IA no varejo: aplicações no mercado da indústria 4.0

IA no varejo: aplicações no mercado da indústria 4.0

Atualmente, vivenciamos os avanços tecnológicos presentes nas indústrias, impactando diretamente nos processos de construção, desenvolvimento e entrega de produtos ao consumidor. A competitividade de mercado está se centrando cada vez mais nos pilares tecnológicos e digitais, tornando assim a automatização e digitalização dos processos mais recorrentes nas empresas. O impacto gerado pela indústria 4.0 criou um horizonte de oportunidades para o mercado de varejo sair na frente e competir em maiores níveis com concorrentes, buscando maiores classificações em relação à entrega, qualidade, eficiência e eficácia nos processos até a chegada do produto ao consumidor.

IA no varejo

Além disso, os avanços em Inteligência Artificial, Machine Learning e IoT (Internet of Things) proporcionam novos horizontes para os diversos ramos dentro da indústria do varejo. A automatização dos processos de estocagem, monitoramento de rotas, estratégias de armazenamentos de materiais, previsão de demanda e satisfação dos clientes são exemplos de procedimentos adotados por meio dessas tecnologias para se obter melhores resultados no mercado.

Estamos vivenciando a era dos dados. Estar preparado para ela, orientando os processos internos aos dados, possibilitará às empresas imergirem neste oceano de oportunidades, resultando assim na redução de custos a partir de análises de perdas e desperdícios, e em mais sustentabilidade, competitividade e aprovação no mercado. 

Supply chain e S&OP

Dentre as diferentes áreas operacionais da indústria, a inteligência artificial se destaca fortemente na cadeia de suprimentos, promovendo mais automatizações nos processos de produção. Traçando um caminho procedural das operações junto à IA, percebe-se que o ciclo abrange desde a implementação de tecnologias inteligentes nos processos de vendas e operações (S&OP), intensificando assim as análises para melhores estratégias de venda com auxílio da área de marketing, até melhores formatos para operar e a automatização de trabalhos exaustivos e repetitivos.

Por meio do avanço da Internet das Coisas, torna-se mais eficiente a captação dos dados de diferentes etapas da produção. A obtenção de dados desde a primeira tarefa até a entrega ao consumidor final já não é mais um problema, com possibilidade de extrair dados de produção, por exemplo, robôs implementados para armazenamento, aplicativos para os motoristas, produtos conectados à internet, entre diversas formas de coletar dados com IoT. Outro ponto importante é a ponte entre os interessados através de análises de dados avançadas com Machine Learning e IA, visando filtrar os fornecedores de matérias primas e os fornecedores finais que estejam mais alinhados com os interesses da empresa e também de obter uma menor perda nos processos de obtenção de materiais e entrega ao consumidor.

As tecnologias de IA, ML e IoT também influenciam a geração de receitas, exponenciando os lucros e melhores resultados junto ao gerenciamento de relações com os clientes e fornecedores. Um exemplo disso é a precificação dinâmica inteligente, que utiliza a inteligência artificial e adota estratégias baseadas no mercado e nos consumidores para determinar o melhor preço (não necessariamente o maior, mas o preço mais adequado para competir no mercado), visando ao aumento da receita. 

Demand Forecasting 

Em relação aos processos de previsão de demanda, a efetivação de IA e ML produzem uma assertividade de cerca de 90%, gerando impacto e melhorias nas previsões de demandas baseadas em análises avançadas de diferentes dados, como: condição climática, situação econômica do mercado, quantidades disponíveis, desejo do consumidor e previsibilidade de consumo. Além disso, as análises avançadas e modelos inteligentes que possuem um aprendizado contínuo por meio de maiores coletas de dados e tempo proporcionam ações preditivas em tempo real, auxiliando as decisões de forma assistida pelos profissionais. Isso diminui as falhas e riscos nas operações com tomadas de decisões, podendo alterá-las em caso de predições negativas e que possam gerar diversos impactos.

Ademais, na área de laticínios e produtos perecíveis, a IA possui grande força, visto que as estratégias para mercadorias com datas curtas e logística mais frágil precisam ser muito mais aguçadas. Essa contribuição é sustentada mediante a coleta de dados, de informações e da criação de modelos preditivos de demanda que entreguem melhores estratégias para armazenamento dos produtos, definição das melhores rotas, diminuição no desperdício de combustível e previsão de geolocalização nos casos dos produtos de maior demanda para não mantê-los em estoques distantes, facilitando assim a preservação dos produtos até a sua entrega final.

Big Data

Esse é um termo que vem ganhando grande proporção e espaço no contexto da indústria 4.0, representando a grande massa de dados, coleta intensiva e importância da inteligência artificial e aprendizado de máquina para tratar essas informações que podem agregar muito valor às empresas. Representado pelos milhares de dados produzidos pelas diferentes etapas e vivências do mercado, o big data inclui dados de compra, navegações online dos consumidores, dados de mídia e marketing, satisfação dos clientes com o serviço e/ou produto, entre outras diversas informações.

