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Supply Chain LogisticsOperador de exemplo
Transformação da Logística de Última Milha
Exemplo ilustrativo. Estes cenários e valores de exemplo ilustram uma abordagem. Não são resultados verificados de clientes nem uma promessa de poupança. O âmbito e os resultados dependem dos dados, sistemas e condições operacionais.
30%
Redução no Tempo de Entrega
Tempo médio por encomenda caiu de 48 min para 33 min em rotas urbanas.
22%
Poupança em Horas Extra de Condutores
Equivalente a £1,8 M anualmente em toda a rede do Reino Unido.
+15 pts
Melhoria do NPS
Pontuação de satisfação do cliente subiu de 52 para 67 nos seis meses após o go-live.
40%
Redução no Tempo de Triagem
O slotting com IA reduziu a distância média percorrida na face de picking por turno.
Exemplo ilustrativoEstes cenários e valores de exemplo ilustram uma abordagem. Não são resultados verificados de clientes nem uma promessa de poupança. O âmbito e os resultados dependem dos dados, sistemas e condições operacionais.
O Desafio
A FastTrack Logistics estava a perder margem nas operações de última milha. A congestão urbana e a lógica de triagem estática significavam que os condutores recebiam folhas de rota que não tinham relação com as condições reais da estrada. As promessas de entrega no mesmo dia eram incumpridas 23% das vezes, os custos de horas extra cresciam 18% ano a ano e o NPS dos clientes tinha caído para o seu ponto mais baixo em cinco anos.
A Nossa Abordagem
- 1
Unificou dados de gestão de encomendas, tráfego e telemetria de condutores num armazém cloud Snowflake usando pipelines transformados por dbt atualizados a cada 5 minutos.
- 2
Aplicou Google OR-Tools (solver de problema de routing de veículos) condicionado por densidade de tráfego em tempo real, regras de horas de serviço de condutores e capacidade do veículo.
- 3
Construiu um modelo preditivo de densidade de encomendas usando XGBoost em 3 anos de histórico de encomendas, permitindo aos armazéns pré-posicionar SKUs de alta rotação.
- 4
Desenvolveu uma app React Native para condutores que resequencia paragens em tempo real à medida que ocorrem incidentes de tráfego, com prova de entrega num toque.
- 5
Criou uma torre de controlo de operações no Tableau com posições de condutores em tempo real, alertas de exceções e dashboards de KPI.
A Solução
A Delta BI substituiu a ferramenta de routing estático da FastTrack por um motor de otimização ao vivo que trata cada rota como um problema dinâmico — recalculando sequências de paragens à medida que o tráfego, cancelamentos de encomendas e sinais de disponibilidade de clientes mudam ao longo do dia. Um modelo de slotting de armazém garante que os artigos de maior probabilidade estão posicionados na face de picking mais próxima até às 05:00 de cada manhã, reduzindo o tempo de triagem por encomenda em 40%.
Stack Tecnológico
ML / AI
Google OR-Tools
Solver de problema de routing de veículos (VRP) com restrições de janelas temporais, capacidade e horas de condução.
XGBoost
Modelo de previsão de densidade de procura que impulsiona o pré-posicionamento proativo de SKUs no armazém.
Data Engineering
PostGIS (PostgreSQL)
Indexação geoespacial de zonas de entrega, limites de depósito e mapas de calor de densidade histórica de paragens.
Apache Kafka
Fluxo de eventos em tempo real para criação de encomendas, pings de posição de condutores e feeds de incidentes de tráfego.
Snowflake
Armazém de dados cloud consolidando histórico de encomendas, desempenho de rotas e dados de feedback de clientes.
dbt
Camada de transformação SQL com rastreamento de linhagem; alimenta todos os relatórios e tabelas de funcionalidades de modelos.
Integration
React Native
App de condutor multiplataforma com resequenciação de rotas ao vivo, captura de ePOD e notificações push de ETA.
Visualisation
Tableau
Torre de controlo de despachante com rastreamento de veículos ao vivo, alertas de violação de SLA e relatórios de KPI de fim de turno.
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