coleta dos dados 

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. 

  1. Prepare os dados 

As informações coletadas precisam ser estruturadas e desenvolvidas em conjunto, de acordo com sua relevância. 

  1. Analise os dados 

Este é o momento em que gráficos e relatórios são avaliados. 

  1. Crie o modelo preditivo 

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. 

  1. Monitore continuamente 

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.  

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