O processo de coleta e armazenamento de dados é complexo e analisar milhares de dados se torna uma tarefa humana impossível. Assim, a IA e modelos inteligentes baseados em aprendizado de máquina caminham juntos com o big data para integrar os dados externos de mercado e internos da empresa de forma que torne possível uma previsão e planejamento de demanda, maiores receitas, lucro, diminuição de desperdícios e sustentabilidade.

Logística 4.0 

É notório os avanços que a indústria 4.0 vem alocando. Por exemplo: diversas automatizações nos processos de produção, digitalização de produtos para testes de melhorias, rapidez na informação e implementação de resultados.

Com a indústria 4.0 vem a logística 4.0, direcionada para a otimização nos processos de embarque e desembarque das mercadorias. Automatizações e uso de IA em diversas etapas da logística, como a organização dos produtos nos armazéns feitas por robôs que, por meio de IA, organizam de forma estratégica e hierárquica os produtos para facilitar e aumentar a velocidade de operações de carga. 

Além disso, é possível gerar previsões de acontecimentos em rodovias, como obras que interrompem os trajetos, fazendo o uso de IA e análise dos dados em tempo real. Isso permite a adoção de uma melhor rota em tempo presente, sem se basear no passado histórico e desperdiçar recursos, resultando também na satisfação do cliente e rapidez na entrega. Aproveitamento de rotas, uso inadequado e desnecessário de veículos, maiores emissões de gases, altos custos com combustíveis e manutenção são problemas interrompidos pelas diretivas da logística 4.0, visando mais assertividade, inteligência, sustentabilidade, maior receita e satisfação do consumidor e fornecedor.

IA no varejo – Considerações finais

A implementação de IA e machine learning por meio de modelos inteligentes não é uma tarefa fácil e instantânea. Entretanto, o resultado de toda a preparação e construção dessas tecnologias direcionadas às especificidades do negócio resultarão em diversos benefícios. 

O poder da IA proporciona uma visão inteligente de mercado, previsão de demanda com maiores taxas de acerto, diminuição na perda de produtos por validade ou saturação de armazéns e precisão nos ajustes de preços sustentados mediante diferentes variáveis que podem influenciar na variação de receita. Além disso, por meio de análises avançadas de dados é possível filtrar os fornecedores buscando os que entregam mais resultados e estão mais alinhados com os valores da empresa. 

Esses pontos positivos vão ao encontro do uso de IA para obter melhores resultados sustentáveis, visando ao aproveitamento de rotas, entrega contínua e análise de melhores rotas, redução nos custos e emissão de gases.

O acesso gerado pelas análises avançadas e IA de toda a cadeia de suprimentos e operações da empresa resulta em grande previsibilidade de riscos ou falhas nas etapas iniciais, de preparação e entrega ao cliente final. Esse poder de previsibilidade e estratégias inteligentes consolida a ideia de gerenciamento de riscos em tempo real, diminuição drástica de falhas e desperdícios, controle unificado das etapas de vendas, operações, produção e entrega das mercadorias. Enfim, empresas mais inteligentes e sustentáveis nunca estiveram tão perto de serem consolidadas. O caminho a seguir só depende de preparação e organização para uma maior inteligência e previsibilidade.

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A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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Web semântica, Metaverso e 5G: diretrizes e o futuro dentro da Web 3.0

Web semântica, Metaverso e 5G: diretrizes e o futuro dentro da Web 3.0

Por meio das novas tecnologias direcionadas para a potencialização da Web 3.0 e com base no artigo anterior sobre a importância da web 3.0 nos negócios, percebe-se a relevância que o crescimento da Web semântica possui em relação ao futuro das pessoas e dos negócios, e também para a evolução da web 3.0. A partir disso, abordaremos neste artigo os principais tópicos para o futuro semântico da Web. 

Atualmente, as novas tecnologias impulsionam e facilitam a implantação de ferramentas da Web 3.0. Entretanto, observa-se a individualidade dos paradigmas voltados para o uso de dados. 

SOLID

Solid (Social Linked Data) é um projeto idealizado por Tim Berners-Lee, o criador da World Wide Web. O objetivo do Solid é proporcionar aos usuários o controle de seus dados. Assim, ele preserva a privacidade deles, direcionando quais serviços possuem permissão para utilizar seus dados. 

