O mundo pós pandemia acelerou consideravelmente tanto o comércio eletrônico como trouxe novos desafios para a distribuição e logística em múltiplos cenários. Obter ganhos em eficiência, produtividade e ainda melhorar a qualidade da jornada do consumidor é mandatório num cenário altamente competitivo, e lidar com os dados inseridos no contexto da distribuição se mostra território fértil para ganhos no curto e médio tempo.
Nós da Dom Rock desenvolvemos dentro da solução Nxt.Demand um algoritmo específico para responder aos desafios recorrentes em torno da logística e distribuição com foco em ganhos de receita. Conheça um pouco mais como isso funciona.
O algoritmo aplicado a logística de distribuição permite a representação simultânea de várias variáveis, tais como: abrangência geográfica, taxas de sucesso, tempo e custos de entrega de produtos, restrições orçamentárias, resultando em uma distribuição assertiva das faixas de ceps (intervalo de ceps de uma região) para couriers.
O modelo matemático envolvido é composto por três elementos principais:
variáveis de decisão e parâmetros;
função objetivo;
restrições.
Variáveis de decisão e parâmetros
A variáveis de decisão, são os valores desconhecidos, que serão determinados pela solução do modelo: xab - faixa cep a designada para a courier b. Os parâmetros são os valores fixos previamente conhecidos do problema (extraídos de uma base histórica), por exemplo: tab - taxa de sucesso na faixa cep a pela courier b, ou tab – tempo de entrega na faixa cep a pela courier b.
Função objetivo
A função objetivo é uma função matemática que determina o valor-alvo que se pretende alcançar ou a qualidade da solução, em função das variáveis de decisão e dos parâmetros, podendo ser uma função de maximização do nível de serviço por exemplo, ou de minimização do tempo ou do custo das entregas, ou ainda, uma função multi-objetivo que maximiza o nível de sucesso com a minimização dos custos.
Restrições
As restrições podem ser definidas como um conjunto de equações e inequações que as variáveis de decisão do modelo devem satisfazer. As restrições são adicionadas ao modelo de forma a considerar as limitações do sistema, e afetam diretamente os valores das variáveis de decisão, exemplos: ta<=5, o tempo de entrega na faixa cep a deve ser menor ou igual a 5 dias, ct=R$10.000,00 o custo total destinado as entregas é de R$10.000,00
Construído o modelo matemático que representa o problema, o próximo passo consiste em determinar, por meio de algoritmos de otimização, a solução ótima na função objetivo e que satisfaz as restrições impostas.
Seja maximizar o nível de serviço (taxa de sucesso das entregas), ou minimizar o tempo ou custos de entrega, sugerindo a distribuição ótima das faixas CEPs para as couriers, o modelo pode ser adaptado de acordo com as necessidades operacionais específicas da logística de distribuição de cada empresa.
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image: Kelli McClintock from Unsplash