A Inteligência Artificial (IA) vem transformando diversas áreas, e a logística não fica de fora dessa revolução.

Utilizando modelos como o ChatGPT ou o Gemini, você pode automatizar processos críticos, como geração de planilhas, relatórios de desempenho e roteirização dinâmica.

O segredo está em utilizar os prompts corretos, otimizando as tarefas que demandam tempo e precisão.

Neste artigo, você encontrará alguns dos melhores prompts de IA voltados para a logística, que poderão ajudá-lo a gerar insights valiosos, organizar suas operações e reduzir custos.

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1. Prompt para Gerar Relatório de Desempenho da Frota

Manter o controle sobre a eficiência da sua frota de veículos é essencial para garantir a saúde das operações logísticas. Ao utilizar um prompt de IA, você pode criar um relatório automatizado que analisa o desempenho da sua frota de forma detalhada e prática.

Objetivo: Gerar um relatório que analise o desempenho da frota em termos de custos de manutenção, tempo de inatividade e outros indicadores relevantes.

Prompt:

“Gere um relatório de desempenho da minha frota de veículos, com base nos dados de manutenção dos últimos [período de tempo]“

O relatório deve incluir:

• Custo total de manutenção
• Custo médio de manutenção por veículo
• Tempo médio de inatividade por veículo
• Número de manutenções preventivas realizadas
• Número de manutenções corretivas realizadas
• Taxa de falhas por veículo
• Comparação com dados históricos

Além disso, o relatório pode ser apresentado em formato gráfico e em uma planilha com cálculos, destacando os indicadores mais relevantes e as áreas que necessitam de atenção.

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2. Prompt para Gerar Planilha de Cálculo de Frete

O cálculo de frete é um dos elementos mais cruciais na logística. Com o prompt certo, a IA pode criar uma planilha automatizada, onde você pode calcular valores precisos para suas operações.

Objetivo: Criar uma planilha de cálculo de frete personalizada, que leve em consideração os principais fatores logísticos.

Prompt:

“Crie uma planilha de cálculo de frete com as seguintes colunas:”

• Cidade de origem
• Cidade de destino
• Distância (km)
• Peso (kg)
• Tipo de frete (terrestre, aéreo, marítimo)
• Valor do frete
• Valor do seguro
• Taxas adicionais
• Descontos
• Valor total do frete

Preencha a planilha com os seguintes dados:

• [lista de dados, incluindo cidades, distâncias, pesos, etc.]

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3. Prompt para Roteirização Dinâmica

Roteirizar entregas pode ser uma tarefa complexa, especialmente quando se trata de otimizar rotas e tempos de entrega. Utilizando IA, você pode criar uma planilha inteligente para otimizar a roteirização e o acompanhamento de entregas.

Objetivo: Criar uma planilha de roteirização de entregas no Google Sheets, com funcionalidades avançadas de cálculo de distância e visualização de rotas.

Prompt:

“Crie uma planilha para roteirização de entregas com as seguintes colunas:”

• Número do Pedido
• Nome do Cliente
• Endereço de Entrega
• Cidade
• Estado
• CEP
• Data da Entrega
• Status da Entrega (Aguardando coleta, Em rota, Entregue, Falha na entrega)

Observações: O Google Sheets pode ser integrado com a Google Maps API usando o Google Apps Script. Aqui está o código necessário para calcular a distância entre o depósito (que deve ter um endereço fixo) e os endereços de entrega dos pedidos.

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Prompts para Análise de Previsão de Dados

A previsão de dados é uma função essencial dentro da logística, especialmente quando se trata de antecipar demandas, prever atrasos ou otimizar estoques. Com os prompts de IA certos, você pode gerar previsões baseadas em dados históricos, fornecendo insights mais profundos para a tomada de decisões.