Para a descentralização do armazenamento dos dados do usuário, o Solid fornece os Pods em que o usuário possui uma espécie de “cofre digital” de seus dados. Dessa forma, o usuário controla todos os dados de forma segura e os aplicativos que podem obter as suas informações, concedendo permissões ou negando-as. Além disso, os Pods são interoperáveis e permitem que vários aplicativos que possuem permissão possam acessar os mesmos dados. Assim, não é necessário que os serviços acessem os dados separadamente.

Metaverso e web 3.0

No dia 28 de outubro, no Connect 2021, Mark Zuckerberg apresentou o projeto Meta. O objetivo do projeto é a junção de tecnologias e aplicativos da empresa proporcionando uma experiência virtual do mundo físico. Por meio de uma virtualização em três dimensões, as pessoas poderão se conectar e compartilhar momentos com outras pessoas, mesmo que elas estejam longe uma das outras. 

O que o Meta possui em relação a Web 3.0?

A proposta busca dar produtividade às práticas virtuais, onde será possível trabalhar, estudar e promover encontros sociais. Tudo isso se tornará possível por meio de realidade aumentada, realidade virtual e óculos inteligentes. Neles estão centrados os investimentos do projeto, visando à efetividade da proposta ao longo dos próximos anos. 

O projeto se sustentará em 4 pilares que se conectam com o futuro semântico da web, os quais são:

  • Expansão de opções e oportunidades na economia digital.
  • Diminuição de dados utilizados, direcionando as tecnologias para priorizar a privacidade através de informações controladas pelos usuários.
  • Fornecer segurança para as pessoas.
  • Acessibilidade: entregar as novas tecnologias de forma inclusiva. 

Qual o papel do 5G na Web 3.0?

O 5G é uma grande evolução na tecnologia, pois proporciona uma potencialização em velocidade e desempenho e um item fundamental para concretização do conceito da indústria 4.0.

Construída por meio de virtualização e direcionada a softwares, a tecnologia apresenta um novo horizonte de conectividade. Além disso, apresenta redução na latência, diminuindo o tempo de requisições e respostas. Desse modo, favorece o contexto da Web Semântica, impulsionando a computação em nuvem e a Internet das Coisas. Outro ponto é a acessibilidade, em que o 5G atuará na melhoria de conexões em áreas mais desfavorecidas e com menores infraestruturas. 

A relação presente entre a tecnologia 5G e Machine Learning impulsiona as inovações tecnológicas para o futuro por meio do alto desempenho, flexibilidade e conectividade. Muitas áreas poderão ser favorecidas com a proposta, se encaixando no contexto da Web 3.0, por intermédio da utilização e abastecimento de dados em tempo real, virtualização e infraestrutura em nuvem. 

SEO e Web 3.0

Search Engine Optimization (SEO) é um conjunto de técnicas que visam à otimização dos sites para alcançarem bons posicionamentos nos resultados das buscas. Essas técnicas estão em constante evolução nos últimos anos. 

Partindo da estratégia de link building, utilizada na web 2.0 com a estrutura de hiperlinks, os mecanismos de busca se consolidaram a partir de páginas com maiores quantidades de links relevantes no assunto que está sendo buscado. Contudo, com o crescimento da web e a alta presença de informações que não possuem relevância, a estratégia de link building vem sendo cada vez mais ineficaz nos avanços para a consolidação da Web 3.0.  

Quais são as evoluções em direção à Web Semântica? 

Presencia-se um novo horizonte para os negócios no plano digital, em que o bom posicionamento nas pesquisas de forma orgânica está cada vez mais seletivo. Isso se dá pelos avanços nos algoritmos dos mecanismos de busca, que estão mais direcionados à relevância do conteúdo construído e menos à quantidade de links presente na página. 

Atualmente, os mecanismos de busca já estão consolidando as propostas da Web Semântica, apresentando resultados estruturados por meio de pesquisas verticais com base na localização, ou seja, dois usuários de locais diferentes fazendo a mesma pesquisa terão resultados diferentes. 

Outro ponto importante é o Gráfico de Conhecimento (Knowledge Graph), produzido pela Google e que se posiciona em consonância com a proposta da Web Semântica, buscando uma maior otimização nos resultados esperados para o usuário. Isso significa que, mesmo que o indivíduo, fazendo uma busca superficial,  não deixe explícito o que espera como resultado, os mecanismos abrangem o conteúdo semântico que possui relação e relevância com aquela pesquisa. 

É possível notar a funcionalidade do Gráfico de Conhecimento por meio deste exemplo, onde foi feita uma pesquisa superficial apenas buscando por Homem-Aranha.

Como teremos o lançamento do novo filme do Homem-Aranha neste próximo mês de dezembro, o mecanismo de busca entende que o usuário pode estar procurando saber sobre esse lançamento, mesmo ele não deixando isso explícito. 

E qual o impacto desses avanços nos negócios? 

