Ilustração de rede logística global conectada por inteligência artificial
CASE

Otimização Logística com Modelos Preditivos

Cliente Logística

Operador logístico com cobertura nacional, responsável pela última milha de grandes varejistas e marketplaces.

+50Centros de distribuição
3kVeículos
26Estados

Reduzir custos de frete mantendo SLAs de entrega em uma malha logística operada manualmente

  • Rotas fixas desenhadas manualmente, sem adaptar-se à demanda real
  • Impossibilidade de reagir a variações de clima e custo de combustível
  • Ociosidade de frota em dias de baixa demanda

Modelo preditivo que recalcula rotas e frota diariamente, cruzando histórico com variáveis externas

Construímos um modelo preditivo que recalcula rotas e volumes de frota diariamente, cruzando histórico de demanda com variáveis externas para antecipar picos e ociosidade.

Motor de previsão de demanda

Cruza histórico de entregas, calendário comercial, clima e eventos para prever volume por região com até 72h de antecedência.

Otimização dinâmica de rotas

Algoritmo que combina volume previsto, custo de combustível e capacidade de frota para gerar a malha do dia seguinte automaticamente.

25%Redução nos custos de frete
6 mesesAté resultado mensurável

Decisão baseada em dados

Fim da dependência de planilhas e experiência individual

Gestores passaram a decidir a malha do dia seguinte com dados concretos, não mais com experiência intuitiva de quem está há mais tempo na empresa.

Redução de ociosidade

Frota dimensionada pela demanda real

O modelo antecipa dias de baixa e ajusta a frota, evitando veículos parados e custos fixos desperdiçados.

Passamos a decidir a malha do dia seguinte com dados, não com planilhas e experiência de quem está há mais tempo na empresa.
Gerência de LogísticaCliente Logística