como cocriamos o sistema de controle de logística com inteligência artificial para a MatrixCargo
Segmento: logística
Entrega: plataforma de controle de logística com inteligência artificial
Linguagens + ferramentas: Elixir, Phoenix, Google BigQuery, Kubernetes
Tempo do projeto: fev/20 - MVP: abr/20 - ago/20
"Escolhemos a ateliware pautados em alta referência de mercado, visibilidade de projetos já desenvolvidos e por ser também uma empresa conhecida por trabalhar em soluções que dependem de pensamento disruptivo e inovador. Em resumo, tivemos um fit cultural muito grande, o que foi confirmado ao longo da execução do projeto”
Rodrigo Fávero | CTO MatrixCargo
1 Por quê?
otimizar viagens, reduzir custos e melhorar resultados financeiros
No Brasil, cerca de 65% do transporte de cargas é por caminhão. Para otimizar o tempo de viagem e reduzir custos, o setor está passando por uma verdadeira transformação digital, investindo em tecnologias de ponta, como a Inteligência Artificial e o Machine Learning. Com estas ferramentas, as decisões, que antes eram humanas, passaram a ser da máquina após a análise de milhares de dados em frações de segundos.
Diante deste cenário, em 2020, o Grupo Cargolift em parceria com a MatrixCargo, uma startup que se propõe a inovar o mercado logístico de forma colaborativa, acelerou seu processo de transformação tecnológica.
A MatrixCargo tinha como objetivo desenvolver um “robô” capaz de sequenciar atendimentos de cargas da forma mais econômica possível, gerando um maior aproveitamento da frota e diminuindo a ociosidade dos caminhões. Este sequenciamento, seria feito a partir da coleta de dados sobre logística e posições de veículos.
Após algumas tentativas com outros fornecedores sem obter o resultado esperado, esta demanda chegou até a ateliware, onde iniciamos uma parceria para desenvolver uma solução digital 100% proprietária para a MatrixCargo.
2 Como?
reunindo a expertise do cliente com nosso conhecimento em tecnologia
Para que isso fosse possível, o primeiro passo foi criar uma inteligência artificial para calcular o menor custo veículo vs demanda, levando em consideração despesas fixas, pedágio, distância do veículo, jornada de trabalho do motorista, tamanho do baú e sua capacidade.
Trabalhamos, então, em duas grandes frentes: a captação de dados estruturados para uma futura solução de machine learning, através de um produto digital para otimização de logística de frotas envolvendo inteligência artificial.
Iniciamos esta jornada com uma fase de descoberta (ou discovery), onde coletamos dados sobre o mercado, a tecnologia que seria utilizada e os usuários. Esta etapa é importante para encontrarmos a melhor solução e o melhor caminho a ser seguido.
Com esta análise, percebemos que antes de desenvolver o robô solicitado, precisávamos estruturar os dados que seriam utilizados no aprendizado da máquina. Ou seja, antes de desenvolver uma solução de machine learning precisávamos atender a demanda inicial do sistema, que era captar e gerenciar as informações das posições dos veículos, transmitindo esses agendamentos de atendimentos para os motoristas com a criação de um aplicativo mobile.
3 O quê?
software de controle logístico com inteligência artificial
A solução cocriada recebeu o nome de OTIMIZADOR MATRIX. Seu principal objetivo é encaixar, da melhor forma possível, as demandas e viagens da transportadora, reduzindo custos e, consequentemente, melhorando os resultados financeiros das empresas. Para realizar esta tarefa, o otimizador possui inteligência artificial, que a partir de regras de negócios e algoritmos heurísticos permite uma melhor tomada de decisão em um tempo hábil. Seu objetivo secundário é captar dados para que, num futuro próximo, seja implementado o machine learning.
O OTIMIZADOR MATRIX é composto por:
- Um otimizador rodando em um micro serviço na nuvem com a função de aprimorar a distribuição de viagens da transportadora;
- Uma plataforma de cadastro onde os operadores conseguem registrar/alterar demandas e veículos
- Uma sessão de chat para conversas diretas com motoristas em operação, além de um painel de otimizações;
- Um aplicativo mobile para os motoristas poderem realizar suas viagens com o fluxo direcionado e facilitado;
- Gestão de agenda do motorista e veículo contemplando: folgas, manutenções e outras indisponibilidades.
Nós também desenvolvemos uma aplicação web e um app mobile que oferecem total conectividade entre a transportadora e os motoristas, assim como informações em tempo real e uma maior integração da cadeia de suprimentos, três pilares essenciais da logística 4.0. Além disso, realizamos diversas integrações com os sistemas "TMS" para que a solução contemple todo o processo de transporte de cargas.
Esta solução é altamente inovadora, pois automatiza o cálculo do melhor cenário de atendimento diariamente, assim como permite a escalabilidade do volume de veículos e demandas a atender. Além disso, evita o erro humano, pois processa dados com maior assertividade e velocidade.
“As otimizações proporcionadas pelo sistema estão em franca ascensão pela operação. Nosso otimizador está com uma assertividade de alocações perto dos 95%, reduzindo o tempo de planejamento e custo operacional para execução das rotas. Nosso aplicativo também gera uma grande agilidade operacional, digitalizando todo o processo com os motoristas”.
Rodrigo Fávero | CTO MatrixCargo
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