O uso da inteligência artificial na otimização de rotas no transporte rodoviário de cargas: impactos na eficiência operacional

Abstract

O transporte rodoviário de cargas é um componente essencial da cadeia logística global, porém enfrenta desafios como altos custos operacionais, ineficiência nas rotas e impactos ambientais. O foco deste trabalho foi abordar a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na roteirização logística e monitoramento da frota, bem como, as vantagens competitivas que essas tecnologias trazem para as empresas que as implementam. A compreensão desse estudo baseou-se na análise sobre o como a IA pode otimizar trajetos, reduzir custos operacionais, efetivar a entrega e fornecer informações em tempo real para decisões mais assertivas. Trabalhos científicos que apresentam a eficácia dessas soluções tecnológicas são peça chave para a finalização deste. O uso dessas ferramentas, como algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas de rastreamento inteligente, foi de muita relevância na mensuração dos benefícios dessa abordagem ao setor logístico. Esta pesquisa qualitativa explora como algoritmos avançados de IA, como Machine Learning (ML), Redes Neurais e sistemas de otimização dinâmica, estão sendo aplicados para melhorar o planejamento de rotas, reduzir tempos de entrega e minimizar custos logísticos. Contudo, com o avanço da Internet das Coisas (IoT) e a integração com veículos autônomos, a IA tende a se consolidar como um pilar indispensável na logística do futuro. Por meio de uma revisão bibliográfica e análise de casos práticos, o estudo demonstra que empresas líderes, já utilizam IA para processar dados em tempo real, considerando variáveis como tráfego, condições climáticas, restrições veiculares e demandas de entrega. Os resultados indicam reduções significativas no consumo de combustível, menor desgaste da frota e diminuição nas emissões de carbono, contribuindo para operações mais sustentáveis.

The Road freight transport is a vital component of the global logistics chain, yet it faces challenges such as high operational costs, route inefficiency, and environmental impacts. This study focuses on the application of Artificial Intelligence (AI) in logistics route optimization and fleet monitoring, as well as the competitive advantages these technologies bring to companies that implement them. The research is based on an analysis of how AI can optimize routes, reduce operational costs, improve delivery efficiency, and provide real-time data for more assertive decision-making. Scientific studies demonstrating the effectiveness of these technological solutions were key to this work. Tools such as machine learning algorithms and intelligent tracking systems were crucial in measuring the benefits of this approach to the logistics sector. This qualitative research explores how advanced AI algorithms—including Machine Learning (ML), Neural Networks, and dynamic optimization systems—are being applied to enhance route planning, reduce delivery times, and minimize logistical costs. Furthermore, with advancements in the Internet of Things (IoT) and the integration of autonomous vehicles, AI is poised to become an indispensable pillar of future logistics. Through a literature review and analysis of practical case studies, the study shows that leading companies already use AI to process real-time data, considering variables such as traffic, weather conditions, vehicle restrictions, and delivery demands. The results indicate significant reductions in fuel consumption, lower fleet wear and tear, and decreased carbon emissions, contributing to more sustainable operations.