Transporte na logística: o caso de otimização e modelagem inteligente

por Kimberly Ross Sexta-feira, 08 de novembro de 2019   Tempo de leitura: 7 minutos

As crescentes complexidades logísticas e as expectativas de nível de serviço tornaram o gerenciamento de transporte otimizado essencial para empresas de todos os tamanhos, em todos os setores e regiões geográficas.

E à medida que o número de possibilidades e restrições aumenta – e o volume de dados explode – as empresas precisam, mais do que nunca, de ajuda para tomar as melhores decisões possíveis de planejamento e execução.

A otimização e a modelagem de transporte, projetadas com IA (Inteligência Artificial) e aprendizado de máquina, são ferramentas poderosas que ajudam as organizações a reduzir custos de transporte, melhorar os níveis de serviço, automatizar processos, simplificar a execução e reduzir o risco operacional.

Otimize para maior velocidade e menores custos

Um sistema de gerenciamento de transporte (Transportation Management Systems – TMS) moderno deve incluir tanto recursos de planejamento operacional, quanto recursos de planejamento estratégico.

O planejamento operacional fornece otimização em tempo real que se ajusta à natureza dinâmica do supply chain atual. Já o planejamento estratégico ajuda as empresas a entender o que está por vir e a determinar a melhor configuração da rede de transporte.

Ao identificar facilmente modos ideais, transportadoras, níveis de serviço, tarifas e rotas, as empresas podem analisar remessas, custos, contratos de transportadoras e outras variáveis/restrições.

Portanto, não importa o quanto a rede é grande ou complexa, a capacidade é garantida para remessas em todos os modos e locais – desde despachantes de frete, fornecedores de encomendas e transportadoras comuns, até frotas dedicadas e privadas.

A otimização de transporte avançada pode ser usada tanto para o planejamento operacional, quanto para o estratégico, e permite refinamento e execução em tempo real de remessas de entrada, saída e entre empresas – sejam elas nacionais ou internacionais.

Isso resulta em planos de carga e eficiência de roteamento que aprimoram o serviço e melhoram a utilização de ativos, reduzindo os custos gerais de frete e reduzindo sua pegada de carbono.

Criando um futuro mais rentável com a modelagem do transporte

A modelagem de transporte cria a oportunidade de desafiar suposições e testar novas idéias em qualquer rede de transporte.

Usando cenários de “e se”, a modelagem de transporte pode propor alterações na configuração da rede e opções alternativas de roteamento podem ser testadas para ver os efeitos – antes que qualquer decisão seja tomada.

Usando algoritmos avançados e ferramentas de planejamento de cenários, além da aplicação do aprendizado de máquina em dados do mundo real, a modelagem de transporte fornece uma visão de infinitas versões do futuro.

Pesquisas mostram que as informações fornecidas por uma modelagem robusta de transporte produzem uma redução média de 5 a 10% em quilômetros e um aumento médio de 2 a 5% na utilização de reboques.

Modelagem de transporte permite:

Tomar melhores decisões de negócios: aumento do número de localizações de clientes; restrições adicionais de capacidade da transportadora e do motorista; custos irregulares de combustível; alterações nas horas de serviço e mudanças nas taxas de transporte de terceiros que afetam a linha de fundo. As “médias históricas” não são mais boas o suficiente para projetar os efeitos que as mudanças nas políticas poderiam ter nas redes de transporte. A modelagem oferece mais.

Reduzir os custos de transporte: ao abordar a capacidade da rede, surgem algumas questões críticas. Como os recursos devem ser alinhados? Onde um novo CD deve ser adicionado para obter o máximo de benefício? Como os níveis de serviço e os lucros podem ser mantidos? Agora são necessários recursos de otimização baseados em cenários, focados em problemas específicos de supply chain e design de rede.

Medir duas vezes, cortar uma vez: as decisões e suposições que sempre foram feitas não são mais necessariamente as melhores. A modelagem de transporte visa além do impacto financeiro. Analisa o custo total, as melhorias no nível de serviço e os requisitos de recursos, de uma perspectiva integral. Ao propor uma nova política de transporte, modele-a antes de implementá-la.


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