sexta-feira, 21 de outubro de 2016

Inteligência Artificial aplicada à Logística

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

APLICADA À LOGÍSTICA




De um lado, nos últimos anos, ocorreram significativas reduções de custos nos dispositivos destinados ao armazenamento de dados (o primeiro disco rígido projetado pela IBM, o modelo 305 RAMAC – Acess Method of Accouting and Control – tinha capacidade de armazenar 5 megabytes e pesava mais de uma tonelada!), o mesmo aconteceu com o declínio  nos custos de processamento de dados.

De outro lado, o volume de dados gerados na rede a cada ano é elevadíssimo, com tendências de crescimento acelerado (Figura 2). Nesse contexto, esse volume de dados passou a formar um acervo de enorme capacidade de exploração e, nesse sentido criou-se o denominado Big Data, considerando-se a possibilidade de extrair informações preciosas com a análise desses dados.

Figura 2 – Volume de dados gerados na rede anualmente

A manipulação e análise desse volume de dados envolve especialmente quatro aspectos, denominados no Big Data de 4V´s: Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade. O Volume representa a imensa quantidade de dados, a Velocidade destaca a rapidez na coleta desses dados, a Variedade é a alta diversidade de tipos e formatos de dados que necessitam de ser armazenados e analisados em conjunto e a Veracidade envolve as questões relacionadas à fidelidade desses dados, ou seja, quão confiáveis eles são!

Todo esse arsenal de dados e tecnologias disponíveis, permite o desenvolvimento de diversos sistemas de tratamento de dados que produzem avanços significativos nas pesquisas e a criação de algoritmos computacionais complexos, aliados à técnicas de modelagem extremamente sofisticadas

Esses algoritmos passaram a ser incorporados (embarcados) nas mais diversas aplicações, flexibilizando as operações com a possibilidade da tomada de decisões com base em análises computacionais dos dados disponíveis e mediante uma aprendizagem contínua, como por exemplo, o uso de redes neurais artificiais.

Essas tecnologias e processos evoluíram com tamanha intensidade que hoje é possível conversarmos com robôs, como, por exemplo, o recente modelo robótico, mostrado na figura 3. Esse robô androide, denominado Sofia, não é um simples objeto de decoração ambiental que solta frases, como os brinquedos infantis que o fazem apertando-se um botão.  Esse robô androide tem a “capacidade” de ouvir e, com uma inteligência artificial embarcada, pode responder as perguntas formuladas.

Embora o conjunto de possíveis respostas tenha sido previamente escolhidas por seus programadores, essa máquina tem autonomia para decidir qual resposta é a mais adequada para cada situação, visto que o sistema em AI escolhe as palavras adequadas de acordo com o que ouve e assim acaba passando a sensação de que estamos ouvindo uma resposta espontânea. É claro que ainda estamos “engatinhando nessa área” e, em razão disso, nem sempre a resposta fará sentido. Isso ocorre porque o algoritmo não é perfeito e também porque os projetistas estão bastante distantes do que denominamos de "consciência humana".

Esse robô também possui 62 arquiteturas faciais que lhe permite expressar-se de diversas formas, como mostramos na figura 3 e que pode ser visualizado, em operação, no vídeo do link apresentado logo abaixo da figura referida.


Figura 3 – Androide Sofia em um entrevista.
Vejam as expressões faciais que ela pode produzir
Fonte: www.digg.com

Tratando-se de consciência humana, vale a pena mencionar o filme de Alex Garland, denominado “Ex-Machine”, no qual o robô Eva (Figura 4), passa a ter “consciência humana” e  acaba conseguindo enganar seu par humano. Para o leitor interessado, basta assistir o trailer desse filme usando o link que apresentamos logo abaixo da figura 4.


Figura 4 – Robô Eva e seu par humano a observá-la.
Fonte: Ex Machina Official Teaser Trailer #1 (2015) – Direção: Alex Garland

Dentro desse escopo, é esperado num futuro próximo, o uso de robôs em centros de distribuição, por exemplo, capazes de realizar com velocidade e precisão, complexas atividades, como o picking, despacho das cargas e o transporte dessas cargas até o destino final, com o uso de caminhões robóticos. Essa evolução ocorrerá! Um primeiro lance já está acontecendo, como relatamos aqui, embora ainda em caráter esperimental, através dos robôs carteiros e caminhões autônomos. Em um futuro breve, solícitos e educados robôs androides, poderão estar realizando a entrega de encomendas em nossas residências !

Tomemos como foco, a Inteligência Artificial, normalmente conhecida com AI (Artificial Intelligence) que pode ser definida como: um ramo da ciência da computação que se propõe a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas.

O uso de algoritmos capazes de apreender características e a detectar padrões a partir da mineração dos dados existentes permitem hoje, melhorar os processos, reduzir custos, aumentar a desempenho operacional e agilizar as operações logísticas.

Nesse contexto, a ciência da computação evoluiu de tal maneira que hoje já dispomos de um ramo dessa atividade dedicada exclusivamente aos estudos de otimizações logísticas; trata-se ciência computacional aplicada à logística.

Entre as tendências de aplicações hoje, podemos citar:

Interação homem-máquina – uso de Realidade Aumentada (RA) e “óculos inteligentes”, por exemplo, nas operações de picking onde os operadores poderão trabalhar em operações de “mãos livres inteligentes”: o operador recebe as orientações do WMS ( Warehouse Management Systematravés de indicações visuais informando o caminho que esse operador deverá percorrer no depósito e os produtos que deverão ser selecionados.

