INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E A LOGÍSTICA REVERSA DE PÓS-VENDA

A inteligência artificial (IA) tem os seus primórdios por volta dos anos 50 do século passado, mas avança mais nitidamente a partir dos anos 2000, chamado de “renascimento da IA”. Mas é efetivamente a partir dos anos 2010 que empresas começam a utilizar sistemas de “aprendizagem profunda”, permitindo entender melhor as imagens, textos, entre outras aplicações.

É importante lembrar que os softwares em uso atualmente na logística são muitos potentes em quase todas as operações e que são aperfeiçoados através da IA, com a capacidade de “aprender” ao longo do tempo e trabalhar com grandes quantidade de dados relacionais. Muitos algoritmos usados na logística empresarial, e, portanto, na logística reversa, podem ser aperfeiçoados pela IA. Sistemas como RFID, IoT, entre outros se beneficiarão dos avanços nesse sentido.

Muitos dos desafios da logística reversa podem ser melhorados com a aplicação destas técnicas, ganhando tempo de resposta, custos, satisfação de clientes, através de operações mais eficientes e rápidas. Dos casos que temos conhecimento as grandes empresas do e-commerce têm se beneficiado destas técnicas com grande sucesso pelo mundo afora.

No campo da Logística de Pós-venda, ou seja, quando o produto retornado ainda não foi consumido, a aplicação da IA aumenta consideravelmente a eficiência e, em alguns casos, elimina erros inerentes aos processos de retorno de mercadorias.

Sem nenhuma pretensão de esgotar o assunto, resumimos alguns aspectos de avanços e melhorias proporcionadas pela aplicação da IA na Logística Reversa de Pós-Venda:

Previsão dos produtos a retornar: todos da área de logística sabem como é complicado e errático a decisão de previsão das operações. Quando falamos de logística reversa de pós-venda estamos nos referindo a previsões de diversos aspectos do retorno de produtos o que é ainda mais difícil. A IA nestes casos, com a capacidade de aprendizagem e velocidade ao tratar de grande quantidade de dados permitirá assertivas maiores nestas previsões.

Com os dados recolhidos e aprendizagem a IA conseguirá melhorar muito e especificar melhor os locais de devolução, quantidades dos produtos a retornar, tipos, categorias etc. que facilitarão e aumentarão a eficiência geral. Além disso poderá melhor prever as condições em que estes chegarão na empresa.

Coleta dos produtos a retornar: a IA acrescenta o entendimento das localizações das fontes dos produtos a serem retornados, das quantidades e tipos de mercadorias que estão sendo disponibilizada para retorno. Melhorará a identificação dos produtos e a realização de uma pré-seleção de destino, evitando desperdício de operações. É frequente não ser economicamente viável processar o retorno de mercadorias, dependendo de seu estado físico, da localização geográfica, das condições de transporte, entre outros aspectos.

Transporte de retorno: muitos aspectos podem ser acrescentados e detalhados pela IA tornando as operações mais rentáveis. Inicialmente na otimização de rotas de ida e volta de veículos, assim como na definição do melhor tipo de veículo para cada coleta, economizando tempo e custos. A visibilidade dos veículos (rastreamento) em suas rotas é de enorme importância, evitando perda ou esquecimento de mercadorias nos transbordos em armazéns de consolidação intermediários, o que a IA pode realizar com bastante eficiência, reduzindo perdas e melhorando custos. Além disso a IA pode otimizar carregamentos dos veículos.

Parece impossível acontecer, porém a experiencia mostra o quanto se perde de mercadorias em seus retornos e, pior ainda, muitas vezes a empresa reembolsa o cliente sem ter a mercadoria de volta em seu estoque.

Recepção e seleção de destino dos retornados: sabemos que é uma das fases mais delicadas da logística reversa porque estas decisões podem gerar prejuízos se não adequadamente aplicadas. A IA nestas condições tem um papel muito importante tornando as operações mais objetivas, diagnosticando e dando condições de ação para as equipes envolvidas.

Sabe-se que no comércio eletrônico de eletrodomésticos uma grande quantidade de produtos devolvidos como defeituosos não apresenta efetivamente defeito, níveis de retorno de até 50% são observados.

Além disso, a decisão do destino dos produtos como estoque, reparos, remanufatura, remanufatura de componentes, reciclagem, entre outros, também envolve eventuais perdas financeiras se não bem orientadas. A IA pode auxiliar muito nestas decisões com todas as suas atribuições gerando economias para a empresa.

Em certos setores a destinação dependerá do conhecimento do mercado de aplicação destes produtos, requerendo enormes possibilidades que a IA pode conter e garantir a melhor destinação para cada um dos produtos retornados.

Estocagem dos produtos retornados: claro que existem muitos sistemas de gerenciamento de estoques baseados em ótimos algoritmos, mas a velocidade e a quantidade de dados possíveis nos sistemas geridos por IA são muito maiores, resultando em maior eficiência nas operações pelo aprendizado dos sistemas de AI.

Visibilidade de todas as operações durante o retorno: já mencionado, mas vale a pena acrescentar que um sistema que rastreia todas as operações, em tempo real, por sua capacidade de dados e aprendizado, garantirá sua otimização.

Para a gestão das operações de retorno é fundamental esta visibilidade desde a saída dos produtos da empresa fornecedora, seus percursos até o cliente, a recepção no cliente, os eventuais produtos de retorno como seus tipos e quantidades, a visualização do retorno, a recepção no retorno, a análise dos produtos, as decisões tomadas, as ações junto aos clientes, principalmente.

Todas estas informações e dados que a IA fornece propiciam ações de melhoria constante nas operações.

Ganhos auferidos pelo seu uso da IA: ainda vamos poder verificar mais ganhos no futuro, mas alguns são visíveis atualmente. A redução de custos por aumento da eficiência nas operações da logística reversa, melhor controle por parte da equipe, maior satisfação dos clientes na medida em que os tempos de solução de devoluções e correspondentes reembolsos ou reposição de mercadoria serão menores, automação de processos evitando erros operacionais e permitindo às equipes trabalhar em melhorias, adaptação e melhoria em produtos e processos pelos algoritmos da IA de aprendizado, auxilio de chatbot ou atendimento robotizado que economiza tempo e pode ser utilizado a qualquer hora do dia, entre outras possibilidades de ganhos em diversas áreas das atividades industriais, comerciais e humanas.

“Em próximos artigos abordaremos as aplicações de IA na Logística Reversa de Pós consumo”.