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 –
Vejam as expressões faciais que ela pode produzir
Fonte: www.digg.com
Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=W0_DPi0PmF0
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
Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=EoQuVnKhxaM
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 System) através 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.
_______________________________________
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.
