O Intelligent Logistics Systems Lab aplica métodos e tecnologias baseadas em inteligência artificial e machine learning aos problemas logísticos de maior impacto nas empresas e na sociedade.
Copyright: MIT CTL
O Center for Transportation & Logistics do Massachusetts Institute of Technology (MIT CTL) inaugurou um laboratório para investigar a aplicação de novas tecnologias na indústria da logística. A criação deste laboratório contou por capital inicial do grupo intralogístico Mecalux. O Intelligent Logistics Systems Lab (laboratório de Sistemas Logísticos Inteligentes) vai explorar o potencial do machine learning (ML) e a inteligência artificial (IA) para transformar o futuro da logística e do transporte de cargas.
Este será o ponto de partida de uma colaboração científica entre o MIT CTL e a Mecalux que combina o conhecimento académico da principal universidade tecnológica americana com a experiência prática de uma multinacional com mais de 55 anos de história. A Mecalux irá fornecer a visão técnica e o apoio dos seus especialistas em software e automação durante os próximos anos.
Este novo laboratório representa um importante passo em frente na nossa missão de inovar e melhorar os sistemas logísticos globais. Com o apoio da Mecalux, estamos confiantes que a nossa investigação irá conduzir a avanços revolucionários neste campo.
O novo laboratório vai examinar diversas linhas de pesquisa que abordarão alguns dos desafios mais complexos da indústria através de novas perspetivas. Por exemplo, estudará métodos e ferramentas de ponta capazes de produzir previsões de curto prazo altamente precisas com alta resolução espaço-temporal. Esses recursos preditivos vão permitir que serviços de entrega no mesmo dia ou dentro de uma hora atendam às necessidades de empresas e clientes em todo o mundo.
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Este espaço dedicado à inovação será liderado pelo Dr. Matthias Winkenbach, diretor de pesquisa do Centro de Transporte e Logística do MIT (MIT CTL). “Queremos apoiar a aplicação de novas tecnologias baseadas em IA e machine learning aos desafios mais importantes que as empresas e a sociedade enfrentam”, afirma Winkenbach.
As cinco linhas de pesquisa principais do Intelligent Logistics Systems Lab
- Inteligência preditiva. Capacidades preditivas de alto impacto alimentadas por IA e ML, incluindo o desenvolvimento de previsões de curto prazo altamente precisas, essenciais para serviços logísticos de resposta rápida, como entrega no mesmo dia ou de hora em hora.
- Inteligência prescritiva. Novos métodos e modelos que combinam pesquisa operacional com ML e IA para resolver problemas complexos de otimização logística combinatória, como as rotas dos veículos, planificação do stock e projeto de rede, em contextos do mundo real com objetivos, restrições e incertezas.
- Inteligência autónoma. Exploração do papel e do impacto de sistemas e tecnologias logísticas avançadas que podem executar tarefas, tomar decisões e aprender com o ambiente de forma independente, sem intervenção humana contínua. Por exemplo, robôs móveis que auxiliam ou substituem atividades humanas em processos de armazenamento, ou entrega, operando de forma autónoma em ambientes complexos e dinâmicos.
- Inteligência coletiva. Comportamento coletivo e coordenação de sistemas ou entidades autónomas que trabalham em conjunto para resolver um problema comum. Esta linha de pesquisa é frequentemente inspirada em sistemas naturais, como colónias de insetos ou bandos, onde agentes individuais seguem comportamentos aprendidos que levam a dinâmicas de grupo complexas e eficientes. No contexto de sistemas logísticos inteligentes, isto envolve a sincronização e cooperação de múltiplos agentes, tais como robôs autónomos ou transportadores colaborativos, para otimizar o desempenho operacional.
- Inteligência aumentada. Melhorar a tomada de decisão humana combinando inteligência humana com IA. Especificamente, o laboratório pretende explorar como os sistemas de apoio à decisão e o software de gestão de operações podem integrar eficazmente a experiência humana com insights impulsionados pela inteligência artificial.
Tecnologia para excelência operacional
A pesquisa do novo centro do MIT, fundada com o apoio da Mecalux, ajudará a indústria a projetar cadeias de abastecimento que forneçam atendimento ao cliente da próxima geração de uma forma mais económica e sustentável. “A excelência operacional depende da integração perfeita da tecnologia autónoma nas operações do armazém. A IA e o machine learning podem desempenhar um papel fundamental na planificação e controlo desses recursos”, explica Javier Carrillo, CEO da empresa de tecnologias de armazenamento Mecalux.
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O Intelligent Logistics Systems Lab del MIT CTL vai analisar o contributo das novas tecnologias no controlo de sistemas autónomos de transporte e entrega e na automatização de processos como picking, classificação, embalagem e expedição de pedidos de armazéns ou lojas. Outro campo de estudo será o desenvolvimento de métodos que combinem pesquisa operacional (PO) e ML. O seu objetivo é resolver problemas de otimização combinatória cada vez mais complexos e heterogéneos, cruciais para o sucesso do setor logístico. Entre os problemas que eles podem resolver estão a gestão de rotas de veículos, planificação do stock, transporte e design de rede, entre outras.