Ao usar esses prompts, você precisará fornecer dados históricos relevantes, como:

• Datas e quantidades de pedidos (para previsão de demanda)
• Informações de trânsito e clima anteriores (para previsão de atrasos)
• Dados de estoque e vendas (para otimização de estoque)
• Histórico de manutenções e falhas (para previsão de custos de manutenção)

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4. Previsão de Demanda

A previsão de demanda ajuda a logística a estar preparada para flutuações no volume de pedidos, otimizando estoques e garantindo que a cadeia de suprimentos funcione sem interrupções.

Dados necessários:

• Dados históricos de vendas, incluindo datas, volume de vendas e produtos vendidos.
• Informações sobre sazonalidade, como picos de vendas em certos períodos (ex: Natal, Black Friday).

Prompt:

“Baseado nos dados históricos de vendas dos últimos [período de tempo], crie um modelo de previsão de demanda para os próximos [período futuro].”

A previsão deve incluir:

• Variações sazonais
• Impacto de feriados e eventos específicos
• Tendências de crescimento ou declínio nas vendas
• Recomendações para ajuste de estoque

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5. Previsão de Atrasos nas Entregas

Garantir que as entregas sejam feitas no prazo é um dos maiores desafios logísticos. A IA pode prever possíveis atrasos com base em variáveis como clima, condições de trânsito e desempenho passado da frota.

Dados necessários:

• Histórico de entregas, com tempos de coleta e entrega.
• Dados de tráfego e previsão do clima para as rotas de entrega.
• Relatórios de atrasos anteriores e suas causas.

Prompt:

“Utilize os dados de entregas passadas, tráfego e previsões climáticas para criar um modelo de previsão de atrasos nas minhas entregas nos próximos [período de tempo].

O modelo deve considerar:

• Condições de trânsito ao longo das rotas
• Eventos climáticos e suas intensidades
• Desempenho da frota nos últimos meses
• Sugestões de rotas alternativas para minimizar atrasos

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6. Otimização de Estoque com Base em Previsão

Gerenciar o estoque é uma tarefa delicada: muito estoque pode gerar custos extras, enquanto pouco pode resultar em perda de vendas. A IA pode auxiliar prevendo quando e quanto reabastecer.

Dados necessários:

• Dados históricos de vendas e níveis de estoque.
• Informações sobre a frequência de reabastecimento e tempo de entrega dos fornecedores.

Prompt:

“Crie uma análise de otimização de estoque com base nos dados históricos de vendas e na previsão de demanda dos próximos [período].”

A análise deve incluir:

• Nível de estoque mínimo e máximo ideal
• Sugestões de reabastecimento para cada produto
• Estimativa de vendas futuras e impacto no estoque
• Ajuste de frequência de pedidos aos fornecedores

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7. Previsão de Custos de Manutenção

Manutenções corretivas e preventivas impactam diretamente o orçamento logístico. A IA pode ajudar a prever quando uma frota precisará de manutenção, reduzindo o risco de falhas inesperadas.

Dados necessários:

• Histórico de manutenção de cada veículo, incluindo o tipo de manutenção (corretiva ou preventiva) e o custo.
• Registro de quilometragem e uso dos veículos, além de peças que foram substituídas.

Prompt:

“Com base nos dados de manutenção dos últimos [período de tempo], crie uma previsão de custos de manutenção para os próximos [período futuro], identificando os veículos que podem demandar mais atenção.”

O modelo deve incluir:

• Probabilidade de falha de componentes
• Custo estimado de peças e serviços
• Previsão de manutenções corretivas e preventivas
• Recomendações para otimizar os intervalos entre manutenções

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Conclusão:

A IA está moldando o futuro da logística, permitindo que empresas otimizem seus processos, melhorem a previsão de demanda e ajustem estoques com maior precisão.

Utilizando prompts específicos e fornecendo os dados adequados, você pode automatizar processos como geração de relatórios, cálculos de frete, roteirização e, agora, análises preditivas que podem prevenir atrasos e prever demandas com mais acurácia.

Experimente integrar esses prompts no seu fluxo de trabalho com o ChatGPT ou Gemini e veja o impacto direto na eficiência da sua operação logística.

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