DACHSER cria Centro de Competência dedicado à Inteligência Artificial

A DACHSER estabeleceu, no início do mês de junho, um novo Centro de Competência especializado em “data science” e “machine learning”, o CC DS&ML, instalado na sua casa-mãe em Kempten, na Alemanha. Esta nova estrutura reúne todo o conhecimento adquirido pela multinacional de logística, ao longo dos anos, na área de Inteligência Artificial (IA), nomeadamente através da sua experiência em projetos de pesquisa e inovação.

“A importância da Inteligência Artificial, da Aprendizagem Automática (“machine learning”) e da Ciência de Dados (“data science”) para o transporte, a logística e a gestão da cadeia de abastecimento continuará a crescer nos próximos anos e, como tal, a DACHSER continuará focada em fortalecer, ainda mais, os seus conhecimentos nestas importantes áreas e expandir a sua capacidade de implementar e operar aplicações de “machine learning””, comenta Stefan Hohm, Chief Development Officer (CDO) da multinacional.

O novo Centro de Competências assumirá, por isso, a missão de desenvolver ferramentas de Aprendizagem Automática e atuará como um ponto de contacto central entre todas as agências e diferentes divisões da empresa. Refira-se, a este nível, que a DACHSER produz, diariamente, grandes volumes de dados, sendo estes a matéria-prima deste novo centro, informação crucial para o desenvolvimento de novas tecnologias de Inteligência Artificial. “Faremos ainda melhor uso desses dados no futuro, informação que nos ajudará a encontrar e implementar novas soluções para uma ampla variedade de casos”, afirma Florian Zizler, líder de equipa do novo Centro de Competência.

Antecipar as flutuações de capacidade com inteligência artificial

Um exemplo de aplicação específica do trabalho realizado pelo recém criado Centro de Competências é um produto de IA que foi desenvolvido e implementado como parte do DACHSER Enterprise Lab. O modelo de previsão utiliza técnicas de Aprendizagem Automática para estimar os volumes de entrada de mercadoria numa agência de transporte terrestre, com até 25 semanas de antecedência. “Os nossos dados remontam a 2011 e o foco está nos dados históricos de envio”, explica Zizler. E acrescenta: “Complementamos esse conjunto de dados com informações de calendário, como feriados ou férias escolares, o que nos permite que o modelo reconheça os padrões sazonais que são tão importantes no transporte terrestre”. “Para antecipar ainda melhor as tendências, integramos, também, uma grande variedade de índices económicos”, conclui. Como resultado, a DACHSER consegue fornecer aos colaboradores das suas agências um apoio valioso para a tomada de decisões relacionadas com o planeamento da capacidade sazonal.

Afinal, é precisamente nesta área que é importante assegurar capacidades de carga adequadas no mercado com antecedência ou planear recursos no terminal de trânsito. No entanto, isto também é influenciado pelas condições atuais. "Claro que para as previsões baseadas em valores passados, as flutuações voláteis de volume e a pandemia de coronavírus foram naturalmente um desafio", afirma Florian Zizler. Mas ele e a sua equipa de peritos continuam otimistas: "Em breve recuperaremos a habitual elevada qualidade das nossas previsões.