É notório os esforços dos mecanismos de busca para apresentar ao usuário os conteúdos que ele realmente precisa. Isso vai ao encontro da proposta da Web 3.0 e algoritmos de inteligência artificial no que diz respeito à entrega de resultados. Com poucas palavras, o indivíduo consegue ter um leque enorme de informações que irão agregar no que ele está esperando receber como resposta. 

Com isso, faz-se necessário a construção de um novo mindset de produção de conteúdo pelas empresas, direcionando o foco do seu negócio digital em agregar valor, ou seja, produzindo conteúdos que realmente façam a diferença para as pessoas, apresentando diferentes abordagens diante do assunto que elas trabalham. 

Assim, os negócios conseguirão acompanhar os avanços semânticos da Web, direcionando seus esforços para fortalecer ainda mais a proposta de consolidar a internet como um lugar de conhecimento mútuo. 

Metadados: XML, JSON

Metadados são referências que demarcam os dados, buscando facilitar a organização e interpretação das informações. Podendo ser estruturados e não estruturados, os metadados fazem parte da segurança, regras de negócio, e aproveitamento dos dados. Em relação à Web 3.0, os metadados constituem a edificação semântica das informações, solidificando os valores que os dados possuem para o usuário. 

Quais as diferenças entre XML e JSON?

XML é uma linguagem de marcação, usada para estruturação de dados, criada pela W3C. Possui facilidade de interpretação, sendo possível analisar sem utilização de softwares e grande integração na web na distribuição de informações. A característica mais relevante do XML está nos serviços que utilizam metadados com grandes complexidades, possuindo maior desempenho e exatidão nas buscas e estruturações. 

Muito usado em serviços web, o JavaScript Object Notation(JSON), vem sendo muito implementado. Possui grande diferencial nas características relacionadas à sua alta legibilidade, rapidez e otimização. Assim, vem se popularizando e se encaixando em várias linguagens, não só em JavaScript. A grande vantagem na utilização de JSON está na simplicidade de interpretação, otimização de recursos e rapidez. 

Em relação à Web Semântica, XML ou JSON?

Partindo da utilização de dados complexos, otimização de buscas e segurança dos dados, a linguagem XML se sobressai com seus recursos voltados a metadados com maiores estruturas, entregando uma facilidade interpretativa. Isso não quer dizer que JSON deva ser descartado do stack tecnológico, muito pelo contrário, sua utilização vem crescendo e implementando aprimoramentos. Com isso, muitas aplicações com o objetivo de serem rápidas e fluidas, conseguem atender a sua regra de negócios partindo da utilização de JSON. Além disso, com o contexto evolutivo das tecnologias e da Web 3.0, as melhorias nos recursos do JSON vêm sendo cada vez mais constantes, se sobressaindo em muitas características ao XML.

Fechamento/conclusão – Web semântica, Metaverso e 5G: diretrizes e o futuro dentro da Web 3.0

Dessa forma, é possível concluir que já se vivencia o processo de transformação da Web por meio de novas tecnologias voltadas para o enriquecimento dos conteúdos na internet. Sendo assim, é preciso mudar os paradigmas presentes nas implementações de negócios digitais, focando no valor do conteúdo que será entregue.

Vale ressaltar também que é possível contribuir para os avanços semânticos da Web, auxiliando em projetos open-source que visam participar do contexto semântico, promover os estudos voltados para as tecnologias implementadas na Web 3.0 e adaptar os negócios à proposta semântica da Internet. 

A convergência das tecnologias digitais como o 5G, Web semântica, Inteligência artificial gerarão ainda mais impactos na maturidade de governança de dados das empresas. Na indústria, haverá a melhoria nos processos de simulação, já no comércio haverá a ampliação do uso de técnicas de precificação dinâmica (pricing), cada vez mais contextualizadas incorporando algoritmos de cenarização.  

Além disso, observa-se o valor dos dados e a importância de o indivíduo possuir controle sobre eles. A finalidade é garantir a segurança, a privacidade e também a exatidão nos resultados que o usuário espera receber. Essa estratégia faz com que o usuário utilize a internet como uma ferramenta direcionada aos seus interesses, não apresentando resultados conforme interesses de terceiros.

Com as propostas expostas pelo projeto Metaverso e as implementações do 5G, é possível notar a importância de se preparar em relação aos requisitos para se ter resultados com a Web 3.0. Além disso, as propostas abrem portas para novos horizontes na internet em direção à riqueza dos conteúdos, realidade virtual, inteligência artificial e machine learning.

Partindo das diretrizes do SOLID é válido se atentar aos possíveis avanços futuros, voltados para aplicações com flexibilidade e segurança nos dados. Em consonância a isso, a estrutura desses dados também possui importância nas implementações. Assim, validam-se as análises entre XML e JSON e outros tópicos voltados para metadados. 

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