Operadores de frotas enfrentam uma pressão crescente — seja por expectativas mais altas dos clientes, janelas de entrega cada vez mais apertadas ou metas de sustentabilidade. Os métodos tradicionais de planejamento não conseguem mais acompanhar essas demandas.

Nesse cenário, o machine learning tornou-se um componente essencial da gestão moderna de frotas e da logística. Essa tecnologia é fundamental para transformar grandes volumes de dados operacionais em inteligência de entrega, melhorando o planejamento, o desempenho dos motoristas e a satisfação dos clientes.

O que é Machine Learning

O machine learning utiliza modelos matemáticos baseados em dados de exemplo para fazer previsões ou tomar decisões sem a necessidade de programação explícita para cada situação.

Os dados gerados pelas frotas, especialmente por meio de sistemas de rastreamento e GPS, são uma fonte extremamente valiosa, pois permitem que os sistemas aprendam com resultados do mundo real, substituindo suposições por precisão baseada em fatos.

6 formas pelas quais o Machine Learning transforma as entregas

1. Melhorar a precisão do local de entrega

Em locais como canteiros de obras ou áreas recém-desenvolvidas que ainda não aparecem corretamente nos mapas, os sistemas podem usar dados históricos de entregas anteriores para corrigir endereços e coordenadas. Isso resulta em rotas mais precisas e menos confusas para os motoristas.

2. Refinar os tempos de serviço no ponto de entrega

O tempo gasto em cada parada depende de vários fatores, como tipo de veículo, tipo de produto, atividades realizadas no local e perfil do cliente.

O machine learning utiliza dados reais para calcular tempos médios de serviço mais representativos, o que melhora a programação das rotas e libera tempo para realizar mais entregas ao longo do dia.

3. Calcular tempos de parada mais realistas

Assim como os tempos de serviço, os tempos de parada variam conforme o local, as condições de estacionamento, a experiência do motorista e outros fatores operacionais.

Modelos baseados em dados reais permitem estimativas mais confiáveis, aumentando a produtividade e reduzindo atrasos inesperados.

4. Prever tempos de viagem com maior precisão

Mesmo os melhores mapas não conseguem considerar todos os fatores que impactam o tempo de deslocamento, como trânsito, condições climáticas e tipo de veículo.

O machine learning utiliza dados de viagens reais para ajustar essas estimativas, gerando previsões mais confiáveis e rotas mais eficientes.

5. Compreender melhor o desempenho dos motoristas

O comportamento dos motoristas influencia diretamente os resultados das entregas.

Com base em dados históricos, o machine learning analisa o desempenho individual de cada condutor, permitindo criar indicadores que ajudam a maximizar a produtividade e incorporar esse fator de forma mais precisa no planejamento das rotas.

6. Fornecer ETAs (Estimativas de Tempo de Chegada) mais precisos

ETAs confiáveis são fundamentais para a satisfação dos clientes, especialmente em um mercado cada vez mais influenciado pelos padrões de grandes plataformas de entrega.

Ao combinar:

- endereços mais precisos,
- tempos de serviço realistas,
- tempos de viagem ajustados,

O machine learning melhora significativamente as previsões de chegada e ajuda a identificar possíveis atrasos antes que eles aconteçam.

O machine learning oferece às empresas a oportunidade de transformar dados operacionais do dia a dia em inteligência estratégica para a tomada de decisão. As frotas já possuem as informações necessárias; o verdadeiro desafio está em utilizá-las para planejar e executar entregas com base em dados reais, e não em suposições. Ao adotar machine learning, as empresas passam a contar com planos de entrega mais precisos, melhor aproveitamento da capacidade da frota, maior consistência no cumprimento de prazos e aumento da satisfação dos clientes. Em um setor no qual cada minuto e cada quilômetro fazem diferença, essa tecnologia representa uma vantagem competitiva relevante para empresas de logística e supply chain.

Sobre a Descartes

A Descartes (Nasdaq:DSGX) (TSX:DSG) é líder global no fornecimento de soluções sob demanda em formato de software como serviço (SaaS) voltadas a melhorar a produtividade, segurança e sustentabilidade de empresas com operações logísticas intensivas. Nossos clientes utilizam nossas soluções modulares para planejar, rastrear e aprimorar a segurança, o desempenho e a conformidade de recursos de entrega; alocar e executar remessas; auditar e pagar faturas de transporte; acessar dados de comércio internacional; registrar documentos alfandegários e de segurança para importação e exportação; e realizar diversos outros processos logísticos participando da maior comunidade logística multimodal colaborativa do mundo. A sede global da Descartes está localizada em Waterloo, Ontário, Canadá, com escritórios e parceiros em todo o mundo. Saiba mais em www.descartes.com e conecte-se conosco no LinkedIn e Twitter.

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Esses fatores incluem, entre outros, os fatores e premissas discutidos na seção intitulada "Certos fatores que podem afetar os resultados futuros" em documentos arquivados junto à Securities and Exchange Commission (SEC), à Ontario Securities Commission e a outras autoridades reguladoras de valores mobiliários no Canadá, incluindo a mais recente análise e discussão da administração anual e intermediária da Descartes, disponível no perfil da empresa por meio do site EDGAR em Link ou do site SEDAR+ em Link.

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