Robótica e automação – robôs, agora mais leves e mais flexíveis, já estão em uso em diversas atividades. A DHL, por exemplo, testou com sucesso o uso de robôs ao lado de funcionários no apoio de operações logística repetitivas,. Também não podemos deixar de registrar o uso dos “robôs carteiros”, hoje em operações experimentais pelos correios suíços. Entre diversas outras aplicações, podemos citar o sistema robótico Kiva que utiliza um poderoso software de controle e vem sendo utilizado no armazém da Amazon e em outras unidades varejistas.

Veículos autônomos – além dos caminhões que comentamos nesse blog, empilhadeira e outros equipamentos autônomos já estão atingindo um bom “nível de maturidade” nas operações, segundo informa a DHL.

Veículos aéreos não tripulados (UAV´s) – Drones já cruzam os céus, em caráter experimental, em operações de entrega de produtos aos clientes.

Uso de impressão 3D – nesse sentido promovendo, por exemplo, a descentralização da produção e fabricação nas proximidades de grandes centros de urbanos através da digitalização e transmissão do projeto para pequenas “fabricas” mais próximas dos clientes, o que a DHL denomina de “hiper-personalização”. Peças de reposição de aeronaves já estão sendo impressas em impressoras 3 D. O mesmo aconteceu quando a NASA disponibilizou uma impressora 3 D na Estação Espacial Internacional para atender aos serviços de manutenção da própria estação espacial. 

AI no tratamento e processamento de cargas aéreas - através de um conjunto de regras e restrições, tais como: prioridades, tipo de carga, horários de voos, horários de pico etc. e com auxilio de sistemas com AI. Os terminais da Hong Kong Air Cargo Ltd. vem utilizando essa modelagem para tratar e processar cada carga que chega e parte nas diversas aeronaves. Importante destacar que muitas empresas já estão utilizando técnicas baseadas em Inteligência Artificial para gerenciar e monitorar processos de negócios complexos e fluxos de trabalho, especialmente aqueles envolvendo aspectos organizacionais e geográficos.

O que podemos verificar é que a Inteligência Artificial está ficando exponencialmente mais inteligente ao longo dos anos e terá grandes aplicações nas mais diversas atividades da logística. Alguns especialistas, entre eles, Ray Kruzwell, atualmente Diretor de Engenharia da Google e à frente de uma equipe de desenvolvimento de inteligência da máquina e compreensão da linguagem natural, acreditam que a inteligência das máquinas vai ultrapassar a capacidade humana e mesmo reagir com os seres humanos!

Nesse sentido, convido os leitores desse blog, a assistirem a série do HBO denominada Westworld, escrita por Jonathan Nolan e Lisa Jay e dirigida por Neil Marshall, que é baseada no filme de ficção científica escrito e dirigido por Michael Crichton em 1973 e que leva o mesmo nome. O trailer da nova série da HBO pode ser visto no link abaixo:  https://www.youtube.com/watch?v=IuS5huqOND4.

Fontes:
Hoffman, w. in This Humanoid Robot Used SXSW to Gather Data on Humans – disponível em : https://www.inverse.com/article/13089-this-humanoid-robot-used-sxsw-to-gather-data-on-humans - acesso: 1510/2016.

Olhar Digital in - Conheça Sophia, a robô que disse ter 'alma' durante uma entrevista – disponível em : http://olhardigital.uol.com.br/noticia/conheca-sophia-a-robo-que-disse-ter-alma-durante-uma-entrevista/63071 - acesso: 15/10/2016.

Moore, B. in Using Big Data to build tomorrow´s supply chain today – disponível in: http://www.inboundlogistics.com/cms/article/using-big-data-to-build-tomorrows-supply-chain-today/ - acesso: 10/10/2016.

Mikaca, B; A, Kostic-Ljubisavljevic, V. R.Dogatovic in Big Data: challenges and opportunities in logistics systems – 2nd Logitic Internacional Conference – Belgrad, Servi – 21-23 May 20156. Pag. 185-190.

Kognitio (AnalyticNews)  in How Big Data is helping transform the logistics industry – disponível em : http://kognitio.com/how-big-data-is-helping-transform-the-logistics-industry/ - acesso: 10/10/2016.

Writika.bhaskar in How to use big data in supply chain logistics – disponível em : http://dreamorbit.com/how-to-use-big-data-in-supply-chain-logistics/ - acesso: 10/10/2016.

Armstrong, A in Big Data analytics and the evolution of the supply chain – disponível em http://tech.co/big-data-analytics-evolution-supply-chain-2016-05 - acesso: 10/10/2016.

DHL report – Big Data in Logitics – DHL Customer Solutions & Innovation – Version:1: Jne 2013 – disponível em : https://www.delivering-tomorrow.com/wp-content/uploads/2015/08/CSI_Studie_BIG_DATA_FINAL-ONLINE.pdf - acesso: 08/10/2016.

Rignel, D. G.; Chenci, G.P. e Lucas, C.A. – in Uma introdução a Logica Fuzzy. RESIGeT - Revista Eletrônica de Sistema de Informação e Gestão Tecnológica – Volume 1 – Ano 1- 2011 - Pags. 17 – 28.

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Paulo Sérgio Gonçalves é engenheiro pela Universidade Federal do E.E.Santo, M.Sc. em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ e MBA em Estratégia Empresarial pelo PDG/IBMEC , consultor na área de operações (manufatura e serviços), professor do IBMEC/RJ e autor das seguintes obras didáticas:

Administração de Materiais - 5ª Edição - Editora Elsevier.

Logística e Cadeia de Suprimentos - O Essencial - Editora Manole.

Administração de Estoques - Teoria e Prática - em coautoria de E. Schwember - Editora Interciência.

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