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
MatrixCargo

1 Por quê?

otimizar viagens, reduzir custos e melhorar resultados financeiros

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, investimento 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

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.

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.

reunindo a expertise do cliente com nosso conhecimento em tecnologia

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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