Our AI-generated summary
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UM grande varejista de alimentos enfrentou o desafio de impulsionar a lucratividade de sua operação de comércio eletrônico, com a distribuição capilar como uma preocupação crítica. Dada a interdependência entre várias decisões (por exemplo, localizações de hubs, tamanho da frota, capacidades do veículo, vagas de entrega disponíveis para o cliente), tornou-se necessária uma ferramenta para testar cenários distintos e encontrar possíveis melhorias.
Impactos detalhados precisavam ser estimados para cada cenário, para capacitar os tomadores de decisão. Além do planejamento tático, a ferramenta também seria aproveitada para fins orçamentários.
Uma ferramenta de simulação foi projetada e implementada para elaborar um orçamento prospectivo para cada cenário.
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Pedidos históricos, tendências de negócios (por exemplo, crescimento da demanda por região) e os parâmetros do cenário (por exemplo, hubs ativos, slots de entrega) são os principais insumos. Para determinados parâmetros, o modelo pode adotar uma postura prescritiva (por exemplo, tamanho da frota).
Um painel complementa o simulador para fornecer uma visão geral do desempenho anterior. Os KPIs são comuns às duas ferramentas: custo e nível de serviço (por exemplo, participação nas entregas no prazo).
Um ambiente de planejamento sólido (simulador + painel) ficou disponível para a equipe responsável pela distribuição do comércio eletrônico. Uma interface fácil de usar permite um interpretação rápida das saídas.
Como consequência, maior consistência de planejamento e ciclos de melhoria mais rápidos foram alcançados. Os testes no simulador, com base em decisões anteriores e resultados subsequentes, mostraram desvios globais abaixo de 2% para os orçamentos mensais prospectivos.
Por trás disso está um modelo preditivo que estima as distâncias de viagem aproveitando as densidades de demanda.